Teses de doutoramento

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Desarrollo de una plataforma bioinformática para estudiar las interacciones de importancia biológicas con técnicas de inteligencia artificial
(2026) Jimenes Vargas, Karina Beatriz; Munteanu, Cristian-Robert; Tejera, Eduardo
[Resumen] Las interacciones entre compuestos y sistemas biológicos pueden estudiarse a distintos niveles de complejidad, desde su relación con proteínas específicas hasta sus efectos globales en sistemas celulares. En este trabajo, estos niveles se analizan de manera independiente mediante enfoques in-silico configurando una estrategia que permite una comprensión más amplia y biológicamente relevante de la actividad de los compuestos y de sus posibles mecanismos de acción. En este contexto, se desarrolla una plataforma bioinformática basada en modelos de inteligencia artificial, orientada específicamente al análisis de interacciones compuesto–proteína. La plataforma permite estimar la probabilidad de interacción entre compuestos y proteínas humanas a partir de sus características estructurales, facilitando la identificación de proteínas relevantes y su vinculación con procesos biológicos específicos. En este sentido, los modelos implementados proporcionan un marco interpretativo que permite plantear posibles mecanismos de acción sobre cómo determinados compuestos, como los presentes en plantas del género Pelargonium, podrían ejercer efectos terapéuticos mediante la regulación de procesos biológicos asociados a mecanismos inflamatorios. Como complemento, el análisis se expande hacia las interacciones compuesto–línea celular, orientadas al cribado fenotípico de compuestos con actividad potencial frente a enfermedades como el cáncer gástrico. A diferencia del nivel molecular, este enfoque captura efectos fenotípicos globales que emergen de la interacción simultánea de múltiples rutas biológicas. En este contexto, los modelos se emplean como herramientas de filtrado a gran escala, permitiendo reducir de manera eficiente un espacio químico amplio hacia un subconjunto de compuestos con mayor probabilidad de inducir efectos biológicos relevantes. En conjunto, este trabajo no propone una integración directa de ambos niveles dentro de un mismo esquema de modelado, sino que establece una estrategia dual en la que cada enfoque aporta información específica y complementaria. Posibilitando así entender cómo los compuestos se comportan a nivel molecular y, por otro lado, identificar y priorizar aquellos que pueden tener un mayor potencial terapéutico en contextos biológicos más complejos. De este modo, los modelos propuestos representan una aproximación robusta para el análisis de bioactividad. Asimismo, este trabajo aporta un marco computacional basado en modelos predictivos y estrategias de consenso que permite abordar problemas de alta dimensionalidad, heterogeneidad de datos y escalabilidad en el cribado virtual, contribuyendo tanto a la interpretación biológica como a la priorización estratégica de candidatos en etapas tempranas del descubrimiento de fármacos.
Explainable and Efficient Language Models for Hate Speech Detection
(2026) Piot, Paloma; Parapar, Javier; Martín-Rodilla, Patricia; Oostdijk, Nelleke
[Abstract] The widespread adoption of online social networks has transformed public communication by enabling users to produce and disseminate content at an unprecedented scale. This user-generated content often takes the form of opinions, reactions, and discussions around socially relevant issues. Yet, the same openness that supports public participation also facilitates the emergence and diffusion of harmful content, including hate speech. In online settings, hate speech can have an amplified impact: social platforms increase its potential reach and speed of dissemination, while perceived anonymity may contribute to more aggressive and explicit forms of expression. At the same time, detecting hate speech remains a complex task, since harmful messages may be explicit or implicit, direct or coded, and often depend on social, cultural, and conversational context. This combination of scale, impact, and linguistic complexity has made automated detection a central challenge for online content moderation. Recent advances in Natural Language Processing (NLP), particularly Large Language Models (LLMs), provide a timely opportunity to address this challenge by modelling nuanced linguistic patterns more effectively. Consequently, these developments have driven increasing interest in automated hate speech detection systems designed to operate at scale in real-world environments. Although recent approaches have advanced hate speech detection through the use of diverse datasets and increasingly powerful models, several challenges remain. First, differences in dataset construction and annotation schemes complicate the development of systems that generalise across domains and definitions of hate speech. Second, the high computational cost of state-of-the-art models can limit their practical deployment in large-scale moderation scenarios. Third, the limited transparency of many detection systems makes it difficult to understand, validate, and trust their decisions. These issues are especially relevant in dynamic online environments, where harmful content changes over time and detection systems must adapt accordingly. This thesis addresses these challenges by developing hate speech detection systems that aim to combine accuracy with efficiency, interpretability, and adaptability to evolving online contexts. The contributions of this thesis are organised across four thematic areas. The first concerns the construction of large-scale data resources for hate speech detection. MetaHate consolidates dozens of publicly available English datasets into a unified meta-collection, accompanied by a linguistic analysis identifying consistent lexical, topical, and psycholinguistic patterns that distinguish hateful from non-hateful content. MetaHateES extends this effort to Iberian languages, constructing the first large-scale cross-lingual benchmark covering Spanish, European Portuguese, and Galician, augmented with synthetic data generation and cross-lingual analysis. of how hate speech dimensions are preserved across translations and lowresource language varieties. The second area develops parameter-efficient and adaptive modelling strategies that retain reasoning capabilities while reducing computational requirements. Knowledge Distillation (KD) is explored as a means of transferring the reasoning and classification capabilities of large teacher LLMs into smaller, deployable student models without sacrificing explanation quality. Building on this, THOR introduces a reinforcement learning framework via Group Relative Policy ptimisation (GRPO) that explicitly aligns reasoning with classification objectives, showing that structured reasoning optimisation can outperform much larger models that rely on prompting alone. This area is completed by a Retrieval-Augmented In-Context Learning (RAICL) approach that retrieves semantically relevant examples at inference time to handle concept drift, enabling adaptation to evolving hate speech patterns without retraining. The third area analyses and mitigates biases and vulnerabilities in LLMs when handling harmful content. An audit of state-of-the-art LLMs reveals substantial variation in how models respond to hate speech in open-ended interactions, and evaluates the effectiveness of guardrailing and fine-tuning strategies to prevent toxic generation. A dedicated study on geographic and linguistic bias shows that country-specific contextualisation systematically degrades classification performance, and proposes a Debias Tuning strategy to restore cross-context robustness. Annotation reliability is further examined under a subjectivity-aware framework, showing that LLMs can serve as scalable proxy evaluators for model comparison even when they diverge from human annotators at the instance level. Finally, a study on demographic perspective-taking evaluates whether persona-conditioned LLMs can reproduce the structure of human disagreement in hate speech perception, finding that vicarious prompting offers a more reliable path towards human-aligned annotation than standard identity conditioning. The fourth area integrates these contributions into a unified operational system. WATCHED is an agent-based moderation framework that coordinates a hate speech classifier, a retrieval module for similar posts and lexical resources, a distilled reasoning model, and a social network policy grounding tool, producing interpretable and evidence-based decisions with a human-in-the-loop feedback mechanism. Taken together, the contributions of this thesis advance hate speech detection along three dimensions: data coverage is broadened through large-scale, multilingual consolidation of existing resources; computational efficiency is improved through distillation and reinforcement learning pipelines that enable compact models to match or exceed the performance of much larger systems; and transparency is enhanced through explicit reasoning traces, retrieval-based adaptation, and subjectivity-aware evaluation. The result is a moderation framework that is more accurate, efficient, and interpretable than existing approaches, providing a foundation for scalable and responsible content moderation systems.
Salud podológica y calidad de vida en contextos de cooperación internacional : estudio de prevalencia en Marruecos y Camerún
(2026) Grela Fariña, Marta; González-Martín, Cristina
[Resumen] Introducción: La salud podológica constituye un componente esencial de la movilidad, la funcionalidad y la calidad de vida. Sin embargo, la evidencia científica sobre patología podológica en población pediátrica y adolescente africana continúa siendo escasa, especialmente en personas con discapacidad y en contextos de vulnerabilidad social. Esta carencia de información limita el desarrollo de estrategias preventivas y asistenciales adaptadas a las necesidades reales de estas poblaciones. Objetivo: Analizar la prevalencia de patología podológica y su impacto sobre la calidad de vida y la funcionalidad en población infantil y adolescente de Marruecos y Camerún, así como evaluar la viabilidad de un modelo de intervención comunitaria en salud podológica desarrollado en el marco de proyectos de cooperación sanitaria internacional. Material y métodos: Se realizó un estudio observacional, descriptivo y transversal entre septiembre de 2020 y octubre de 2023. La muestra estuvo compuesta por 545 participantes, de los cuales 102 procedían de Marruecos y 443 de Camerún. Se recogieron variables sociodemográficas, antropométricas y clínicas mediante protocolos estandarizados de exploración podológica y evaluación funcional. En Marruecos se analizó además la calidad de vida relacionada con la salud del pie mediante el Foot Health Status Questionnaire (FHSQ). Paralelamente, se diseñó e implementó un programa comunitario de salud podológica basado en exploración clínica, educación sanitaria, formación de profesionales locales, detección precoz y derivación de casos complejos. Resultados: Se observó una elevada prevalencia de alteraciones podológicas en ambos países, confirmando una importante carga de patología del pie y tobillo en población pediátrica y adolescente. Las alteraciones más frecuentes incluyeron pie plano, deformidades digitales, metatarso aducto, retracción del tendón de Aquiles y alteraciones del retropié. La población marroquí presentó una mayor complejidad clínica, con elevada frecuencia de discapacidad neurológica y deformidades musculoesqueléticas de mayor gravedad, mientras que en Camerún predominó un perfil clínico menos severo, aunque igualmente caracterizado por una elevada frecuencia de alteraciones estructurales. La presencia de discapacidad, especialmente de origen neurológico, se asoció con una mayor prevalencia y gravedad de las alteraciones podológicas, así como con una peor situación funcional. Los resultados sugieren que la patología podológica contribuye de forma significativa a la limitación funcional, la pérdida de autonomía y el deterioro de la calidad de vida. Asimismo, el programa de intervención comunitaria demostró ser factible, bien aceptado y potencialmente sostenible en contextos con recursos limitados. Conclusiones: La patología podológica representa un problema de salud relevante en la población infantil y adolescente de Marruecos y Camerún, particularmente en personas con discapacidad. La elevada frecuencia de alteraciones estructurales y funcionales observadas pone de manifiesto la necesidad de incorporar la salud podológica dentro de las estrategias de salud pública, rehabilitación y cooperación sanitaria internacional. Los modelos comunitarios basados en prevención, educación sanitaria, capacitación local y detección precoz constituyen herramientas prometedoras para mejorar la funcionalidad, la calidad de vida y la equidad en saluden contextos vulnerables.
A Multi-Agent Framework for Sepsis Clinical Decision Support
(2026) Yang, Hao; Pazos, A.; Shen, Bairong
[Abstract] The work presented in this dissertation demonstrates how real-world clinical data, structured medical knowledge, and interpretable artificial intelligence methods can be integrated to support sepsis prediction and clinical decision-making. Across five chapters, this study progressively develops a research framework that moves from clinical data infrastructure to predictive modeling and intelligent decision support. First, the thesis reviews the current landscape of artificial intelligence applications in sepsis research and highlights the limitations of conventional data-driven models, particularly regarding interpretability, knowledge integration, and clinical applicability. Second, a multicenter sepsis database was established and used to construct a structured knowledge graph through large language model–assisted entity recognition and relationship extraction, providing an organized representation of sepsis-related medical knowledge and clinical concepts. Building on this data and knowledge foundation, an interpretable prognostic modeling framework was developed using explainable machine learning. By quantifying individualized risk contributions and applying clustering to risk attribution patterns, the study identified clinically meaningful sepsis subphenotypes with distinct risk profiles and pathophysiological characteristics. Subsequently, an ontology-enhanced large language model framework was proposed to improve early prediction of sepsis and septic shock by transforming unstructured clinical narratives into knowledge-informed structured features, enabling accurate and interpretable stage-aware risk prediction. Finally, a multi-agent clinical decision-support system, Sepsis-Agent, was developed to integrate predictive models, medical knowledge, and generative reasoning within a unified architecture. By coordinating multiple specialized modules through a large language model orchestrator and retrieval-augmented knowledge access, the system enables structured analysis and evidence-informed decision support for sepsis management. Together, these studies illustrate a coherent research pathway from clinical data construction and knowledge representation to predictive modeling and intelligent decision-support systems, providing methodological insights and practical foundations for the development of interpretable AI tools in critical care medicine.Taken together, these contributions highlight a translational pathway from data construction and knowledge representation to interpretable prediction and coordinated decision support. The dissertation therefore advances not only a set of computational models, but also an integrated methodological framework for building clinically grounded AI systems. Equally important, the work identifies practical requirements that must accompany technical development, including transparent data governance, continuous expert review, calibration across heterogeneous patient populations, and evaluation of how recommendations affect clinical workflow. These considerations are central to ensuring that intelligent systems remain robust under real-world uncertainty and that their outputs can be interpreted, challenged, and refined by clinicians. The work also acknowledges that retrospective validation, although necessary, is not sufficient for clinical adoption. Prospective studies should examine model stability over time, performance across different hospital information systems, clinician interaction patterns, and potential unintended consequences in high-pressure care environments. They should also consider training needs, organizational readiness, and mechanisms for auditing recommendations after deployment, because the value of clinical AI depends on its sustained performance within real care teams. Future work should focus on prospective validation, broader multi-center deployment, user-centered interface refinement, and systematic evaluation of how model explanations influence clinical decisions. Such efforts will be essential for moving from technically promising prototypes toward reliable, accountable, and ethically deployable tools for intelligent critical care.
Las invariables del territorio. La vigencia de la estructura tradicional del territorio en Galicia
(2026) García García, María Concepción; Quintáns Eiras, Carlos; Creus Andrade, Juan
[Resumen] Las invariables del territorio serían aquellas estructuras territoriales vinculadas a las lógicas productivas que se formalizan de manera recurrente y sistemática a lo largo del tiempo. Esta investigación propone una aproximación a las mismas en el contexto gallego, con el objetivo de valorar su incorporación a los procesos de planeamiento como guía de las transformaciones futuras. A lo largo de la investigación abordaremos el análisis de las formas tradicionales del asentamiento subrayando la importancia de los sistemas agrarios vinculados a las mismas de manera reiterada. En la relación entre la forma del asentamiento y su organización agraria encontraremos leyes persistentes que identificamos con estas invariables como pautas formales y funcionales que han modelado el territorio de manera secular y constituyen su patrimonio territorial. La investigación aborda la crisis de la vigencia de los instrumentos de planeamiento planteando preguntas en torno a la capacidad de los suelos edificables para incluir criterios y valores que vayan más allá de la plusvalía edificatoria. En la línea de preservar el patrimonio territorial en Galicia, se contempla el vacío periurbano como espacio con capacidad de incluir, como parámetro funcional, la agricultura periurbana dentro de los suelos de expansión, en un contexto de crisis climática.
Análisis del pronóstico de pacientes con cáncer colorrectal mediante modelos de supervivencia avanzados: un enfoque basado en modelos multiestado y modelos de curación
(2026) Balboa-Barreiro, Vanesa; Pértega-Díaz, Sonia; Seoane-Pillado, Teresa
[Resumen] Introducción: El cáncer colorrectal (CCR) es un importante problema de salud pública por su alta incidencia y mortalidad, siendo la recurrencia tumoral uno de los principales determinantes del pronóstico. Los métodos clásicos de análisis de supervivencia presentan limitaciones para describir la evolución clínica de la enfermedad, lo que ha impulsado el desarrollo de metodologías avanzadas como los modelos multiestado y los modelos de curación. Sin embargo, su aplicación en el contexto del CCR es todavía escasa. Objetivo: Aplicar y evaluar la utilidad de los modelos multiestado y de los modelos de curación para estudiar la recurrencia y el pronóstico a medio y largo plazo en pacientes con CCR sometidos a cirugía con intención curativa y libres de enfermedad tras el tratamiento inicial. Metodología: Se realizó un estudio de cohortes ambispectivo en 994 pacientes con CCR sometidos a cirugía con intención curativa y sin evidencia de enfermedad tras el tratamiento inicial. Se recogió información sociodemográfica, clínica, tumoral y terapéutica. Se analizó la supervivencia global mediante curvas de Kaplan-Meier y modelos de Cox. La supervivencia específica por CCR y la incidencia acumulada de recurrencia se estimaron mediante modelos de riesgos competitivos. El impacto de la recurrencia sobre el pronóstico y los factores asociados se estudiaron mediante modelos multiestado. Finalmente, se caracterizó a los grandes supervivientes (≥5 y ≥10 años) y se aplicaron modelos semiparamétricos de curación de tipo mixtura para estimar la probabilidad de curación estadística (supervivencia a largo plazo sin recurrencia), la supervivencia de los pacientes no curados y los factores asociados. Resultados: El 68,8% de los pacientes presentaba tumores localizados en el colon. Tras una mediana de seguimiento de 91,5 meses, la supervivencia global fue del 94,6% al año, del 78,6% a los 5 años y del 58,8% a los 10 años. La mortalidad específica por CCR fue del 4,0% y del 8,6% a los 5 y 10 años, respectivamente. La incidencia acumulada de recurrencia a los 5 años fue del 13,7%, concentrándose principalmente entre los 12 y 36 meses tras la cirugía. La recurrencia mostró un marcado impacto negativo sobre el pronóstico, con una mortalidad por CCR a 5 años del 33,6% vs. 3,8% según presentasen o no recurrencia tumoral. El estadio tumoral avanzado fue el principal factor asociado a la recurrencia y la mortalidad por CCR, mientras que la edad y la comorbilidad se asociaron con la mortalidad por otras causas. Aunque los tumores de recto presentaron una mayor incidencia de recurrencia, no se observaron diferencias en la mortalidad tras ajustar por otros factores pronósticos. Entre los supervivientes a 5 años, el 85,9% no presentó recurrencia y pudo considerarse curado a largo plazo; esta proporción aumentó hasta el 90,3% entre los supervivientes a 10 años. Los grandes supervivientes presentaron con mayor frecuencia estadios menos avanzados al diagnóstico, menor afectación ganglionar y resultados quirúrgicos más favorables. Los modelos de curación identificaron como factores asociados a una menor probabilidad de curación la edad avanzada, una mayor comorbilidad, los estadios tumorales más avanzados y la morbilidad quirúrgica precoz. Por su parte, entre los pacientes no curados, la supervivencia estuvo condicionada fundamentalmente por la edad y la extensión tumoral al diagnóstico. Conclusión: Los modelos multiestado y los modelos de curación constituyen herramientas útiles para el estudio del pronóstico del CCR tras cirugía con intención curativa. Su aplicación permite describir la evolución clínica de los pacientes, cuantificar el impacto pronóstico de la recurrencia e identificar una proporción relevante de pacientes potencialmente curados, aportando información complementaria a la obtenida mediante los métodos clásicos de análisis de supervivencia.
Características clínicas y pronóstico de diferentes grupos de pacientes con tromboembolia venosa concomitante en más de una localización
(2026) Dubois-Silva, Álvaro; Mena, Álvaro; Monreal Bosch, Manuel
[Resumen] Introducción: La tromboembolia venosa (TEV) concomitante en más de una localización ha sido poco estudiada, a pesar de su posible impacto pronóstico. Objetivos: Analizar características clínicas y pronóstico de diferentes grupos de pacientes con TEV concomitante en más de una localización. Métodos: Estudio observacional, prospectivo, multicéntrico y multinacional que incluyó 111.702 pacientes consecutivos con TEV aguda registrados en RIETE (2001– 2023). Se compararon las características clínicas y el pronóstico de: 1) los pacientes con trombosis venosa profunda (TVP) de extremidades inferiores (EEII) con vs. sin trombosis venosa superficial (TVS) concomitante; 2) aquellos con embolia de pulmón (EP) aguda y TVP concomitante de EEII sintomática vs. asintomática; 3) aquellos con EP aguda y TVP concomitante de EEII vs. extremidades superiores (EESS). Resultados: Las características clínicas y el pronóstico difirieron según la asociación trombótica. Los pacientes con TVP y TVS de EEII presentaron un riesgo aumentado de EP durante la anticoagulación (HRa: 2,23; IC95%: 1,22–4,05) y el seguimiento (HRa: 2,33; IC95%: 1,49–3,66). Aquellos con EP y TVP sintomática de EEII presentaron un riesgo aumentado de mortalidad por cualquier causa (HRa: 1,49; IC95%: 1,24–1,78) y relacionada con la EP (HRa: 1,52; IC95%: 1,05–2,20) a 30 días. Aquellos con EP y TVP concomitante de EESS presentaron peores desenlaces a corto plazo, incluyendo un mayor riesgo de mortalidad por cualquier causa a 30 (HRa: 1,49; IC95%: 1,04–2,13) y 90 días (HRa: 1,52; IC95%: 1,15–2,00). Conclusiones: La presencia de TEV concomitante en más de una localización define fenotipos clínicos con pronóstico diferenciado, cuya identificación puede guiar la sospecha y el cribado de eventos sincrónicos, así como la vigilancia de pacientes con mayor riesgo de desenlaces adversos durante el seguimiento.
Efectos de una intervención de marcha nórdica en pacientes con asma
(2026) Vilanova-Pereira, María; Lista-Paz, Ana; Jácome, C.
[Resumen] Introducción. La marcha nórdica (MN) ha sido estudiada en patología respiratoria y en asma, sin estandarizar intensidad ni evaluar seguridad, aceptabilidad o experiencia de los participantes. El objetivo fue revisar los efectos de la MN en enfermedades respiratorias y evaluar la seguridad y los efectos de la MN en asma. Metodología. Se realizó una revisión sistemática y un metaanálisis de estudios sobre MN en patología respiratoria; y un ensayo clínico aleatorizado (ECA) piloto de método mixto. En este, los pacientes fueron aleatorizados en grupo de MN (GMN) o grupo control (GC). El GMN realizó MN tres días/semana, ocho semanas, al 70–85% de la frecuencia cardíaca máxima. La capacidad funcional de ejercicio medida con la prueba de marcha de seis minutos (PM6M) fue variable principal, y secundaria medida con el test de levantarse y sentarse en un minuto (1STST), junto a actividad física (AF) — acelerometría — y efectos adversos. La experiencia con la MN se evalúo con entrevistas individuales. Resultados. La revisión sistemática (13 estudios – 514 participantes) sugiere mejoras en capacidad funcional de ejercicio, AF, condición física, disnea, función pulmonar y estado de ánimo. El metaanálisis no mostró diferencias entre la MN y otras intervenciones en la PM6M (diferencia media 4,4; 95% intervalo de confianza (IC) -88,1 a 96,9 metros, p = 0.930). En el ECA (media ± DE 45,1 ± 11,4 años; 82,4% mujeres; GMN n = 17; GC n = 17) la adherencia a la MN fue del 80,1 ± 16,1%, sin efectos adversos. El GMN realizó más AF vigorosa que el GC postintervención (p = 0.016, r = 0,4, 95% IC 0,8 a 52,4). El GMN recomendó la MN y destacaron beneficios en salud, accesibilidad y comodidad. Conclusiones. La MN mejora en patología respiratoria, de forma similar a otros ejercicios, capacidad funcional de ejercicio, AF, condición física y disnea. En asma fue segura, y considerada beneficiosa, accesible, y cómoda. Futuros estudios deberían evaluar la MN a mayor intensidad, adaptada a la condición física y control de la enfermedad.
El ciclo de la educación bilingüe en Educación Física: de la formación inicial a la práctica docente en contextos plurilingües
(2026) García-Núñez, Miriam-Noel; Fraguela-Vale, Raúl; Bobadilla-Pérez, María
[Resumen] La presente Tesis Doctoral analiza el proceso formativo y organizativo vinculado al desarrollo de programas plurilingües en la materia de Educación Física en el marco de la Educación Plurilingüe en la Comunidad Autónoma de Galicia. La investigación adopta una concepción cíclica e integradora de la educación bilingüe, entendida como un proceso formativo continuo y longitudinal en el que se interrelacionan las experiencias educativas preuniversitarias, la formación inicial universitaria y la práctica docente en activo, configurando progresivamente la identidad profesional del maestro de Educación Física. El estudio se enmarca en las políticas lingüísticas europeas y estatales orientadas a la promoción del plurilingüismo, y toma como referencia metodológica el enfoque Aprendizaje Integrado de Contenidos y Lenguas Extranjeras (AICLE), implantado en materias de áreas no lingüísticas del sistema educativo gallego. En este contexto, la Educación Física se presenta como un área con un elevado potencial didáctico y pedagógico para la integración de lengua y contenido, debido a su carácter motriz, comunicativo y experiencial. Desde esta perspectiva, la investigación se articula mediante un diseño metodológico mixto, estructurado en tres estudios complementarios y secuenciales. El primer estudio, de carácter cuantitativo, analiza la formación inicial del futuro maestro de Educación Física en relación con la educación bilingüe, atendiendo a su nivel acreditado de competencia en lengua extranjera, a la percepción de la formación universitaria recibida y a su predisposición para impartir Educación Física en una lengua extranjera en el futuro. El segundo estudio, también cuantitativo, examina la influencia de las experiencias preuniversitarias en materias de áreas no lingüísticas vehiculadas en lengua extranjera sobre la competencia lingüística percibida, la valoración de la formación recibida y la disposición hacia la docencia bilingüe. El tercer estudio, de carácter cualitativo, se centra en el maestro de Educación Física bilingüe en activo en la provincia de A Coruña, explorando sus percepciones, valoraciones y experiencias profesionales en relación con la formación recibida, la práctica docente, los recursos disponibles, el apoyo institucional y la implementación real del enfoque AICLE en el contexto educativo. Los resultados obtenidos permiten identificar fortalezas y carencias en el desarrollo de la competencia lingüística y profesional del maestro de Educación Física, así como poner de manifiesto la relevancia de las trayectorias formativas previas y de la formación universitaria en la construcción de una práctica docente bilingüe coherente, eficaz y sostenible. En conjunto, esta tesis aporta una visión integral y contextualizada de la Educación Física bilingüe y conceptualiza el ciclo de la educación bilingüe como un sistema dinámico y retroalimentado, en el que interactúan de forma continua los distintos procesos formativos y organizativos de los programas plurilingües, ofreciendo implicaciones relevantes para la formación inicial y permanente del profesorado y para la toma de decisiones en las políticas educativas en el contexto gallego.
Estudio químico y biológico de la aplicación de una enmienda orgánica encalante obtenida del compostaje de concha de molusco en suelos ácidos de Galicia
(2026) Quiroga Rivero, Sergio Horacio; Paz-González, Antonio; Cárdenas-Aguiar, Eliana
[Resumen] El sector conservero del mejillón en Galicia genera anualmente miles de toneladas de concha como subproducto de los procesos de depuración y transformación alimentaria de este molusco. Dicho subproducto, puede generar un grave problema ambiental sino es gestionado de forma adecuada. La concha de mejillón contiene CaCO3 y se presenta como una alternativa al encalado tradicional. La hipótesis central de este trabajo se basa en que la enmienda orgánica encalante obtenida a partir de gallinaza y concha de mejillón puede ser un fertilizante idóneo tanto en suelos de viñedo con un buen estatus nutritivo como en suelos forestales ácidos con fertilidad limitada, dado que combina el alto contenido de nitrógeno de la gallinaza con el calcio y minerales de las conchas trituradas. El objetivo general de estudio es abordar el efecto de dicha enmienda, que se obtiene por un proceso de bajo impacto ambiental y consumo energético, en un suelo de viñedo y en un suelo de monte, ambos desarrollados sobre granito como material de partida. Los objetivos específicos consisten en: 1) caracterizar la enmienda y sus componentes y 2) evaluar el efecto del tamaño de la concha de mejillón y la dosis de enmienda aplicada sobre las propiedades físicas químicas y biológicas de un suelo de viñedo y un suelo de monte. En la primera parte del trabajo se efectuó el análisis de la concha de mejillón el estiércol de gallina, diversas enmiendas comerciales y dos enmiendas preparadas con concha de tamaño fino (CF) y tamaño normal (CN). A continuación, se llevó a cabo un ensayo en macetas incorporando dos tipos de enmienda cada uno con tres dosis a suelos de viñedo y monte. Por tanto, el ensayo incluye seis tratamientos (2 tipos x 3dosis) y un testigo para cada suelo. Los tipos incluyen concha de textura fina o CF (0-5 mm) y normal o CN (5 a 10 mm). Las dosis de enmienda fueron de 4, 8 y 12 t/ha. El ensayo se realizó a la intemperie y durante el mismo se efectuaron tres muestreos, poniendo énfasis en los análisis del 1º muestreo al comienzo de la experiencia y el 3º muestreo al final de la misma, tras seis meses y 20 días y una precipitación acumulada de 358,4 mm. Se evaluó el pH, la conductividad eléctrica, las propiedades del complejo de cambio, la disponibilidad de micronutrientes, las necesidades de abonado y de enmienda caliza, la estabilidad de los agregados y la actividad biológica. Las enmiendas tipo CF y CN presentaron diferencias en cuanto a los parámetros del análisis elemental y análisis inmediato; además CN presentó mayor contenido en CaCO3 que CF. Las dos enmiendas contienen cantidades de Zn y Cu que no superan el límite máximo legalmente establecido para estos dos metales pesados en productos fertilizantes elaborados con componentes orgánicos y están libres de organismos perjudiciales. El suelo de viñedo estaba bien abonado y su pH inicial era ligeramente ácido; la adición de enmienda aumentó su pH, sin sobrepasar en ningún tratamiento el valor de 7,0. El suelo de monte aumentó su pH con la adición de enmienda, sin alcanzar en ningún tratamiento el valor de 6,0. En los dos suelos el pH y las bases de cambio disminuyeron entre el 1º y el 3º muestreo, en diferente proporción según el tipo de enmienda. El suelo de monte presentó deficiencias en fósforo, cuya magnitud disminuyó al aumentar el pH. Los contenidos en Mn, Cu y Zn fueron inferiores en el suelo de monte con relación al suelo de viñedo; además se puso en evidencia que las concentraciones de Mn y Zn son limitantes en los dos suelos. El suelo de viñedo presentó una mejor estabilidad estructural en comparación con el suelo de monte. La respiración basal, la biomasa microbiana y el cociente respiratorio indican que la comunidad microbiana es más eficiente y está sometida a menos estrés en el suelo de viñedo comparado con el suelo de monte. En síntesis, se comprobó que la enmienda estudiada actúa aumentando el pH y neutralizando la acidez, aportando nutrientes de liberación lenta, mejorando la estructura del suelo y promoviendo la actividad biológica, siendo ideal para valorizar los residuos de concha de mejillón y gallinaza y promover la economía circular.
Gestión de la convivencia escolar. Fundamentación empírica para el desarrollo de un plan de formación docente
(2026) García Giner, Zuleika del Rosario; Valle, Antonio; Rodríguez, Susana
[Resumen] La presente investigación analiza la gestión de la convivencia escolar, entendida como un componente fundamental para el desarrollo integral de los estudiantes y el buen funcionamiento de los centros educativos. El estudio surge a raíz de la creciente presencia de conductas disruptivas, conflictos y episodios de violencia en los entornos escolares, lo que ha generado la necesidad de implementar planes, estrategias y recursos orientados a mejorar la convivencia en las aulas. El objetivo principal fue identificar las variables que afectan la convivencia escolar, conocer las medidas y estrategias aplicadas en los centros educativos, y explorar la percepción del profesorado sobre los planes institucionales y su propia formación en resolución de conflictos. Se utilizó un enfoque mixto con predominio cuantitativo, dado que este enfoque ha sido ampliamente empleado en investigaciones sobre convivencia escolar con resultados significativos. Se aplicó un diseño anidado concurrente, en el que los datos cualitativos se integran dentro del análisis cuantitativo para profundizar en la comprensión del fenómeno. Esto permitió combinar cuestionarios a docentes con entrevistas u observaciones cualitativas, ofreciendo una visión integral de la situación en los centros educativos. Los hallazgos revelaron las principales variables que inciden en la convivencia, destacaron fortalezas y limitaciones de los programas existentes y evidenciaron la percepción del profesorado respecto a su preparación y compromiso en la gestión de conflictos. Con base en estos resultados, se elaboró un plan de formación docente fundamentado empíricamente, ajustado a las necesidades de los docentes y orientado a mejorar la convivencia y la resolución de conflictos en los centros educativos.
Microplásticos en el medio ambiente: desarrollo de métodos analíticos para el tratamiento de muestras y caracterización por espectroscopía infrarroja
(2026) López-Rosales, Adrián; Muniategui, Soledad; Andrade-Garda, José Manuel
[Resumen] La contaminación por microplásticos representa un problema ambiental y ecológico de gran magnitud debido a su ubicuidad y persistencia en los ecosistemas. Su detección y caracterización son esenciales para evaluar su impacto y diseñar estrategias eficaces de mitigación. A pesar de los avances en normativas y regulaciones internacionales, aún no existen protocolos estandarizados ni métodos de referencia unificados para su caracterización en muestras ambientales. La presente Tesis Doctoral se centra en el estudio y desarrollo de métodos analíticos para determinar microplásticos en muestras ambientales. En ella se han validado métodos de digestión y análisis para diversos tipos de matrices: plancton, algas, estómagos de peces, mejillones, deposición atmosférica y sedimentos marinos. Asimismo, se han explorado estrategias para mejorar los análisis mediante micro espectroscopía infrarroja, centrándose en la reducción de tiempos de análisis y aseguramiento de la fiabilidad de los resultados cuando se trabaja tanto con transformada de Fourier tradicional (detector MCT) como con láser sintonizable de cascada cuántica (QCL-IR). Además de todo ello, la presente Tesis Doctoral ofrece una visión global de la problemática de los microplásticos en el medio ambiente, abordando su impacto ambiental y social. Por otra parte, se presenta una revisión sobre el estado actual de las metodologías analíticas para el análisis de microplásticos, destacando sus avances y limitaciones. Con esta Tesis se pretende aportar conocimientos fundamentales y contribuir a la implementación y/o mejora de protocolos analíticos para caracterizar microplásticos en diversas matrices ambientales. Los resultados favorables proporcionan una base sólida para la implementación de protocolos en los diferentes laboratorios de rutina.
Análisis de las acciones con balón de los delanteros centro en la UEFA EURO 2020
(2026) Fernández-Sante, Daniel; Ardá Suárez, Antonio; Iván-Baragaño, Iyán
[Resumen]: El objetivo del presente trabajo fue estudiar las acciones ofensivas con balón de los delanteros centro en la UEFA EURO 2020. Los objetivos específicos fueron conocer la relación entre los criterios y categorías analizados y el Resultado de la acción, así como establecer un modelo predictivo del criterio resultado de la acción a partir de los criterios del instrumento de observación. Para ello, 599 acciones de los delanteros de la UEFA EURO fueron analizadas a partir de la Metodología Observacional. En respuesta a los objetivos se llevaron a cabo tres tipos de análisis: análisis descriptivo y de frecuencias, análisis bivariado entre el Resultado de la acción y el resto de criterios a partir de tablas de contingencia, y por último se plantearon dos modelos predictivos mediante árbol de decisión y regresión logística binaria. Los resultados obtenidos demostraron que los criterios que modificaron el resultado de las acciones de los delanteros fueron: Zona del campo de donde viene el balón, Zona del campo donde se produce la acción, Contexto de interacción inicial, Acción previa, Superficie de primer contacto, Zona del campo a dónde va el balón, Intención táctica, Acción que realiza y Contexto de interacción final.
Fiscalidad, informalidad laboral y sostenibilidad social del trabajo. Una aproximación jurídico-económica desde el sector marítimo
(2026) Picatoste Novo, Ignacio; López-Arranz, Asunción
[Resumo]: Esta tese analiza a relación entre fiscalidade, informalidade laboral e sustentabilidade social do traballo desde unha perspectiva xurídico-económica e interdisciplinar, tomando o sector marítimo galego como ámbito aplicado. Parte da premisa de que a sustentabilidade do emprego non pode reducirse ao crecemento económico, á innovación tecnolóxica ou á protección ambiental, senón que require traballo decente, protección social efectiva, formalización laboral e capacidade institucional. A investigación estuda como a informalidade dificulta o acceso a dereitos, reduce a cotización e a recadación, debilita a protección social, limita a trazabilidade e complica a gobernanza pública. A metodoloxía combina revisión crítica da literatura, análise xurídico-normativa, análise económico-institucional, análise documental, estudo aplicado ao sector marítimo e un modelo de simulación sobre fiscalidade, informalidade, ODS 8 e economía circular. Os resultados sosteñen que a formalización require unha arquitectura institucional integrada: fiscalidade proporcionada, Seguridade Social protectora, inspección crible, trazabilidade tecnolóxica accesible e adaptación sectorial. A conclusión central é que unha economía azul socialmente sustentable debe protexer tamén as persoas e comunidades que traballan arredor do mar.
The role of government in sustainable development within the Spanish context
(2026) Edreira Viqueira, Mónica Chrysanthy; Peón, David; Varela-Candamio, Laura
[Abstract]: Periods of economic recessions usually intensify structural imbalances across financial, fiscal and environmental domains. This PhD thesis develops an analytical framework to investigate the government intervention, particularly through fiscal policy, in addressing these threats while advancing sustainable development aims. It also argues that downturns can generate both constraints and opportunities for governments and how political intervention can balance between short run stabilization and long run structural change policies. In particular, the motivation of this dissertation is to evaluate how countercyclical fiscal tools can alleviate households’ burdens through income support, persistent public debt and decarbonisation processes thereby mitigating severe demand contractions. This analysis is particularly interesting for Spain due to the country’s structural exposure to the challenges of high private and public debt jointly with climate vulnerability within a decentralized institutional framework. The thesis provides integrated evidence that sustainable development depends on a policy mix that jointly addresses private balance-sheet fragility, fiscal sustainability, and the design of environmental policies under regional heterogeneity and multi-level governance.
Interlink between processing,microstructure and mechanical properties of the semiconducting polymer D18: insights from quantitative grazing- incidence wide-angle X-ray scattering experiments
(2026) Asatryan, Jesika; Martín, Jaime
[Resumo] A electrónica orgánica branda (OSE) é hoxe un motor transformador industrial e académico. Tecnoloxías como os díodos emisores de luz orgánicos (OLEDs), transistores orgánicos de efecto de campo (OFETs) e a fotovoltaica orgánica (OPVs) emerxen no mercado pola súa excepcional flexibilidade mecánica, unha fabricación simple e de baixo custo. Porén, estes dispositivos enfrontan limitacións, especialmente a inestabilidade mecánica. Abordar este desafío require pechar a fenda entre o procesado, a estrutura do polímero e as propiedades mecánicas. Aquí, establecemos unha clara relación procesado-estrutura-propiedades (P-S-P) mediante un enfoque integral de dous pasos. Primeiro, conectamos o procesado e a estrutura (P-S) optimizando descritores estruturais cuantitativos avaliados mediante dispersión de raios X de grande ángulo con incidencia rasante (GIWAXS). Como os datos brutos de GIWAXS non reflicten a fracción cristalina real, aplicamos rigorosas correccións de intensidade para cuantificar exactamente a estrutura ordenada do polímero. Posteriormente, estes descritores refinados correlaciónanse con parámetros de procesado (P-S) que xeran efectos termodinámicos e cinéticos sobre o desenvolvemento morfolóxico das capas activas. Finalmente, conectamos a estrutura cuantificada coas súas propiedades mecánicas correspondentes (S-P). Esta metodoloxía P-S-P ofrécelles aos investigadores un marco sólido para deseñar estratexicamente dispositivos OSE con propiedades altamente optimizadas.
Acceleration of Feature Selection Methods on Heterogeneous High Performance Computing Systems
(2026) Beceiro, Bieito; González-Domínguez, Jorge; Touriño, Juan
[Resumo]: Nos últimos anos, campos como a Intelixencia Artificial (AI, siglas en inglés) e a Aprendizaxe Automática (ML, siglas en inglés) medraron impulsados pola dispoñibilidade de datos (fenómeno Big Data). Aínda que permiten extraer coñecemento valioso, estes datos adoitan conter características irrelevantes, redundantes ou ruidosas que dificultan a análise e aumentan o custo computacional. A Selección de Características (FS, siglas en inglés) baseada en Información Mutua (MI, siglas en inglés) úsase amplamente para identificalas e eliminalas, pero os seus requisitos computacionais limitan a súa aplicación a conxuntos de datos de gran tamaño. Os sistemas de Computación de Altas Prestacións (HPC, siglas en inglés) incrementaron significativamente a súa capacidade, desde plataformas de memoria compartida ata grandes clústeres e supercomputadoras con ou sen GPUs. Esta tese aborda a aceleración de algoritmos de FS baseados en MI en sistemas HPC heteroxéneos mediante paralelización, reformulación algorítmica e optimizacións adaptadas ao hardware. Realízase unha avaliación experimental extensa para caracterizar o rendemento en distintos sistemas, datos e parámetros, e analízanse a portabilidade do rendemento e o axuste automático en hardware de distintos fabricantes. Os resultados amosan: (1) eficiencias paralelas de ata o 89% nun clúster de 16 nodos (256 núcleos de CPU); (2) procesamento de conxuntos de datos de ata 256 GiB con memoria distribuída (64 GiB por nodo); (3) aceleracións de ata 329× (precisión completa) e 382× (precisión reducida) nunha GPU NVIDIA A100 fronte a unha implementación secuencial en CPU; e (4) procesamento de conxuntos de datos maiores que a memoria da GPU, incluíndo 6 GiB nunha GPU de 4 GiB e 24 GiB nunha GPU de 16 GiB.
Advanced Techniques for Efficient and Robust Classification in Imbalanced Datasets
(2026) Morillo-Salas, José Luis; Alonso-Betanzos, Amparo; Bolón-Canedo, Verónica
[Resumo]: A clasificación en conxuntos de datos desbalanceados continúa sendo un dos problemas abertos máis relevantes da aprendizaxe automática, especialmente en aplicación reais onde a clase minoritaria adoita representar os casos de maior interese ou criticidad, como o diagnóstico médico, a detección de fraude, o mantemento preditivo ou a identificación de fallos. Tradicionalmente, este problema abordouse desde unha perspectiva centrada nas proporcións de clase, mediante técnicas de remuestreo ou enfoques sensibles ao custo. Con todo, existe unha crecente evidencia de que a efectividade destas solución depende non só do grao de desbalanceo, senón tamén das propiedades estruturais dos datos, da representación do espazo de características e do contexto computacional no que se desenvolve o proceso de aprendizaxe. Esta tese adopta unha visión integradora da clasificación desbalanceada, na que a robustez e a eficiencia interprétanse como o resultado da interacción entre estratexias de mostraxe, selección de características, complexidade dos datos e restriccións computacionais. Nunha primeira etapa, realízase unha análise experimental exhaustiva para estudar como distintas t´ecnicas de preprocesamiento compórtanse baixo diferentes características dos conxuntos de datos e tipos de clasificadores. Os resultados mostran que non existe unha estratexia universalmente óptima e que o rendemento depende en gran medida de factores como o solapamento entre clases, a dimensionalidad, o ruído ou o modelo de clasificación utilizado. A partir deste diagnóstico, propóñense novas estratexias de sobremostraxe orientadas pola estrutura global do problema. En particular, desenvólvense métodos que reformulan a xeración de mostras sintéticas incorporando medidas de complexidade dos datos e criterios xeométricos de separabilidad. Así mesmo, introdúcese a distinción entre mostras sintéticas en función da distancia onde se xeran, o que permite interpretar como diferentes tipos de mostras sintéticas poden reforzar rexións internas dunha clase ou modificar as fronteiras de decisión. En conxunto, estas propostas mostran que o sobremostraxe pode entenderse como unha transformación estrutural do espazo de datos e non únicamente como un mecanismo para equilibrar frecuencias. Posteriormente, o estudo esténdese a contornas distribuídas e heteroxéneas. Na actualidade, os datos xa non se atopan maioritariamente centralizados nun único sistema, senón que, cada vez con maior frecuencia, xéranse, almacenan e procesan de forma distribuída a través de múltiples nodos, dispositivos ou fontes. Este cambio responde tanto o crecemento do volume de datos como a proliferación de arquitecturas descentralizadas, como sistemas distribuídos, edge computing ou contornas federadas. Neste contexto, os datos atópanse fragmentados en múltiples nodos con distintos niveis de desbalanceo e distribucións de características. Isto introduce novos desafíos, xa que moitas das técnicas tradicionais de aprendizaxe automática foron deseñadas baixo supostos centralizados. Por iso, resulta necesario analizar ata que punto os métodos de preprocesamiento poden adaptarse a este escenario. Neste sentido, estúdanse estratexias distribuídas de selección de características e mostraxe, demostrando que é posible alcanzar un rendemento comparable ao de enfoques centralizados cando a heteroxeneidade local e a calidade das particións téñense en conta de forma explícita. Estes resultados reforzan a viabilidade de solucións escalables para escenarios con grandes volumes de datos ou infraestruturas descentralizadas. Finalmente, a tese investiga a robustez dos m´etodos de sobremostraxe baixo representacións numéricas de precisión reducida, motivado polo crecente despregamento de sistemas de aprendizaxe automática en contornas con recursos limitados, como o Edge computing, dispositivos embebidos e infraestruturas IoT. Os resultados mostran que o proceso de xeración de mostras sintéticas mediante técnicas de sobremostraxe pode manterse estable baixo reducións moderadas de precisión numérica, preservando o rendemento de clasificación mentres se reducen significativamente os requisitos de memoria, o que favorece o deseño de pipelines de aprendizaxe máis eficientes e sostibles. En conxunto, os resultados demostran que a clasificación en escenarios desbalanceados non debe entenderse unicamente como un problema de proporcións de clase, senón como un desafío multidimensional no que interveñen simultaneamente a distribución de clases, a estrutura xeométrica dos datos, a representación numérica e as condición computacionais do sistema. Ao abordar conxuntamente estes factores, esta tese contribúe ao desenvolvemento de estratexias de clasificación máis robustas, eficientes, escalables e sostibles para escenarios reais de aprendizaxe automática con datos desbalanceados.
Responsible Machine Learning in Resource-Constrained Environments
(2026) Paz Ruza, Jorge; Alonso-Betanzos, Amparo; Guijarro-Berdiñas, Bertha
[Resumo]: A rápida adopción da Intelixencia Artificial (IA) e da Aprendizaxe Automática (ML) en dominios críticos intensificou a necesidade de sistemas que non só sexan precisos, senón tamén que estean aliñados con requisitos éticos, sociais e operativos. Esta tese aborda este desafío desde a perspectiva da Aprendizaxe Automática Responsable, centrándose no desenvolvemento de métodos que teñen en conta simultaneamente a explicabilidade, a equidade, a robustez e a sustentabilidade en contornas realistas con restricións de recursos. En lugar de tratar estas propiedades como consideración independentes ou posteriores ao desenvolvemento (post hoc), a tese adopta unha perspectiva unificada na que a responsabilidade emerxe da interacción entre os datos, os modelos, as metodoloxías de avaliación e as limitacións naturais dos casos de uso reais da IA, moitas veces non consideradas nos contextos de investigación. As contribucións deste traballo estrutúranse en dous eixos complementarios. A Parte I da tese céntrase en mellorar a responsabilidade mediante o deseño de modelos e enfoques centrados nos datos. Neste contexto, propoñemos novas metodoloxías para a aprendizaxe a partir de datos dispersos, ruidosos e parcialmente etiquetados, con especial énfase en datos diádicos e na aprendizaxe Positive-Unlabelled (PU). Estas técnicas aplícanse a dous dominios representativos: os sistemas de recomendación e a priorización de xenes. Nos Sistemas de Recomendación (RS), con foco na transparencia personalizada, o noso marco BRIE emprega mostraxe intelixente de datos de adestramento e optimización do ranking por pares para mellorar a calidade das explicacións baseadas en imaxes, aumentando ao mesmo tempo a eficiencia computacional na súa xeración; con BRIE demostramos que os modelos interpretables poden ser tanto efectivos como eficientes en recursos mesmo baixo a complexidade multidimensional dos datos diádicos. No dominio da bioinformática, en particular na priorización de novos xenes relacionados coa Restrición Dietética, os nosos novos métodos rbaseados en aprendizaxe PU e selección de características melloran a calidade dos rankings de xenes mantendo a interpretabilidade para os expertos, demostrando que as propiedades de responsabilidade tamén poden introducirse en escenarios con coñecemento altamente especializado. A segunda parte da tese aborda a avaliación como un compoñente central pero pouco explorado da Aprendizaxe Automática Responsable. Introdúcese un marco de avaliación multiobxectivo e guiado por requisitos que enfatiza a necesidade de definir criterios de responsabilidade antes do desenvolvemento do modelo. Ademais, proponse un protocolo para avaliar a sustentabilidade a longo prazo dos sistemas de ML, capturando a relación dinámica entre rendemento e consumo de recursos a medida que escala o volume de datos. Finalmente, a tese identifica unha fonte de sesgo previamente non considerada en tarefas de regresión diádica, denominada sesgo de excentricidade, e introduce unha nova métrica (EAUC) para cuantificalo. Con esta tese doutoral, demostramos que a Aprendizaxe Automática Responsable non está inherentemente en conflito coa eficiencia ou o rendemento. Pola contra, cando se incorpora explicitamente no deseño e na avaliación do sistema, os obxectivos de responsabilidade poden guiar o desenvolvemento de modelos máis robustos, interpretables e sostibles. En última instancia, con este traballo ábrese o camino desde os principios abstractos da IA Responsable cara a solucións concretas e viables en contornas reais.
Gemelos digitales para plantas de procesos
(2026) Mingorance Mingorance, Rocío; Crespo Pereira, Diego; Leturiondo, Urko
[Resumen]: La presente tesis doctoral se enmarca en el contexto de la creciente necesidad de maximizar el rendimiento operativo y reducir los costes de producción en la industria, lo cual ha promovido la adopción de herramientas avanzadas para la monitorización, el control, el aprendizaje automático y la optimización. Tradicionalmente, estas soluciones se han implementado de forma aislada, sin una integración global dentro de un marco unificado. En este contexto, el concepto de gemelo digital se perfila como una solución integral con alto potencial, al representar virtualmente activos físicos en tiempo real mediante modelos dinámicos conectados a datos operacionales. A pesar de su relevancia y de su creciente aplicación en el ámbito de la digitalización industrial, tanto su arquitectura como su implementación continúan siendo objeto de investigación. Esta tesis propone un marco metodológico-funcional, denominado DTM4SM, para el desarrollo e implantación de un gemelo digital en la industria manufacturera. El marco es validado mediante su aplicación a un caso de estudio de la industria siderúrgica, donde se identifican los componentes clave del sistema y sus interacciones con el fin de generar un modelo óptimo del proceso productivo, considerando los costes operativos y de mantenimiento, la disponibilidad y confiabilidad del sistema, así como las distintas casuísticas que pueden afectar a la operación. Para ello, se emplean modelos de simulación dotados de algoritmos de inteligencia artificial que permiten avanzar en el desarrollo del cerebro de la planta, el gemelo digital. Además del marco base, la tesis presenta una versión extendida, DTM4SM-C, que incorpora capacidades avanzadas de análisis de datos y un sistema de toma de decisiones estructurado en dos rutas operativas, seleccionadas en función de los requisitos de precisión y velocidad de respuesta del proceso industrial. Esta evolución refuerza las capacidades predictivas del modelo e integra funcionalidades orientadas a la detección de anomalías, el pronóstico de eventos y la estimación de fallos en los equipos. Con esta propuesta, la tesis contribuye al desarrollo de un marco metodológico funcional sólido que articula la investigación académica con la práctica industrial, ofreciendo una herramienta con potencial para transformar la gestión de procesos productivos mediante digitalización avanzada.

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