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ASIGNACIÓN DE TRABALLOS FIN DE GRAO ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
Convocatoria de outubro 2020/2021
Ábrese un prazo ata ás 13.00 h do xoves 19 de outubro de 2020 para que o alumnado matriculado no TFG
do Grao en Enxeñaría Informática, entregue na Administración da ETSE a súa Petición de asignación de
TFG.
O formulario de Petición de asignación de Traballos figura publicado na web da Escola, no módulo de TFG
(http://www.usc.es/etse/files/u1/SolicitudeasignacionTFGalumnado_vf.rtf). Poden solicitarse ata un máximo de
cinco traballos e indicarase a orde de preferencia de cada un deles.
A renuncia a un traballo asignado nesta convocatoria, implica a renuncia a participar no proceso de
asignación doutras quendas que poidan ofertarse e, en consecuencia o alumno/a a deberá acadar un
traballo por asignación directa (Art. 14 Regulamento TFG Grao Enx. Informática).
TRABALLOS OFERTADOS POLO PROFESORADO
Nº TFG TÍTULO TITOR COTITOR
1 Sistema para el diseño y visualización de redes de distribución Francisco José Pena Brage Juan Carlos Vidal Aguiar
2 Extracción automática de la vecindad de un concepto en AGROVOC
María Jesús Taboada Iglesias
3 Análisis energético aproximado José A. Taboada González J Ramón Ríos Viquiera
4 Desarrollo de una aplicación web para segmentación y marcado de imágenes médicas
Pablo García Tahoces
5 Automatización e mellora do procesado das aplicacións de apoio de toma de decisións do club baloncesto Monbus Obradoiro
David Losada Carril Adolfo Sanz Anchelergues
6 Desenvolvemento de sistemas de análise de apoio de toma de decisións do club SD Compostela
Manuel Mucientes Molina Víctor Mora Juan
7 Extensión e Mellora dun Framework Multi-Linguaxe para Procesamento Big Data
Juan Carlos Pichel Campos César Piñeiro Pomar
8 Diseño e implementación Data Lake (Delta Lake) Tomás Fernández Pena Pablo Rey Fernández
web Grao en Enx. Informática
Nº TFG TÍTULO TITOR COTITOR
9 Cálculo eficiente del Modelo Digital del Terreno a partir de nubes de puntos LiDAR
José C. Cabaleiro Tomás F. Pena
10 Sistema encaixado para o procesamento de imaxes e vídeo David López Vilariño
11 Procesamiento de nubes de puntos 3D Tomás Fernández Pena Francisco Fernández
Rivera
12 Visualización de nubes de puntos 3D David López Vilariño José C. Cabaleiro
Domínguez
13 Paralelización de VENDES: código de simulación 3D de dispositivos semicondutores
Natalia Seoane Iglesias
14 Aplicación Android para el análisis rápido de la presencia de fármacos en saliva, mediante un dispositivo móvil
Paulo Félix Lamas Álvaro Goyanes
15 Un sistema para el análisis rápido de la presencia de fármacos en saliva basado en la plataforma Arduino.
Paulo Félix Lamas Álvaro Goyanes
16 Algoritmos de aprendizaje profundo con cámaras de eventos Víctor Manuel Brea Sánchez Paula López Martínez
17 Inteligencia Artificial en el Borde: Seguimiento de Objetos en Imágenes y Vídeo
Víctor Manuel Brea Sánchez Paula López Martínez
18 Inteligencia Artificial en el Borde: Detección de Objetos en Imágenes y Vídeo
Víctor Manuel Brea Sánchez Paula López Martínez
19 Programación de un nodo loT autónomo con comunicación inalámbrica
Diego Cabello Ferrer Daniel García Lesta
20 Integración de sensores en un vehículo para la caraterización de la calidad del pavimento urbano
José M. Cotos Yáñez José A. Taboada
21 Generación de imágenes hiperespectrales sintéticas a partir de imágenes a color
Pablo Quesada Barriuso Francisco Argüello Pedreira
22 DraftsGAN: Machine Learning para generar planos de edificios realistas
Juan Carlos Vidal Aguiar
23 APT-TA: Análisis del tráfico de malware perteneciente a ataques APT (Advanced Persistent Threat)
Manuel Fernández Delgado
24 Evaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Color
Antonio Mosquera González
25 Evaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Forma
Antonio Mosquera González
web Grao en Enx. Informática
Nº TFG TÍTULO TITOR COTITOR
26 Evaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Textura
Antonio Mosquera González
27 Base de datos para la generación de indicadores biogeográficos a partir de series espacio-temporales
Joaquin Ángel Triñanes Fernández
28 Detección de algas flotantes en imágenes de satélite de alta resolución usando redes neuronales
Joaquin Ángel Triñanes Fernández
29 Herramienta de procesamiento de imágenes hiperespectrales basado en FLTK
Francisco Argüello Pedreira Álvaro Ordóñez Iglesias
30 Interacción basada en gestos mediante OpenPose en estudios virtuales de TV.
Julián Flores González Roi Méndez Fernández
31 Simulador Digital Basado en Unidades de Retardo F04 Elisardo Antelo Suárez
32 Simulador del Procesador ENNB ("Excale Numerical Brain Box")
Elisardo Antelo Suárez
33 MicroBuildManager: Aplicación para el envío de Jobs de impresión.
Jose Varela Pet Roberto Panchón Cartón Jorge Ferrero Linacero
34 BC4AssetsManagement: BlockChain para la gestión de los activos digitales
María Jesús Taboada Iglesias Jorge Aparicio Dani López
35 Un sistema para la evaluación de la influencia en modelos de clasificación vía técnicas de teoría de juegos
Manuel Fernández Delgado Balbina Casas Méndez
36 Desarrollo de una aplicación informática para informar e implicar a la sociedad sobre los incendios forestales
Mª Jesús Taboada Otilia Reyes Ferreira Aurora Puentes Graña
37 Plataforma para la gestión de cursos de formación Antonio Mosquera González Daniel Turuño Anido
Santiago de Compostela,8 de outubro de 2020
Óscar Rodríguez Figueiras Secretario da ETSE
web Grao en Enx. Informática
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Sistema para el diseño y visualización de redes de
distribución
Descrición (non máis de 250 palabras)
El objetivo es doble:
(1) Crear una interfaz gráfica que permita diseñar y editar
los elementos que componen la infraestructura de una
red de distribución (agua, gas, petróleo, ...). Teniendo
en cuenta la complejidad de estos elementos, su
diseño será jerárquico. La capa superior de esta
jerarquía será un mapa donde se represente la red
completa, además de los nodos dentro de dicha red.
Cada uno de esos nodos se podrá detallar mediante
diagramas de bloques. Además, en cada uno de esos
diagramas, se podrán definir un conjunto de variables
asociadas al funcionamiento de esos bloques.
(2) Visualizar la red, en base a su diseño, de forma que
se pueda optimizar su funcionamiento modificando los
valores asociados a las variables asociadas a cada
componente. Para ello, se integrarán un conjunto de
métodos de cálculo numérico, ya implementados, que
permitirán realizar dicha optimización, bien de la red
completa o de alguno de sus componentes.
Titor/a Francisco José Pena Brage
Cotitor/es Juan Carlos Vidal Aguiar
Área/s de coñecemento
Matemática Aplicada
Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 (sin contar tutorías)
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Extracción automática de la vecindad de un concepto en
AGROVOC
Descrición (non máis de 250 palabras)
Las medidas de similitud semántica desempeñan un papel importante en la recuperación e integración de la información. La vecindad de un concepto en una ontología determina la estructura semántica latente de ese concepto, que puede ser utilizada para encontrar conceptos semánticamente equivalentes. Sin embargo, acceder de forma rápida y sencilla a dicha vecindad en grandes ontologías, como Agrovoc, requiere programar el acceso a los recursos de datos a través de tecnologías de servicios web. El objetivo de este proyecto es la implementación de un paquete python que facilite dicho acceso y puedan ser reutilizado por la comunidad que usa la ontología Agrovoc.
Titor/a María Jesús Taboada Iglesias
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp académico e CV)[2]
Expediente académico Entrevista con la tutora
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Análisis energético aproximado
Descrición (non máis de 250 palabras)
El crecimiento exponencial sufrido por la información de series temporales almacenadas en bases de datos hace que las necesarias tareas de anáisis acarreen sérios problemas de rendimiento. Las herramientas para la visualización de los datos se enlentecen progresivamente conforme aumenta el número de datos. Además, consultas o análisis cuyos valores analizados a groso modo, por ejemplo, sobre medias diarias o mensuales del valor ya permitirían identificarlas como inútiles o inadecuadas, tardan demasiado tiempo. El objetivo de este TFG será explorar, mediante la creación de una herramienta gráfica de análisis de series temporales, la validez de una serie de algoritmos que permiten reducir fuertemente el tiempo de las consultas a costa de reducir la precisión de las respuestas para analizar el comportamiento energético de edificios y sus instalaciones.
Titor/a José A. Taboada González
Cotitor/es José Ramón Rios Viqueira
Área/s de coñecemento Lenguajes y sistemas informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Expediente, CV y Entrevista personal
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título
Desarrollo de una aplicación web para segmentación y
marcado de imágenes médicas.
Descrición (non máis de 250 palabras)
El auge del “machine learning” ha traído consigo la necesidad
de crear bases de datos de imágenes segmentadas y
marcadas por especialistas, con el fin de poder entrenar los
nuevos modelos desarrollados.
En el caso de las imágenes médicas, dichas tareas han de ser
realizadas por especialistas en el ámbito de la radiología. El
poder contar con plataformas robustas, pero a la vez intuitivas
y fáciles de manejar, es una necesidad en aunmento.
El presente proyecto propone la creación de una de tales
plataformas, mediante el uso de tecnologías web. Ello
permitirá su aplicación en un entorno distribuido, por parte de
los especialistas situados en diferentes localizaciones.
Titor/a Pablo García Tahoces
Cotitor/es
Área/s de coñecemento CCIA
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título
Automatización e mellora do procesado das aplicacións de apoio de toma de decisións do club baloncesto Monbus Obradoiro
Descrición (non máis de 250 palabras)
O Monbus Obradoiro de Santiago de Compostela e DXC Technology levan colaborando dende hai tres anos para dotar á dirección deportiva e ó corpo técnico do club de ferramentas de apoio á toma de decisións. Durante este tempo desenvoleuse unha aplicación que está sendo utilizada polo club.
O proxecto evolucionará o sistema actual coas seguintes funcións:
• Aplicación de técnicas de Minería de Datos para o análise da información.
• Mellora no procesos de ETL (extracción, transformación e carga) para incorporar novos datos.
• Automatización da capa de presentación de información.
• Agregación de ferramentas gráficas para a representación da información baseadas, por exemplo, en D3.js.
Titor/a David Losada Carril
Cotitor/es Adolfo Sanz Anchelergues
Área/s de coñecemento CCIA
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412.5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Programación en Java / Python.
Entrevista persoal.
Expediente académico.
Valorase o coñecemento de:
PostgreSQL
Técnicas de minería de datos.
Técnicas de representación e visualización de información.
Observacións
O desenvolvemento deste proxecto está ligado ó Observatorio Tecnolóxico DXC-USC segundo o convenio que o regula, respectando as súas cláusulas e normativa. Poderán manterse reunións periódicas nas instalacións de DXC en Santiago de Compostela ou nas instalacións que a USC dispoña a tal efecto. Alternativamente, as reunións poderanse realizar mediante teléfono, Skype ou correo electrónico.
Este traballo está especialmente orientado a alumnos que teñan interese en iniciar unha carreira profesional nos ámbito de Analytics, Procesado de datos, Intelixencia de Negocio e Big Data.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Desenvolvemento de sistemas de análise de apoio de toma de decisións do club SD Compostela
Descrición (non máis de 250 palabras)
O proxecto persigue dotar á dirección deportiva de fútbol base do club SD Compostela de ferramentas de apoio á toma de decisións.
O obxectivo do traballo será:
- Incorporación de orixes de datos mediante ferramentas de web scraping.
- Modelado de Datamarts
- Representación da información para simplificar a toma de decisións.
Titor/a Manuel Mucientes Molina
Cotitor/es Víctor Mora Juan
Área/s de coñecemento CCIA
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412.5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Entrevista persoal
Fundamentos de programación
Expediente académico
Valorase o coñecemento de:
Técnicas de modelado, representación e visualización de información nos ámbito de Analytics.
Técnicas de minería de datos
Observacións
O desenvolvemento deste proxecto está ligado ó Observatorio Tecnolóxico DXC-USC segundo o convenio que o regula, respectando as súas cláusulas e normativa. Poderán manterse reunións periódicas nas instalacións de DXC en Santiago de Compostela ou nas instalacións que a USC dispoña a tal efecto. Alternativamente, as reunións poderanse realizar mediante teléfono, Skype ou correo electrónico.
Este traballo está especialmente orientado a alumnos que teñan interese en iniciar unha carreira profesional nos ámbito de Analytics, Procesado de datos, Intelixencia de Negocio e Big Data.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Extensión e Mellora dun Framework Multi-Linguaxe para Procesamento Big Data
Descrición (non máis de 250 palabras)
A diferencia de outras tecnoloxías como Hadoop e Spark, Ignis é un framework que permite o procesamento de datos masivos usando distintas linguaxes de programación de forma nativa dentro da mesma aplicación. Este traballo vaise centrar na extensión de Ignis para dar soporte a novas linguaxes de programación, así como desenvolver ferramentas de profiling que permitan coñecer en tempo real a execución dos traballos na plataforma.
Titor/a Juan Carlos Pichel Campos
Cotitor/es César Piñeiro Pomar
Área/s de coñecemento Arquitectura e Tecnoloxía de Computadores (ATC)
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25h
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Diseño e implementación Data Lake (Delta Lake)
Descrición (non máis de 250 palabras)
A necesidade de poder almacenar toda o gran parte da información que se xera dentro do mundo empresarial fai que se aposte por deseñar repositorios (Data Lake) que sexan capaces de soportar ese volume de datos (non estruturados e estruturados). A finalidade sería que a partir desta información ser capaces de refinala e preparala para sacarlle valor para a empresa.
Delta Lake é un produto open source para almacenamento masivo e que permite definir 3 capas de procesamento de información: Bronze (Datos en cru), Silver (Información refinada), Gold (Consumo información)
Obxectivos:
Definición arquitectura Big Data con Delta Lake
Definición repositorios Delta Lake: Bronze, Silver e Gold
Implementación proceso inxesta de datos en Delta Lake
Evaluación de rendemento (carga e consumo)
Definición de capa de visualización
Titor/a Tomás Fernández Pena
Cotitor/es Pablo Rey (DXC)
Área/s de coñecemento ATC e Big Data
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,50
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Sistema de Control de Versiones: Git
Desenvolvemento web: J2EE, JavaScript, HTML, CSS, etc
Uso e administración de entornas UNIX.
Expediente académico e entrevista persoal.
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Cálculo eficiente del Modelo Digital del Terreno a partir de nubes de puntos LiDAR
Descrición (non máis de 250 palabras)
En nuestro grupo de investigación estamos trabajando en proyectos para desarrollar diversas aplicaciones con nubes de puntos 3D obtenidas con tecnología LiDAR y de fotogrametría. Muchas de ellas podrían beneficiarse de un Modelo Digital del Terreno (MDT) que a su vez se puede calcular en base a la nube de puntos. El reto está en la realización de una interpolación adecuada entre puntos previamente catalogados como terreno, dando lugar a un modelo de elevaciones que permita extraer en cualquier localización una estimación de la altura, excluyendo construcciones y cualquier otro tipo de estructuras u objetos sobre el terreno. Las estrategias más habitualmente empleadas se basan en procesos de triangulación o de rasterización.
En el grupo de investigación disponemos de varios métodos para la clasificación de puntos de terreno por lo que es deseable comparar los resultados de la extracción del MDT a partir de diferentes puntos de partida.
Tareas a realizar:
1. Analizar los algoritmos para determinar el MDT más usados y seleccionar aquel que mejor se adapte al proyecto.
2. Implementar en C el algoritmo seleccionado.
3. Medir su rendimiento para diferentes nubes de puntos y estrategias de inicialización.
4. Opcional: Implementar una versión paralela en OpenMP, MPI o CUDA.
Titor/a José C. Cabaleiro
Cotitor/es Tomás F. Pena
Área/s de coñecemento Arquitectura y Tecnología e Computadores
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA (Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Sistema encaixado para o procesamento de imaxes e vídeo
Descrición (non mais de 250 palabras)
O obxectivo deste traballo é a implementació
n dun sistema orientado ao procesamento de
imaxes e vídeo sobre un SOC (system on
chip) dotado de lóxica programable. Trátase
de dispositivos que combinan n ú cleos de
procesamento ARM xunto con l ó xica
programable polo usuario (FPGA) e perif é
ricos nun mesmo chip.
O traballo incluir á o desenvolvemento de
modulos hardware espec í ficos como
aceleradores de operacións e funcións crí
ticas.
O sistema a implementar estará preparado
para realizar tarefas de adquisición de datos,
procesamento e visualización de resultados.
O proxecto final consistirá nun demostrador
dun conxunto de algoritmos e operacións bá
sicas de procesamento de imaxe sobre unha
plataforma dotada dun chip da familia Zynq ou
Ultrascale de Xilinx.
Titor David López Vilariño
Área de coñecemento Electrónica
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 horas
Requisitos e criterios de asignación (en base exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal supoñerá 401,25 horas de traballo autónomo do alumno e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Procesamiento de nubes de puntos 3D
Descrición (non máis de 250 palabras)
En nuestro grupo de investigación estamos trabajando en proyectos para desarrollar diversas aplicaciones con nubes de puntos obtenidas con tecnología LiDAR y de fotogrametría. A diferencia de lo que ocurre con el procesamiento de imagen o vídeo, los datos presentan una distribución no uniforme y tridimensional añadiendo mayor complejidad a la computación. Esto hace que el desarrollo algorítmico debe contemplar una gestión adecuada de los recursos computacionales y de memoria disponibles para el procesamiento de volúmenes de datos elevados. Tareas a realizar: 1. Análisis de diferentes propuestas algorítmicas con el fin de seleccionar la que mejor se adapte a la aplicación específica. 2. Implementar en C el algoritmo seleccionado. 3. Medir el rendimiento para diferentes nubes de puntos 4. Opcional: Optimizar el rendimiento mediante la aplicación de técnicas de paralelización.
Titor/a Tomás Fernández Pena
Cotitor/es Francisco Fernández Rivera
Área/s de coñecemento Arquitectura y Tecnología de Computadores
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Visualización de nubes de puntos 3D
Descrición (non máis de 250 palabras)
En nuestro grupo de investigación estamos trabajando en proyectos para desarrollar diversas aplicaciones con nubes de puntos obtenidas con tecnología LiDAR y de fotogrametría. Un reto es su visualización eficiente A diferencia de lo que ocurre con el procesamiento de imagen o vídeo, los datos presentan una distribución no uniforme y tridimensional añadiendo mayor complejidad a la computación. Esto hace que el desarrollo algorítmico debe contemplar una gestión adecuada de los recursos computacionales y de memoria disponibles para el procesamiento de volúmenes de datos elevados. Tareas a realizar: 1. Determinar funcionalidades en la visualización de nubes de puntos 3D en los algoritmos desarrollados por el grupo. 2. Implementar en C dichas funcionalidades. 3. Medir el rendimiento para diferentes nubes de puntos 4. Opcional: Optimizar el rendimiento mediante la aplicación de técnicas de paralelización.
Titor/a David López Vilariño
Cotitor/es José C. Cabaleiro Domínguez
Área/s de coñecemento Electrónica
Arquitectura y Tecnología de Computadores.
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloParalelización de VENDES: código de simulación 3D de dispositivos semicondutores
Descrición (non máis de 250 palabras)
Paralelización de VENDES, unha ferramenta de simulación tridimensional de dispositivos semicondutores.
Tarefas a realizar:
1.- Realizar un perfilado do código
2.- Análise das diferentes extratexias de paralelización posibles
3.- Parelización do código ou das rutinas máis custosas computacionalmente
Titor/a Natalia Seoane Iglesias
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Arquitectura de Computadores
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1]401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación)
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Aplicación Android para el análisis rápido de la presencia de fármacos en saliva, mediante un dispositivo móvil
Descrición (non máis de 250 palabras)
El presente Trabajo de Fin de Grado surge a propuesta de una empresa innovadora de reciente creación (FabRx, spin off de University College London (UCL)) y tiene como objetivo desarrollar un software para un método colorimétrico desarrollado por FabRx y UCL para analizar los niveles de fármacos en saliva. La saliva es un fluido biológico que podría usarse de modo alternativo para cuantificar sustancias de forma rápida y no invasiva in vivo. Los métodos colorimétricos combinados con técnicas digitales permitirían utilizar un teléfono móvil para la detección analítica y la cuantificación de medicamentos en sustratos de papel humedecidos con muestras de saliva. En estos sistemas, el cambio del color de la superficie después de estar en contacto con la muestra de saliva depende de la concentración del fármaco. Sin embargo, hay una falta de software y aplicaciones específicos para estas aplicaciones.
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un software que permita:
- Cargar un modelo de calibración utilizando perfiles de color RGB en un teléfono inteligente para la cuantificación de paracetamol (fármaco modelo).
- Permitir la validación del método (sensibilidad, precisión y robustez) en comparación con los métodos analíticos de referencia (HPLC y espectroscopía UV).
- Guiar al usuario utilizando realidad aumentada para facilitar el escaneo.
Titor/a Paulo Félix Lamas (USC)
Cotitor/es Álvaro Goyanes (FabRx)
Área/s de coñecemento CCIA
Correo-e [email protected]
Duración (horas) [1] 410 horas
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV) [2]
Observacións
Los materiales y equipos usados para la cuantificación de fármacos estarán ubicados en la facultad de Farmacia de USC. Será necesario firmar un acuerdo de confidencialidad (CDA) con la USC – Facultad de Farmacia y FabRx.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Un sistema para el análisis rápido de la presencia de fármacos en saliva basado en la plataforma Arduino.
Descrición (non máis de 250 palabras)
El presente Trabajo de Fin de Grado surge a propuesta de una empresa innovadora de reciente creación (FabRx, spin off de University College London (UCL)) y tiene como objetivo desarrollar un software y empotrarlo en una placa Arduino para analizar los niveles de fármacos en saliva. La saliva es un fluido biológico que podría usarse así en un procedimiento de bajo coste para cuantificar sustancias de forma rápida y no invasiva in vivo. Se dispone para ello de un dispositivo hardware provisto de un sensor que permite detectar cambios de corriente eléctrica en contacto con la saliva. Este dispositivo permite construir un modelo que estime la concentración de un determinado fármaco en la saliva a partir de los cambios de corriente en el sensor. Este modelo se implementaría en una placa Arduino que podría enviar los resultados mediante conexión Bluetooth.
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema que permita:
- Desarrollar mediante técnicas de aprendizaje automático un modelo de caracterización para la cuantificación de paracetamol en saliva (fármaco modelo).
- Permitir la validación del método (sensibilidad, precisión y robustez) en comparación con los métodos analíticos de referencia (HPLC y espectroscopía UV).
- Integrar el método ya validado en una plataforma Arduino, permitiendo modificar el modelo según el fármaco de interés.
Titor/a Paulo Félix Lamas (USC)
Cotitor/es Álvaro Goyanes (FabRx)
Área/s de coñecemento CCIA
Correo-e [email protected]
Duración (horas) [1] 410 horas
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV) [2]
Observacións
Los materiales y equipos usados para la cuantificación de fármacos estarán ubicados en la facultad de Farmacia de USC. Será necesario firmar un acuerdo de confidencialidad (CDA) con la USC – Facultad de Farmacia y FabRx.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Algoritmos de Aprendizaje Profundo con Cámaras de Eventos
Descrición (non máis de 250 palabras)
Las cámaras de detección de eventos funcionan de forma diferente a las cámaras RGB convencionales. Así, en lugar de suministrar fotogramas a intervalos de tiempo regulares, las cámaras de detección de eventos proporcionan cambios significativos en la escena. Por ello, estas cámaras son especialmente relevantes en aplicaciones de alta velocidad. Por otra parte, los algoritmos de aprendizaje profundo se han venido explotando sobre todo con cámaras RGB, y mucho menos con cámaras por detección de eventos, donde existe todavía un largo camino para la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo. Este TFG pretende explorar este campo, tratando de aplicar métodos de aprendizaje profundo a eventos para aplicaciones como detección de objetos, seguimiento visual de objetos, o flujo óptico.
Titor/a Víctor Manuel Brea Sánchez ([email protected]
Cotitor/es Paula López Martínez ([email protected])
Área/s de coñecemento Electrónica
Correo-e [email protected], [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 traballo autónomo do alumno
11,25 horas traballo presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Inteligencia Artificial en el Borde: Seguimiento de Objetos en Imágenes y Vídeo
Descrición (non máis de 250 palabras)
Los algoritmos de seguimiento de objetos en imágenes o vídeo en la actualidad están dominados por la aproximación de aprendizaje profundo. Sin embargo, en general, los algoritmos de aprendizaje profundo necesitan plataformas de altas prestaciones como tarjetas gráficas (GPU) con una alta capacidad de memoria y un consumo de potencia por encima de los 100 W, tanto para entrenamiento, como para inferencia. Es más, los algoritmos con más profundidad rara vez alcanzan el requisito de tiempo real, entendido como 25 fotogramas por segundo. El objetivo de este TFG es aportar contribuciones en el ámbito de seguimiento visual de objetos en imágenes y vídeo en el borde del paradigma de internet de las cosas (Internet of Things), tratando de adaptar algoritmos estado del arte de seguimiento visual de objetos en imágenes y vídeo en microordenadores- también conocidos como Single Board Computers (SBC). Se pretende disponer de un sistema autónomo, dotado de cámara y batería con el microordenador Raspberry Pi.
Titor/a Víctor Manuel Brea Sánchez ([email protected]
Cotitor/es Paula López Martínez ([email protected])
Área/s de coñecemento Electrónica
Correo-e [email protected], [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 traballo autónomo do alumno
11,25 horas traballo presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Inteligencia Artificial en el Borde: Detección de Objetos en Imágenes y Vídeo
Descrición (non máis de 250 palabras)
Los algoritmos de detección de objetos en imágenes o vídeo en la actualidad están dominados por la aproximación de aprendizaje profundo. Sin embargo, en general, los algoritmos de aprendizaje profundo necesitan plataformas de altas prestaciones como tarjetas gráficas (GPU) con una alta capacidad de memoria y un consumo de potencia por encima de los 100 W, tanto para entrenamiento, como para inferencia. Es más, los algoritmos con más profundidad rara vez alcanzan el requisito de tiempo real, entendido como 25 fotogramas por segundo. El objetivo de este TFG es aportar contribuciones en el ámbito de detección visual de objetos en imágenes y vídeo en el borde del paradigma de internet de las cosas (Internet of Things), tratando de adaptar algoritmos estado del arte de detección visual de objetos en imágenes y vídeo en microordenadores- también conocidos como Single Board Computers (SBC). Se pretende disponer de un sistema autónomo, dotado de cámara y batería con el microordenador Raspberry Pi.
Titor/a Víctor Manuel Brea Sánchez ([email protected]
Cotitor/es Paula López Martínez ([email protected])
Área/s de coñecemento Electrónica
Correo-e [email protected], [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 traballo autónomo do alumno
11,25 horas traballo presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.
Devolverase acuse de recibo)
Título Programación de un nodo IoT autónomo con comunicación inalámbrica
Descrición (non máis de 250 palabras)
En el contexto del Internet de las cosas (IoT) resulta de un gran interés el diseño de nodos sensores con muy bajo consumo de potencia. Estos nodos pueden ser empleados para medir diferentes magnitudes como temperatura o humedad para luego ser utilizadas en aplicaciones tan diversas como el control energético de edificios, en la agricultura inteligente o en dispositivos médicos bioimplantables. Este trabajo Fin de Grado consistirá en el desarrollo de un nodo sensor de muy bajo consumo de potencia con comunicación inalámbrica utilizando componentes comerciales. El esfuerzo del alumno se centrará sobre todo en la programación de chips como el DA14585, que implementa el protocolo Bluetooth Low Energy (BLE), para la comunicación con los diferentes sensores y el envío de los datos a diversas plataformas como smartphones o PCs.
Titor/a Diego Cabello Ferrer
Cotitor/es Daniel García Lesta
Área/s de coñecemento Electrónica
Correo-e [email protected] , [email protected]
Duración (horas)[1] 400
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título
Integración de sensores en un vehículo para la caracterización de la
calidad del pavimento urbano
Descrición (non máis de 250 palabras)
Desenvolvemento dunha app para a recolección e análise de
datos de sensores que permitan unha análise da calidade do
pavimento rodado dunha cidade, e en particular a detección
de baches. A app deberá de recoller datos dos acelerómetros
do propio smartphone, así como datos do vehículo que se
está a utilizar para a monitorización, a través do bus de
comunicación estándar OBD II. Éste é un porto serie que
teñen tódolos vehículos actuais, e que podería facilitar datos
de velocidade, aceleración, posición (GPS), luminosidade e
pluviometría.
Esta proposta enmárcase no desenvolvemento do proxecto de investigación MAGIST-ELA: Almacenamiento y procesado de datos geoespaciales masivos para el transporte urbano inteligente y sostenible
Titor/a José M. Cotos Yáñez
Cotitor/es Jose A. Taboada
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 413
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloGeneración de imágenes hiperespectrales sintéticas a partir de imágenes a color.
Descrición (non máis de 250 palabras)
En el campo de procesado de imagen, los sensores hiperespectrales capturan imágenes con cientos de bandas espectrales (a diferencia de las imágenes RBG que sólo tienen tres). Estos sensores se usan, entre otros, en medicina para análisis de fondo de ojo. A nivel de experimentación, el coste de estos sensores es elevado y el diseño de nuevas herramientas de análisis de imágenes hiperespectrales está limitado por el acceso a bases de datos, las cuales no son de acceso público.
El desarrollo de una aplicación para generar imágenes sintéticas resulta de interés en la investigación de técnicas como segmentación de venas y búsqueda de anomalías en el fondo de ojo, así como en el diseño de nuevos sensores hiperespectrales. Por ejemplo, se podrían probar distintas configuraciones antes de crear el sensor hiperespectral.
El objetivo de este proyecto es crear una aplicación que partiendo de imágenes a color del ojo pueda crear imágenes artificiales con cientos de bandas a partir de la información RGB. Para ello se hará uso de funciones disponibles en librerías de Python para procesado de imágenes y análisis dedatos, así como algoritmos de aprendizaje máquina y deep learning.
Titor/a Pablo Quesada Barriuso
Cotitor/es Francisco Argüello Pedreira
Área/s de coñecemento Arquitectura y Tecnología de Computadores
Correo-e [email protected], [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
En este proyecto necesitarás dedicar tiempo a formación en la temática de procesado de imágenes hiperespectrales y algoritmos de aprendizaje supervisado.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título DraftsGAN: Machine Learning para generar planos de edificios realistas
Descrición (non máis de 250 palabras)
Las redes GAN (Generative Adversarial Networks) son un tipo de red neuronal profunda que han demostrado una capacidad para generar imágenes realistas de elementos no conocidos previamente. Se han utilizado para generar rostros hiperrealistas de personas que no existen y hasta para trasladar estilos entre obras de arte.
El objetivo de este proyecto es implementar una red GAN que aprenda a generar planos de viviendas y edificios indistinguibles de planos reales.
Titor/a Juan Carlos Vidal Aguiar
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións Proyecto del observatorio HP-ETSE que será supervisado por Alejandro de la Calle Negro y Alejandro Viloria Lanero
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloAPT-TA: Análisis del tráfico de malware perteneciente a ataques APT (Advanced Persistent Threat).
Descrición (non máis de 250 palabras)
Una APT (Advanced Persistent Threat) es uno de los tipos deataques de malware más avanzados que se conocen. Son campañas de ataque realizadas por grupos de atacantes conun objetivo en concreto. Por ejemplo, una central nuclear. A menudo las APTs pasan por ser malware genérico, no asociado a un grupo de atacantes y, a veces, solo años más tarde del ataque se descubre su pertenencia a una campaña APT por alguna firma antimalware.
El objetivo del proyecto es, mediante técnicas de Machine Learning, analizar el tráfico de red generado por muestras demalware pertenecientes a APTs conocidas y encontrar patrones que pudieran ayudar a detectar ese tráfico cuando lo generen otras muestras de malware que, a priori, no pertenecen a ataques APT, pero que podrían realmente pertenecer a una campaña.
El alumno, usará para el análisis una plataforma ya creada, que utiliza Máquinas Virtuales, y que habrá que poner en marcha y optimizar. Asimismo, deberá entender y modificar una serie de scripts Python que utilizan la librería ScikitLearn.Con todo ello, el alumno ejecutará una serie de muestras de malware APT en la plataforma y analizará mediante técnicas de Machine Learning el tráfico de red generado por la plataforma.
Será necesario tener conocimientos de protocolos de red y conocimientos de ciberseguridad.
Tecnologías: Virtual Machines, Python, ScikitLearn, TCP/IP, Cibersecurity
Keywords: Cibersecurity, APT
Complejidad:7.5
Titor/a Manuel Fernández Delgado
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Ciencias da Computación e Intelixencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1]401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación)
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
ObservaciónsProyecto del observatorio HP-ETSE y que será supervisado por Luis Martin Liras (da empresa HP)
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloEvaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Color
Descrición (non máis de 250 palabras)
Desarrollo de una herramienta para cuantificar la diferencia, calculada en base a un descriptor de color, entre una imagen de referencia y una base de datos de imágenes.
La herramienta debe permitir: cargar un conjunto de imágenes, cargar una imagen de referencia, ver el conjunto de imágenes y la imagen de referencia, ver los descriptores de cada imagen, ordenar las imágenes en base a su diferencia respecto a la imagen de referencia.
Titor/a Antonio Mosquera González
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións Lenguaje de Programación: Python
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloEvaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Forma
Descrición (non máis de 250 palabras)
Desarrollo de una herramienta para cuantificar la diferencia, calculada en base a un descriptor de forma, entre una imagen de referencia y una base de datos de imágenes.
La herramienta debe permitir: cargar un conjunto de imágenes, cargar una imagen de referencia, ver el conjunto de imágenes y la imagen de referencia, ver los descriptores de cada imagen, ordenar las imágenes en base a su diferencia respecto a la imagen de referencia.
Titor/a Antonio Mosquera González
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións Lenguaje de Programación: Python
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloEvaluación de la Similaridad entre Imágenes mediante Descriptores de Textura
Descrición (non máis de 250 palabras)
Desarrollo de una herramienta para cuantificar la diferencia, calculada en base a un descriptor de textura, entre una imagen de referencia y una base de datos de imágenes.
La herramienta debe permitir: cargar un conjunto de imágenes, cargar una imagen de referencia, ver el conjunto de imágenes y la imagen de referencia, ver los descriptores de cada imagen, ordenar las imágenes en base a su diferencia respecto a la imagen de referencia.
Titor/a Antonio Mosquera González
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións Lenguaje de Programación: Python
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Base de datos para la generación de indicadores biogeográficos a partir de series espacio-temporales
Descrición (non máis de 250 palabras)
A la hora de poder integrar información biogeográfica con parámetros medioambientales procedentes de satélites y modelos, debemos preprocesar los recursos observacionales e implementar indicadores que describan y permitan entender el estado y evolución de la diversidad, distribución y abundancia de especies. Para ello diseñaremos e implementaremos una base de datos que permita generar y representar estos indicadores para las diferentes área de interés y períodos de estudio.
Titor/a Joaquin Ángel Triñanes Fernández
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sist Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Detección de algas flotantes en imágenes de satélite de alta resolución usando redes neuronales
Descrición (non máis de 250 palabras)
Desde el año 2011, grandes cantidades de Sargazo están arribando a las costas del Caribe y Golfo de Méjico, causando graves daños en la economía y ecosistemas de la zona, con importantes consecuencias sociales y de salud pública. Diversos sistemas de detección y monitorización por satélite han sido implementados. Este trabajo propone emplear redes neuronales para detectar Sargazo a partir de datos satelitales multiespectrales a 10-20m de resolución. El proceso permitirá delinear las zonas con presencia de Sargazo, eliminando o reduciendo los falsos positivos. Los resultados de este proyecto podrían ser transferidos para emplearlos con datos de otros satélites para propósitos similares.
Titor/a Joaquin Ángel Triñanes Fernández
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Linguaxes e Sist Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
TítuloHerramienta de procesamiento de imágenes hiperespectrales basado en FLTK
Descrición (non máis de 250 palabras)
Se propone el desarrollo de una herramienta de visualizacióny procesamiento de imágenes multiespectrales e hiperespectrales usando los toolkits FLTK (Fast Light ToolKit) y FLUID. El programa deberá proporcionar una interface gráfica para las operaciones de clasificación, segmentación, cálculo de perfiles y registrado. Actualmente se dispone de una aplicación que realiza esta operación en GTK, pero tantoel entorno de ejecución como su integración con OpenGL dista de ser satisfactoria. Por tanto el trabajo consistirá en el diseño de un entorno de ejecución para el conjunto de algoritmos enumerados previamente así como la interfaz gráfica para la interación con el usuario. Se usará c++ y OpenGL, así como los toolkits FLTK y FLUID.
Titor/a Francisco Argüello Pedreira
Cotitor/es Álvaro Ordóñez Iglesias
Área/s de coñecemento ATC
Correo-e [email protected] y [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 de trabajo autónomo y 11,25 de trabajo presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións Son aconsejables conocimientos de OpenGL
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Interacción basada en gestos mediante OpenPose en estudios virtuales de TV.
Descrición (non máis de 250 palabras)
Un estudio virtual de TV es un plató de televisión capaz de combinar, en tiempo real, imágenes reales capturadas por cámaras de vídeo, con imágenes sintéticas generadas por ordenador. Para que esto sea posible, se rodea al presentador/actor con un fondo monocromo, en general de color verde, que permite realizar un recorte utilizando la técnica del “chroma keying”. Paralelamente, se genera computacionalmente un entorno virtual utilizando información obtenida del plató mediante sensores. Finalmente, se inserta al presentador en el entorno virtual y se emite esta escena compuesta en tiempo real. Uno de los principales problemas de este tipo de platós es el bajo nivel de interacción entre los presentadores y el entorno virtual. En este trabajo se plantea el estudio de la posibilidad de la incorporación de la herramienta openPose para la estimación de los movimientos del usuario del plató y la detección de sus gestos, aumentado así la interactividad y posibilidades creativas de los platos virtuales de TV.
Titor/a Julián Flores González
Cotitor/es Roi Méndez Fernández
Área/s de coñecemento Lenguajes y sistemas informaticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25+11.25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Simulador Digital Basado en Unidades de Retardo FO4
Descrición (non máis de 250 palabras)
Las unidades de retardo FO4, son unidades independientes de la tecnología de implementación y son ampliamente utilizadas como unidades estándar en investigación. El trabajo tiene como objetivo la realización de un simulador en el que se le puedan especificar las puertas básicas digitales a un circuito, y que el simulador de como resultado el camino crítico del circuito en unidades FO4 y la complejidad del circuito en unidades puertas NAND-2 (ampliamente utilizadas). El simulador puede tener aspectos mejorables en cuanto a entrada/salida según las posibilidades de software disponible así como tiempo. El objetivo final es que el simulador sea de utilidad para la materia de Sistemas Digitales del Grado de Ingeniería Informática de la USC.
Titor/a Elisardo Antelo Suárez
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Arquitectura de Computadores
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 autónomo e 11,25 presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título
Simulador del Procesador ENNB (“Exacale Numerical Brain Box”).
Descrición (non máis de 250 palabras)
El procesador ENNB es un diseño del Tutor, y que pretende que pueda ser simulado para obtener una base que sustente la hipótesis de diseño. Básicamente se trata de un procesador que “mezcla” la comunicación con la computación. La idea básica es computar durante la comunicación. El procesador está descrito en el trabajo “ENBB Processor: Towards the ExaScale Numerical Brain Box”, E. Antelo, arXiv:1902.06655.
Titor/a Elisardo Antelo Suárez
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Arquitectura de Computadores
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 autónomo e 11,25 presencial
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.
Devolverase acuse de recibo)
Título MicroBuildManager: Aplicación para el envío de Jobs de
impresión.
Descrición (non máis de 250 palabras)
Hoy en día, el uso de impresoras 3D en la industria de la
fabricación es cada vez más común. Debido a este auge,
surgen nuevas problemáticas a la hora de optimizar los
tiempos de fabricación y de gestionar las flotas de
impresoras.
El proyecto consiste en la creación de una aplicación que
sirva como centro de operaciones de una flota de impresoras
3D para gestionar todo lo referente a la impresión y
optimización de los trabajos de impresión.
La aplicación se desarrollará tanto como una aplicación de
escritorio como en forma de servicio en la nube.
Titor/a José Varela Pet
Cotitor/es -
Área/s de coñecemento Lenguajes y Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 412,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Expediente académico
Observacións
Proyecto del observatorio HP-ETSE supervisado por Roberto
Panchón Cartón y Jorge Ferrero Linacero. Las tecnologías a
utilizar serán GO y React, entre otras. Palabras clave: Web
Development, FullStack Development
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título BC4AssetsManagement: BlockChain para la gestión de
los activos digitales
Descrición (non máis de 250 palabras)
Crear un sistema apoyado en una BlockChain pública (Ethereum) que permita a un usuario hacer un seguimiento de los activos digitales que adquiere y utiliza a lo largo de su vida. El sistema debe proporcionar la siguiente funcionalidad: - Permitir a los creadores de activos digitales (editoriales, discográficas, empresas de software, etc.) registrar un activo en la BlockChain para permitir su gestión. - Permitir a plataformas de venta online (p.e. Amazon, Google Play Store, etc.) registrar la adquisición de un determinado activo digital (previamente registrado por los creadores) en la BlockChain, cuando un usuario hace una compra - Permitir que los usuarios gestionen sus activos digitales (consulta, transferencia a otros usuarios, etc.) - El propio sistema debe gestionar la revocación de activos que hayan sido adquiridos temporalmente (p.e. una licencia temporal, un eBook prestado temporalmente en una biblioteca digital, etc.) Se tendrán que crear los Smart Contracts necesarios para la BlockChain Ethereum, así como un API de tipo REST (preferiblemente en .Net) e interfaces web (preferiblemente en Angular) para permitir a los distintos actores interactuar con el sistema.
Titor/a María Jesús Taboada Iglesias
Cotitor/es
Área/s de coñecemento Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,5
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
O desenvolvemento deste proxecto está ligado ó Observatorio Tecnolóxico HP 2020-2021. O proxecto estará tutorizado en HP por Jorge Aparicio y Dani López.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Un sistema para la evaluación de la influencia en modelos de clasificación vía técnicas de teoría de juegos
Descrición (non máis de 250 palabras)
La adquisición de conocimiento a partir de conjuntos de datos es la tarea por excelencia del aprendizaje automático [1]. Los datos incluyen a menudo "ruido", inconsistencias o son incompletos, por lo que se pueden utilizar varios métodos de pre-procesamiento antes de aplicar un algoritmo de aprendizaje automático adecuado. El conocimiento que extraemos de esta manera podría no ser conveniente para su uso inmediato, de forma que también podría ser necesario utilizar uno o más métodos de post-procesamiento de datos. El post-procesamiento de datos incluye la integración, el filtrado, la evaluación y la explicación del conocimiento adquirido. Para esto se diseñará una herramienta informática que permita hacer uso de la metodología propuesta en [2]. Para ello se apoyará en los clasificadores que proporciona Weka machine learning software (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/) y se hará uso de conjuntos de datos proporcionados por [3]. Será preciso, con ayuda de programación [4], y a partir de los conjuntos de datos y los modelos de clasificación, construir los juegos en forma coalicional de diferencia de predicciones. Posteriormente, se implementarán algoritmos para calcular el valor de Shapley, de manera exacta o aproximada, según aconseje el tamaño de los datos considerados, y salidas gráficas de los resultados.
[1] G. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer Texts in Statistics.
[2] E. Strumbelj and I. Kononenko (2010). An efficient explanation of individual classifications using game theory.
Journal of Machine Learning Research 11, 1-18.
[3] UCI Machine Learning Repository, Center for Machine Learning and Intelligent Systems, University of California, Irvine. Disponible en: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php (fecha de consulta: 13 de Marzo de 2020).
[4] Java™ Platform, Standard Edition 8. API Specification. Disponible en: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ (fecha de consulta: 13 de Marzo de 2020).
Titor/a Manuel Fernández Delgado
Cotitor/es Balbina Casas Méndez (Depto. Estatística e Optimización, Fac. Matemáticas)
Área/s de coñecemento Ciencias da Computación e Intelixencia Artificial
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación)
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAO
GRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria. Devolverase acuse de recibo)
Título Desarrollo de una aplicación informática para informar e implicar a la sociedad sobre los incendios forestales
Descrición (non máis de 250 palabras)
Los efectos del fuego sobre recursos naturales y la economía son muy graves, especialmente en Galicia. Para frenar los efectos negativos de los incendios es necesario, además de llevar a cabo políticas preventivas, concienciar a la sociedad sobre el problema para se demanden actuaciones directas sobre la mejora del estado de los ecosistemas. Pero para que esa actuación directa sea eficaz es necesario aprender.
Este TFG se plantea una actividad de aprendizaje-servicio en la que los alumnos universitarios contribuyen a formar a los alumnos de enseñanza secundaria acerca de los problemas medioambientales de los incendios forestales y de las estrategias o mecanismos para paliar sus efectos negativos y favorecer la regeneración natural. En este caso concreto el proyecto consistirá en el desarrollo de una herramienta de software libre con la que, se introducirá a los estudiantes en los tipos de incendios, sus causas y efectos, la regeneración natural y las medidas de prevención. Al final se incluirá un cuestionario para evaluar el nivel de conocimiento adquirido. Este material se pondrá a disposición de la Consellería de Educación y las editoriales para que lo incluyan en las programaciones de las materias y así el beneficio revierta en la comunidad educativa.
Titor/a María Jesús Taboada
Cotitor/es Otilia Reyes Ferreira
Aurora Puentes Graña
Área/s de coñecemento Área de Ecoloxía/Área externa
Correo-e [email protected]/ [email protected]
Duración (horas)[1]
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
Observacións
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25 horas de traballo presencial (titorías e avaliación). [2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.
PROPOSTA DE TRABALLO FIN DE GRAOGRAO EN ENXEÑARÍA INFORMÁTICA
(Envíese por correo electrónico a: [email protected] antes da data indicada na convocatoria.Devolverase acuse de recibo)
Título Plataforma para la gestión de cursos de formación
Descrición (non máis de 250 palabras)
Se desarrollará una plataforma para la consulta y gestión de los cursos de formación de una empresa utilizando metodologías ágiles. Los objetivos concretos de este proyecto son:
· Desarrollar una aplicación web con React que permita realizar la consulta, gestión e inscripción por parte de los usuarios de los cursos de formación publicados.
· Exponer un API utilizando Spring Boot y MongoDB que realice la gestión de la información proporcionada por una base de datos MongoDB y que a través de Rest sea accesible por la web.
· Crear un sistema de notificaciones que envíe a los usuariosinformación de su interés en función de los cursos de formación que se den de alta.
Titor/a Antonio Mosquera González
Cotitor/es Daniel Turuño Anido - Jefe de Proyectos en Altia
Área/s de coñecemento Lenguajes y Sistemas Informáticos
Correo-e [email protected]
Duración (horas)[1] 401.25
Requisitos e criterios de asignación (con base ao exp. académico e CV)[2]
ObservaciónsEl TFG estará asociado a la oficina de Altia en Milladoiro, conopción de realización presencial o en remoto.
[1] Un traballo normal suporá 401,25 horas de traballo autónomo do alumnado e 11,25horas de traballo presencial (titorías e avaliación).[2] Se non se especifica ningún, o criterio de asignación será o expediente académico.