Oferta de TFT

Los visitantes ya conocen las zonas más populares del país. Esta aplicación para web y/o móvil de ayuda turística puede conectar a los nativos con los turistas e informarles sobre los lugares ocultos o menos conocidos que generalmente no reciben la atención que merecen. Esto ayudará al turista a conocer aún más íntimamente su destino.

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.

Partiendo de unos videos submarinos tomados en una playa, el trabajo consistirá en obtener fotogramas independientes, etiquetarlos y entrenar una red neuronal para que detecte distintas especies. En base a los resultados obtenidos, se planteará un estudio del número de peces de cada especie presente a lo largo del tiempo.

Este Trabajo Fin de Grado plantea el desarrollo de un "cuadro de mando" como componente Angular (se puede estudiar trabajar con otro framework), diseñado para integrar diversas visualizaciones de datos y conectarlas a través de eventos. El objetivo es crear una herramienta interactiva y altamente configurable que facilite la gestión y análisis de información compleja, mejorando así la toma de decisiones y la presentación de datos en tiempo real en diversas aplicaciones.

Este Trabajo Fin de Grado se enfocará en el estudio, mejora e integración de herramientas de visualización para datos bioinformáticos en la plataforma Nextgendem, esta plataforma ya cuenta con varios: alineamientos múltiples y árboles filogenéticos principalmente. Se propone ampliar el catálogo de visualizadores disponibles, mejorando la interfaz y la experiencia del usuario para facilitar el análisis e interpretación de complejas estructuras de datos genéticos.

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.

Este Trabajo Fin de Grado se propone con el objetivo de investigar y desarrollar técnicas innovadoras para el almacenamiento eficiente de genomas y datasets masivos en bioinformática. Se abordarán desde estructuras de datos especializadas hasta sistemas de almacenamiento avanzados, con el objetivo de optimizar la gestión y accesibilidad de grandes volúmenes de datos genéticos, fundamentales para el avance de la investigación y aplicaciones en genómica.

Este Trabajo Fin de Grado se centrará en el desarrollo de algoritmos avanzados para el ensamblaje de secuencias de ADN, con especial interés en las secuencias de cloroplastos. El objetivo es mejorar la eficiencia y precisión del ensamblaje genómico, crucial para la investigación en biología molecular y genética. Se explorarán técnicas computacionales para optimizar la reconstrucción de secuencias, facilitando avances en el campo de la biotecnología y la conservación de especies.

Varios TFT orientados a la implementación de demostradores online en las áreas del procesamiento de imágenes a bajo nivel y la visualización y manipulación de gráficos por computador.

Varios TFT que hacen uso de cámaras PTZ y técnicas de aprendizaje automático para el procesamiento de las imágenes.

[Ya asignado a estudiante]

[Ya asignado a estudiante]

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Se trata de un proyecto dedicado a la aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la reidentificación precisa y segura de orejas de neonatos a lo largo del tiempo. Esta innovadora solución tiene como objetivo superar los desafíos asociados con el cambio físico rápido y constante en neonatos, proporcionando una herramienta confiable para la identificación única y continua de cada niño. Se requieren habilidades en algún framework de deep learning (Keras o Pytorch).

El proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema de detección y comparación de tatuajes mediante el uso de redes neuronales. Al aprovechar las capacidades de aprendizaje profundo, el sistema analizará características clave de los tatuajes, permitiendo una evaluación precisa de su similitud. Se requieren habilidades en algún framework de deep learning (Keras o Pytorch).

Se proponen TFG que exploren la tecnología actual de generación automática de imágenes, por ejemplo para generar ilustraciones o diagramas que acompañen a presentaciones, guías o manuales. Las herramientas de referencia son Stable Diffusion y ChatGPT. El TFG concreto se acordará con el/la estudiante interesado/a.

El objetivo es construir una interfaz web orientada al diseño de prompts para GPT para la evaluación automática de ejercicios. Se trata de adaptar el concepto del playground de OpenAI/GPT hacia una interfaz más sofisticada en la que se puedan escoger respuestas de estudiantes desde una base de datos para hacer ensayos del desempeño de los distintos prompts.

Se ofrecen varios TFG que giran en torno a aprovechar la tecnología de OpenAI (GPT) para la asistencia en la evaluación de pruebas escritas. Por ejemplo, implementar una demostración mediante un plugin de Moodle; generador automático de ejercicios; etc. El TFG concreto se acordará con el/la estudiante interesado/a. 

El trabajo consiste en extraer todas las expresiones y locuciones del Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia Española, clasificarlas adecuadamente en una base de datos de tal forma que se contemple la formas flexivas de cada una, si las hubiere, y posibles distancias entre las palabras que las componen. Habría que realizar dos aplicaciones, una de escritorio para extraer y clasificar todas las expresiones y locuciones y un servicio web que pasándole una oración o un texto nos devuelva las expresiones y/o locuciones encontradas. Este trabajo puede ser remunerado.

La idea es crear grupos de palabras relacionadas semánticamente en niveles de cercanía semántica a partir de diferentes diccionarios y recursos lingüísticos de los que ya dispone la División de Lingüística Computacional y Procesamiento del Lenguaje Natural del IATEXT. Esto grupos permitirán hacer búsquedas semánticas en Buscadores-IL diseñados con tecnología InteLiText (https://iatext.ulpgc.es/sites/default/files/InteLiText.pdf). Este trabajo puede ser remunerado.