Oferta de TFT

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.

A partir de diferentes diccionarios conocidos y de otras fuentes con información lingüística de las que dispone la División de Lingüística Computacional y Procesamiento del Lenguaje Natural del IATEXT, se trata de crear una aplicación web que muestre toda la información lingüística relacionada con una palabra de entrada. Dado que se trata de mucha información, el principal reto es diseñar una web en capas o menús de forma que el usuario pueda moverse con facilidad a través de toda la información lingüística relacionada con la palabra de entrada. Se necesitan habilidades en el diseño de páginas web.

Disponemos de una gran cantidad de palabras segmentadas en sílabas, con las que entrenar una red neuronal local para comprobar su potencialidad y eficacia en la respuesta ante nuevas entradas.

Se trata de desarrollar una aplicación web que permita etiquetar documentos y subirlos al servidor para crear un corpus documental y posteriormente permitir búsquedas con inteligencia lingüística del tipo https://dise.iatext.ulpgc.es/canarias/. El desarrollo de la parte de inteligencia lingüística ya está resuelto, simplemente habría que integrarlo en el sistema. Más información sobre la tecnología InteLiText (https://iatext.ulpgc.es/sites/default/files/InteLiText.pdf). Este trabajo se puede remunerar.

La aplicación web usa una base de datos que ya está diseñada y contiene numerosas oraciones analizadas sintácticamente. La aplicación debe permitir seleccionar oraciones en base a diferentes criterios y permitir al usuario analizarla manualmente y la aplicación le marcará los errores encontrados si los hubiera. Los errores se detectan comparando con el análisis almacenado en la base de datos. También se debe permitir seleccionar oraciones según diferentes criterios para mostrar el análisis de cada una de ellas. Este trabajo se puede remunerar.

Se debe desarrollar una aplicación web que muestre en un grafo las relaciones que existen entre las palabras de una oración. Dichas relaciones están almacenadas en una base de datos. Este trabajo se puede remunerar.

Implementar un módulo de Inteligencia Artificial usando cualquiera de las APIs disponibles que dialogue con el usuario para permitir búsquedas en la aplicación DiseCan (https://dise.iatext.ulpgc.es/canarias/). La idea es poder hacer peticiones a este buscador textual en lenguaje natural en lugar de tener que escribir con la codificación que se muestra en los ejemplos de búsqueda. Este trabajo se puede remunerar.