Proyectos de investigación

El objetivo general de este proyecto es evaluar el efecto de la COVID-19 y el ASPO en la salud desde el punto de vista individual y social, focalizando en su impacto sobre las habilidades cognitivas de las personas y en la capacidad de atención y prevención del sistema sanitario. Se trata de un proyecto que involucra múltiples investigadores de distintas Universidades e Institutos de investigación.

El objetivo general de este trabajo consiste en estudiar el proceso de etiquetado conductual durante la reconsolidación de las memorias para comprender cómo eventos extrínsecos al momento de la evocación pueden afectar la traza. De este modo, se podrán desarrollar estrategias que permitan atenuar o mejorar los recuerdos de manera específica. En particular, se estudiarán los sistemas de neurotransmisión y los mecanismos celulares asociados a la síntesis de proteínas y al establecimiento de la etiqueta conductual durante la reconsolidación de memorias en contextos que mejoran o atenúan memorias previamente establecidas.

“Las memorias luego de su adquisición atraviesan un período de labilidad, en el cual son sensibles a los agentes amnésicos y facilitadores. A este período le sigue un proceso de estabilización conocido como consolidación. Una vez consolidadas, las memorias pueden ser reactivadas durante la vigilia, por la presentación de un recordatorio, retornando así a un nuevo estado de labilidad seguido por un proceso de re-estabilización (reconsolidación). A su vez, las memorias recientemente adquiridas son reactivadas espontáneamente durante el sueño. Estas reactivaciones también pueden inducirse en el laboratorio presentando claves durante el sueño de la tarea aprendida observándose una mejora en la memoria reactivada. Así, las reactivaciones durante el sueño de ondas lentas (SOL) promoverían la consolidación de memorias asociativas y de detalles, por permitir la comunicación hipocampo-cortical, mientras que la reactivación durante el sueño de movimientos oculares rápidos (MOR) facilitarían la integración de nuevas memorias a circuitos corticales favoreciendo la generalización y formación de esquemas de memoria. En este proyecto estudiamos el rol del sueño en la formación, modificación e integración de memorias declarativas, a nivel comportamental y electrofisiológico, así como las diferencias y similitudes entre la consolidación y reconsolidación durante la vigilia y el sueño. Para ello, también diseñamos algoritmos para la detección automática de eventos específicos durante el sueño en colaboración con el Dr. Rodrigo Ramele (Centro Inteligencia Computacional, ITBA).”

Comprender qué es la consciencia es uno de los temas frontera en el área de las neurociencias. En el laboratorio estamos investigando estados de consciencia distintos al de vigilia: los Sueños Lúcidos y las Experiencias Fuera del Cuerpo. El sueño lúcido, que ocurre principalmente durante el sueño de Movimientos Oculares Rápidos (Rapid Eye Movement, REM), se caracteriza por la reaparición de capacidades cognitivas superiores encontradas en la vigilia: el soñante toma conciencia de que está soñando, tiene todas las capacidades mnésicas de la vigilia y puede controlar el sueño a voluntad. Las experiencias fuera del cuerpo (Out-of-the-Body Experience, OBE) son definidas como la experiencia en la cual el observador percibe el mundo desde otro punto de vista, fuera de su cuerpo físico. La percepción subjetiva del estado de consciencia en sueño lúcido difiere del estado de consciencia en OBE. Los soñantes lúcidos reportan un estado de consciencia similar al de la vigilia mientras que los OBE reportan un estado de consciencia incrementado y de atemporalidad. Nuestro objetivo es estudiar estos estados fisiológicos de la consciencia. Con un enfoque básico trabajamos con relatos de participantes, hacemos estudios polisomnográficos y análisis de Electroencefalograma (EEG) para establecer, en colaboración con el Dr. Pablo Gleiser (CNEA, Bariloche), propiedades topográficas de la redes de actividad global cerebral para los distintos estados de consciencia. Por otro lado, estudiamos el reporte onírico durante estos estados de consciencia a través del análisis de grafo en colaboración con la Dra. Daniela Godoy (UNICEN). Y además, dada la capacidad de poder controlar a voluntad los sueños lúcidos, se los ha propuesto como posible estrategia para combatir las pesadillas recurrentes, principalmente en trastorno de estrés postraumático (PTSD). Con ese fin, estamos trabajando con el Dr. Rodrigo Ramele (Centro Inteligencia Computacional, ITBA) en el diseño y desarrollo de un nuevo dispositivo inductor de sueños lúcidos.

La prueba testimonial es la fuente de evidencia más importante para un gran número de decisiones judiciales. Sin embargo, la memoria declarativa no es una cámara de video que reproduce de forma fiel el pasado, por el contrario, es altamente maleable, sujeta a distorsiones, pudiendo dar lugar a la formación de falsas memorias, es decir, recuerdos de eventos que nunca ocurrieron. Las investigaciones en Psicología Cognitiva demostraron que los testigos pueden dar reportes confiados pero incorrectos, y que las sugerencias, así como la información errónea que los testigos reciben en un momento posterior al evento pueden fácilmente modificar la memoria del testigo. Más aún, no sólo pueden modificarse detalles de una memoria, sino que pueden implantarse memorias de eventos completos que nunca ocurrieron. Cabe destacar que alrededor del 70% de los casos de condenas erradas son consecuencia de errores en reconocimientos fotográficos o ruedas de reconocimiento. Actualmente trabajamos en colaboración con la ONG Innocence Project Argentina investigando cómo el sueño, la actividad oscilatoria cortical específica, los procesos de consolidación y reconsolidación, los diferentes tipos de neurotransmisión, la edad y la personalidad, influyen en la generación de falsas memorias de hechos delictivos.

Desarrollo, instrumentación, modelado y control de una microgrid basada en energía solar. Se dispone de una instalación de 12 kW de paneles solares, conectados a una microgrid que a su vez se encuentra conectada a la red de la universidad. Se analizan distintas configuraciones y estrategias de control comparando los resultados de distintos convertidores, tanto comerciales, como prototipos desarrollados ad-hoc.

Desarrollo, modelado y control de un prototipo MCSI modular con capacidad de funcionamiento tolerante a fallas. Se dispone de una plataforma de desarrollo de convertidores MCSI de distintas topologías, con capacidad para trabajar hasta 10kW de potencia y 9 niveles. Se dispone además de toda la electrónica asociada para desarrollar complejas técnicas de control sobre convertidores, tanto on-grid como off-grid (conectados o no a la red eléctrica), mediante el uso de la microgrid instrumentada interna del CIDEI.

Desarrollo, instrumentación, modelado y control de una plataforma para carga inalámbrica de equipamiento electrónico. El proyecto se divide en dos partes, debido a las características especiales de cada aplicación: – Alta potencia: especialmente orientado a vehículos eléctricos Baja potencia: para equipos y dispositivos electrónicos de bajo consumo – Se estudian los aspectos técnicos prácticos de las tecnologías involucradas, así como técnicas avanzadas de control no lineal, especialmente aptas debido a las características particulares de la transferencia de energía a través del aire.

Desarrollo e implementación de técnicas de Inteligencia Artificial (Deep Learning) para la modulación y control de convertidores de potencia, especialmente aquellos utilizados como interfase de energías alternativas. Se ha demostrado que se consiguen resultados prácticos de excelentes prestaciones con mínimos requerimientos de potencia de cálculo.

Se desarrollan y validan experimentalmente modelos numéricos, que incluyen las propiedades de los materiales utilizados y los efectos de los parámetros del proceso de fabricación, para predecir el comportamiento en servicio de productos industriales y de uso médico obtenidos mediante manufactura aditiva.

Se proponen diferentes algoritmos para optimizar tanto el diseño de redes de distribución como las estrategias operativas de gestión de stock aplicables en particular a sistemas logísticos.

Se desarrollan y validan experimentalmente modelos numéricos que incluyen las propiedades de los materiales utilizados y los efectos de los parámetros del proceso de fabricación para predecir el comportamiento en servicio de productos industriales y de uso médico obtenidos mediante manufactura aditiva.

Se utilizan técnicas avanzadas de forecasting basadas en simulación por agentes y deep learning para estimar y prever la demanda futura de un servicio en función de modelos de decisión y de resultados obtenidos por los usuarios, maximizando el aprovechamiento de datos históricos.

Se proponen diferentes algoritmos para optimizar tanto el diseño de redes de distribución como las estrategias operativas de gestión de stock aplicables en particular a sistemas logísticos.

Se analizan diferentes recursos y prácticas de gestión y movilidad sustentable que contribuyan -entre otros aspectos- a facilitar la circulación, reducir el impacto ambiental y mejorar la eficiencia de las operaciones.

El presente proyecto aborda el estudio de agentes autopropulsados que interactúan. Los objetivos son los de caracterizar el comportamiento de un conjunto de robots confinados en una geometrı́a particular y estudiar el fenómeno de sincronización de los agentes para realizar tareas en conjunto.

Las imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) son de suma importancia en muchas aplicaciones como monitoreo ambiental, evaluación de daños en catástrofes naturales y urbanismo, entre otras. Tienen la dificultad de que son muy difíciles de analizar debido a que están contaminadas con ruido speckle. Este ruido es no-aditivo, no-gaussiano y es muy difícil de eliminar, por esa razón el modelado estadístico de estas imágenes es escencial. La idea de este proyecto es desarrollar métodos de Análisis de Imágenes SAR monopolarimétricas y polarimétricas combinando el modelado estadístico con técnicas de clasifcación basadas en aprendizaje automático.

Las interferencias propias de las ondas reflejadas durante el proceso de adquisicióndeimágenes SAR dan origen a un ruido no aditivo y no gaussiano que las caracteriza y se conoce como ruido speckle.Este ruido hace que lasimágenes SAR sean muy difíciles de analizar e interpretar automáticamente ypor lo tanto eldesarrollo de técnicas de eliminación de este ruido es un desafío.Los filtros no locales, utilizan la información presente en varios píexels, no necesariamente en un entorno de cada pixel. Estos filtros se han desarrollado con relativo éxito para eliminación de ruido Gaussiano. En las imágenes SAR, la información presente en un entorno pequeño de un pixel es muy confusa, debido justamente al ruido speckle. Por otro lado, la naturaleza estocástica de estas imágenes obliga a que los datos sean modelados con distribuciones estadísticas apropiadas. Una de lasdistribuciones que pueden utilizarse en el modelado de este tipo dedatos es la distribución GI0. Este proyecto trata del desarrollo de nuevos algoritmos para eliminación de ruido speckle, utilizando filtros no locales y la distribución GI0.

Este projecto tiene como objetivo general la mejora del estado del arte in análisis de programas y generación automática de casos de test. Para tal fin nos concentraremos en las siguientes metas específicas: 1) Análisis de código y generación de tests para código que manipula XML; 2) Uso de cotas para mejorar la performance del model checking; 3) Análisis de la performance de código que manipula objetos complejos.

El objetivo de este proyecto es la búsqueda de nuevas técnicas (y la implementación de herramientas que soporten estas técnicas) para el análisis de modelos y aplicaciones utilizando como técnica central el SAT-solving. Debido a las limitaciones teóricas que tiene el SAT-solving nos concentraremos en la búsqueda de técnicas escalables.

El objetivo es desarrollar los fundamentos de un sistema para cuantificar el número de asistentes a un evento multitudinario y al aire libre como por ejemplo: un recital, una manifestación en la vía pública, etc. Dicho sistema constará de en un vehículo aéreo no tripulado (UAV / drone) equipado con cámara DUAL (visible+Infrarroja). Dado que el UAV estará diseñado para volar sobre personas es necesario equiparlo con sistemas de seguridad para evitar fallos y eventuales caídas, en ese sentido, el UAV contará con algoritmos de control tolerante a fallas parciales y con un paracaídas que se activará en casos de emergencia. Los datos e imágenes registradas por los sensores serán procesados off-line con la finalidad de obtener un mapa de densidad detallado de la zona relevada, lo que permitirá, además, calcular el número total de asistentes.

Este proyecto fue cofinanciado por la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT), la empresa Urbix Technologies y el ITBA. Tiene dos objetivos relacionados, por un lado desarrollar un sistema de posicionamiento para interiores basado en dispositivos móviles que permita registrar desplazamientos y trayectorias de personas. Esto hará posible caracterizar los recorridos, densidades, tiempos de tránsito y matriz origen- destino de sistemas reales. Por el otro, usar datos de trayectorias peatonales tomados experimentalmente para continuar con el desarrollo y validación de modelos de dinámica peatonal, en particular se estudiará los mecanismos de navegación y elusión de colisiones, como así también el egreso en estado competitivo a través de una puerta angosta.

Proyecto Internacional financiado por el consorcio Human Frontier Science Program (HFSP) otorgado a un equipo multidisciplinario formado por tres centros de investigación en tres universidades en tres países: Canada (McGill University), Países Bajos (Radboud University) y Argentina (ITBA). Las células T son agentes clave de la inmunidad adaptativa que se mueven constantemente, pueden ingresar a la mayoría de los tejidos y operar en grandes multitudes y extremadamente altas densidades. No está claro cómo logran esto: aunque las nuevas modalidades de microscopía pueden visualizar las células T que migran en el tejido vivo, los estudios del movimiento de las células T se han centrado principalmente en células individuales y no han abordado los posibles efectos colectivos de atascos y embotellamientos que normalmente dificultan los desplazamientos. El objetivo del proyecto es estudiar experimentalmente in vitro e in vivo la dinámica de este sistema celular para desarrollar modelos físico-computacionales que permitan simular este tipo de sistemas. Y avanzar en entender por qué esta dinámica de las células T se ve afectada al no poder ingresar en algunos tipos de tejidos tumorales.

La inspección de tuberías pluviales de pequeño diámetro tiene como objetivo detectar fallas, obstrucciones o conexiones clandestinas a la componente de la red pluvial afluente al sistema troncal. Recientemente se ha desarrollado un robot para inspección de cañerías de mayor diámetro pero los criterios de diseño y las soluciones propuestas para dicho robot no pueden ser escaladas directamente. En este proyecto, la hipótesis preponderantes están basadas en que, las restricciones de tamaño deben ser tratadas enfocándose en la morfología de las orugas, el esquema de captura de imágenes debe ser estático y que el esquema de procesamiento interno debe ser restringido al manejo de paquetes de información y al control de movimento de actuadores y adquisición de datos de sensado.

La necesidad de contar con esquemas de captura de imágenes que dispongan de cámaras estáticas conduce a prestar especial atención a ópticas con un campo de visión amplio, como por ejemplo lentes ojo de pez con un ángulo de 180 grados. Sin embargo, el uso de tales cámaras da como resultado imágenes con una proyección esférica las cuales no son naturales para un usuario común y además dificulta el procesamiento para técnicas de detección, medición o identificación de características. Este proyecto tiene como propósito estudiar e investigar en dos enfoques para tratar con el problema. Por un lado, los métodos de calibración que permiten reconstruir la imagen con una proyección adecuada para su visualización, y por otro, el uso de transformaciones que corrigen las distorsiones probocadas por la óptica.

Los nuevos paradigmas de análisis de datos deben poder manejar no solamente datos alfanuméricos, sino que también se debe dar soporte a operaciones sobre datos de diverso tipo, por ejemplo, geográficos, imágenes satelitales rasterizadas, datos multimediales (audio/video), información no estructurada en redes sociales, entre otros. Estos nuevos tipos de datos se caracterizan por su naturaleza no-relacional, y, fundamentalmente, por su conectividad, que ha venido creciendo exponencialmente, impulsada por diversas iniciativas y aplicaciones. Los grafos son posiblemente la mejor estructura de datos para representar la inmensa red de conexiones que subyacen a las aplicaciones y problemas mencionados anteriormente. Es por ello que el uso de las bases de datos de grafos (un caso particular de tecnología NoSQL) como solución al problema de almacenar y analizar estos enormes grafos ha venido ganando espacio consistentemente. La dimensión temporal está presente en la mayoría de los problemas y aplicaciones que mencionamos anteriormente. Como un ejemplo bien conocido, los grafos que representan redes sociales evolucionan permanentemente en el tiempo (como en los casos en los que se agregan y quitan amigos, o se modifican preferencias). El análisis de esta información temporal (ya sea para efectuar minería de datos, sumarizaciones, etc.), requiere herramientas que permitan administrarla, consultarla, analizarla y visualizarla eficientemente. Sorprendentemente, a pesar de la relevancia de este problema, la comunidad de bases de datos no le ha prestado, hasta el momento, la suficiente atención al tema. Este proyecto pretende ocupar ese espacio, desarrollando técnicas y modelos que permitan integrar, publicar, vincular, consultar, analizar y visualizar la evolución de grandes volúmenes de datos representados en forma de grafos variantes en el tiempo, y aplicar la solución a casos de estudio reales donde soluciones tradicionales no resultan eficaces.

El Departamento de Mecánica del ITBA lleva adelante, hoy día, un importante proyecto para el desarrollo de un coche electrico autónomo que pueda competir en la categoría FSAE. El proyecto presenta desafíos de distinto tipo y naturaleza, en particular, dotar al coche de un sistema de sensado que suministre información suficiente para tomar las decisiones adecuadas de dirección y aceleración requeridas por sus sistema de control. Este proyecto tiene como objetivo evaluar la posibilidad de usar una o más cámaras de video para la captura de imágenes, que luego de ser procesadas, puedan aportar la información suficiente del estado del entorno, y eventualmente, la creación de mapas, requeridos para la auto-conducción del vehículo. Nuestras hipótesis apuntan tanto al uso de técnicas específicas de procesamiento de la imagen como a la utilización de redes neuronales artificiales para lograr el objetivo propuesto.

Los potenciales de Error (ErrP) son generados cuando una persona realiza o visualiza una acción errónea, tanto propia como de un tercero. Los mismos pueden detectarse mediante estudios de Electroencefalografía. Estos potenciales pueden ser utilizados para proveer información de refuerzo para un agente inteligente que tiene que resolver un juego simple, mediante un algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo.

Este trabajo se realiza en el marco del acuerdo ALPI-ITBA (CEC Nro 1 – 2019). Consiste en el desarrollo de un robot para el transporte del tanque de oxigeno en los procedimientos de Rehabilitación Pulmonar que se realizan en ALPI. El dispositivo consiste en un robot movil con un encastre para llevar el tanque de oxigeno. El sistema de control del robot se basa en dos cuerdas que sirven para determinar la dirección de desplazamiento.

Las neuronas se comunican a través de cambios en su actividad eléctrica que pueden ser medidos a nivel de neuronas individuales o a nivel poblacional. Se ha postulado que la comunicación entre distintas áreas cerebrales se sustenta en la sincronización de la actividad de grupos de neuronas en redes distribuidas. Sin embargo, esta hipótesis no ha sido formalmente puesta a prueba. En años recientes la aparición de la optogenética ha permitido salvar esta limitación. Optogenética hace referencia a un avance tecnológico caracterizado por la identificación y optimización de proteínas activables por luz (opsinas), que pueden ser introducidas en neuronas y que aumentan o disminuyen la actividad neuronal rápidamente. La combinación de registros de actividad eléctrica y la actuación optogenética por medio de luz permitiría activar o inhibir grupos neuronales específicos y eliminar o generar patrones de actividad neuronal. Esta manipulación de la actividad neuronal podría dar lugar a controlar el cerebro. Sin embargo, no existen sistemas comerciales que permitan combinar ambas tecnologías en un solo dispositivo. El objetivo principal de este proyecto es la creación y puesta en marcha de un sistema de adquisición de datos e intervención en sistemas biológicos, centrado en el área de Neurobiología. Además de las técnicas habituales, basados en software y hardware electrónico, la tecnología a utilizar para actuar será la de optogenética. A su vez la electrónica se basará en plaquetas de adquisición modificadas y en programación de FPGAs para esta aplicación particular. Esto generará un sistema a lazo cerrado que permitirá identificar y/o controlar neuronas y/o grupos de ellas. Las aplicaciones de este desarrollo son variadas y van desde el perfeccionamiento de la terapia de estimulación eléctrica en la Enfermedad de Parkinson o la Epilepsia, hasta la demostración de hipótesis de trabajo en el área de Neurociencias.

Los objetivos de este proyecto son: avanzar en el desarrollo de técnicas de cooperación de robots aéreos y marinos, poniendo énfasis en tareas de monitoreo ambiental; evaluar la tecnología a escala piloto para demostrar factibilidad técnica en el despliegue de redes autónomas de sensores reconfigurables y adaptables a datos de interés; generar tecnología y know-how para el desarrollo de vehículos autónomos con instrumental de sensado a bordo; y demostrar experimentalmente mediante pruebas de concepto las ventajas de utilizar robots que operan en distintos dominios para mejorar la calidad de la recolección de datos ambientales.

Producción, purificación, almacenamiento y combustión de hidrógeno: desarrollo de electrolizador alcalino auto presurizado, purificación catalítica, innovación en tanques de almacenamiento, diseño y simulación de motor ciclo Otto alimentado con H2 o mezclas de gas e hidrógeno.

Estudio del potencial de la energía geotérmica en Argentina: factibilidad de aprovechamiento de calor de baja, media y alta entalpía, para uso directo y/o generación eléctrica con tecnología ORC (Organic Rankine Cicle).

El deterioro que el agua ha sufrido en las últimas décadas debido a los desechos industriales, domésticos y agrícolas, generados por las actividades humanas, es muy preocupante y estimula la búsqueda de nuevos materiales y tecnologías tendientes a su remediación. En particular, los metales pesados son especialmente preocupantes porque son tóxicos a concentraciones muy bajas y, por ese motivo, no alteran las propiedades organolépticas del agua, lo que impide que el consumidor advierta el riesgo de consumirla. En este contexto, el objetivo principal de este proyecto es desarrollar nuevos adsorbentes para la remediación de aguas contaminadas con metales pesados,utilizando materias primas provenientes de la biomasa renovable, abundantes y biodegradables.

La utilización de agroquímicos para la preservación de cultivos es controversial, debido a que se cuestiona que su toxicidad podría poner en riesgo la salud humana y animal y alterar el ecosistema natural; pero a la vez, sin ellos, no sería factible la producción agrícola a gran escala. Para lograr disminuir las cantidades de agroquímicos utilizadas minimizando su impacto ambiental negativo, se está trabajando intensamente en el desarrollo de sistemas que hagan más eficiente su aplicación. Los sistemas de liberación controlada de agroquímicos que permiten que los principios activos de los mismos lleguen al target a concentraciones y tiempos preestablecidos, podrían representar una solución al problema planteado. En este contexto, el Proyecto tiene como objetivo desarrollar nuevos materiales sensibles a los estímulos, a veces denominados “polímeros inteligentes”, utilizando materias primas naturales biodegradables, para la liberación controlada de agroquímicos.

En los últimos años se ha acentuado la preocupación por la presencia de compuestos orgánicos persistentes, como por ejemplo herbicidas, colorantes y antibióticos en los cursos de agua. La utilización de tecnologías ambientalmente amigables para la degradación de estos compuestos, como son los procesos de oxidación avanzada, es una de las alternativas más atractivas para la resolución de estos compuestos y una de las más exploradas actualmente. Sin embargo, en muchos casos estos procesos de oxidación no resultan efectivos y, por lo tanto, el Proyecto se basa en estudiar mediante modelado computacional los compuestos de interés, para predecir su susceptibilidad frente a este tipo de tratamiento, lo que permitiría un uso racional de este tipo de metodología.

El presente doctorado se encuentra enmarcado en el convenio entre Pampa Energía y el lTBA. El mismo se centra en el estudio de la Formación Vaca Muerta con el principal objetivo de mejorar la calidad de su fracturamiento hidráulico. En particular, el estudio se centra en el análisis de los controles de la fisilidad de las rocas de grano fino y cómo esta propiedad, que en principio se expresa sólo en superficie (gracias a su exposición a presiones ambientales y a la meteorización) afecta potencialmente el comportamiento de la misma a la hora de realizar las fracturas. Para ello se cuenta con diversas coronas de la mencionada formación, las cuales serán relacionadas con muestras extraídas de afloramientos.

El objetivo general del proyecto es predecir la morfología del poliestireno de alto impacto (HIPS) en función de las recetas de polimerización y de las variables operativas, para luego interrelacionar dicha morfología con las propiedades finales del material. Interesa particularmente predecir las variables de calidad del producto (tensión admisible, resistencia al impacto, estructura del copolímero, etc.) para poder, como fin último, desarrollar una herramienta capaz de determinar las condiciones necesarias para producir polímeros a medida. Asimismo, y tomando consciencia de la problemática ambiental ligada a la producción de derivados de petróleo, se estudiarán los posibles caminos de degradación del material terminado para volver a transformarlo en materia prima. Se buscará cerrar así un ciclo de producción que tenga en cuenta no solamente su uso sino también su potencial reutilización en las plantas de polimerización. Este análisis se desarrollará tanto de manera técnica como económica.