Esta tesis examina la generación procedural de contenido en videojuegos, enfocándose en la creación de niveles y mazmorras. Primero, se analizan las técnicas generales de generación procedural, seguidas de un estudio más detallado sobre la generación de niveles. El trabajo principal se centra en un Algoritmo Evolutivo de 2 Pasos (2-Step EA) para generar mazmorras con misiones de llaves y barreras. La primera fase del algoritmo configura el diseño básico de la mazmorra, y la segunda fase asigna llaves y barreras estratégicamente. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto es efectivo en producir mazmorras de alta calidad y eficientes computacionalmente. Este enfoque ofrece una metodología sólida para la generación procedural de contenido dinámico.

Los sistemas de sostenimiento con pilotes anclados discontinuos se utilizan con frecuencia en excavaciones profundas temporales en Santiago de Chile, debido a las condiciones geológicas caracterizadas por suelos gravo-arenosos rígidos y un nivel freático profundo. Esta investigación presenta un estudio integral que incluye el desarrollo de un modelo 3D para simular este tipo de excavaciones con pilotes anclados discontinuos. Se emplea el modelo constitutivo HS-Small para replicar con precisión las propiedades del suelo gravoso de Santiago, utilizando parámetros calibrados en base a ensayos geofísicos y de laboratorio de investigaciones previas. El objetivo principal del estudio es realizar un análisis dinámico utilizando dos ondas tipo Ricker y ondas sísmicas aplicadas en dos direcciones. Este análisis busca simular eventos sísmicos reales y evaluar la integridad estructural de los sistemas de sostenimiento bajo tales condiciones. Se emplean técnicas computacionales avanzadas para modelar con precisión el comportamiento de estos sistemas. Además, los resultados de los análisis dinámicos se comparan con las normativas chilenas para evaluar el desempeño estructural. Esta comparación es clave para determinar si las normas son conservadoras y si los sistemas cumplen con los criterios de seguridad y rendimiento requeridos. Los resultados obtenidos de los análisis dinámicos y la comparación con las normativas chilenas aportan información valiosa sobre el comportamiento y la eficacia de los sistemas de pilotes anclados discontinuos bajo cargas dinámicas. Se observa que los pilotes ubicados en esquinas experimentan menores desplazamientos y fuerzas internas, pero mayores empujes de suelo. Además, en algunos escenarios, las presiones del suelo inducidas dinámicamente superan las calculadas por la normativa, lo que sugiere oportunidades de mejora en las prácticas de diseño.

Esta tesis aborda el problema conjunto de localización e inventario para el diseño de una red de distribución de dos niveles bajo demanda estocástica, en la que los centros de distribución candidatos operan con una política de revisión continua (r, Q), tiempos de entrega determinísticos y full backorders. El problema integra simultáneamente decisiones de apertura de centros de distribución, asignación de retail y definición de los parámetros óptimos de la política de inventario, incorporando además restricciones de nivel de servicio basadas en fill-rate en cada instalación. Con el fin de representar adecuadamente estas interacciones, se formula un modelo no convexo de programación no lineal entera mixta (MINLP) que describe explícitamente el inventario disponible, los pedidos pendientes esperados y las restricciones de nivel de servicio bajo demanda normalmente distribuida. Posteriormente, se desarrolla una reformulación convexa equivalente mediante la introducción de variables auxiliares para los términos de agregación de demanda, obteniéndose un problema convexo de programación no lineal entera mixta con restricciones de conos de segundo orden. Sobre esta base, se propone un enfoque de resolución que combina Outer Approximation y Branch & Cut para resolver el problema de manera eficiente. El enfoque propuesto permite estudiar el desempeño de ambos métodos comparando sus tiempos computacionales y gap de optimalidad para ver qué método resulta más conveniente para este tipo de problemas.

This thesis proposes a framework for rational mining in Proof-of-Work blockchain networks through decision-making, addressing the challenge of selecting the most profitable mining configuration considering dynamic network conditions. Mining profitability depends on multiple factors, such as hardware, cryptocurrencies, mining pools and reward systems, making the selection of mining configuration complex. Existing academic models and online mining calculators simplify the impact of mining pools and reward systems. To address these limitations, this work introduces a decision-support framework that integrates hardware devices, cryptocurrencies, mining pools, and reward systems using real-time blockchain data. The se- lection problem is formalized as a binary linear programming model that identifies the optimal mining configuration based on expected profitability. The framework incorporates reward system formulations and mining pools, supporting pool-based mining environments. The proposed framework is validated through simulations, comparisons with an existing academic model, external mining calculators, and real mining executions. Experimental results show that the profitability estimations produced by the framework are consistent with observed real mining scenarios. Additionally, The framework successfully identified the rational mining option among available alternatives. Overall, this thesis provides a practical and extensible foundation for rational mining decision-making in Proof-of-Work blockchain networks.

Los incendios forestales representan una problemática ambiental global con fuerte impacto en Chile, donde cada año se pierden miles de hectáreas de bosques. Este fenómeno provoca pérdida de biodiversidad, degradación del aire, alteración de los ciclos hídricos y daños graves a los ecosistemas, generando además impactos económicos y sociales. A nivel mundial, cerca del 75% de los incendios tienen origen humano; en Chile, según la CONAF, el 99,7% son causados por acción o negligencia humana. Entre 1963 y 2024 se registraron más de 283.000 incendios, con más de 4 millones de hectáreas afectadas. Con el fin de comprender y mitigar esta problemática, se han desarrollado diversos modelos matemáticos y herramientas computacionales. La presente investigación se enfoca en los modelos de propagación físicos acoplados, los cuales integran la dinámica de la atmósfera baja con la propagación del fuego, incorporando además los efectos de retroalimentación entre ambos procesos. A pesar de la existencia de múltiples implementaciones de estos modelos, solo una fracción se encuentra disponible en formato de código abierto. Este proyecto propone un método numérico y desarrolla una implementación de código abierto basada en un modelo físico simplificado y en técnicas de dinámica de fluidos computacional. Dada la naturaleza del algoritmo, la implementación se realizará en unidades de procesamiento gráfico (GPU) con el objetivo de reducir los tiempos de las simulaciones numéricas. De este modo, se busca facilitar estudios intensivos sobre incendios forestales, alcanzando tiempos de ejecución considerablemente menores en comparación con implementaciones en CPU.

Una extensión de un modelo matemático y simulaciones computacionales para colisiones múltiples de cuerpos rígidos es presentada en este trabajo El método A-CD2 entrega una descripción mecánica para colisiones instantáneas entre cuerpos rígidos. La solución de un problema de optimización con restricciones es requerida para obtener las nuevas velocidades de los cuerpos rígidos después de una colisión. La extensión a este método incluye el uso de las ecuaciones de Euler para modelar las velocidades angulares, esto produce velocidades angulares no constantes cuando los momentos de inercia son distintos. Si los momentos de inercia son iguales, se obtienen velocidades angulares constantes. Esta extensión considera también una reducción en la complejidad computacional del algoritmo original. La complejidad computacional ha sido reducido de un algoritmo O(N2) a un algoritmo O(N). Esta reducción permite manejar problemas 20 veces más grandes que la implementación original. Finalmente se presentan simulaciones numéricas sobre una estructura granular, un evento real de una avalancha y la constitución de capas granulares.

This thesis presents the development and results of a search for long-lived particles (LLPs) decaying into electromagnetic final states, motivated by a simplified model involving heavy vector-like leptons (VLLs). The analysis is based on the full Run 2 dataset recorded with the CMS detector at the CERN LHC, corresponding to an integrated luminosity of 138 fb−1 at √s = 13 TeV. The search targets displaced electromagnetic showers produced by LLP decays into photon pairs (aτ → γγ), reconstructed exclusively in the muon detectors. To identify these events, dedicated reconstruction algorithms were developed to cluster energy deposits in the Drift Tube (DT) and Cathode Strip Chamber (CSC) systems, independent of tracking information. Backgrounds are estimated using a data-driven technique based on a parametric transfer factor derived from control regions. A comprehensive study of systematic uncertainties was carried out. The results set the first experimental constraints on this model, excluding VLL masses up to 700 GeV for proper decay lengths around 0.005–2.4 meters. These findings demonstrate the effectiveness of using the muon system to explore signatures of new physics beyond the Standard Model.

Under the research field of Music Dynamic Emotion Recognition, a subset of Music Information Retrieval and Affective Computing, this study delves into research on Deep Learning techniques focused on the estimation of values associated with the perceived emotional trajectory of complete musical pieces or excerpts. Based on this, one of the research objectives consisted of the implementation of a transformer model that provides dynamic predictions, which are then used for an emotion-based Musical Recommendation System. The concept of emotional trajectory is defined under Russell’s Circumplex model of Affect (1980), a dynamic emotional theory based on the orthogonal dimensions of Arousal and Valence. The models to implement utilize as input a set of 260 low-level features extracted via the openSMILE toolkit. These features were selected during the generation process of the MediaEval dataset for Emotional Analysis in Music (2015), which comprises 1802 music pieces along with dynamic emotional annotations. This dataset serves as a benchmark in the field, offering selected metrics to assess model performance and predictive behavior, obtaining results similar to the state-of-the-art, thus demonstrating the applicability of this type of user-oriented systems.

La transferencia de energía entre fuentes de energía y el sistema eléctrico debe cumplir con una larga y rigurosa lista de requisitos técnicos y operacionales. En este contexto, los convertidores de tres niveles con punto neutro comprimido conectados a la red mediante filtro LCL se han convertido en una configuración popular para aplicaciones de alta potencia y voltaje medio, como la integración de recursos energéticos distribuidos. La presencia del filtro LCL aumenta la complejidad del sistema de control cuando se utilizan esquemas de control lineales tradicionales, por lo que las estrategias de control predictivo de modelo (MPC, por sus siglas en inglés) surgen como una alternativa conveniente debido a que han demostrado una excelente capacidad de seguimiento de referencia y una rápida respuesta dinámica. Sin embargo, la complejidad computacional de las estrategias MPC se convierte en un problema, ya que las plataformas de control comerciales deben ejecutar los cálculos en tiempo real en decenas de microsegundos. Entre las estrategias MPC disponibles, el MPC de conjunto de control finito multietapa (MFCS, por sus siglas en inglés) ha demostrado ser una opción viable en cuanto a carga computacional. No obstante, los controladores MFCS no generan voltajes periódicos ni simétricos entre las fases del sistema, lo que da lugar a espectros de Fourier continuos en los estados del sistema, lo que es un inconveniente fundamental para aplicaciones conectadas a la red, ya que los códigos de red imponen límites sobre las amplitudes admisibles de los componentes armónicos de las corrientes de la red. Por otro lado, los patrones de pulsos óptimos (OPP, por sus siglas en inglés) garantizan una frecuencia de conmutación baja y fija de los semiconductores, minimizando la distorsión de las variables de estado. Sin embargo, las formulaciones actuales de los OPPs asumen que el sistema puede modelarse como una carga puramente inductiva, lo que llevaría a un rendimiento subóptimo y no permitiría agregar restricciones que aseguren el cumplimiento de los códigos de red respecto a las corrientes de la red. Este trabajo propone integrar dos etapas de optimización que aborden diferentes objetivos de control en un único marco de control generalizado. Este marco se utilizó para desarrollar una estrategia de control (OPP-MFCS) que combina los beneficios de los OPP y los controladores MFCS. Para ello, se propuso una nueva formulación para los OPPs considerando el modelo del filtro LCL, lo que permite la minimización directa de la distorsión total de demanda (TDD) de las corrientes de la red mientras se garantiza que se cumplan los límites admisibles para los componentes armónicos. Además, al formular un controlador MFCS con horizonte de predicción de tamaño variable, fue posible extender el tiempo cubierto por el horizonte de predicción sin carga computacional adicional. Esta mejora permitió un mejor rendimiento del controlador tanto en las respuestas transitorias como en estado estable del sistema. Se realizaron análisis exhaustivos de las contribuciones de los OPPs, los controladores MFCS y la estrategia OPP-MFCS. La estrategia OPP-MFCS fue probada mediante simulaciones y experimentos con hardware en el lazo, mostrando su capacidad para cumplir con la norma técnica IEEE Std. 519-2022 mientras el convertidor opera a una frecuencia de conmutación baja y fija, con voltajes periódicos y simétricos, cumpliendo con todos los objetivos de control definido

En esta tesis se propone un método para el problema de estimación de funciones de distribución de probabilidad bajo ambigüedad estocástica. La ambigüedad estocástica está representada por un conjunto de incertidumbre en el que se debe encontrar la función de distribución acumulada y el método propuesto considera a las funciones de distribución acumulada como un subconjunto de una clase más grande de funciones, el espacio de las funciones semicontinuas superior. Presentamos varios resultados para introducir las propiedades topológicas del espacio y también para justificar nuestra elección del espacio. Las herramientas utilizadas para desarrollar este método se basan en la teoría del análisis variacional. En particular, trabajamos sobre el espacio de las funciones semicontinuas superior dotado de la distancia de Attouch Wets para las que se propone una aproximación y en conjunto con el uso de epi-splines (funciones polinomiales a trozos) impulsan un esquema de aproximación lineal a nuestro enfoque. Implementamos un algoritmo para el caso bivariado que nos permite calcular soluciones al problema aproximado así como también incorporar información suave y condiciones de crecimiento al modelo. Enunciamos condiciones que garantizan la convergencia de los minimizadores cercanos de la sucesión de problemas aproximados en soluciones para el problema original y entregamos una clase de funciones que satisfacen aquella condición. Probamos nuestro algoritmo a modo de prueba de concepto con dos ejemplos distintos, donde analizamos varios parámetros y también realizamos experiencias numéricas para el problema de estimación de la posición de un vehículo submarino no tripulado dadas fuentes de información ruidosas.

We present the design and implementation of an active phase-stabilization system for adistance-scalable Mach-Zehnder interferometer aimed to incorporate a 10.8km underground optical fiber link at Fermilab. The system employs a coherent self-homodyne detection scheme with a 90-degree optical hybrid to generate In-phase (I) and Quadrature (Q) signals, which provides an error signal for a high-bandwidth feedback loop. A low-latency, Field-Programmable Gate Array (FPGA) controller executes a Proportional-Integral-Derivative (PID) control algorithm, applying real-time phase corrections via an Electro-Optic Modulator (EOM) to counteract environmental phase noise. We present a full characterization of the free-drifting phase noise and demonstrate a significant reduction, quantified by using its standard deviation and Power Spectral Densities (PSDs). The successful implementation of this feedback system is expected to achieve robust, long-term phase locking, establishing a stable interferometric platform for future quantum networking experiments and many other applications requiring precise phase control over long fiber links.

La agricultura moderna enfrenta importantes desafíos asociados al control de enfermedades causadas por hongos fitopatógenos, cuya incidencia afecta significativamente la productividad de cultivos de interés económico. Aunque el uso de fungicidas químicos ha contribuido al aumento de la producción agrícola, también ha generado problemas relacionados con la resistencia de los patógenos, impactos ambientales y riesgos para la salud humana y animal. En este contexto, los productos naturales de origen vegetal constituyen una alternativa prometedora para el desarrollo de nuevas estrategias de control fitosanitario. En la presente investigación se evaluó el potencial antifúngico de extractos obtenidos a partir de la corteza de Drimys winteri, especie nativa chilena reconocida por sus diversas propiedades biológicas. Se realizaron extracciones mediante maceración utilizando solventes de polaridad creciente (hexano, acetato de etilo y etanol) sobre muestras provenientes de Valdivia y Chiloé. Los extractos obtenidos fueron evaluados frente a los hongos fitopatógenos Botrytis cinerea y Phytophthora cinnamomi. Los resultados demostraron que todos los extractos presentaron algún grado de actividad biológica, destacando aquellos obtenidos de la corteza de D. winteri procedente de Chiloé, que superaron el 50 % de inhibición frente a ambos patógenos. Adicionalmente, la separación del extracto de acetato de etilo proveniente de corteza de Valdivia permitió identificar nuevos metabolitos con estructura base de sesquiterpeno drimano, además de confirmar la presencia de drimenol y poligodial, compuestos característicos de la especie. Los resultados obtenidos respaldan el potencial de Drimys winteri como fuente de metabolitos bioactivos con aplicación en el control de hongos fitopatógenos de importancia agrícola.

In recent years, Chile has been exposed to an important number of strong earthquakes that havetriggered tsunamis of different amplitudes and extension. Notable examples include the Maule earthquake(Mw 8.8), which took place on February 27th, 2010; the Iquique earthquake (Mw 8.2), on April1st, 2014; and the Illapel earthquake (Mw 8.3), on September 16th, 2015. These events permittedthe identification of some weaknesses of the then existing Chilean Tsunami Warning System, and thecreation of an improvement strategy that has been implemented recently, which corresponds to theIntegrated System of Tsunami Predicion and Alert (SIPAT, in Spanish). Despite these improvements,there is still some uncertainty regarding to the exact area potentially affected by a tsunami immediately,and more importantly, a finite time before solutions are found. These difficulties are mainlydue to the time restraints of the way the information flows between the three entities in charge of theevaluation (ONEMI, CSN and SHOA), and the time required to process the data. Hence the necessityof a supplementary evaluation method that helps define the evacuation area.In this work, an analysis of the potential relation between the intensity of an earthquake (via theModified Mercalli Intensity, MMI) and the occurrence of a tsunami and its expected wave amplitudeis performed, taking into account the distance from the point of interest to the hypocenter and theearthquake magnitude. Thus, the objective is to test whether the Mercalli Intensity Scale can be usedas a tool to support the existing system from a technical point of view, during the period when noother technical assessment is available.First, a series of empirical formulae relating the intensity with either Peak Ground Accelerationor Peak Ground Velocity, and others that relate PGA or PGV with the parameters that define theearthquake (e.g. depth, magnitude, dip, strike, among others) are tested and calibrated. To performthis, data available from earthquakes occurred between 2011 and 2014 are used. In order to validateour scheme, additional data from 2015 earthquakes are utilized. The result is an empirical relationshipbetween MMI, hypocentral distance and earthquake magnitude.Next, to obtain the corresponding tsunami hazard, numerical simulations of a range of scenariosare performed to ensure data coverage and statistical robustness. Here, a series of points of interestlocated around nine coastal cities are considered to create city-specific charts which relate tsunamihazard with magnitude and hypocentral distance. A city-specific approach is used under the premisethat a tsunami would vary greatly in different locations, even under the same source conditions, dueto bathymetric and topographic controls.Through the completion of the aforementioned steps, an additional way to evaluate the risk of atsunami after a considerably large seismic event is available for use and, in consequence, the currentevaluation system is reinforced, improving the preparation and response times against an eventual emergency.

This study investigates a hierarchical reinforcement learning approach to achieve human-like walking in bipedal robots while following marked footsteps. Traditionally, state machines and model-based methods were used for this task, ensuring stability and safety but lacking natural human-like motion. Our approach utilizes a two-level architecture: a high-level policy trained specifically for following footsteps and a low level policy distilled from motion capture data to generate natural gaits. Experiments demonstrate that this hierarchical approach significantly outperforms training a single network, particularly for complex tasks on human-sized robots. The low-level network plays a crucial role, substantially reducing joint torques and speeds while achieving stable walking. However, a current limitation is the inability to follow footsteps on stairs. We observed that both general and locomotion motion capture datasets achieved similar results in following footsteps, but the locomotion dataset generated more visually natural human-like walking, especially for forward walking. Future work will aim to improve the robot’s walking robustness for navigating uneven terrains like stairs and slopes. Our findings suggest that low-level networks pre-trained on motion capture data are a viable approach for achieving human-like walking gaits in real-world, human-sized robots. This research paves the way for developing bipedal robots with efficient and natural walking capabilities. Accompanying videos1 and code2 are available online.

La simulación híbrida en tiempo real (Real-Time Hybrid Simulation, RTHS) es una técnica experimental utilizada para estudiar estructuras sometidas a excitaciones dinámicas, donde una subestructura se ensaya físicamente y el resto se modela numéricamente. La precisión y estabilidad del ensayo dependen de minimizar errores de sincronización entre los subdominios numérico y experimental. Este estudio propone un método de compensación adaptativa para diseñar un controlador independiente de la subestructura experimental, el cual no requiere ensayos previos para su calibración. Las condiciones iniciales se definen mediante un modelo del sistema de transferencia sin interacción física, y se ajustan en tiempo real durante el ensayo. La metodología se valida mediante simulaciones numéricas en un problema de referencia virtual (benchmark) de RTHS, considerando escenarios con múltiples subestructuras experimentales, incluso no lineales. Además, se desarrolla un indicador de estabilidad en línea basado en métodos energéticos, capaz de prevenir daños por desplazamientos excesivos. Los resultados demuestran que la estrategia propuesta mejora significativamente la precisión, robustez y seguridad del ensayo RTHS.

Las topologías de convertidores multinivel se han vuelto fundamentales para los avances tecnológicos en electrónica de potencia debido a su escalabilidad, calidad, variedad de niveles de tensión en los puertos externos y tolerancia a fallas, entre otras características. Desempeñan un rol significativo para satisfacer las crecientes demandas de potencia en aplicaciones como la transmisión HVDC, los accionamientos de media tensión y la conversión de energía eólica y solar. Su amplio rango de operación conlleva la tarea compleja e inherente de controlar no solo las señales externas, sino también las variables internas, ya que generalmente están compuestos por dispositivos pasivos de almacenamiento como condensadores. De este modo, las oscilaciones de tensión en ciertos puntos de operación pueden afectar significativamente el desempeño externo o dañar los componentes del convertidor. Este control interno utiliza variables propias de la topología para balancear la energía entre cada rama. Por lo tanto, se propone un control de balance de energía mediante la generación de referencias de corrientes circulantes sin limitación en sus componentes de frecuencia, utilizando una señal arbitraria de tensión de modo común (CMV), mientras se acciona un motor de inducción cuya operación crítica ocurre a baja velocidad con alto torque. El control opera a nivel de clúster, considerando su modelo de energía, el cual incluye las corrientes circulantes como grado de libertad y las corrientes externas como una entrada conocida, dando como resultado una función de optimización convexa a resolver. Adicionalmente, con el objetivo de lograr un desempeño más óptimo y eficiente, se implementa un control predictivo basado en modelo de horizonte extendido, fundamentado en un algoritmo de resolución iterativa denominado Método de Dirección Alternada de Multiplicadores (ADMM, por sus siglas en inglés). Su principal característica es la resolución mediante la separación de la función a optimizar, con convergencia garantizada dada la naturaleza del modelo utilizado. Finalmente, los resultados se validan mediante maniobras experimentales en un prototipo de accionamiento, tanto en estado estacionario como en procesos dinámicos que incluyen baja velocidad y, en consecuencia, mayores exigencias de control.

La nanomedicina ha hecho aportes significativos para la salud de las personas, desarrollando implantes, terapias, medicamentos y reparación de tejidos, entre otros. Para diseñar materiales implantables que imiten las funciones biológicas requeridas, es importante comprender la respuesta del cuerpo humano a estos materiales. Por lo tanto, es fundamental comprender la interacción entre nanomateriales y biomoléculas como los aminoácidos, unidad principal de las proteínas. En este trabajo estudiamos experimentalmente la interacción de nanomateriales a base de carbono: grafeno y óxido de grafeno, con distintos tipos de triptófano. La síntesis de nanomateriales fue llevada a cabo mediante la técnica de PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition) y, utilizando una técnica libre de polímeros, transferimos nanomateriales de áreas grandes (~2,8 cm²) a distintos tipos de sustratos. Estudiamos la estructura de los nanomateriales y de los distintos tipos de triptófano mediante espectroscopía Raman y microscopía óptica, y analizamos la naturaleza de su interacción mediante mediciones de absorbancia ultravioleta. Los resultados muestran que, en los casos en que el triptófano se adsorbe en el nanomaterial, el cambio de concentración no depende de la concentración inicial de la solución de triptófano ni del área del nanomaterial. A partir de mediciones AFM (Atomic Force Microscopy) inferimos que el triptófano se adsorbe en la superficie del nanomaterial en aglomeraciones, sugiriendo que las isotermas de adsorción obtenidas en cada experimento podrían ser ajustadas con modelos de adsorción en multicapas como el modelo BET (Brunauer-Emmett-Teller). En esta tesis también presentamos el trabajo realizado durante una pasantía en el Institut National de l'Énergie Solaire (Francia). A través de la técnica de elipsometría espectroscópica, estudiamos los índices ópticos del grafeno, obteniendo valores menores a los reportados en la literatura.

Recent advances in deep learning have significantly improved the performance of image classification models, yet adapting these models to fundamentally different data types—such as point clouds from Light Detection and Ranging (LiDAR) sensors—remains a challenging task. This thesis addresses that challenge by exploring trans-domain knowledge distillation: transferring capabilities learned from well-established image classification networks to LiDAR point cloud classification. Building on insights gained from earlier research on partial discharge (PD) signal generation using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs), our approach leverages adversarial learning principles to preserve domain-specific features during knowledge transfer. Central to this work is a transformer-based distillation framework that aligns the rich feature representations of teacher models (trained on image datasets) with the unique spatial and structural characteristics of LiDAR point clouds. This transformer architecture employs multi-head attention mechanisms to maintain both global structure and local detail—an insight originally derived from our GAN-based PD signal synthesis, where temporal and spectral fidelity proved essential for realistic data generation. Through rigorous experimental validation on benchmark datasets, our distilled models achieve an F1-score of 90.4. Beyond immediate performance gains, this research underscores the versatility of knowledge distillation techniques for trans-domain adaptation. It illustrates how established models trained on high-fidelity image data can enhance the interpretative power of LiDAR-based classifiers, significantly reducing the reliance on large-scale annotated point cloud datasets. Additionally, the thesis explores the impact of optimizing distillation parameters—such as temperature and weighting factors—and highlights the potential of self-supervised learning for scenarios where annotated teacher data are scarce. The proposed methodology has broad applicability, potentially extending beyond the fusion of image and LiDAR domains to other fields characterized by data disparities in availability, frequency, and richness. Ultimately, this work lays the groundwork for more robust, efficient, and cost-effective perception systems that can accelerate the deployment of intelligent, real-time applications such as autonomous driving and beyond.

La dualidad AdS/CFT es una realización concreta del principio holográfico. Es una herramienta muy eficaz para extraer información de teorías gauge fuertemente acopladas (en dimensiones) de una teoría gravitacional clásica (en d+1 dimensiones). Los agujeros negros asintóticamente AdS juegan un rol importante en el entendimiento de la dinámica y termodinámica de las teorías del campo holográficas duales. En particular, estos agujeros negros son duales a los estados térmicos de la teoría del campo del borde. Los campos desenpeñan un rol importante en cosmología para modelar la materia oscura, en física de altas energías la partícula de Higgs es escalar. Consideramos teorías de campos escalares mínimamente acoplados a la gravedad con potenciales (escalares) no-triviales. Calculamos la acción on-shell regularizada con el método de renormalización holográfica y de esta obtenemos las cantidades termodinámicas de soluciones exactas de agujeros negros. Estudiamos los diagramas de fase de estos agujeros negros y sus interpretaciones en la teoría del campo dual. Construimos el tensor de stress de Brown-York y calculamos la masa (holográfica). A continuación, para una solución general, calculamos la masa holográfica, la masa Hamiltoniana y vemos que concuerdan para cualesquiera condiciones de borde. Estudiamos la anomalía de traza y su contribución no-trivial a la masa. Estos resultados fueron anteriormente publicados en [1-3].

Content-Based Image Retrieval (CBIR) es un técnica que permite ingresar como consulta una imagen, y recuperar las imágenes visualmente más parecidas a la con sulta en una base de datos. Una técnica relaciona es el Cross-modal retrieval (CMR), este permite consultar en una modalidad (ej: texto) y recuperar información en otra modalidad (ej: imágenes). Con el rápido crecimiento del contenido multimedia, CBIR y CMR se han convertido en tecnologías esenciales para construir sistemas de infor mación en varios dominios, como: social networks, online retail, remote sensing , y medicine.