Oferta de TFT

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

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

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.

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).

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.

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.

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

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.

VPL para Moodle es un módulo integrable en la plataforma de enseñanza Moodle que permite la gestión de actividades de programación. Entre las distintas funcionalidades el entorno permite la edición en un navegador de código fuente en el lenguaje de programación Java. El proyecto pretende ofrecer ayuda al desarrollo de código fuente en Java suministrando ayuda a la sintaxis del lenguaje y autocompletado con documentación de clases y métodos de las librerías estándares. El proyecto consistirá en desarrollar un servidor de documentación que será el encargado de responder a las consultas de ayuda recibidas desde del editor.

Desarrollo de infraestructura software para la anotación del banco de imágenes recopilado por el sistema de adquisición de imágenes desarrollado para el Proyecto de Investigación Bathypelagic. El objetivo de es el facilitar el procesamiento posterior de este banco de imágenes (tratamiento de imágenes estéreo, identificación de organismos u partículas, aprendizaje profundo, etc.).

Desarrollo de algoritmos de detección de obstáculos en imágenes adquiridas durante la navegación de un barco de vela autónomo utilizando un sistema de vídeo embarcado.

En este trabajo se analizará la capacidad de detectar y seguir de manera fiable torres eléctricas desde una cámara montada sobre un helicóptero. Para abordar este problema se usarán métodos de Machine Learning y Deep Learning específicos.

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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.)

Desarrollo de aplicaciones de visualización 3D utilizando diferentes tecnologías (Opengl, Vulcan, WebGPU, Unity)

Virtual Programming Lab (VPL) es un módulo para Moodle que permite la gestión de tareas de programación en un entorno educativo. Entre las características que contiene está la de búsqueda de similitud entre ficheros de código fuente. Los analizadores léxicos que utiliza actualmente VPL están basados en autómatas específicos. El proyecto se encargaría de adaptar un motor genérico de interpretación de gramáticas (por ejemplo, el de TestMate) que permita crear analizadores para cada lenguaje de programación de forma más sencilla y fiable. Además de adaptar las definiciones ya existentes de los lenguajes más populares al nuevo sistema de análisis.

App para Android que, a partir de un evento nos permita localizar su lugar de realización, así como los servicios cercanos: Farmacias, centro de salud, restaurantes,..., con accesibilidad para discapacitados visuales e indicarnos las rutas alternativas sin barreras arquitectónicas para discapacidades motoras