Técnicas bio-inspiradas para el diseño y aplicación de modelos cognitivos en la industria digital

Abstract

La investigación presentada se centra en el uso de técnicas bio-inspiradas para el diseño y aplicación demodelos cognitivos en problemas complejos planteados por la industria digital.En la primera parte, se realiza un estudio exhaustivo de los tipos de algoritmos y estrategias de análisis dedatos más comúnmente utilizados a la hora de llevar a cabo tareas de prognosis industrial, tanto desde elpunto de vista descriptivo como predictivo y prescriptivo. Una de las principales conclusiones del estudioradica en la existencia de una gran cantidad de técnicas y métodos que se basan en los organismosbiológicos y en cómo interactúan con el entorno que les rodea.En la segunda parte, se muestra el desarrollo y aplicación de algunos de estos métodos para abordar casosde estudio concretos en la industria aeronáutica y petrolífera. Los sistemas inteligentes propuestos poseencapacidades para evolucionar y razonar, para crear y generar nuevo conocimiento y para detectar cambiosen el entorno y adaptarse de manera autónoma. El objetivo final es desarrollar modelos cognitivosentendidos como una modelización inteligente de las principales capacidades biológicas y evolutivas delser humano.r un lado, en esta tesis se ha llevado a cabo el estudio más grande de asociación de epigenoma completo realizado hasta la fecha en placenta. Este estudio ha revelado que la metilación del ADN de la placenta puede ser uno de los mecanismos por los cuales la obesidad maternal está asociada con resultados de salud metabólica de la descendencia. Por otro lado, también se ha construido la base pública más grande de loci de rasgos cuantitativos de metilación de placenta disponible hasta la fecha. Mediante análisis causales, se ha observado que parte de la genética de riesgo del trastorno bipolar, el trastorno depresivo mayor y la esquizofrenia, podría estar actuando mediante la metilación del ADN de la placenta.On the one hand, during this thesis it has been conducted the largest epigenome-wide association study to date in placenta. This study has uncovered that placental DNA methylation may be one of the mechanisms by which maternal obesity is associated to metabolic health outcomes in offspring. On the other hand, the largest public database of placental methylation quantitative trait loci to date has also been established. Through causal analyses, it has been observed that part of the genetic risk for bipolardisorder, major depressive disorder, and schizophrenia may exert its effects through placental DNA methylation.