Oferta de TFT

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

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el movimiento puede ser cuantificado y dar datos objetivos a los deportistas o entrenadores sobre el desarrollo de la actividad física. El objetivo de este proyecto a partir de distintos tipos movimientos repetitivos con un reloj inteligente (por ejemplo, natación, carrera, pesas,), avisar del momento en que el usuario comienza a cansarse o a disminuir la eficacia de su movimiento.

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el movimiento puede ser cuantificado y dar datos objetivos los médicos para ayudarles en sus diagnósticos. El objetivo de este proyecto es a partir de distintos tipos dibujos capturados con una tableta, estudiar qué parámetros y/o sistema de IA permite discriminar mejor entre diferentes tipos Parkinson.

El movimiento humano se inicia cuando el cerebro envía instrucciones a los músculos. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es analizar las similitudes entre señales EEG y señales inerciales con el fin de estudiar el movimiento humano.

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 a partir de distintos tipos dibujos capturados con una tableta y de movimientos capturados por un reloj, y estudiar qué parámetros, sensores y sistema de IA permite discriminar mejor entre diferentes tipos de trastornos.

El objetivo es crear una aplicación que permita controlar un robot para que identifique una pieza seleccionada y estimar la trayectoria para alcanzar la posición de destino que estará marcada con la forma seleccionada, siguiendo los pasos de aprendizaje de un niño, e imitando el patrón de movimiento humano. Para ello, el robot podrá ver por medio de una cámara las piezas distribuidas en un espacio de trabajo al azar, y ver la posición de destino, que será donde encaje con la forma seleccionada.

Con la implantación de las nuevas tecnologías, el movimiento puede ser cuantificado y proporcionar datos objetivos a los médicos para ayudarles en sus diagnósticos. El objetivo de este proyecto es, a partir las grabaciones de voz capturadas en un proyecto de investigación, aplicar algoritmos de evaluación del movimiento y sistema de IA para discriminar mejor entre diferentes tipos de Parkinson, y que se pueda mostrar a los médicos los parámetros obtenidos.

El movimiento humano se inicia cuando el cerebro envía instrucciones a los músculos. El objetivo de este proyecto es evaluar la posibilidad de usar la señal obtenida de un sensor EEG, para discriminar entre al menos dos dibujos realizados sobre una tableta digital utilizando técnicas de aprendizaje automático y técnicas utilizadas en la evaluación del movimiento.

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.

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

Este Trabajo de Fin de Título (TFT), enmarcado en el ámbito de la Neurociencia Computacional, consistirá en la realización de una Plataforma Software Extensible para la Simulación y Visualización de modelos de la dinámica del Óxido Nítrico (NO) como neurotransmisor en el cerebro.

Desde la perspectiva funcional, este TFT está centrado en el desarrollo de una Plataforma Virtual que permita la incorporación de los correspondientes Módulos Computacionales que simulan la dinámica del NO.

Se persigue un Sistema Software preparado, y organizado funcionalmente, para realizar estudios que nos permitan descubrir la forma en la que este gas influye en los procesos de aprendizaje y formación de memoria de la Red Neuronal Biológica, y poder incorporarlo en los algoritmos de aprendizaje de las Redes Neuronales Artificiales.

Desde la perspectiva tecnológica, este TFT plantea un desarrollo que implemente las anteriores funcionalidades mediante la utilización de un stack tecnológico basado en Python (htps://www.python.org/downloads/), Django (htps://www.djangoproject.com/), MongoDB (htps://www.mongodb.com/) y librerías asociadas: TensorFlow (htps://www.tensorflow.org/), Scikit-Learn (htps://scikit-learn.org/stable/), Matplotlib (htps://matplotlib.org/).

En este Trabajo de Fin de Título (TFT) se utilizará Computación Inteligente, esencialmente Redes Neuronales Artificiales (RNA), y distintas técnicas de ciencia de datos, en el ámbito Clínico, con el objetivo de diseñar y desarrollar un entorno software para la automatización del diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas asociadas al envejecimiento, tales como la Enfermedad del Alzhéimer (EA) y el Deterioro Cognitivo Leve (MCI).

Para realizar lo anterior se plantea un entorno software modular que mediante parametrización realice todas las fases de tratamiento inteligente, incluyendo carga y almacenamiento, de los datos procedentes de diversos Sistemas Clínicos Asistenciales y/o de bases de datos especializadas en el ámbito: ADNI, Physionet, eICU Collaborative Research, etc., así como el desarrollo del módulo software correspondiente para la ayuda a la clasificación y detección temprana de las neuropatologías consideradas.

Adicionalmente a lo anterior, se persigue también que el Sistema Software desarrollado esté preparado y organizado funcionalmente, para poder ser utilizado en estudios paramétricos sobre cualquier conjunto de datos del ámbito de las de Enfermedades Neurodegenerativas, así como analizar las capacidades de las RNA en la clasificación de dichas enfermedades y ejecutar comparativas de desempeño con otros Sistemas Software existentes

Desde la perspectiva tecnológica, este TFT plantea la realización de trabajos de desarrollo en los que utilizaremos el lenguaje de programación Python (htps://www.python.org/downloads/), y librerías asociadas: TensorFlow (htps://www.tensorflow.org/), Scikit-Learn (htps://scikit- learn.org/stable/), Matplotlib (htps://matplotlib.org/), etc.

Desde que se conoce la existencia del denominado algoritmo de Shor, los algoritmos clásicos de criptografía simétrica, muy especialmente el RSA, están sometidos a la amenaza de que un computador cuántico con suficientes qbits libres de errores podría deducir la clave privada a partir de la pública, lo que pondría en serio peligro la seguridad de la información, dada la extraordinaria difusión de este tipo de algoritmos en certificados digitales, claves OpenPGP, etc. Es por ello que desde hace años diversos organismos están promocionando el desarrollo de algoritmos de cifrado asimétrico capaces de resistir este tipo de ataques. Se propone realizar un estudio acerca del estado del arte de estos algoritmos postcuánticos y una evaluación real de aquellos que están disponibles para su empleo desde herramientas como OpenSSL.

Pese a la existencia de diversas fuentes de información acerca de los delitos cibernéticos en nuestro país, no existe una metodología que integre estas fuentes en un estudio a lo largo del tiempo que permita determinar con precisión la evolución temporal de los indicadores más relevantes. Se propone realizar una búsqueda de fuentes de información y desarrollar una metodología que permita realizar el estudio que se indica, y que facilite su actualización a lo largo del tiempo.

Este Trabajo de Fin de Título consistirá en el diseño y desarrollo de un tutor inteligente basado en la API de ChatGPT que permitirá a los estudiantes de informática el aprendizaje autónomo y personalizado de la programación a través de ejercicios prácticos y asistencia instantánea.

El proyecto contempla el desarrollo de una plataforma web que presente una serie de ejercicios de programación de dificultad progresiva. El estudiante podrá acceder a estos ejercicios y comenzar a resolverlos utilizando el lenguaje de programación objeto de estudio. Durante el proceso, el tutor inteligente, alimentado por la API de ChatGPT, ofrecerá apoyo interactivo, proporcionando pistas, explicaciones y ejemplos de código según sea necesario.

La aplicación también incluirá un módulo de seguimiento que registrará el progreso del estudiante.

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.

Este Trabajo Fin de Grado propone estudiar la plataforma Nextgendem, evaluando su aplicabilidad y eficacia en el análisis de datos de células humanas, así como su potencial uso en estudios de virus y bacterias que afectan a humanos. Se investigará cómo esta herramienta puede contribuir a avances significativos en la comprensión de enfermedades y en el desarrollo de nuevas terapias, mediante el análisis detallado y la interpretación de complejos datasets genómicos.