APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

El transporte aéreo es un motor clave de la conectividad global, pero se enfrenta a retos significativos en términos de eficiencia operativa y sostenibilidad. Este trabajo analiza los procesos de handling en el Aeropuerto Josep Tarradellas Barcelona-El Prat, centrándose en la identificación de patrones de retrasos y en el diseño de estrategias de optimización para mejorar la puntualidad y la gestión de recursos. Durante 2023, se analizaron 43.570 vuelos, de los cuales un 65,88% registraron retrasos. Aunque solo el 9,6% de estas demoras fueron directamente atribuibles al handling, las diferencias entre tipos de stands y terminales revelaron áreas críticas para mejorar. En la T1, los stands remotos tuvieron un porcentaje de retrasos significativamente alto (75,68%), mientras que, en la T2, los stands remotos presentaron el mejor desempeño (40,11% de retrasos). Estas discrepancias destacan la necesidad de optimizar la planificación operativa, especialmente en la T1, donde se concentra la mayor parte de las operaciones del aeropuerto. Un análisis por duración de los retrasos mostró que la mayoría son menores a 30 minutos, pero los retrasos superiores a 1 hora, aunque menos frecuentes, generan un impacto operativo y económico desproporcionado. Entre las principales causas de los retrasos se identificaron problemas relacionados con la congestión en tierra, restricciones en el control de tráfico aéreo o llegada tardía de los aviones. Sobre esta última causa y la más relevante, se analiza el llamado efecto bola de nieve y se analizan las escalas para saber si se acumula, se mantiene o se mejora el retraso en la salida. Hay que subrayar que los aviones de fuselaje estrecho, al tener escalas de tiempo más reducido, presentan un mayor porcentaje de retrasos que los de fuselaje ancho. El trabajo también comparó estrategias operativas de aerolíneas como Ryanair y KLM. Ryanair, conocida por su modelo low-cost, se enfoca en reducir al mínimo los tiempos de escala mediante procesos estandarizados, mientras que KLM combina la eficiencia operativa con un enfoque en la experiencia del pasajero. Ambas estrategias subrayan la importancia del uso de tecnología avanzada, una formación sólida del personal y la asignación eficiente de recursos para garantizar una operativa fluida. Como propuesta de mejora, se plantean medidas como la implementación de software especializado, como SmartHand, para gestionar operaciones en tiempo real, la reestructuración de turnos con apoyo de diagramas de Gantt y la automatización de procesos clave en el handling. Estas estrategias, combinadas con el uso de GPUs eléctricos, vehículos sostenibles y combustibles alternativos (SAF), no solo reducirían los tiempos muertos y errores humanos, sino que también contribuirían a la sostenibilidad medioambiental de las operaciones aeroportuarias. Si se adoptaran estas estrategias, el aeropuerto de Barcelona se podría llegar a posicionar como un referente global en innovación y sostenibilidad.

This work addresses the critical challenge of accurately determining the propellant mass in the upper stage tanks of spacecraft under microgravity conditions. This issue is fundamental for optimizing fuel consumption, ensuring mission success, and extending spacecraft operational lifespan. Given the limitations of traditional methods, the study evaluates the Spectral Mass Gauging (SMG) technique, which employs acoustic wave propagation and resonance frequencies to estimate the liquid volume in tanks with greater accuracy. The research is conducted within a comprehensive theoretical framework that includes an analysis of tank designs, materials, and propellant management systems. Subsequently, an experimental procedure is implemented using a cylindrical aluminium tank filled with HFE-7100 liquid at 20% and 80% capacity configurations. Acoustic sensors were strategically placed during the experiments to study the effects of key parameters such as the number of acoustic signal cycles and the tank's orientation. Acoustic signals were generated using a piezoelectric transducer, and the system's responses were analysed through Fast Fourier Transforms (FFT). Additionally, spectral counting functions were investigated to enhance precision in detecting liquid resonance modes and mitigating measurement uncertainties. The conclusions highlight the potential of this technique to overcome the limitations of previous methods and propose future optimisations aimed at enhancing its reliability in space applications. These optimisations include the development of more advanced algorithms and tests under real microgravity conditions, demonstrating the feasibility and reliability of this technology for crucial real-world applications.

This project focuses on studying the feasibility of introducing alternative energy sources into conventional aircrafts to reduce fossil fuel consumption. Currently, the use of electricity as the primary propulsion source for aircraft is not very viable due to the low energy density of actual batteries required to provide an aircraft with a practical range. For this reason, this study explores the introduction of electricity as a complement to fossil fuels to help reduce overall kerosene consumption. The initial idea of the project was to develop a hybrid system alongside existing turbofan engines. However, it became evident that electrification should be introduced gradually and naturally rather than being forced. Therefore, the project focuses on integrating electric energy into specific phases, such as taxiing from the stand to the runway threshold. Both the technological and economic feasibility have been analyzed, and the results are compared with current industry developments, such as the solution proposed by WheelTug. As part of the research, an interview was conducted with the company's current CEO to discuss the project, compare proposed solutions, and explore future industry expectations in the incoming years.

La necesidad detectada en este proyecto se ve reflejada en la optimización de procesos de transcripción y resúmenes de reuniones. Para poder documentar eficazmente las reuniones en entornos empresariales se destaca la importancia de contar con herramientas eficaces que automaticen y simplifiquen estas tareas, especialmente en startups y pequeñas empresas con recursos limitados. Con el avance de las tecnologías de inteligencia artificial, se han desarrollado múltiples soluciones para grandes corporaciones, pero pocas de ellas están diseñadas para adaptarse a las necesidades y presupuestos de las pequeñas empresas. Este proyecto se plantea como una solución innovadora y accesible, capaz de automatizar la transcripción, generación de resúmenes y traducción de reuniones, facilitando así la gestión de la información en entornos empresariales reducidos. La herramienta desarrollada combina distintas tecnologías avanzadas: Whisper de OpenAI para la transcripción automática, modelos de resumen basados en Transformers de Hugging Face, y modelos Helsinki-NLP para la traducción automática. Además, se ha diseñado una interfaz gráfica en Tkinter que permite una interacción sencilla e intuitiva con el sistema. Durante el proceso de implementación, se ha priorizado la eficiencia en el procesamiento de datos, la precisión de las transcripciones y la accesibilidad multilingüe. El resultado es una herramienta que puede funcionar en local, la cual mejoraría la organización interna y la productividad de las pequeñas empresas, aunque todavía faltaría realizar un plan de implementación y procesos para el lanzamiento de la aplicación al mercado. Las futuras mejoras del sistema incluyen su integración con plataformas de videoconferencia como Zoom o Microsoft Teams, y la optimización del procesamiento para gestionar grandes volúmenes de datos y entornos con alto ruido de fondo. Estas acciones forman parte de la hoja de ruta del proyecto, que contempla fases de optimización, pruebas piloto y desarrollo de materiales de soporte para garantizar una herramienta robusta y adaptable a las necesidades del entorno empresarial. En definitiva, este trabajo supone una aportación personal relevante en el ámbito de la automatización de procesos para pequeñas empresas. La herramienta desarrollada busca facilitar el acceso a tecnologías avanzadas mediante una solución eficiente, flexible y accesible, diseñada para optimizar la gestión y el procesamiento de información en reuniones empresariales.

This master thesis explores the integration of Artificial Intelligence (AI) in Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting, focusing on its potential to enhance the accuracy, transparency, and efficiency of ESG disclosures. It investigates how AI can transform ESG reporting from a reactive to a proactive tool, enabling companies to better assess and mitigate ESG-related risks. The study examines the perceptions of industry professionals regarding AI's role in ESG, considering factors such as age, education, and professional background. It highlights the significant impact AI can have on sectors like finance, energy, and healthcare, while addressing challenges and ethical concerns. The findings suggest that AI can be a powerful enabler of ESG transparency, but its adoption requires sector-specific adaptations and careful ethical considerations. Future research is recommended to explore long-term effects and deeper ethical issues in AI-driven ESG reporting.

The objective of this project is to implement a satellite link between the Flyox I and its ground control station, enabling a more robust and seamless communication system. By integrating both radio and satellite communication capabilities, the Flyox I will be able to operate in remote or obstructed environments, where traditional LOS communication is not feasible. This document outlines the first steps taken to realize this satellite link integration. Initially, we will provide a detailed overview of the current communication capabilities of the Flyox I, highlighting the specific limitations encountered in its existing system. Next, we will discuss the improvements that will be achieved through the integration of a satellite communication link. This will be followed by a technical analysis of the hardware requirements, including the antenna systems and additional equipment needed to support the satellite link. We will also outline the modifications required to ensure compatibility with the Flyox I's new communication protocol. Additionally, we analyse the safety measures implemented to mitigate risks associated with high-power Radio Frequency Radiation (RFR) and operational hazards, ensuring compliance with international safety standards. Subsequently, the document will describe the fundamental integration tests, with detailed explanations of the procedures and corresponding results. These tests will assess the feasibility of integrating the satellite link into the existing system, providing a comprehensive evaluation of its performance. Finally, we will discuss the operational considerations related to the use of satellite link antennas, particularly in challenging mission environments. As UAV technology, such as the Flyox I, continues to evolve, the integration of advanced communication systems like satellite links will significantly expand their operational scope. These enhancements will enable UAVs to play a more prominent role in emergency response, disaster management, and other critical missions, offering innovative solutions to meet the demands of modern-day challenges

Este trabajo analiza los tiempos de separación entre aeronaves consecutivas en el Aeropuerto de Josep Tarradellas Barcelona-El Prat, centrándose en evaluar su eficiencia operativa y explorar posibles mejoras en la gestión del tráfico aéreo. Actualmente, en Europa las separaciones entre vuelos están reguladas por la normativa RECAT-EU, que establece distancias mínimas basadas en la categoría de turbulencia de estela de cada aeronave. Sin embargo, esta normativa no contempla los tiempos reales de separación que se dan en la operativa diaria. Estos registros temporales no son estáticos, sino que existe una variabilidad. Esta variabilidad se ha analizado para encontrar tendencias y patrones, con el objetivo de disponer de datos que permitan vincular estas distancias con tiempos efectivos de separación para mejorar la gestión aeroportuaria y así optimizar la capacidad en aeropuertos con alta densidad de operaciones, como es el caso de Barcelona-El Prat. Para abordar esta cuestión, se realizó un análisis de datos operacionales del verano de 2024 del Aeropuerto de Barcelona-El Prat utilizando registros ADS-B obtenidos de la plataforma Flightradar24. Estos datos fueron procesados mediante un riguroso trabajo de limpieza y clasificación, organizando las operaciones teniendo en cuenta los siguientes factores: el tipo de operación, la categoría RECAT-EU y la pista utilizada. Posteriormente, se calcularon los tiempos reales de separación entre aeronaves consecutivas, permitiendo analizar su variabilidad y determinar la existencia de patrones que pudieran relacionarse con las distancias establecidas en la normativa vigente. A través de técnicas estadísticas, como el análisis de distribuciones de probabilidad y el cálculo de métricas clave (media, mediana y percentiles), se caracterizaron los tiempos de separación y se evaluaron posibles márgenes para optimizar la operativa sin comprometer la seguridad. Los resultados obtenidos permitieron identificar tendencias en función del tipo de operación y la categoría RECAT-EU, proporcionando información útil para futuras estrategias de optimización. Este estudio busca contribuir a una mejor planificación del tráfico aéreo, reduciendo retrasos y maximizando la utilización de las infraestructuras actuales, sin necesidad de grandes inversiones estructurales.

This work develops the proposal to implement a system able to search for missing persons in a mountainous environment using a multi-robotic system (MRS) structure formed by a set of drones, whose control is centralised in an entity called middleware, which will manage all decision-making and information processing. Its main objective is to take advantage of the latest technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs), communications and artificial intelligence (AI), and apply them to search and rescue (SAR) operations in high mountain environments. With these advances, the system aims to reduce deployment time and improve detection capabilities, which will increase the chances of survival of the missing person. On the other hand, is pretended to reduce the footprint of the current search procedures, opting for a more environmentally friendly approach. To meet this objective, a detailed study of the procedures, technologies and infrastructures involved in the proposed solution has been carried out. A functional architecture has been provided to coordinate multiple UAVs under a centralised control scheme assumed by the middleware. Throughout the development, aspects involved in the solution have been addressed in detail, such as: approach of the aerial platforms used together with their characterisation and requirements. Approach of the system in charge of processing the images in real time, specifying the model of the intelligence model and the compatible hardware. On the other hand, systems such as the middleware and the ground station have been detailed, including functions, architecture and components. Finally, a detailed theoretical analysis of the radio link between the squadron and the ground station has been carried out. Technical aspects such as the link budget, the modulation used as well as the expected transmission rate have been considered. Our result is a theoretical basis that can be used to implement the proposed system. On the other hand, it contains considerations on the feasibility of the solution and the compatibility with the proposed environment at first. It also mentions the most relevant challenges that will have to be faced before this idea can be realised, as well as proposals for improvements that will increase the value of the solution. Finally, has been carried out an analysis to assess the sustainability of the project, which can be very useful to ensure that the idea is implemented in the most sustainable and environmentally responsible way.

La densidad de alojamiento es uno de los principales factores que influyen en la producción porcina, ya que afecta directamente al bienestar, la salud y el rendimiento productivo de los cerdos. Así pues, este estudio analiza el impacto de la densidad de alojamiento en cerdos de engorde y las condiciones de espacio. Para ello, se comparan dos configuraciones de alojamiento con diferentes densidades: una convencional (0,65 m² por cerdo) y una experimental (1 m² por cerdo), evaluando parámetros como la conversión alimenticia, la ganancia de peso, la mortalidad, las condiciones ambientales y la respuesta de los animales según el protocolo Welfare. A través de una metodología basada en la observación directa, la recopilación de datos cuantitativos y el análisis estadístico, se han registrado variaciones significativas en la conversión alimenticia y la ganancia de peso, evidenciando una mayor eficiencia en la configuración experimental. Además, los resultados también han mostrado una reducción en la incidencia de lesiones y conductas agresivas en los cerdos alojados a menor densidad, lo que refuerza la correlación entre el espacio disponible y el bienestar animal. El objetivo final es contribuir a la optimización de los sistemas de producción porcina, proponiendo prácticas más eficientes y sostenibles para equilibrar la rentabilidad económica con el cumplimiento de las normativas de bienestar animal. Asimismo, los resultados obtenidos pueden ser de gran utilidad para generar conocimiento e implementar estrategias que beneficien la mejora del sector.

El siguiente trabajo, Tecnología Hyperledger Fabric para la monitorización de taludes, consiste en la realización de una prueba de concepto basada en el desarrollo de una aplicación con tecnología blockchain, en concreto, se utilizará Hyperledger Fabric, que es una plataforma permisionada y modular diseñada principalmente para aplicaciones empresariales. El sistema de monitorización mencionado es una aplicación desarrollada en el ámbito geotécnico por un consorcio de tres empresas, que son CIMNE, Pigra y Quatech. Éste sistema se basa en la creación de un programa entrenado con los datos de composición del talud de Montjuic, en Barcelona, y varios modelos predictivos, con el que pretenden prever el comportamiento de este talud para evitar posibles accidentes que puedan ocurrir en el futuro que pongan en riesgo las infraestructuras colindantes a la zona. Lo que se pretende al usar la tecnología blockchain es añadir trazabilidad, transparencia e inalterabilidad a los datos recogidos, los cuales para este trabajo son la predicción de precipitaciones que da Meteocat (el servicio meteorológico de cataluña), la que hace una Inteligencia Artificial Híbrida (creada y entrenada por CIMNE con varios modelos predictivos) y por último, los datos recogidos por la estación meteorológica del Raval, que es la más cercana a la zona de estudio. Para la visualización de los datos recogidos se ha creado una sencilla aplicación web, construida con Vite, React y TypeScript A lo largo de este trabajo, que ha sido realizado juntamente con el equipo de CIMNE, se realiza un análisis acerca de la tecnología blockchain, su evolución en el tiempo y cómo funciona, y luego nos centramos en la tecnología Hyperledger Fabric que es la base de este proyecto, para aprender cómo funciona y cómo configurar esta red en función de los requerimientos de esta aplicación, además de la configuración de la web.

Este estudio presenta un conjunto integral de modelos matemáticos para analizar el funcionamiento de un sistema de biorreactor anaeróbico de membrana (AnMBR), centrándose en los mecanismos de ensuciamiento de la membrana y la influencia de los productos microbianos solubles (SMPs). Los modelos incluyen un modelo de digestión con producción de SMP (para considerar los SMP generados en el sistema), un modelo de flujo de permeado (para capturar la dinámica y los mecanismos de ensuciamiento), modelos de regresión (para describir el impacto a largo plazo del ensuciamiento en múltiples ciclos de operación de la membrana) y un modelo de Caudal de permeado (para analizar la dinámica de la disminución del caudal en el tiempo y el impacto de los SMP en este). Se estudiaron cuatro mecanismos de ensuciamiento: formación de torta, bloqueo completo, bloqueo estándar y bloqueo intermedio. Estos mecanismos fueron evaluados para entender su contribución a la dinámica de ensuciamiento y para identificar los mecanismos dominantes que afectan el rendimiento de la membrana. Los datos utilizados para desarrollar y validar los modelos fueron obtenidos de Aqualia, que operó una planta piloto de un biorreactor anaeróbico de membrana (AnMBR) durante 331 días. Aunque el modelo de caudal de permeado mostró un buen ajuste con los datos experimentales en el primer ciclo simulado (durante 21 días) (R^2=0.93), su desempeño fue limitado al capturar la dinámica completa del sistema. Esta limitación se debe a la dependencia del modelo de caudal de permeado del modelo de digestión anaeróbica, en particular de la precisión en la determinación de los SMP, que se deriva del ajuste del modelo de digestión anaeróbica. Este último mostró niveles variables de precisión, con coeficientes de correlación bajos para componentes como el sustrato (R² = 0.21) y el nitrógeno amoniacal total (R² = 0.01), y una correlación moderadamente alta para el componente de biomasa (R² = 0.68). Los resultados mostraron que la formación de torta fue el mecanismo de ensuciamiento más significativo, ajustándose mejor en todos los ciclos de filtración simulados. El bloqueo intermedio permitió el mayor tiempo de operación, superando los 80 días en tres ciclos. En comparación, la formación de torta, el bloqueo completo y el bloqueo estándar provocaron una disminución del flujo de permeado mucho más rápida, dentro de los 40-60 días bajo las mismas condiciones.

Este Trabajo de Fin de Grado presenta Turisteo, una aplicación móvil innovadora que combina inteligencia artificial con funciones sociales para transformar la experiencia de hacer turismo. El proyecto se ha diseñado con el objetivo de ofrecer experiencias turísticas que se adapten a las preferencias e intereses del usuario, integrando funcionalidades interactivas como la recomendación de lugares y la personalización de itinerarios en tiempo real. Este trabajo propone un diseño arquitectónico basado en conversaciones con un Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), GPT-4 Mini de OpenAI, que permite a los usuarios interactuar con un asistente virtual capaz de responder preguntas, generar descripciones detalladas y personalizar itinerarios simulando la interacción con un guía turístico real. Además la arquitectura se basa en un stack tecnológico compuesto por Python y Flask para el backend y Flutter para el frontend. La generación de itinerarios se ha diseñado alrededor de APIs de mapas del ecosistema de Google Cloud como Google Places y Directions API, proporcionando información precisa de lugares como horarios, reseñas, fotografías entre muchos otros. Además del análisis de tecnologías y su implementación en la aplicación, también se ha realizado un estudio económico y social para estudiar la viabilidad económica y social del proyecto concluyendo que la solución es escalable. Los resultados obtenidos demuestran que Turisteo sienta una base sólida en la generación de tours automáticos en función de las preferencias del usuario dando pie a futuras mejoras que incrementarían tanto la personalización como la interactividad de la aplicación.

El objetivo principal de este proyecto es optimizar el sistema de comunicaciones de un hangar para la gestión de los sistemas de iluminación, seguridad y climatización del Aeropuerto de Lleida- Alguaire. Esto incluirá la integración de todas estas funciones en un sistema de gestión inteligente. Que nos permitirá monitorizar y controlar cada sistema en tiempo real, además de reducir el consumo energético y los costes operativos a largo plazo, siguiendo siempre la filosofía del aeropuerto de sostenibilidad y eficiencia. Para conseguir estos objetivos, haremos un estudio detallado de todas las partes de la instalación, desde los sistemas de iluminación hasta los mecanismos de control de accesos y climatización. Compararemos las tecnologías más actuales del mercado, para identificar y valorar cuáles se ajustan mejor a nuestras necesidades. Además, elaboraremos planos detallados de las instalaciones, junto con los cálculos específicos necesarios para cada sistema.

En el context del creixement constant del trànsit aeri, els equipatges constitueixen un factor molt important en el transport de passatgers. Aquest projecte pretén oferir una solució innovadora a algunes de les etapes logístiques del transport, identificant i seguint els equipatges durant els recorreguts que requereixin un carro porta-equipatges. Actualment, 6,9 equipatges de cada 1000 són notificats com a mal gestionats, cosa que suposa un cost per a la indústria de 2,5 mil milions de dòlars. L'any 2018, la IATA va publicar la Resolució 753, on s'estableixen nous estàndards per al seguiment dels equipatges, fomentant la implantació de la tecnologia RFID per a la seva identificació. Aquest projecte realitza un estudi sobre l'aplicació del RFID, detallant les característiques i el funcionament d'aquesta tecnologia sense fils, amb un enfocament especial en la seva compatibilitat amb l'àmbit aeronàutic. Es seleccionen els components del sistema RFID (lector, antenes i etiquetes) d'acord amb les especificacions tècniques requerides i la viabilitat econòmica. També es defineix un canal que representa l'escenari real d'un carro porta-equipatges comú. Finalment, es presenten els resultats que demostren la viabilitat de la proposta i la millor configuració per a la seva implantació.

The emergence of satellite constellations for telecommunications has notably increased in the recent years, enhancing the accessibility to space, and making satellite networks indispensable. The integration of Non-Terrestrial Networks (NTN) with Terrestrial Networks (TN) and the optimization of their management has become essential. This study focuses on addressing the uncertainties posed by this challenge, with particular emphasis on the unpredictability of traffic generation. In satellite operations, the focus on managing uncertainties has been mostly within Earth Observation (EO) applications, while in telecommunications scenarios, uncertainties (and specifically, those related to the unpredictable nature of traffic generation) have not been addressed as extensively. In this work, an analysis of the main uncertainty sources in satellite networks has been performed, and they have been aggregated into three main aggregated sources based on modeling similarities: satellite failure, link quality, and traffic model. These aggregated sources are described with a Weibull probabilistic distribution for satellite failure, bounded limits on the window duration for the link quality, and a generalized methodology for the integration of stochastic traffic models. In addition, an uncertainty management model has been designed. The proposed methodology for traffic generation is validated within an extensive framework that includes network-related metrics and constraints to optimize task scheduling. The steps for incorporating stochastic variables into the optimization process are described in detail, and a new optimization parameter is introduced: the schedule certainty. The impact of the schedule certainty is evaluated in an Internet of Things (IoT) scenario. Furthermore, the uncertainty model implementation and validation is performed in a constellation management tool for 5G/6G technologies, the Constellation Management System (CMS). The results compare the former CMS to the probability aware (P-aware) CMS. The findings show how the P-aware scheduling maintains a precise level of certainty consistent with operator-defined thresholds, providing greater certainty for the same performance metrics compared to the baseline CMS. This framework supports satellite operators in dynamically adjusting service coverage and system efficiency by means of stochastic information provided by the traffic model. To the best of our knowledge, this is the first time that such an analysis has been performed in the context of task scheduling for a satellite communication application. The insights gained from this study offer valuable contributions to optimizing operations in complex satellite networks.

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are becoming more and more common, and this trend is predicted to continue in the coming years. Although there are many uses for UAVs, this bachelor's thesis will focus on the three-dimensional (3D) digital reconstruction of still real-world objects. On the one hand, there are UAVs that are able to obtain 3D reconstruction of environments and large objects using complex systems like LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors or cameras with high resolution and quality. On the other hand, there are UAVs that are used to enable 3D reconstructions inside houses or structures using the aforementioned systems or more complex ones. In this work, the focus will be on testing the capabilities of UAVs with limited resources and smaller than the rest (in this case the smallest UAV on the market will be tested). Using Structure from Motion (SfM) systems and the support of Generative AI approaches, the aim of this thesis is to prove that, with limited capabilities, a coherent and precise 3D reconstruction is possible. The focus will be on proving that low-capability UAVs can be competent enough to habilitate anomaly detection on small objects. This will enable new applications to the UAVs on zones that are of hard reachability. These smaller UAVs can also be used to obtain 3D reconstructions of structures easily with UAVs that have less economical cost to the end user, generating a pipeline for obtaining the whole reconstruction. The Bitcraze framework's autonomous positioning feature for the UAV had to be enabled before the experiments could begin. For this, an anchor-based LoCo positioning system from Bitcraze had to be set up in the testing environment. The objective was to have the UAV (a Crazyflie 2.1) follow a static trajectory, capturing images of an object that is at the centre of this path. These tests considered different scenarios. After that, the Generative Artificial Intelligence (GenAI) pipeline was used. For using this pipeline, three approaches were used: Nerfacto, Instant-ngp and Splatfacto. On one hand, these 3 approaches were compared using 1 UAV, and after that they were compared using 2 UAVs. Here it is important to say that Colmap, another SfM tool, was used for the processing of the data. On the other hand, after that, the positions obtained by the UAV at the moment of taking the images were used to later align the estimated positions by Colmap. All of this was tested to see which is the best model, see if the corrected positions helped with the 3D reconstruction, and finally, but most importantly, to see if, with these 3D reconstructions, it is possible to enable the anomaly detection of small objects feature for small UAVs with limited capabilities. Finally, some results of performance of the mesh extraction, point cloud generation and of the render quality of the different models. These were done and successfully made, fullfiling the objectives and generate new challenges for future works.

Aquest Treball de Fi de Grau presenta una aplicació de Machine Learning per a la predicció de la pèrdua d'equipatge facturat en vols de connexió, mitjançant l'ús d'un model de Random Forest. La gestió de l'equipatge és un aspecte crític per als aeroports i les aerolínies, especialment en vols amb connexions curtes on el risc de pèrdua d'equipatge és major. Aquest treball s'ha centrat en desenvolupar un model predictiu que sigui capaç d'identificar els vols amb més risc de pèrdua d'equipatge, basant-se en l'anàlisi de dades històriques reals recollides de l'aeroport Josep Tarradellas Barcelona-El Prat. El model ha estat dissenyat per detectar patrons en el retard del vols de connexió mitjançant la diferència entre el temps estimat i temps real de l'enlairament o l'aterratge dels avions. A través d'una anàlisi detallada i un procés rigorós d'entrenament i comprovació, s'ha demostrat que el model de Random Forest pot predir amb alta precisió la probabilitat de pèrdua d'equipatge en funció de les condicions operatives observades. Els resultats obtinguts mostren que el model és capaç de detectar correctament vols amb un risc alt de pèrdua d'equipatge, la qual cosa permet implementar mesures preventives de manera anticipada, com ara la priorització de l'equipatge en situacions de temps de connexió curt o la redistribució de recursos en moments de retards operatius.

This thesis discusses the current technological state of the deployment of fiber optics systems in commercial aviation, analyzing the reasons behind it and proposing a way forward by utilizing different fiber solutions that would enhance the aircraft capabilities

Durante los últimos años la espectroscopia de Infrarrojo cercano o NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) se ha utilizado para analizar la calidad de las semillas oleaginosas y de los aceites comestibles con diferentes parámetros. Dado que es un método rápido y eficiente para evaluar las propiedades físicas y químicas con muy poca preparación de la muestra. En este contexto, este trabajo estudia demostrar la viabilidad de la tecnología NIR mediante el método de regresión multivariante PLS para el control de productos y subproductos de una industria oleícola. El objetivo de este trabajo fue calibrar y validar cinco métodos cuantitativos (acidez, ácidos grasos, grasa, humedad y jabones) mediante esta tecnología a través de los métodos oficiales de laboratorio. Con esta optimización se pretende reducir el tiempo y mejorar la exactitud en el análisis de las muestras permitiendo unos controles de calidad y seguridad idóneos en el proceso productivo. Los resultados obtenidos demostraron que la mayoría de los componentes como en los perfiles de ácidos grasos; palmítico, esteárico y oleico del producto patentado alternativo a las grasas tropicales saturadas llamado Health & Green Solid Oil (H&GSO) se conseguían unos buenos resultados en los métodos de validación cruzada con los coeficientes de correlación próximos a (R2>90) y de relación rendimiento/desviación (RPD) superiores a 3. Al mismo tiempo, se concluyó que se debía seguir estudiando los métodos para los perfiles linoleico (R2=67,64; RPD=1,76) y behénico (R2=25,41; RPD=1,16) en el producto H&GSO, así como aumentar el número de muestras en las validaciones externas para alcanzar (n>40). En el producto de aceites condimentados, se obtienen en general resultados significativos en la calibración y validaciones (R2>90; RPD>3). Para los cuatro subproductos estudiados, las oleínas y los ácidos grasos con los parámetros de humedad y acidez respectivamente se conseguían métodos robustos con gran variabilidad de muestras. Finalmente, para los dos subproductos restantes como las tierras decolorantes (grasa) y los jabones de neutralización (índice de jabones) se estimó seguir estudiando y ampliando los métodos con más muestras y así conseguir más variabilidad de valores.