Resumen En décadas recientes, los investigadores de planificación de transporte han usado diversos tipos de algoritmos de Machine Learning (ML, por sus siglas en inglés) para investigar un amplio rango de temas. Este artículo de revisión inicia con una breve explicación de algunos algoritmos de Machine Learning comúnmente utilizados para la investigación en transporte, específicamente Redes Neuronales Artificiales (ANN), Árboles de Decisión (DT), Máquinas de Vector de Soporte (SVM) y Análisis de Grupos (CA). Luego, estas diferentes metodologías usadas por investigadores para modelar la elección de modo de viaje son recogidos y comparados con el Modelo Logit Multinomial (MNL) el cual es el modelo de elección discreta más comúnmente utilizado. Finalmente, la caracterización de los algoritmos de ML es discutida y el Bosque Aleatorio (RF), una variante de los algoritmos de Árboles de Decisión, es presentado como la mejor metodología para modelar la elección de modo de viaje.

Abstract In recent decades, transportation planning researchers have used diverse types of machine learning (ML) algorithms to research a wide range of topics. This review paper starts with a brief explanation of some ML algorithms commonly used for transportation research, specifically Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT), Support Vector Machines (SVM) and Cluster Analysis (CA). Then, these different methodologies used by researchers for modeling travel mode choice are collected and compared with the Multinomial Logit Model (MNL) which is the most commonly-used discrete choice model. Finally, the characterization of ML algorithms is discussed and Random Forest (RF), a variant of Decision Tree algorithms, is presented as the best methodology for modeling travel mode choice.

Los vacíos por atrapamiento mecánico se constituyen en unos de los tipos de defectos más comunes en el procesado de Composites por moldeo líquido. Debido a la gran influencia que tienen estos vacíos en el desempeño de la pieza final, una cantidad considerable de investigaciones se han centrado en el estudio de los mecanismos de formación de los mismos, de la influencia que éstos tienen en las propiedades mecánicas del compuesto y de las estrategias para su reducción durante el procesado. El presente trabajo pretende realizar una revisión de algunas investigaciones relevantes que se han hecho en el tema de vacíos formados por atrapamiento mecánico de aire en el procesado de compuestos por LCM (Moldeo Líquido de Composites, por sus siglas en inglés), con el objetivo de generar un material de referencia dirigido a investigadores interesados en esta importante temática relacionada con las áreas del procesado y comportamiento mecánico de materiales compuestos. Serán abordados temas como: el mecanismo de formación por desbalance entre macroflujo y microflujo, y su relación con el número capilar modificado y el efecto de sumidero; los fenómenos de compresibilidad, disolución y movimiento de burbujas en preformas de doble escala; la influencia de los vacíos en las propiedades mecánicas del composite y en los mecanismos de daño; y las estrategias más comunes que pueden ser implementadas a nivel industrial para la reducción de este tipo de defectología.

The voids by mechanical entrapment become as one of the most common type of defects in the liquid molding processing of composites. Because of the strong influence of those kind of voids in the general performance of the manufactured part, an important amount of researches have focused on the study of the mechanisms of formation of those voids, of the influence of the those ones on the mechanical properties of the composite and of the strategies for their reduction during the process. The present paper aims to do a review of some relevant investigations that have been done in the topic of voids caused by mechanical entrapment of air in the processing of composites by LCM (Liquid composites molding) with the purpose of generate a reference material addressed to researchers that are interested in this important subject matter related to the areas of processing and mechanical behavior of composites materials. They will be addressed some topics like: the mechanism of void formation by imbalance among macroflow and microflow and its relationship with the modified capillary number and the sink effect; the phenomena of compressibility, dissolution and mobilization of bubbles in dual-scale preforms; the influence of voids on the mechanical properties of the composites and on the damage mechanisms; and the most common strategies that can be implemented in the industry for the reduction of this sort of defects.

Using the methods for optimal simulation of quantum logic gates, we perform a quantitative estimation of the time resources involved in the execution of universal gate sets for the case of three representative models of quantum computation based on global control. The importance of such models stems from the solution to the problem of experimentally addressing and locally manipulating the qubits in a given quantum register. The numerical estimation of the temporal efficiency for each model is performed by assuming that the qubits in the register can be coupled to each other via the Ising and the Förster interactions. Finally, we discuss the feasibility of the physical realization of such architectures under quantum error correction conditions.