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En este apartado se irán publicando tanto propuestas concretas como ideas preliminares de TFT que los profesores vayan realizando, incluyendo las que se desarrollarán en colaboración con empresas. Para incluir una nueva propuesta, deberán enviar un correo a sri.eii@ulpgc.es con el título provisional y, opcionalmente, un breve párrafo descriptivo.


Los estudiantes interesados deben ponerse en contacto con el proponente con vistas a la posible asignación del trabajo.



Los “eddies” oceánicos son grandes masas de agua en rotación, de entre decenas y centenares de kilómetros de diámetro, que juegan un papel vital en distintos procesos físicos, químicos y biológicos de los océanos de todo el mundo. El origen y la evolución temporal de un “eddy” es muy difícil de predecir debido a las complejas interacciones atmósfera-océano que intervienen, por lo que cualquier aportación en este sentido sería de gran interés para la investigación oceanográfica.

Para la realización de este TFT se dispone de una base de datos con millones de ejemplos de “eddies” detectados por satélite cuya trayectoria se ha ido siguiendo a lo largo de diversos días y para los que se dispone de muchos datos como la latitud, la longitud, el diámetro, etc. A partir de las múltiples variables contenidas en estas series temporales, el objetivo de este TFT es aplicar métodos de aprendizaje profundo (LSTM, GRU…) para obtener un modelo capaz de predecir la evolución de los “eddies” en el futuro.

Contacto: Oliverio Santana -- oliverio.santana@ulpgc.es

El estudiante analizará una base de datos turísticos reales proporcionada por la 'Sociedad de Promoción Económica de Gran Canaria – SPEGC' mediante el uso de técnicas de Machine Learning e ideará un modelo de negocio sencillo que permita la explotación de la herramienta de machine learning usada.

Contacto: Adrián Peñate -- adrian.penate@ulpgc.es

En este proyecto se programará una App Android para la adquisición de datos inerciales en animal cuadrúpedo (animales de ganado, mascotas, etc). Los datos capturados serán de movimiento natural (o sano) y movimiento no natural (o con déficits) y se podrán clasificarán con técnicas basadas en machine learning/deep learning. Asimismo, se diseñará un plan de negocio del producto incluyendo el concepto del negocio, el mercado y competencia, el plan comercial, financiación del sistema, etc.

Contacto: Moisés Díaz -- moises.diaz@ulpgc.es

Es un tema que combina gestión (management) y bases de datos relacionales (programación). Se trata de crear una aplicación informática que reciba las referencias bibliográficas de la producción científica generada por nuestra universidad en la base de datos Web of Science, y agrege la información por institutos y grupos de investigación. Los requisitos para el candidato/a son manejar con soltura alguna base de datos relacional y algún lenguaje de programación

Contacto: Pablo Dorta -- pablo.dorta@ulpgc.es

ABAKO es un código computacional desarrollado en el Departamento de Física de la ULPGC usado ampliamente en trabajos de investigación en el área de la física atómica de plasmas, incluyendo aplicaciones para el desarrollo de la fusión nuclear por confinamiento inercial. Sin embargo, por razones históricas, ABAKO está escrito mayoritariamente en el lenguaje de programación Fortran77 y usa algoritmos contenidos en librerías propietarias que carecen de mantenimiento y de las que ya no se publican actualizaciones. El objetivo del presente trabajo fin de grado es, por tanto, el análisis y actualización del código y su traducción de Fortran77 al estándar de Fortran 90/95 y Fortran 2003 (o lenguajes alternativos), usando técnicas de programación modular, programación orientada a objetos y programación genérica, garantizando la portabilidad y compatibilidad del código bajo diferentes compiladores, plataformas y sistemas operativos

Contacto: Ricardo Florido -- ricardo.florido@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Resumen: Se trata de poner en marcha una cadena de tratamiento de las imágenes obtenidas durante la campaña Bathypelagic que permita corregir el desenfoque inducido por el movimiento del barco/roseta y - en general - mejorar el contraste de las imágenes.

Contacto: Jorge Cabrera -- jorge.cabrera@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

La propuesta hace uso de datos captados en competiciones de utradistancia, para determinar si algún rasgo biométrico permite hacer una estimación del número de horas/kilómetros de esfuerzo.

Contacto: Modesto Castrillón -- mcastrillon@iusiani.ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática
Contacto: Antonio C. Domínguez -- antonio.dominguez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Actualmente están disponibles distintas utilidaactudes para el análisis de las expresiones faciales (deepface, py-feat, etc.). La propuesta de trabajo consiste en realizar un análisis de la respuesta de los clasificadores a imágenes faciales de distinta resolución, de cara a determinar la configuración más adecuada a adoptar en base a la resolución de la imagen de entrada.

Contacto: Modesto Castrillón -- mcastrillon@iusiani.ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Análisis de sentimiento aplicado a contenidos de redes sociales, diarios digitales y páginas web, cálculo automático de sentimiento/opinión y extracción de conclusiones con respecto al impacto en la economía local de Maspalomas Costa Canaria de la pandemia.

Contacto: Javier Sánchez -- javier.sanchez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática
Contacto: Modesto Castrillón -- modesto.castrillon@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Con la implantación de las nuevas tecnologías en los colegios, el proceso de escritura puede ser cuantificado y dar datos objetivos a los educadores o psicólogos para ayudarles en sus diagnósticos. El objetivo de este proyecto es obtener distintos tipos de caracteres escritos sobre una tableta o los movimientos capturados con un móvil o reloj inteligente y estudiar los parámetros que puedan cuantificar la evolución del sistema neuromotor. Requisitos: Programación en IOS o Android

Contacto: Cristina Carmona -- cristina.carmona@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el movimiento puede ser cuantificado y dar datos objetivos a los educadores o psicólogos para ayudarles en sus diagnósticos. El objetivo de este proyecto es obtener distintos tipos de gestos capturados con un móvil o reloj inteligente y estudiar los parámetros que puedan caracterizar a niños con algún problema de desarrollo. Requisitos: Programación en IOS o Android

Contacto: Cristina Carmona -- cristina.carmona@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Se trata del desarrollo de una aplicación móvil para Android e iOS que se utilizará por parte de las autoridades locales con dos fines, por una parte, estimular mediante incentivos, regalos, descuentos, etc. el uso de los medios de micromovilidad que le resulten estratégicos, al tiempo que para la captura y posterior análisis de los patrones de micromovilidad en el área, todo en un formato de juego, donde se ganan puntos que se canjean por dichos incentivos en la "tienda" de la aplicación.

Contacto: Javier Sánchez -- javier.sanchez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el proceso de escritura puede ser cuantificado y dar datos objetivos. El objetivo de este proyecto es crear una aplicación que pueda cuantificar lo ideal que es la letra escrita sobre una tableta y su legibilidad. Requisitos: Programación en IOS o Android

Contacto: Cristina Carmona -- cristina.carmona@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

En el Instituto de Cibernética, empresa y Sociedad (antiguo Instituto de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas) disponemos de un nuevo equipamiento de altas prestaciones sobre el cual sería necesario diseñar una arquitectura de big data versátil, y un aplicativo web que permita a los usuarios de la misma puedan lanzar tareas, asignándoles de recursos y franjas de tiempo de uso.

Contacto: Javier Sánchez -- javier.sanchez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Este TFG consiste en clasificar escritura de niños en tres grupos de edad: niños pequeños, niños medianos y niños grandes. La clasificación se hará a partir de letras separadas escritas en una tableta y a partir de conjuntos de letras. Se podrán usar técnicas de clasificación automáticas (machine learning/deep learning).

Contacto: Moisés Díaz -- moises.diaz@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Para la elaboración de este TFG se usarán técnicas de Deep Learning para crear un clasificador de los diferentes tipos de plancton que se encuentran presentes en las muestras de microscopio. Se hará énfasis en ser capaz de detectar el plancton y de clasificarlo en el tipo concreto. Este trabajo se realizará en colaboración con investigadores de ciencias del mar de la ULPGC que aportarán las bases de datos de plancton.

Contacto: Adrián Peñate -- adrian.penate@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

La anotación de datos es un caballo de batalla para el desarrollo de clasificadores robustos basados en aprendizaje profundo. Esta propuesta aborda la creación de un mayor conjunto de datos de dorsales de competiciones deportivas, a partir de ejemplos de dorsales ideales y en condiciones reales, haciendo uso de aproximaciones image-to-image.

Contacto: Modesto Castrillón -- mcastrillon@iusiani.ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática
Contacto: Antonio C. Domínguez -- antonio.dominguez@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

Evaluación de técnicas de segmentación para el inventario automático de presencia de microplásticos en playas.

Contacto: Modesto Castrillón -- modesto.castrillon@ulpgc.es
En colaboración con: Empresa
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática
Contacto: Javier Lorenzo -- javier.lorenzo@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática

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.

Contacto: Adrián Peñate -- adrian.penate@ulpgc.es
Titulaciones relacionadas: Grado en Ingeniería Informática
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