Oferta de TFT

En la navegación marítima en general y en los vehículos autónomos submarinos en particular, la planificación de las rutas en función de las condiciones meteorológicas tiene gran importancia. En el caso de los gliders oceánicos (submarinos de pequeño tamaño y gran autonomía) la influencia de las corrientes marinas, por ejemplo, es muy determinante por la baja velocidad de desplazamiento que presentan. Los modelos de predicción oceánicos proporcionan mapas de previsión de variables oceanográficas que son analizados por expertos para determinar las trayectorias más adecuadas para estos vehículos. El objetivo de los trabajos planteados es disponer de herramientas que simplifiquen esas tareas de optimización de rutas y, en último término, las complementen con algoritmos de planificación automáticos. Octave es un software libre de computación científica que ofrece recursos para la manipulación y presentación de los datos suministrados por los modelos, así como herramientas de optimización numérica.

Descripción: Se pretende realizar una competición en la plataforma Codalab donde se pueda participar de manera dinámica y se evalúe de manera automática un fichero de puntuaciones. Un ejemplo de competición de firmas dinámicas se puede encontrar aquí: https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/9189

Tutores: Moisés Díaz, Miguel Ángel Ferrer

Requisitos: Habilidades de programación en Matlab.

Tiempo estimado: 4 meses

Observaciones: Compatibilidad del TFG con prácticas de empresa en el iDeTIC

En este proyecto se realizarán varios clasificador basados en machine learning que sean capaces de predecir la probabilidad de que un paciente sufra una enfermedad (Infarto, Cirrosis, Hepatitis). A su vez se estudiarán diversas técnicas de Transfer Learning para ser capaces de mejorar las estimaciones entre diversos datasets y verificar si mejoran las predicciones originales.

Descripción: El objetivo es programar un brazo robótico que realice dibujos y movimientos con un perfil de velocidad similar al de un ser humano. Las tareas principales incluyen:

1. Programación de Dibujos en Tabletas Digitalizadoras: El brazo robótico será programado para realizar dibujos en diferentes tabletas digitalizadoras. Posteriormente, se llevará a cabo un análisis comparativo entre los dibujos programados y los obtenidos por las tabletas, evaluando la precisión y consistencia.

2. Medición y análisis de movimientos 3D: El robot ejecutará movimientos breves en 3D, los cuales serán medidos por sensores. Estos datos se compararán con los movimientos programados, permitiendo estudiar la precisión de la medición y el modelado de los movimientos en el espacio.

Tutores: Moisés Díaz, José Juan Quintana

Requisitos: Habilidades de programación en Matlab. Tiempo estimado: 4 meses

Observaciones: Compatibilidad del TFG con prácticas de empresa en el iDeTIC

Partiendo de unos videos de corredores grabados desde ángulos distintos, el trabajo consistirá en etiquetar a los corredores, obtener imágenes representativas de cada individuo y procesarlas usando un método de re-identificación basado en redes neuronales para determinar si es posible identificar a un individuo en el resto de sus imágenes.

Evaluación de la re-identificación basada en el rostro en competiciones deportivas.

Desarrollo de aplicaciones VR o AR, tanto para dispositivos móviles como para otros dispositivos virtuales a los que tengamos acceso (gafas Meta Quest, guantes, trajes, etc.)

Resumen: Desarrollo de una solución basada en microcontrolador para proporcionar a un receptor marino de marcas acústicas conectividad remota bidireccional y capacidad de reportar detecciones en tiempo real.

Dos de los elementos básicos para el diseño de sistemas de visión autónomos tienen que ver con el conocimiento de la estructura tridimensional del entorno y del desplazamiento de los objetos en la escena. Dada una secuencia de imágenes, o un vídeo de una escena real, el objetivo de este TFT es aplicar técnicas de visión por ordenador para obtener un modelo 3D de la escena y estimar el movimiento de los objetos. Se emplearán técnicas de visión y redes neuronales.

Aplicación para que grupo de personas desconocidas entre sí con móvil puedan formar una red de chat estando inicialmente físicamente próximos.

El objetivo principal de esta aplicación para web y/o móvil es poner en contacto a padres solteros (o no) con intereses similares y niños del mismo grupo de edad para compartir pensamientos, consejos para padres, sugerencias, etc.

Se trata de realizar una aplicación para detectar el contorno de unas piezas recién fabricadas, utilizando algoritmos ya conocidos de detección de bordes, y contrastarlos con los contornos deseados para detectar posibles fallos de fabricación.

Esta app o web estaría enfocada a orientar al usuario en cuanto al ritmo de (típicamente) descenso de peso adecuado; cabe la posibilidad de contar con el asesoramiento profesional en endocrinología. Permitiría registrar el peso, mostrar su evolución y las tendencias deseada y esperable.

El servicio debe convertir números escritos con cifras a letras en cardinal, números en letras ordinal, números en letras fraccionario o partitivo, multiplicativo, decimal, romano, colectivo, número de sílabas, nombre de polígonos y poliedros, edades y nacido. Por ejemplo, 145,25 lo debe convertir al texto "ciento cuarenta y cinco con veinticinco centésimas" en el idioma seleccionado para el TFT.

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A día de hoy existe un gran sector de pequeñas y medianas empresas que se encargan de proveer servicios relacionados con el mundo del deporte.

En este contexto en el que dichos profesionales suelen gestionarse con herramientas manuales y rudimentarias nace la idea de realizar un sistema que permita automatizar procesos y tareas de gestión, que sea sencillo de usar y que permita mejorar la gestión de sus operaciones diarias y la productividad de dichos profesionales.

Se busca desarrollar una herramienta que permita gestionar la interacción con el cliente para pymes orientadas a las actividades físicas.

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En este TFG se propone interconectar un sensor de movimiento humano basados sensores inerciales y el brazo robótico UR5e de Universal Robots. Utilizando ROS2, se desarrollará un sistema que permita a un operador humano controlar el robot con precisión, replicando fielmente sus movimientos en tiempo real y de manera remota. Esto no solo minimiza los riesgos en entornos peligrosos, sino que también abre nuevas posibilidades en la interacción remota.