Desarrollo de un proceso de ingeniería termo-hidromecánica para la densificación de la madera de tres especies forestales de costa rica.

Correo: ctenorio@itcr.ac.cr

Resumen de Propuesta Doctoral

La densidad de la madera tiene una relación directa con sus propiedades mecánicas y por lo tanto con su resistencia. Especies como Gmelina arbórea, Vochysia guatemalensis y Vochysia ferruginea son ampliamente utilizadas en la reforestación comercial sin embargo su utilización ha sido limitada a usos de bajo valor agregado debido a su baja densidad.

La comprensión de madera bajo el efecto de calor y vapor, también llamado densificación termo-hidromecánica (THM), permite mejorar la densidad y por lo tanto aumentar la resistencia, rigidez y la dureza de las maderas.

El objetivo de este proyecto es establecer un proceso de ingeniería de densificación termo-hidromecánica y de mejora de la planificación y estabilidad dimensional de la madera de Gmelina arbórea, Vochysia guatemalensis y Vochysia ferruginea, evaluando los efectos de dichos procesos en las propiedades de su madera.

Proyecto de grado para el Doctorado Académico en Ingeniería TEC-UCR.

Desarrollo de un sistema de estudios in-vitro para la estimulación biomecánica de matrices con cultivo celular óseo y muscular

Correo: laurojas@itcr.ac.cr

Resumen de Propuesta Doctoral
En este proyecto se pretende desarrollar un sistema de estudios in-vitro que permita aplicar estímulos mecánicos sobre un dispositivo o cámara que sea capaz de contener matrices poliméricas inoculadas con células osteogénicas o musculares, para realizar estudios en biología celular y en ingeniería de tejidos. Con estas matrices se desea desarrollar un implante biomimético, es decir, que simule las condiciones fisiológicas de su ambiente natural.

El sistema de estudio estará formado por varios componentes, como sensor de temperatura y de CO2 calentadores, adaptadores para una máquina de pruebas dinámicas como el MTS Bionix, entre otros. El componente más importante del sistema de estudio será el dispositivo o cámara donde se ubicarán las matrices o estructuras porosas para realizar la inoculación de las células. Las matrices porosas se fabrican utilizando tecnología aditiva, que involucra impresión en 3D, usando para esto modelos de hueso animal.

La inoculación de las células se realizaría con líneas celulares tanto de músculo esquelético como osteogénicas, esto con el fin de no utilizar animales para cultivo primario innecesariamente. Adicionalmente se realizará el estudio y la caracterización de la dinámica celular en las matrices poliméricas, lo que implica evaluar la morfología, proliferación, adhesión y migración celular por medio de varias técnicas de detección celular, como podrían ser microscopía óptica y de fluorescencia, espectroscopia, entre otras. Con éste análisis será posible establecer el protocolo con el cual el crecimiento de las células en la matriz polimérica es favorecido.

El dispositivo pretende proveer un ambiente in-vitro adecuado, que facilite la estimulación mecánica de las células inoculadas en las matrices y promueva su proliferación. Éste dispositivo deberá ser hermético, estéril en su interior y además deberá tener las dimensiones adecuadas para poder ser utilizado en el irradiador Gamma Cell del TEC.

Entre los posibles resultados del proyecto se espera obtener un dispositivo operacional de ensayos adaptables al MTS Bionix, que permita la estimulación biomecánica de cultivos celulares de origen óseo y muscular, elaborado según las características deseadas de tamaño, hermeticidad y esterilidad.

Otros productos serán las matrices biopoliméricas en dos y tres dimensiones, caracterizadas y esterilizadas para implantar las células óseas y musculares, así como el protocolo de esterilización para el dispositivo de ensayos.

Proyecto de grado para el Doctorado Académico en Ingeniería TEC-UCR.

Identificación de especies forestales maderables de costa rica en peligro de extensión, mediante técnicas de visión artificial.

Resumen de Propuesta Doctoral:

La identificación de especies forestales maderables a partir de una muestra de su madera es un proceso que tradicionalmente requiere de un alto nivel de expertise, especialmente en países con biodiversidad tan rica como Costa Rica. Sin embargo, para la protección de especies maderables amenazadas, es fundamental poner en manos de una población más amplia la posibilidad de identificarlas. En particular, es muy importante facultar a oficiales del MINAE para que hagan la identificación de manera más eficiente y rápida en pericias legales y otras labores de conservación de la biodiversidad. 
 
El procedimiento que realiza un experto para la identificación de una especie forestal maderable se basa en la observación de ciertas características anatómicas macroscópicas de una muestra. Dicha muestra se obtiene al realizar tres cortes en la madera: transversal, tangencial y radial. Se ha propuesto diseñar e implementar un algoritmo que realice la identificación del tipo de madera de manera automática y a partir de imágenes digitales de cortes de la muestra. Para esto se usarán técnicas de visión artificial y clasificación que los investigadores han aplicado en otros dominios. Se espera que el sistema pueda identificar al menos 50 de las 90 especies forestales maderables amenazadas de Costa Rica. Además, con el propósito de aumentar el impacto de esta investigación se propone enriquecer la Xiloteca del TEC con más muestras de especies maderables, una base de datos de imágenes digitales para hacer identificaciones,  una aplicación móvil para apoyar la labor de los oficiales del MINAE y la enseñanza de estas destrezas en cursos de dendrología.

Correo: cadriansalazarg@gmail.com

Resumen de Propuesta Doctoral:

Pese a los gigantescos avances en el conocimiento neurocientífico en las últimas décadas sobre el cerebro humano, este sigue siendo un órgano que oculta múltiples misterios. Recientemente se ha buscado expandir el conocimiento de dicho órgano bajo el modelo de redes neuronales biológicamente precisas, que permitan realizar estudios masivos sobre su comportamiento, sin necesidad de la experimentación in-vivo. El gran problema de estos modelos es su excesivo costo computacional, que obliga a la búsqueda de alternativas de procesamiento masivo. Una vía alternativa es la de optimizar dichos modelos sin perder la precisión buscada. Ello significa evaluar alternativas no necesariamente basadas en los modelos computacionales tradicionales de optimización, tal como el uso de técnicas heurísticas para la toma de decisiones, desarrollar sistemas de tecnologías mixtas (analógico-digitales) o el uso de representaciones numéricas alternativas con las cuales reducir los costos computacionales. Una primera aproximación al problema, partirá de la implementación de algunos de los modelos más prometedores actuales en una red masiva basada en FPGAs para obtener rápidamente un piso de comparación entre el estado del arte actual validado y los futuros aportes que se pudieran derivar de esta investigación.

Es de esperar que el resultado de la misma culmine en una plataforma lo suficientemente flexible para extenderse tanto en sus capacidades de procesamientos como en la programabilidad de nuevos modelos cerebrales.