Oferta de TFT

Aplicación para planificación personal en función de objetivos, prioridades, importancia, duración y ubicación de las tareas.

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.

Objetivo: El objetivo de est TFG es añadir al cálculo de la radiación las sombras producidas por los edificios. Esta mejora permite poder usar el modelo para encontrar las mejores localizaciones para la instalación de placas solares.

Experiencia previa: A pesar de no ser imprescindible, se valorará el conocimiento de Python y de C, y más específicamente haber trabajado con las librerías Shapely, GeoPandas, SciPy y NumPy.

Tareas a realizar:

• Familiarizarse con el manejo de las librerías de Python para la gestión de mapas vectoriales

• Extraer de los mapas vectoriales la información relativa a los edificios.

• Generación de una malla de triángulos de los edificios (Se levantará cada fachada como un rectángulo partido en dos triángulos) • Estudio del estado del arte en algoritmos de Ray-tracing (http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4620/2013fa/lectures/03raytracing1.pdf)

• Implementación de un algoritmo de Ray-tracing para determinar las sombras producidas por los edificios.

• Implementación de algoritmos rápidos de localización (Quad/Octtree). La idea es no tener que hacer el test semirrecta-triángulo con todos los triángulos de la malla, sino encontrar las celdas del árbol que intersequen la semirrecta y hacer el test solo en los triángulos de dichas celdas. La selección de las celdas se puede hacer desde la raíz hasta las hojas, o bien moviéndose por los vecinos a partir de la celda que contiene el punto de interés.

• Probar y validar el código.

Esta aplicación para web y/o móvil tendría en cuenta todas las verduras, especias y otros productos alimenticios para comer que dispusiéramos en nuestra despensa o refrigerador y luego, en base a eso, le podría sugerir lo que puede preparar en casa para comer. También le brindaría instrucciones sobre cómo cocinar cualquier receta específica entre todas las propuestas. Otra opción más a incluir podría ser llevar una lista de los productos existentes y consumidos para que si se acaba ciertos artículos que debe tener en su despensa o refrigerador, esta aplicación puede alertarle sobre la lista de artículos agotados.

Imagine una red social en la que pueda evaluar anónimamente los diversos rasgos personales de sus amigos: temperamento, apariencia, comportamiento, estilo de ropa, etc., las personas verán su calificación y la cantidad de usuarios que votaron, pero nunca podrán descubrir quién los calificó y cómo. Este tipo de aplicación para web y/o móvil que se propone podría ser especialmente popular entre los adolescentes.

En esta nueva generación de influencers y sus fans, las marcas y las agencias de branding se han dado cuenta del impacto de las redes sociales y el marketing de influencers en los usuarios de sus dispositivos móviles. Por eso quieren encontrar nuevas posibilidades entre estos influencers que puedan hacer que su marketing sea eficaz. Las campañas publicitarias muchas veces no logran conectar con una celebridad sin embargo la plataforma que se propone intenta acceder al público más joven a través de personas que sin ser una celebridad si que pueden tener millones de seguidores. Esta aplicación de marketing de influencers para web y/o móvil podría ser una de las mejores ideas de aplicaciones en el mundo de las redes sociales en línea.

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.

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.