Oferta de TFT

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.

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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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.

No es necesario tener conocimientos previos de lingüística ni sobre lengua española.

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.

No es necesario tener conocimientos previos de lingüística ni sobre lengua española.

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.

No es necesario tener conocimientos previos de lingüística ni sobre lengua española.

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.

No es necesario tener conocimientos previos de lingüística ni sobre lengua española.