Tesis

Human Autonomy and Dignity in the AI Age. Ensuring alignment with human values in the development and use of AI-enabled technologies

Human Autonomy and Dignity in the AI Age. Ensuring alignment with human values in the development and use of AI-enabled technologies Del Valle Martínez, Juan Ignacio This thesis addresses a pressing challenge in the Responsible AI domain: how to translate abstract ethical values into concrete, actionable requirements for the design and deployment of AI-powered systems. While ethical principles such as autonomy, fairness, accountability, or dignity are frequently invoked in AI policies, they often lack operational clarity. The thesis proposes a refined methodology for bridging this "operationalization gap" by combining philosophical analysis with engineering practice. At the core of the proposed approach is a commitment to contextual sensitivity, philosophical relevance, and practical applicability. The methodology unfolds in four stages: (1) system description that describes the technical and operational context, (2) elicitation of relevant ethical values, (3) interpretation of values in light of contextual details, and (4) translation of these contextual interpretations into specific technical and non-technical requirements. The novel element in this method is its emphasis on the interpretation of ethical principles as the primary enabler of bringing ethical principles into engineering practice. The importance of this conceptual analysis and the exploitation of its results are demonstrated through two in-depth case studies. The first examines human autonomy in AI-powered recommender systems, highlighting recognized problems such as manipulation and cognitive degeneration, as well as less-explored issues concerning the development of the users’ personal identity. The second focuses on human dignity in Autonomous Weapon Systems and introduces the notion of "combatant dignity" as a practical and context-sensitive interpretation of this value. This framing avoids the metaphysical burden often associated with dignity discourse, while still oXering strong normative guidance for evaluating the ethical acceptability of AI use in warfare. In both cases, the method provides a structured approach to mitigating the risks associated with these values through both technical safeguards and non-technical provisions.; Esta tesis aborda un desafío urgente en el ámbito de la Inteligencia Artificial Responsable: cómo traducir principios éticos abstractos en requisitos concretos y aplicables para el diseño y el uso de sistemas que integran IA. Aunque principios como la autonomía, la equidad, la responsabilidad o la dignidad son frecuentemente invocados en las políticas sobre IA, a menudo carecen de claridad operativa. La tesis propone una metodología para cerrar esta “brecha de operacionalización” mediante la combinación de un análisis filosófico detallado con la práctica ingenieril. El enfoque propuesto se basa en la importancia de la información contextual, la relevancia del análisis filosófico y la aplicabilidad práctica. La metodología se desarrolla en cuatro etapas: (1) una descripción de la tecnología que se pretende evaluar y que incluye una descripción detallada del contexto técnico y operacional, (2) identificación de los valores éticos relevantes, (3) interpretación de los valores a la luz de los detalles contextuales, y (4) traducción de estas interpretaciones en requisitos técnicos y no técnicos específicos. Un elemento novedoso del método propuesto es la importancia que éste confiere a la interpretación de los principios éticos y cómo esta interpretación facilita una aproximación ingenieril a los mismos. La importancia de este análisis conceptual y la explotación de sus resultados se demuestra a través de dos casos de uso concretos. El primero examina la autonomía humana en sistemas de recomendación potenciados por IA, destacando problemas previamente reconocidos como la manipulación y la degeneración cognitiva, así como cuestiones menos exploradas relacionadas con el desarrollo de la identidad personal. El segundo se centra en la dignidad humana en los sistemas de armas autónomas, e introduce la noción de “dignidad del combatiente” como una interpretación práctica y contextual de este valor. Este enfoque evita la carga metafísica que a menudo acompaña al discurso sobre la dignidad, y al mismo tiempo ofrece una orientación normativa sólida para evaluar la aceptabilidad ética del uso de la IA en un conflicto armado. En ambos casos, el método proporciona una forma estructurada de mitigar los riesgos asociados a estos valores mediante requisitos técnicos y otras consideraciones no técnicas.

El sentido de la vida y el compromiso personal: Una aproximación psicoeducativa a su descripción y efectos en los contextos académico y religioso

El sentido de la vida y el compromiso personal: Una aproximación psicoeducativa a su descripción y efectos en los contextos académico y religioso Lima das Chagas, Fernanda Augusta

Theoretical Insights into the Determination of Magnetic Coupling Constants in Metallic Polynuclear Complexes: Beyond Simple Calculations

Theoretical Insights into the Determination of Magnetic Coupling Constants in Metallic Polynuclear Complexes: Beyond Simple Calculations Alrebei, Shefa’ F. This thesis provides an extensive computational analysis of the magnetic exchange coupling constants (J) across a variety of polymetallic transition metal complexes, which include di-, tri-, and tetra-nuclear systems that feature copper(II), nickel(II), manganese(II) and manganese (III), iron(III), chromium(III) and mixed gadolinium(III) ions. The main aim was to thoroughly assess the effectiveness of different Density Functional Theory (DFT) methods and basis sets in accurately predicting these constants, clarify the appropriateness of the Broken Symmetry (BS) approach, and suggest a general computational framework for high-nuclearity compounds, including isotropic GdIII systems. This research systematically compared the calculated J values with magnetic susceptibility data obtained from literature, bolstered by analyses of Mean Error (ME), Root Mean Square Error (RMSE), and variations in structural parameters. Key findings indicate that the selection of functional and basis set significantly impacts accuracy, with no single universal combination proving optimal across all systems. The B3LYP functional consistently exhibited high precision and reliability across a broad spectrum of complexes, especially for copper, nickel, and gadolinium, while PBE and M06 also demonstrated commendable accuracy. Conversely, M062X and LC-ωHPBE exhibited more variable performance. The TZV family of basis sets (such as pVTZ, def2TZVP) generally provided superior or comparable results, though the choice of functional often proved more critical than the basis set in determining accuracy. Moreover, the study clarified the significant impact of structural parameters on magnetic coupling. Reduced inter-metal distances and particular bridging angles (MO- M, θ) were linked to stronger magnetic interactions, with an increase in θ typically improving coupling and showing a parabolic relationship. The hinge angle (β) also proved to be a vital factor, with smaller β angles being closely related to enhanced ferromagnetic coupling. Additionally, the research highlighted the challenges of accurately predicting large J values and demonstrated that while substitution methods can simplify calculations, full spin system computations are preferable for quantitative accuracy. In conclusion, this work provides empirically validated guidelines for selecting appropriate DFT methodologies, significantly enhancing the reliability of future theoretical predictions in molecular magnetism. By detailing the intricate interplay between electronic structure, molecular geometry, and computational approach, this thesis advances the fundamental understanding necessary for the rational design of novel magnetic materials with tailored properties.; Esta tesis ofrece un análisis computacional exhaustivo de las constantes de acoplamiento magnético (J) en una variedad de complejos polimetálicos de metales de transición, que incluyen sistemas dinucleares, trinucleares y tetranucleares con iones de cobre(II), níquel(II), manganeso(II) y manganeso (III), hierro (III), cromo(III), así como gadolinio(III). El objetivo principal fue evaluar a fondo la eficacia de diferentes métodos de la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) y conjuntos de base para predecir con precisión estas constantes, clarificar la idoneidad del enfoque Broken Symmetry (BS) y sugerir un marco computacional general para compuestos de alta nuclearidad, incluidos los sistemas isotrópicos de GdIII. Esta investigación comparó sistemáticamente los valores de J calculados con datos de susceptibilidad magnética obtenidos de la literatura, respaldados por análisis de Error Medio (ME), Error Cuadrático Medio (RMSE) y variaciones en los parámetros estructurales. Los hallazgos clave indican que la selección del funcional y del conjunto de bases impacta significativamente en la precisión, sin que una única combinación universal resulte óptima para todos los sistemas. El funcional B3LYP exhibió consistentemente alta precisión y fiabilidad en un amplio espectro de complejos, especialmente para cobre, níquel y gadolinio. Por otro lado, la familia de conjuntos de base TZV (como pVTZ, def2TZVP) generalmente proporcionó resultados superiores o comparables, aunque la elección del funcional a menudo resultó ser más crítica que la del conjunto de bases para determinar la precisión. Además, el estudio clarificó el impacto de algunos parámetros estructurales en el acoplamiento magnético. Distancias intermetálicas reducidas y ángulos puente (MX- M, θ) particulares se asocian a interacciones magnéticas más fuertes, donde un aumento en θ típicamente mejora el acoplamiento magnético. El ángulo de bisagra (β) también demostró ser un factor vital, con ángulos β más pequeños estrechamente relacionados con un acoplamiento ferromagnético. Adicionalmente, la investigación resaltó los desafíos de predecir con precisión grandes valores de J y demostró que, si bien los métodos de sustitución pueden simplificar los cálculos, el cálculo del sistema de espín completo es preferible para una mayor precisión. En conclusión, este trabajo proporciona una metodología basada en DFT que pretende mejorar significativamente la fiabilidad de futuras predicciones teóricas en magnetismo molecular. Al detallar la intrincada interacción entre la estructura electrónica, la geometría molecular y el enfoque computacional, esta tesis avanza la comprensión fundamental necesaria para el diseño racional de nuevos materiales magnéticos con propiedades a medida.

Implementation on Reconfigurable Hardware of Artificial Neural Networks

Implementation on Reconfigurable Hardware of Artificial Neural Networks Martín Martín, Alberto This doctoral thesis investigates the efficient implementation of Artificial Neural Networks (ANNs) on reconfigurable hardware for Edge Artificial Intelligence (AI) applications, where constraints on power, latency, and memory demand specialized solutions. The research explores both conventional deep learning models and biologically inspired Spiking Neural Networks (SNNs), focusing on their design, optimization, and deployment in real-world scenarios. A first contribution addresses signal redirection in next-generation wireless systems through a compact Convolutional Neural Network (CNN) designed to configure Reconfigurable Intelligence Surfaces (RIS), enabling realtime signal steering. This model was successfully deployed on a Field Programmable Gate Array (FPGA) hardware, demonstrating significant improvements in inference speed and energy efficiency compared to Graphics Processing Unit (GPU) and Tensor Processing Unit (TPU) implementations. Recognizing the potential of SNNs for low-power, temporally-aware computation, the second research effort centered on simplifying their development. A flexible, high-level software framework was created to facilitate the design, training, and deployment of SNNs, offering an interface familiar to users of standard deep learning libraries. This toolchain significantly reduces the complexity associated with spiking models, accelerating prototyping and improving integration with existing machine learning workflows. The final contribution applies these advances to a real-world sensing challenge: indoor people counting using Frequency Modulated Continuous-Wave (FMCW) radar. A complete pipeline was designed—from radar signal acquisition and preprocessing to SNN-based inference—demonstrating that spiking models can not only match but outperform traditional CNNs in terms of both accuracy and computational efficiency. The event-driven and sparse nature of SNNs proved particularly well-suited for this privacy-sensitive, timeseries task. Together, these contributions advance the state-of-the-art of reconfigurable hardware and alternative neural models for Edge AI, demonstrating practical pathways for building low-power, real-time intelligent systems.; Esta tesis doctoral estudia la implementación eficiente de Redes Neuronales Artificiales (ANNs) en hardware reconfigurable para aplicaciones "Edge" de Inteligencia Artificial (AI), donde las restricciones de consumo, latencia y memoria requieren soluciones especializadas. La investigación abarca tanto modelos de aprendizaje profundo convencionales como Redes Neuronales de Impulso (SNNs), explorando su diseño, optimización y despliegue en escenarios reales. Para llevar a cabo todo el estudio propuesto, se han seguido tres líneas de investigación diferenciadas, pero fuertemente interrelacionadas entre sí, que han dado lugar a las tres contribuciones principales de esta tesis, publicadas en revistas con índice de impacto. La primera contribución se centra en la reconfiguración de Superficies Inteligentes Reconfigurables (RIS), una tecnología emergente clave para los futuros sistemas inalámbricos como las redes 6G. Estas superficies pueden manipular señales electromagnéticas de manera programable para mejorar la cobertura, la calidad de servicio o la eficiencia energética. Sin embargo, presentan un problema, y es que es necesario reconfigurar dichas superficies para adaptarse a entornos cambiantes tales como movimientos del usuario u oclusiones. Establecer la configuración óptima para que estas superficies redirijan la señal en la dirección deseada es un proceso costoso computacionalmente cuando se usan algoritmos clásicos. Para solucionar este problema, se desarrolló una Red Convolucional Artificial (CNN) compacta capaz de predecir configuraciones óptimas a partir de una representación en el plano UV del objetivo de redirección, tratándolo como un problema de clasificación. El modelo fue entrenado con un conjunto de datos sintéticos generado mediante simulaciones electromagnéticas y posteriormente implementado en una FPGA, donde se logró una inferencia en tiempo real, superando significativamente a implementaciones en Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) y Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) en escenarios de Edge AI. La segunda línea de investigación aborda las barreras prácticas que dificultan el uso de SNNs, las cuales se inspiran en el comportamiento del cerebro humano y destacan por su eficiencia energética y capacidad de procesar información temporal. A pesar de sus ventajas teóricas, su adopción ha sido limitada debido a la complejidad de su diseño y entrenamiento. Para facilitar su uso, se desarrolló un entorno o "framework" de alto nivel que simplifica la construcción, entrenamiento y evaluación de modelos SNN. Esta herramienta, inspirada en la interfaz de Keras, abstrae detalles técnicos como la codificación de pulsos o la configuración de gradientes, y permite una integración fluida con bibliotecas de aprendizaje automático convencionales como NumPy, scikit-learn o TensorFlow. La plataforma fue validada mediante distintos casos de uso, tales como reconocimiento de comandos de voz y reconocimiento de dígitos escritos, demostrando su versatilidad y capacidad para acelerar el desarrollo de soluciones neuromórficas. La tercera contribución integra los avances anteriores en una aplicación concreta y de alta relevancia: el conteo de personas en interiores utilizando radar de Onda Continua Modulada en Frecuencia (FMCW). Se diseñó un sistema completo que incluye la captura de datos con sensores radar, el preprocesamiento de las señales mediante técnicas de filtrado y transformación (como mapas Range-Doppler y Range-Azimuth), y una arquitectura SNN optimizada para detectar patrones temporales relacionados con la ocupación del espacio. El modelo fue evaluado frente a redes neuronales profundas tradicionales como ResNet50, VGG16 y MobileNet, superándolas tanto en precisión como en eficiencia computacional. Gracias a su naturaleza asincrónica y dirigida por eventos, el modelo SNN demostró ser especialmente adecuado para tareas sensibles a la privacidad y que requieren un procesamiento continuo y de bajo consumo. Además, la capacidad de estas redes para integrar información a lo largo del tiempo resultó particularmente útil en situaciones en las que las personas podían quedar temporalmente ocluidas por obstáculos, haciendo que desaparecieran momentáneamente del campo de visión del radar. A diferencia de las CNN, que procesan cada instante de forma aislada, la SNN es capaz de inferir patrones más allá de una única observación, lo que le otorga una clara ventaja en tareas basadas en series temporales. En conjunto, esta tesis demuestra el potencial del hardware reconfigurable y de redes neuronales alternativas para construir sistemas inteligentes, eficientes y capaces de operar en tiempo real en el contexto del Edge AI. Las soluciones propuestas no solo abordan los desafíos técnicos asociados con las restricciones de consumo energético, latencia y capacidad de cómputo en dispositivos embebidos, sino que también promueven un cambio de paradigma hacia arquitecturas más sostenibles y escalables. El uso de FPGAs permite adaptar el hardware a las necesidades específicas de cada aplicación, mientras que los modelos como las SNNs ofrecen un enfoque más biológicamente plausible y energéticamente eficiente para el procesamiento de información temporal. Los resultados obtenidos contribuyen al desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial más eficientes y prácticas en escenarios reales, y ofrece una base sólida sobre la que continuar investigando en ámbitos como la percepción sensorial y la comunicación inalámbrica.

Protocolo de autocuidado en pacientes con enfermedades cardiovasculares desde la farmácia magistral de Brasil

Protocolo de autocuidado en pacientes con enfermedades cardiovasculares desde la farmácia magistral de Brasil Iglesias Marangoni, Fabianna Maria Introducción Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son, a día de hoy, responsables de casi 18 millones de las muertes en el mundo; una tercera parte de esas defunciones ocurren prematuramente en personas menores de 70 años. Estas muertes y sus consecuentes costes sanitarios que pueden ser evitados. Saber cuántos conocimientos tiene el paciente, qué tan motivado está, y qué habilidades tiene para gestionar su propia enfermedad pueden ser los factores de mayor impacto en la propia salud del paciente, así como del equilibrio y sostenibilidad de los sistemas sanitarios, sea público o privado. La farmacia comunitaria es un recurso infrautilizado y accesible, que podría más a menudo ofrecer educación e información sobre la enfermedad y sus tratamientos, soporte emocional básico para que el paciente pueda seguir con las orientaciones ofrecidas en el momento de las entregas de las medicaciones proporcionando un acceso más rápido en lugar de tener que aguardar una cita con el médico de cabecera. Los farmacéuticos son profesionales sanitarios a los que la población accede más fácilmente, por lo que fomentar que ellos utilicen sus conocimientos para apoyar a los pacientes en la vía de autocuidado es fundamental para la sostenibilidad del sistema de salud. Objetivos El objetivo principal del estudio fue evaluar si el papel del farmacéutico desde las farmacias comunitarias magistrales de Brasil impacta positivamente en el nivel de activación y en la calidad de vida de los pacientes con ECV. Métodos Se realizaron un estudio transversal para analizar la prevalencia del nivel de activación de los pacientes con ECV de Brasil en 13 farmacias y un estudio cuasiexperimental desde junio de 2022 a junio de 2023, a pacientes que acudieron a las consultas, los cuales recibieron la intervención del farmacéutico mediante la promoción de autocuidado a través del control de la presión arterial y la medida bioquímica colesterol total, autopercepción de calidad de vida y otras variables de riesgo cardiovascular, comparando resultados basales al inicio del estudio con resultados tras la intervención de autocuidado a los 12 meses. Las farmacias comunitarias magistrales de Brasil fueron invitadas a participar voluntariamente a través de un correo electrónico enviado por la Asociación Anfarmag, que apoyó este estudio. Una vez aceptada la invitación, los farmacéuticos recibieron formación especializada para aplicar el protocolo de autocuidado en los pacientes que aceptaron participar en el estudio. Los farmacéuticos recibieron entrenamiento de las herramientas del estudio en línea de forma individualizada, con el objetivo de garantizar el correcto uso de las herramientas de investigación. Se mantuvo un estrecho contacto con los farmacéuticos de la investigación para aclarar dudas sobre las herramientas, así como orientación sobre las pautas a aplicar, de acuerdo con los resultados obtenidos durante las entrevistas a los pacientes. Los criterios de inclusión fueron: pacientes mayores de 18 años diagnosticados con hipercolesterolemia y/o hipertensión, siendo pacientes regulares de las farmacias participantes que firmen el término de consentimiento libre e informado, autorizando la inclusión en el estudio; y los criterios de exclusión: menores de 18 años, que no firmaron el consentimiento en participar de la pesquisa, o que participan de otros estudios con otros profesionales. Resultados En el estudio transversal participaron 348 pacientes, donde se identificó el nivel de activación de los pacientes de la investigación. Los participantes tenían una edad media de 59,0 ± 16,7 años y un riesgo cardiovascular de bajo a moderado. El nivel medio de activación del paciente fue de 2,8 sobre 4 (puntuación en el cuestionario Patient Activation Measure de 13 ítems (PAM-13) fue de 63,9 ± 19,6 puntos sobre 100), con una alta responsabilidad de autocuidado y adherencia al tratamiento, pero una menor confianza en mantener los cambios en el estilo de vida. Los factores vinculados a una menor activación incluyeron una baja actividad física (p < 0,001), múltiples enfermedades crónicas (p = 0,003), tabaquismo (p = 0,016), edad superior a 65 años (p = 0,033), menor calidad de vida (p < 0,001) y mayor riesgo cardiovascular (p < 0,001). Se observó un menor nivel de activación en aquellos pacientes mayores de 65 años (OR = 1,25, IC 95 % = 1,02 – 1,52), menos activos físicamente (OR = 3,87, IC 95 % = 2,09 – 7,17), que fumaban más (OR = 1,64, IC 95 % = 1,04 – 2,60), con mayor riesgo cardiovascular OR = 3,47, IC 95 % = 21,99 – 6,05), con mayor número de problemas de salud OR = 1,48, IC 95 % = 1,17 – 1,88) y menor calidad de vida autopercibida (OR = 0,96, IC 95 % = 0,95 – 0,98). En el estudio casi experimental participaron 229 pacientes. El nivel de activación se vio incrementado significativamente tras 12 meses (2,81 ± 1,02 a 3,25 ± 0,78 puntos sobre 4, p=0,009). Los pacientes que sabían que tratamientos estaban disponibles para sus problemas de salud (β = -0,722; p = 0,018) y los que mejoraron la comprensión de sus problemas de salud y sus causas (β = -0,735; p = 0,015) tuvieron menor factor de riesgo cardiovascular a los 12 meses. Aquellos pacientes con mayor presión sistólica a final del estudio estaban menos seguros que podían ayudar a prevenir sus propios problemas de salud (β = -0,704; p = 0,023). La calidad de vida autopercibida, medida a través de la escala visual analógica, se incrementó de forma significativa en 9,9 puntos sobre 100 tras la intervención farmacéutica a mes 12 del inicio del estudio (p = 0,017). Además, se observó una mayor comprensión de los problemas de salud con una mayor calidad de vida autopercibida tras la intervención del farmacéutico (β = -0,655; p = 0,040), y una mejor calidad de vida cuando el nivel de activación era mayor (β = 0,304; p = 0,003). Con respecto a los niveles de colesterol total se observó una disminución entre el inicio y el final del estudio de 18,72 mg/dl (p = 0,041) y de la Presión diastólica en 21,13 mm Hg (p = 0,02). Además, hay un factor protector de que no suba el colesterol en aquellos pacientes con un nivel PAM-13 superior a 3 (RR = 0,273; IC 95 % = 0,104 - 0,716), y con una mejora en la calidad de vida (β = 0,761; p = 0,011); y una menor presión diastólica cuando la puntuación del PAM era mayor (β = -0,351; p = 0,025). Conclusión El estudio sugiere que la acción del farmacéutico comunitario repercute positivamente en la calidad de vida del paciente, y apunta qué su labor es clave para que el paciente mejore sus hábitos de salud y que pueda convivir con su patología crónica con responsabilidad. Conocer el nivel de activación del paciente permite personalizar la atención y el tipo de apoyo, para que el paciente se sienta seguro y capaz de realizar cambios en su estilo de vida, lo que se refleja en una mejor calidad de vida y también en una reducción de la demanda de centros de salud.