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Curso 2022-2023, Profesores: ANGEL LUIS RUBIO MORAGA

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Biblioguía del Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial

Información relevante de la Biblioteca para el Grado de Ingeniería Informática

Esta investigación explora la forma en que plataformas como las redes sociales, junto con el diseño generativo y la inteligencia artificial vinculados al diseño computacional, han revolucionado la manera en que se produce, distribuye y consume la cultura visual en el ámbito arquitectónico. Esto abarca tanto la educación en arquitectura como su aplicación práctica, dando origen a nuevas maneras de expresión visual y la formación de nuevas identidades, tanto individuales como colectivas.

Este proyecto trata de crear un sistema para reservar aulas en el CIC de la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente, la reserva de aulas se hace manualmente, lo que causa muchos problemas como asignar las mismas aulas a varias personas, tener conflictos de horarios y usar mal los recursos disponibles. Esto hace que sea difícil planificar actividades y limita las oportunidades para proyectos que necesitan aulas específicas. La idea es desarrollar un sistema web donde los profesores y el personal administrativo puedan ver en tiempo real qué aulas están disponibles, reservarlas fácilmente y manejar cambios o cancelaciones sin complicaciones. Para esto, se usarán como tecnologías Laravel para el backend y Vue.js para el frontend, asegurando una interfaz fácil de usar y una gestión de datos segura y eficiente. Además, se implementarán medidas de seguridad para proteger la información de los usuarios y cumplir con las leyes de privacidad. Este sistema ayudará a usar mejor las aulas disponibles, reducir los conflictos en las reservas y promover una cultura de planificación más organizada. Con una plataforma centralizada, se podrán establecer reglas claras para el uso de las aulas, asegurando una distribución justa de los recursos. También se mejorará la experiencia educativa, permitiendo una mayor variedad de actividades y fomentando la innovación y el aprendizaje colaborativo en el CIC. En resumen, este proyecto no solo busca solucionar los problemas actuales de reserva de aulas en el CIC, sino también contribuir a mejorar la gestión de recursos educativos en la era digital. Con este sistema, se espera mejorar la eficiencia y la organización de las actividades educativas, promoviendo un entorno académico más dinámico y adaptado a las necesidades de la universidad. Abstract: This project aims to create a system for booking classrooms at the CIC of the Polytechnic University of Madrid. Currently, classroom reservations are done manually, which causes many problems su

Proteger los datos de las personas es una prioridad hoy en día. Dentro de los ciberataques que afectan la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos, uno de los más destacados es el SQL Injection. Para intentar mitigar este tipo de ataque, el programador debe hacer uso de buenas prácticas de desarrollo seguro y de medidas de seguridad. Por esta razón, es muy importante comprender en profundidad cómo se realizan dichos ataques y cómo pueden evitarse. La motivación principal del presente trabajo radica en la necesidad de estudiar en detalle este tipo de ciberataque y proporcionar herramientas educativas que faciliten el aprendizaje sobre el mismo. Para ello, se ha realizado un estudio exhaustivo de los ataques de SQL Injection, analizando sus diferentes tipos, técnicas empleadas y medidas de seguridad recomendadas para prevenirlos. Además, se ha desarrollado un entorno de pruebas seguro, diseñado específicamente para practicar y aprender a realizar estos ataques con fines educativos. Este entorno ha sido encapsulado en un contenedor Docker y publicado, permitiendo que otras personas puedan acceder y utilizarlo como una herramienta educativa. Para poner en práctica los conocimientos teóricos adquiridos, se llevaron a cabo cuatro iteraciones de ataques de SQL Injection de diferentes tipos en el entorno de pruebas. Cada iteración implementó diversas medidas de seguridad, lo que permitió evaluar la eficacia de cada una de ellas. Finalmente, se puede decir que este trabajo ha proporcionado un conocimiento teórico-práctico detallado sobre los ataques de SQL Injection y las medidas de seguridad correspondientes, una herramienta educativa accesible para la comunidad, y un análisis de la eficacia de las medidas de seguridad utilizadas. De esta forma la investigación contribuye a mejorar la formación en ciberseguridad y promover mejores prácticas en el desarrollo de software seguro. ABSTRACT Protecting people’s data is a priority today. Among the cyberattacks th

El uso de imágenes satelitales es crucial para aplicaciones diversas como la monitorización ambiental, la planificación urbana y la agricultura de precisión. Sin embargo, la gran cantidad de datos generados y su complejidad presentan desafíos significativos en su análisis y clasificación. Este trabajo se justifica por la necesidad de mejorar la eficiencia y precisión en la clasificación de estas imágenes, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático con el uso de los modelos Transformer y técnicas de Transfer Learning (Aprendizaje por transferencia, TL). El análisis de las imágenes satelitales es una tarea que requiere alta capacidad de procesamiento y grandes conjuntos de datos etiquetados, lo cual puede ser costoso y requerir una gran cantidad de trabajo. El trabajo se centra en ofrecer una solución eficiente para la clasificación de imágenes satelitales mediante el uso de modelos Transformers combinados con técnicas de TL. En el trabajo se propone el uso de modelos Transformers para la clasificación de imágenes, específicamente los modelos Vision Transformer (ViT), Swin Transformer y Data-efficient Image Transformer (DeiT), debido a su capacidad para manejar datos secuenciales y capturar dependencias de largo alcance. Además, la técnica de TL se utiliza para optimizar el entrenamiento de estos modelos, aprovechando modelos preentrenados para reducir el tiempo y los recursos necesarios. El desarrollo del trabajo fue dividido en diversas fases para organizar y facilitar su elaboración. En primer lugar, se estudió la arquitectura y capacidades de los modelos Transformer y las técnicas de TL durante la fase de investigación. Después, se procedió a la preparación de los datos, donde se utilizó el dataset EuroSat el cual está compuesto por 27,000 imágenes satelitales clasificadas en 10 categorías, las cuales fueron divididas en los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Para la fase de desarrollo, en ella se entrenaron los modelos ViT, Swin y DeiT

El Trabajo de Fin de Grado presentado se centra en analizar la relación entre el Juego de mesa SET y la geometría afín finita Z ⋉ p . Para ello, primero se verán una serie de conceptos del juego, para darles una definición formal que podamos usar más adelante para analizarlos, y otras formas para jugar al juego de SET. Una vez hecho esto, estableceremos la relación entre la geometría afín finita, recordando primero algunos conceptos matemáticos como los grupos o los cuerpos, y el juego de SET. De esto, concluiremos que SET se puede abstraer a la geometría afín finita Z ⋭ ⊯ , convirtiendo las cartas del juego en puntos del espacio y los SETs en rectas del espacio. También exploraremos algunos conceptos y definiciones de la geometría afín finita AG(n, p), y los relacionaremos con SET para ver que conclusiones podemos extraer de ellas, como el número total de SETs en el juego o que situaciones se pueden encontrar en el tablero al final de una partida. Otra parte importante del trabajo, era el desarrollo de una aplicación que permitiera jugar en solitario a SET, y a otros modos de juego como EndGame, donde se extrae una carta antes de empezar la partida, o Intersets, donde la estructura de cartas que se busca es el Interset. La aplicación se ha desarrollado en Python y explicaremos en el trabajo la estructura del código, la lógica detrás del código que simula la baraja y los modos de juego que se han implemenado. Continuaremos con una breve explicación de la librería gráfica tkinter que se ha usado en el proyecto, los widgets que se han desarrollado para la aplicación y la estructura de las pantallas principales del sistema. Concluiremos, viendo el impacto personal que el proyecto ha tenido en el autor y el posible impacto social que el proyecto podría tener, viendo la posible alineación del proyecto con el Objetivo de Desarrollo Sostenible, en específico el objetivo de Educación de Calidad. Finalmente, veremos las conclusiones personales del autor, un resumen de los re

El objetivo de este trabajo es identificar y categorizar temas y comunidades de interés dentro de la manosfera, particularmente en la comunidad de los Gurús de la Seducción. La manosfera es una comunidad online formada por usuarios que comparten una postura crítica hacia el feminismo y las mujeres. Dentro de esta comunidad, los Gurús de la Seducción son un grupo relativamente poco estudiado que promueve técnicas de manipulación emocional y psicológica para seducir a mujeres. Para analizar los temas de los que habla este colectivo en la red social Twitter, se aplican técnicas de clustering, específicamente utilizando BERTopic, sobre un dataset de más de un millón de tweets de usuarios de este grupo. A través del proceso de clustering, se identifican 1,058 tópicos, los cuales se agrupan en temáticas más amplias para su análisis detallado. Las principales temáticas identificadas incluyen cuestiones sociales y políticas, relaciones personales, finanzas y criptomonedas, deportes, religión, cultura y entretenimiento, COVID-19 y vacunas, sexo, gimnasio y bienestar. Estos tópicos reflejan las preocupaciones, intereses y dinámicas sociales predominantes en la manosfera. Además, con el objetivo de detectar comunidades en función de las temáticas tratadas, se realiza un clustering de usuarios con HDBScan, obteniendo 7 clusters. Las comunidades se analizan en función de los tópicos predominantes, revelando que los grupos estaban centrados en política del sur de Asia, fútbol, temas políticos y sociales globales, política de Kenia, finanzas y economía digital, reflexiones sobre la vida y desarrollo personal, y política de Nigeria. Abstract: The aim of this study is to identify and categorize topics and communities of interest within the manosphere, particularly focusing on the Seduction Gurus community. The manosphere is an online community composed of users who share a critical stance towards feminism and women. Within this community, the Seduction Gurus are a relatively underst

Este Trabajo Fin de Grado aborda la modelización y el posterior estudio de fenómenos epidemiológicos, donde se tienen en cuenta diferentes estrategias de vacunación sobre los individuos que conforman la población a estudiar. Una vez que se obtiene el modelo matemático en cada caso, dado por un sistema de ecuaciones diferenciales tipo SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado), se estudia la existencia y unicidad de solución global no negativa del mismo. Asumiremos en este trabajo que la población donde se desarrolla la epidemia permanece constante, lo que nos permite obtener un sistema diferencial reducido SI (Susceptible-Infectado) que contiene toda la información relevante sobre el fenómeno que deseamos estudiar. De hecho, el siguiente paso que se lleva a cabo es obtener los puntos de equilibrio de dicho sistema reducido, para luego hacer un estudio de la estabilidad de los mismos, tanto a nivel local como global. De esta forma, podemos encontrar condiciones bajo las cuales la epidemia se erradica o bien se vuelve endémica. Además, es posible observar cómo influyen las tasas de vacunación en la evolución de la epidemia y qué puede hacerse para controlarla y evitar que se vuelva endémica. Por otra parte, el estudio teórico realizado se complementa con simulaciones numéricas, incluyendo tanto escenarios ficticios como situaciones basadas en datos reales obtenidos del inicio de la COVID-19 en España en 2020. Esto permite ilustrar los resultados obtenidos anteriormente a lo largo del trabajo y observar, en particular, la eficacia de distintas estrategias de vacunación de manera gráfica, útil para la planificación de respuestas sanitarias en caso de epidemia. Finalmente, se incluye una comparación entre los diferentes modelos matemáticos estudiados, así como una serie de conclusiones que se consideran importantes tras la realización del trabajo. ABSTRACT This Final Degree Project addresses the modelling and subsequent study of epidemiological phenomena, taking into account

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el modelado y simulación de las líneas 5 y 6 del Metro de Madrid. Inicialmente, se desarrolla un modelo empírico del sistema, que proporciona una representación completa de la infraestructura del Metro. Luego, se implementan varios prototipos de simulación utilizando RStudio, con una progresión en la complejidad de los modelos. Estos prototipos generan registros de datos de simulación, que, posteriormente, son analizados para comprender el rendimiento y la eficiencia del sistema bajo diferentes condiciones operativas. El análisis de datos obtenido de las simulaciones ofrece información valiosa para la toma de decisiones y la optimización de los recursos en el contexto del transporte público urbano. ABSTRACT This Final Degree Project focuses on the modelling and simulation of lines 5 and 6 of the Madrid Metro. Initially, an empirical model of the system is developed, which provides a complete representation of the Metro infrastructure. Then, several simulation prototypes are implemented using RStudio, with a progression in the complexity of the models. These prototypes generate simulation data records, which are subsequently analysed to understand the performance and efficiency of the system under different operating conditions. The data analysis obtained from the simulations provides valuable information for decision making and resource optimisation in the context of urban public transport.

El presente Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar un modelo capaz de predecir el precio del MWh (precio SPOT del mercado energético) para cada hora del día siguiente, optimizando así la oferta en el mercado. Dada la volatilidad del mercado energético y la influencia de numerosos factores externos, la precisión en la predicción del precio SPOT es crucial para que las empresas puedan tomar decisiones informadas sobre a cuánto ofertar y maximizar ganancias sin el riesgo de no entrar en el mercado. Para abordar este desafío, se estudiaron y compararon diversos modelos, incluyendo tanto modelos clásicos como de Deep Learning. Entre los modelos evaluados se destacan los modelos de estado del arte, como los Temporal Fusion Transformers (TFT), que permitieron obtener predicciones con un error medio absoluto (MAE) de 1,26C. La metodología aplicada abarca desde la obtención y preprocesamiento de datos hasta el modelado, la comparación de modelos y el análisis de resultados, proporcionando así una ventaja estratégica para operar en el mercado diario de electricidad. La implementación de este modelo no solo busca mejorar la precisión en las predicciones, sino también optimizar la gestión de la oferta energética, ayudando a las empresas a ofertar de manera más competitiva y eficiente. Además, se destaca la importancia de tecnologías avanzadas y la interpretabilidad del modelo, permitiendo a las empresas (generadoras, comercializadoras...) entender cómo y por qué se generan las predicciones, lo cual es esencial para la toma de decisiones estratégicas en un mercado eléctrico dinámico. ABSTRACT The objective of this Final Degree Project is to develop a model capable of predicting the price of MWh (SPOT price of the energy market) for each hour of the following day, thus optimizing market offers. Given the volatility of the energy market and the influence of numerous external factors, accuracy in predicting the SPOT price is crucial for companies to make informed d

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) trata sobre la predicción de demanda de electricidad, desarrollando diversos tipos de modelos, de corto y medio plazo. También se abordará la predicción de la demanda de otras fuentes de energía, ya que muchos factores son comunes, y el desarrollo de los modelos presenta muchas similitudes. Antes de iniciar la implementación de los modelos, se llevó a cabo una investigación sobre el estado del arte, examinando cuáles son los modelos más utilizados, los más recientes, y cuáles son los resultados y el rendimiento de estos. También nos ocupamos de obtener los datos necesarios para el desarrollo de los modelos, asegurándonos de que sean datos de alta calidad. Una vez estudiada la situación general y obtenidos los datos, se pasó a la implementación de modelos concretos. Se tratan en primer lugar los modelos de regresión múltiple. Se comienza revisando la literatura actual y los aspectos teóricos, para luego desarrollar distintos modelos y analizar los resultados. Posteriormente, se realiza un análisis de las variables que proporcionan una mayor capacidad predictiva, además de un análisis de correlación. Posteriormente, se trabaja con modelos basados en series temporales. Para ello, se estudia primero su funcionamiento, luego se observan aquellos ya existentes y los distintos modelos de referencia para utilizarlos como base a mejorar. Finalmente, se desarrollan varios modelos, comparando los resultados y los errores. Finalmente, se utiliza la inteligencia artificial para desarrollar modelos de redes neuronales de predicción de demanda de electricidad. Se examinan las distintas técnicas existentes y los diferentes tipos de modelos que se pueden utilizar, para luego desarrollar varios modelos de redes neuronales. Posteriormente, se realiza un análisis de resultados, variables y correlación. Una vez desarrollados todos los modelos, se comparan las distintas técnicas utilizadas y se concluye evaluando qué modelos ofrecen mejores resultados y

En el contexto actual, las competiciones de inteligencia artificial son fundamentales para impulsar el desarrollo y la evaluación de modelos. Este trabajo se enfoca en estudiar las distintas plataformas para la creación de competiciones, centrándose en una competición de clasificación de imágenes de satélite. Para desarrollar la competición, se ha hecho uso de dos herramientas distintas: EvalAI y Codabench. Ambas plataformas son reconocidas por su capacidad para organizar competiciones de aprendizaje automático. Una vez desarrollada la competición en ambas plataformas, se llevó a cabo una comparación entre ellas tanto a nivel del administrador como de los participantes. Además, se llevó a cabo una simulación que implicó la incorporación de resultados obtenidos por diversos participantes una vez creada la competición para analizar el rendimiento de las plataformas en un entorno de competición realista. ABSTRACT In the current context, artificial intelligence competitions are essential for driving the development and evaluation of models. This work focuses on studying various platforms for creating competitions, with a focus on an image classification competition using satellite images. To develop the competition, two different tools were used: EvalAI and Codabench. Both platforms are recognized for their ability to organize machine learning competitions. Once the competition was developed on both platforms, a comparison was made between them at both the administrator and participant levels. Additionally, a simulation was conducted that involved incorporating results obtained by various participants after the competition was created to analyze the performance of the platforms in a realistic competition environment.

En la era de las tecnologías avanzadas, los ataques DDoS han ganado en accesibilidad y prevalencia. La capacidad de identificar estos ataques se ha vuelto vital, ya que, aunque muchos no logran causar daños graves o robar información, los que lo hacen pueden generar daños significativos en la infraestructura y poner en peligro la seguridad de las personas, especialmente si afectan a equipos críticos. El aumento exponencial de dispositivos IoT en nuestra sociedad actual ha incrementado considerablemente el número de posibles víctimas de estos ataques. La conectividad extendida de estos dispositivos los hace vulnerables y, a su vez, incrementa el riesgo de que los sistemas sean deshabilitados o dañados. A pesar de los avances en ciberseguridad, aún no estamos completamente equipados para detectar todos los ataques DDoS. Este trabajo se enfocará en analizar estos ataques y propondrá una solución para su detección mediante el uso de herramientas de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la seguridad y la resiliencia de los sistemas conectados. Abstract: With the increasing access to advanced technologies, it has become progressively easier to perpetrate a DDoS attack. Therefore, the task of detecting when an attack of this nature is being carried out against a system has become increasingly crucial. Although this type of attack can be underestimated at first, as many do not succeed in damaging a machine or they do not aim to steal data or information, these attacks, if carried out under the right circumstances, can cause damage to the infrastructure. This can even put people at risk if certain critical equipment is damaged. This is a serious problem considering the context of our current society, where the use of IoT devices has significantly increased. Consequently, there are many devices connected to the network and thus many potential victims of these attacks. Unfortunately, we are still not ready to detect these attacks on all occasions, and therefore, a

Este proyecto se enfoca en la creación de una aplicación web diseñada específicamente para el control de accesos de personas en entornos de alta seguridad, tales como edificios gubernamentales o instalaciones militares, donde la vigilancia y la gestión eficiente son de suma importancia. Esta aplicación, concebida como una solución completa y versátil, tiene como objetivo principal registrar de manera precisa la entrada y salida de personas autorizadas, garantizando un sistema seguro y eficiente. Para lograr este propósito, se ha empleado una arquitectura basada en llamadas API REST, que permite una comunicación fluida entre el frontend y el backend, maximizando así la capacidad de respuesta y escalabilidad del sistema. En cuanto a la tecnología utilizada, se ha optado por herramientas modernas y robustas. En el frontend, se ha empleado React, un framework de JavaScript ampliamente reconocido por su capacidad para construir interfaces de usuario dinámicas y altamente interactivas. Por otro lado, en el backend se ha hecho uso de Spring Boot junto con Java, una combinación que proporciona un entorno de desarrollo sólido y altamente eficiente para la creación de aplicaciones web de alto rendimiento. Además, la aplicación cuenta con una base de datos MySQL para el almacenamiento seguro y eficiente de todos los datos relacionados con los accesos y las autorizaciones. Esta base de datos será fundamental para garantizar la integridad y la disponibilidad de la información, así como para permitir su fácil consulta y manipulación a través de la interfaz de usuario. El sistema cuenta con un robusto sistema de autenticación y registro de usuarios que garantiza la seguridad y la privacidad de la información. Los usuarios autenticados tienen acceso a una variedad de funcionalidades dentro de la aplicación para administrar eficazmente los accesos y las autorizaciones. La aplicación está organizada en tres módulos principales, cada uno diseñado para cubrir una faceta específica de l

El fraude fiscal, que implica cualquier acción que perjudique a la Hacienda Pública al eludir o evadir las obligaciones tributarias, supone un gran problema para las arcas públicas, y se ha convertido en una de las mayores preocupaciones en la actualidad. En España se calcula que se defraudan unos 90.000 millones de euros al año. El fraude fiscal con tarjetas de crédito es uno de los que más se producen; debido al reciente aumento del número de tarjetas de crédito en nuestra sociedad, el fraude a Hacienda es más accesible que nunca. Es por eso por lo que se están dedicando muchos esfuerzos a luchar contra este problema, a través de la propuesta de nuevos enfoques y modelos capaces de hacer frente a lo que supone una importante pérdida de recursos para el Estado que podrían ser destinados a diferentes causas. El objetivo principal del presente estudio es abordar esta problemática mediante el uso de algoritmos de Aprendizaje Automático, para así detectar y prevenir estas prácticas fraudulentas. Se han empleado tanto algoritmos supervisados como no supervisados buscando obtener los mejores resultados en cada uno de ellos. Estos algoritmos tienen como entrada dos bases de datos que contienen registros sintéticos de transacciones bancarias. Los diferentes modelos han dado unos resultados muy prometedores en ambos conjuntos de datos, demostrando una gran capacidad en la detección de fraude fiscal con tarjetas de crédito. ABSTRACT Tax fraud, which involves any action that harms the Spanish Public Treasury by evading or avoiding tax obligations, is a major problem for the public coffers, and has become one of today's major concerns. In Spain, it is estimated that around €90,000 million are defrauded every year. Tax fraud with credit cards is one of the most common; due to the recent increase in the number of credit cards in our society, tax fraud is more accessible than ever. That is why many efforts are being devoted to fight against this problem, through the proposal of n

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el avance de funcionalidades de una aplicación para dispositivos Android, diseñada para detectar de manera temprana la enfermedad de Parkinson, un trastorno neurodegenerativo que impacta a una considerable parte de la población de edad avanzada. A menudo, esta enfermedad se manifiesta a través de síntomas motores como la rigidez, los temblores y la lentitud de movimientos, así como síntomas no motores que pueden afectar profundamente el bienestar de los afectados. Las tecnologías emergentes, como los sistemas de ayuda al diagnóstico (CAD), han empezado a jugar un papel fundamental en la identificación y el seguimiento de esta enfermedad. Estos sistemas facilitan la evaluación temprana mediante la extracción y análisis de datos obtenidos a través de tareas sencillas efectuadas por los pacientes. La aplicación desarrollada en este trabajo extiende su funcionalidad más allá de los registros básicos y análisis vocales, incorporando la técnica de tapping. Esta técnica permite medir de forma no invasiva la bradicinesia y la coordinación motora a través de simples interacciones con la pantalla del dispositivo. El valor de este trabajo reside en su capacidad para integrar y mejorar las herramientas de diagnóstico de la enfermedad, proporcionando así una base sólida para futuras investigaciones y el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas. Al optimizar estas herramientas, el proyecto no solo busca beneficiar a los pacientes mediante una detección más temprana y un seguimiento continuo de su condición, sino que también aspira a ofrecer a los profesionales médicos un recurso valioso para la evaluación de la enfermedad de Parkinson, marcando un avance hacia la integración de tecnologías digitales en el tratamiento de trastornos neurodegenerativos. Este enfoque sistematizado y la implementación de nuevas funcionalidades refuerzan el potencial de las aplicaciones móviles para revolucionar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades

Este trabajo presenta el desarrollo de una herramienta para generar una red neuronal totalmente conectada a partir de un conjunto de datos proporcionado por el usuario. A partir de dicho conjunto de datos, se extraen las neuronas necesarias para construir las capas de entrada y salida. Además, se ofrece la opción de especificar el número de capas ocultas y cantidad de neuronas en cada una de ellas. La estructura del grafo resultante se visualiza por pantalla, permitiendo al usuario validar su configuración antes de proceder a la generación del modelo neuronal. Este modelo puede ser entrenado y descargado según las necesidades del usuario. Tras tres experimentos los resultados obtenidos demuestran la eficacia de la herramienta para construir y visualizar redes neuronales de manera intuitiva y flexible, facilitando el proceso de diseño y ajuste de modelos para personas que se están iniciando en el campo de la inteligencia artificial. Abstract: This project presents the development of a tool in order to generate a neuronal network fully connected from a set of data provided by the user. From this dataset, necessary neurons are taken to build the input, and output layer. Moreover, it is offered the option to specify the number of hidden layers and the amount of neurons in each of them. The structure of the remaining graph is visualized through the screen, allowing the user validate its configuration before proceeding to the generation of the neuronal model. The model can be trained and downloaded according to the need of the user. After three experiments, the results that have been obtained show the efficiency of the tool to build and visualized neuronal networks in an intuitive and flexible way, facilitating the process of the design and adjustments of models for people who are just starting out in the field of artificial intelligence.

En el contexto actual, donde la sostenibilidad y las prácticas éticas empresariales ganan cada vez más relevancia, este trabajo presenta un análisis del impacto de estas prácticas en el rendimiento de las empresas. A través del desarrollo de un cuadro de mando integral utilizando herramientas avanzadas como Power BI y AWS (Amazon Web Services), se ofrece a los inversores una herramienta visual y analítica para evaluar si las estrategias éticas afectan los resultados financieros de las empresas cotizadas. El proyecto se ha desarrollado en varias fases, comenzando con la creación de una aplicación en AWS para automatizar la recolección y almacenamiento de datos financieros obtenidos de Yahoo Finance. Se han seleccionado empresas españolas basadas en su cumplimiento de todos los índices ESG (FTSE4Good IBEX®, IBEX Gender Equality® y la familia IBEX ESG®), comparando empresas con altos estándares éticos contra otras que solo tienen presencia en uno de estos índices y que además pertenecen al índice del IBEX 35. Esta selección permite analizar si las prácticas éticas y responsables impactan positivamente en el rendimiento y la estabilidad en el mercado. La metodología aplicada para llevar a cabo el Proyecto incluye el diseño y ejecución de funciones AWS Lambda para la extracción diaria de precios, el almacenamiento de datos a través de Amazon DynamoDB y S3, y la integración final con Power BI para la visualización de datos. El cuadro de mando creado permite visualizar indicadores clave como precios diarios, volatilidad y rendimiento por acción para la realización de comparaciones. Este TFG introduce una herramienta analítica innovadora para inversores interesados en el impacto social y económico de sus inversiones. La integración de análisis ético en las decisiones de inversión podría, por lo tanto, alentar a más empresas a adoptar prácticas responsables, contribuyendo así a un futuro empresarial más sostenible y ético. ABSTRACT In the current context, where sustainabilit

En la era de la información, el acceso rápido y preciso a la información sobre medicamentos es crucial para el correcto uso y manejo de estos. Sin embargo, a día de hoy, el método más común para obtener esta información sigue siendo el prospecto en formato físico. Estos prospectos, aunque completos, presentan ciertas desventajas: contienen una gran cantidad de información condensada en letra pequeña y en un papel de gran tamaño, y están doblados de una manera específica para caber en su envase, lo que hace que una vez abiertos, volver a plegarlos se convierta en un rompecabezas. Para abordar estos inconvenientes, se propone MedLens, una herramienta digital que facilita el acceso a la información sobre medicamentos, y además de una manera familiar para todos: a través de un chat. MedLens permite la búsqueda de medicamentos mediante una imagen (utilizando técnicas de reconocimiento óptico de caracteres) o escribiendo el nombre del medicamento. La información se presenta separada por secciones para facilitar la búsqueda de datos específicos, aunque también ofrece la opción de recibir el prospecto completo en formato PDF. Además, cuenta con funcionalidades adicionales como la configuración de recordatorios para la toma de medicamentos y la posibilidad de almacenar una lista personal de medicamentos para llevar un control de lo que se tiene en casa. La implementación de esta herramienta tiene una particularidad, pues se ha llevado a cabo utilizando una arquitectura basada en sistemas multiagente. Este enfoque ha sido elegido por su modularidad y escalabilidad, permitiendo dividir las responsabilidades del chatbot en diferentes agentes especializados. Por ejemplo, un agente puede encargarse de la interacción con el usuario, otro de la consulta de bases de datos de medicamentos y otro de la gestión de recordatorios. En cuanto a la información proporcionada sobre los medicamentos, MedLens extrae los datos de fuentes oficiales, en concreto, del Ministerio de Sanidad a través

Este documento presenta la especificación, planificación e implementación del proyecto de Trabajo de Fin de Grado (TFG) realizado por Jaime Rosendo García en el contexto de las aplicaciones móviles de transporte, con un enfoque específico en Renfe. El objetivo principal del proyecto es analizar la usabilidad y accesibilidad de estas aplicaciones, proponiendo estrategias de rediseño técnico para mejorar la experiencia del usuario. A través de una serie de objetivos específicos, se lleva a cabo una evaluación exhaustiva de la aplicación móvil de Renfe, incluyendo pruebas de usuario y análisis heurístico para identificar áreas de mejora en la navegación, búsqueda de información, proceso de reserva y otras funcionalidades clave. Además, se analiza la accesibilidad de la aplicación para personas con discapacidades, evaluando su cumplimiento con las pautas de accesibilidad. El proyecto también incluye la propuesta y la implementación de un plan de rediseño técnico, que abarca recomendaciones para mejorar la usabilidad y accesibilidad, como la optimización de la interfaz de usuario y la implementación de tecnologías de asistencia. Finalmente, se evalúa el impacto del rediseño en la experiencia del usuario y se presentan conclusiones y recomendaciones basadas en los resultados obtenidos. Este resumen sirve como una introducción concisa y completa al TFG, ofreciendo una visión general de los objetivos, métodos y resultados del proyecto. ABSTRACT This document presents the specification, planning, and implementation of the Bachelor's Thesis Project (BTP) conducted by Jaime Rosendo García in the context of mobile transportation applications, with a specific focus on Renfe. The main objective of the project is to analyse the usability and accessibility of these applications, proposing technical redesign strategies to enhance user experience. Through a series of specific objectives, a comprehensive evaluation of the Renfe mobile application is carried out, including user testing

Este trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un sistema de transporte multimodal que integre las ventajas de cada medio de transporte, permitiendo cambiar de un medio a otro de forma rápida, fácil, y con un control eficiente de horarios. Esto posibilitará al usuario evaluar el sistema de transporte de forma global analizando las interacciones y sinergias entre diferentes modos. Para ello, se desarrollará un modelo computacional y matemático que simule la movilidad urbana multimodal. En este modelo de simulación multimodal de movilidad urbana, se desarrollarán distintos prototipos de sistema bajo ciertas condiciones iniciales en intervalos de tiempo. En ellos se irán elaborando propuestas de mejora, incluyendo cambios en la funcionalidad y la complejidad, y se estudiará el comportamiento del sistema, las características de los resultados y la efectividad. Se concluirá con una elaboración de las conclusiones en base al análisis e interpretación de los resultados obtenidos. ABSTRACT The main objective of this work is to develop a multimodal transportation system that integrates the advantages of each means of transportation, allowing you to change from one means to another quickly, easily, and with efficient schedule control. This will enable the user to evaluate the transportation system globally by analyzing the interactions and synergies between different modes. To do this, a computational and mathematical model will be developed that simulates multimodal urban mobility. In this multimodal urban mobility simulation model, different system prototypes will be developed under certain initial conditions at time intervals. In them, improvement proposals will be developed, including changes in functionality and complexity, and the behavior of the system, the characteristics of the results and effectiveness will be studied. It will conclude with an elaboration of the conclusions based on the analysis and interpretation of the results obtained.

Este Trabajo de Fin de Grado constituye una investigación exhaustiva sobre la tecnología blockchain, incidiendo en sus fundamentos básicos, su aplicación transversal en campos como la inteligencia artificial, el análisis de plataformas blockchain y las distintas tipologías de tokens. Se seleccionan proyectos emblemáticos para desgranar la tecnología que se halla detrás de ellos, con el objetivo de mostrar cómo el blockchain sirve de pilar para desarrollos innovadores en estos ámbitos, al tiempo que se identifican y discuten sus ventajas y limitaciones. De forma paralela, el proyecto incluye el diseño y la implementación de una criptomoneda operativa en la red de Ethereum (TestNet), destacando su funcionalidad principal para el intercambio a través de contratos inteligentes. También está el desarrollo de un Smart Contract y de un NFT. Esta faceta práctica del trabajo no solo hace notar la aplicación de los conceptos teóricos estudiados, sino que también permite examinar de cerca las potencialidades y desafíos que conlleva el uso de esta tecnología disruptiva. En el ámbito de la inteligencia artificial, el estudio detalla cómo la inmutabilidad y la transparencia del blockchain pueden contribuir a modelos de IA más seguros y confiables, fomentando un ecosistema de datos compartidos que lleve a innovaciones significativas. En lo que respecta a los videojuegos, se analiza el papel del blockchain en la creación de economías de juego descentralizadas, donde los activos digitales pueden ser verificados, intercambiados y poseídos de manera segura por los usuarios, redefiniendo así las normas de propiedad y participación en el entorno digital. Además se realiza un análisis sobre las diferentes arquitecturas (layers) y consensos que buscan resolver problemas de escalabilidad, velocidad de transacción y consumo energético, aspectos críticos para las aplicaciones blockchain masivas y sostenibles. La investigación subraya la importancia de una selección tecnológica adecuada, alin

En este Trabajo Fin de Grado (TFG) se aborda el tema de los keyloggers y su aplicación en amenazas cibernéticas. Los keyloggers son herramientas que registran cada pulsación en un teclado, usados tanto con fines legítimos como maliciosos. Este TFG combina estudio teórico y desarrollo práctico, enfocado en sistemas operativos como Windows, Linux y macOS. El trabajo comienza con una revisión de la literatura sobre keyloggers, abarcando su definición, tipos, funcionamiento y riesgos. Posteriormente, se desarrollan keyloggers utilizando Python, Batch, HTML y CSS, y se emplean herramientas como PyInstaller, XAMPP y SEToolkit. El keylogger diseñado captura las pulsaciones de teclado, almacena y envía los datos a un servidor mediante correo electrónico, demostrando técnicas para eludir la detección por antivirus. Además, se simulan ataques de Phishing para instalar keyloggers, mostrando la efectividad de estas técnicas de ingeniería social. Se desarrollan páginas web de Phishing y se envían correos masivos para inducir a las víctimas a descargar el keylogger. En términos de mitigación, se proponen medidas técnicas, educativas y legales. Las técnicas incluyen el uso de herramientas antimalware, autenticación multifactor y cifrado de datos. Las medidas educativas enfatizan la capacitación en seguridad y simulaciones de Phishing. En el ámbito legal, se destacan políticas de seguridad y la colaboración internacional para compartir información sobre amenazas. Los resultados destacan la viabilidad técnica de los keyloggers y la efectividad del Phishing. Se subraya la importancia de combinar tecnología, políticas y educación para una defensa efectiva. El TFG concluye con recomendaciones para futuras investigaciones en tecnologías de detección, mejora de programas educativos y análisis de políticas de seguridad. ABSTRACT This Final Degree Project (TFG) addresses keyloggers and their application in cyber threats. Keyloggers are tools that record every keystroke, used for both legit

El procesamiento de señales digitales es una disciplina que permite manipular una señal para que pueda ser analizada, modificada o mejorada. Esta disciplina se utiliza actualmente en diversos campos, con diferentes tipos de aplicaciones, como las telecomunicaciones, el procesamiento de imágenes, la medicina, entre otros. Las señales digitales son una representación de una señal analógica convertida a formato digital. Un ejemplo común de señales digitales son los archivos de audio. Mediante el procesamiento de estas señales digitales, se pueden extraer los componentes de frecuencia presentes en el audio. A través del análisis de estos componentes de frecuencia, se puede obtener información valiosa sobre el contenido del audio, como las frecuencias dominantes, patrones, presencia de ruido, entre otros. Una de las formas de analizar las frecuencias presentes en una señal es mediante la visualización de sus componentes de frecuencia a lo largo del tiempo. En este contexto, se propone el desarrollo de una aplicación en lenguaje C, ejecutada en un entorno GNU/Linux, que sea capaz de procesar señales de audio y permita visualizar sus frecuencias a través de una interfaz de usuario. El objetivo es crear una herramienta que permita a los usuarios analizar las frecuencias de los archivos de audio mediante la implementación de algoritmos de análisis de frecuencias, y que sea configurable a través de la línea de comandos. ABSTRACT Digital signal processing is a discipline that allows a signal to be manipulated so that it can be analysed, modified, or enhanced. This discipline is currently used in various fields, with different types of applications, such as telecommunications, image processing, medicine, among others. Digital signals are a representation of an analogue signal converted to digital format. A common example of digital signals is audio files. By processing these digital signals, the frequency components present in the audio can be extracted. Through the analysis of

El Parkinson es la segunda enfermedad neurodegenerativa más frecuente en el mundo. Sin embargo, se mantiene un amplio desconocimiento sobre su origen y sus causas. Por ello, en el ámbito médico su diagnóstico resulta una difícil tarea. Este trabajo tiene como objetivo ayudar en la detección de la enfermedad del Parkinson a través de una aplicación móvil. Este dispositivo permite recoger datos de forma automática para facilitar el seguimiento de la enfermedad, marcada por la acentuación de los síntomas a lo largo del tiempo. Estos síntomas se centran en la dificultad en la movilidad y sincronía del cuerpo. En este ámbito, se recoge en este documento el desarrollo para la ayuda en la detección de la enfermedad a través del análisis de la marcha. Este proceso ha requerido un estudio de las aplicaciones de recogida de datos de esta enfermedad y un análisis de la viabilidad de la incorporación de esta nueva funcionalidad. Por otro lado, el desarrollo realizado se ha integrado en un proyecto ya existente de Android Studio. Realizando la marcha de personas sanas y simulando la de enfermas de Parkinson, se ha validado la consistencia de este desarrollo y la utilidad que supone para reflejar el progreso de la enfermedad para su detección temprana. ABSTRACT Parkinson’s disease is the second most frequent neurodegenerative disease in the world. However, there is a wide lack of knowledge about its origin and causes. Therefore, in the medical field, its diagnosis is a difficult task. This work aims to help in the detection of Parkinson’s disease through a mobile application. This device allows data to be collected automatically to facilitate the monitoring of the disease, marked by the accentuation of symptoms over time. These symptoms are centered on the difficulty in mobility and synchrony of the body. In this area, this document includes the development of an aid for the detection of the disease through gait analysis. This process has required a study of the applications base

La industria del software siempre se ha caracterizado por su rápida y continua evolución desde sus inicios. Una parte importante de esta evolución radica en las herramientas empleadas para crear soluciones software. Estas herramientas permiten a los desarrolladores concentrarse en idear soluciones, minimizando el tiempo perdido en tareas ajenas a este objetivo. De todas estas herramientas, el editor de texto es posiblemente una de las más importantes. En los últimos años, Visual Studio Code, un editor de texto moderno y altamente configurable usando tecnologías web modernas, se ha convertido en el editor de texto más usado en todo el mundo. Este trabajo tiene como objetivo explicar el diseño y la implementación de una extensión de Visual Studio Code para el lenguaje de programación Ciao. Esta extensión integra herramientas centrales del ecosistema de Ciao como el preprocesador (CiaoPP) y el autodocumentador para sistemas (C)LP (LPdoc) de una manera intuitiva e integral en un editor de texto moderno y accesible. Esta integración convierte a la extensión en una herramienta apta para desarrolladores con cualquier nivel de experiencia en programación lógica y verificación de software. ABSTRACT The software industry has consistently experienced rapid and transformative changes since its beginning. A significant aspect of this evolution lies in the tools and utilities available for creating software solutions. These tools enable developers to focus on crafting solutions while minimizing time spent on nonessential tasks. Among these tools, the text editor is arguably one of the most crucial. In recent years, Visual Studio Code has emerged as the most widely used text editor globally. It allows users to extend its functionality through extensions implemented using modern web technologies. This project aims to explain the design and implementation of a Visual Studio Code extension for the Ciao programming language. The extension integrates core tools such as the Ciao preproc

En este documento se describe el desarrollo y generación de tutoriales para la web de Chowlk, una herramienta cuyo objetivo es facilitar el diseño y desarrollo de ontologías mediante la creación de implementaciones en OWL a partir de su visualización con diagramas. El trabajo se centra en proporcionar a los usuarios un espacio educativo donde puedan aprender y practicar los conocimientos necesarios para utilizar la plataforma desarrollada por el departamento de Inteligencia Artificial de manera efectiva. Para ello, se analiza la web actual tanto en contenido como en forma, identificando áreas de mejora y oportunidades para el desarrollo de tutoriales útiles y comprensibles. A partir de este análisis, se diseñan los tutoriales con los conocimientos necesarios para un uso óptimo de la plataforma Chowlk. El proceso incluye la adquisición de conocimientos específicos sobre la herramienta y su aplicación, seguido por el diseño gráfico del nuevo apartado de aprendizaje en la web y los contenidos de los tutoriales. Además, se describe que herramientas se han utilizado para la implementación y se describe la estructura utilizada para el desarrollo, el contenido de los componentes y servicios implementados. Como resultado, se crean tutoriales interactivos y componentes educativos accesibles desde cualquier dispositivo que permiten a los usuarios entender y aplicar los conceptos de diseño ontológico utilizando Chowlk. ABSTRACT This document describes the development and creation of tutorials for the Chowlk web tool, which aims to facilitate the design and development of ontologies by creating OWL implementations from their visualization with diagrams. The work focuses on providing users with an educational space where they can learn and practice the necessary skills to effectively use the platform developed by the Artificial Intelligence department. To achieve this, the current website is analyzed in both content and form, identifying areas for improvement and opportunities f

El siguiente trabajo consiste en el desarrollo de un programa de alto rendimiento que permita el cálculo de la anomalía climática para grandes superficies. La anomalía climática es un factor esencial para estimar la intensidad de un posible incendio, y en su cálculo son necesarios al menos 30 años de datos históricos diarios. Esto provoca que sin un programa de alto rendimiento, su cálculo en minutos sería imposible. Para lograrlo, se ha diseñado a su vez un programa de análisis, filtrado y transformación del conjunto de datos, creando así un conjunto de datos optimizado para el cálculo de la anomalía climática, asegurando que el cálculo sea lo más preciso posible. Además, en el programa de cálculo, se han desarrollado distintas implementaciones utilizando distintas tecnologías que permiten aprovechar el paralelismo de los procesadores y la potencia de las tarjetas gráficas, buscando el máximo rendimiento posible en este programa. ABSTRACT The following work consist of the development of a high performance software that allows the calculation of the climate anomaly for large areas. Climate anomaly is an essential factor for the estimation of the intensity of a possible fire, and, for its calculation, 30 years of historical daily data is needed. As a consequence, its calculation in a few minutes would be impossible without a high performance software. To achieve this, complementary software has been developed to analyze, filter, and transform the dataset to create a new optimized dataset to calculate the climate anomaly and to guarantee a precise calculation. Moreover, in the calculation software, different implementations have been developed using different technologies that allow to take advantage of the parallelism of processors and to exploit the power of graphics cards, seeking to max the performance of this software.

En el entorno corporativo actual, la gestión eficiente de los activos de software es crucial para asegurar la viabilidad operativa y el cumplimiento normativo. Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) aborda la problemática de la recolección manual de información durante las auditorías de software, un proceso que consume mucho tiempo y es propenso a errores. El objetivo principal es desarrollar un sistema automatizado que optimice este proceso, mejorando la eficiencia y precisión de la recolección de datos. Para ello, se exploran conceptos clave de la gestión de activos de software (SAM), el licenciamiento de software y las auditorías de software. Se utiliza una combinación de tecnologías como Python, PyQt5, Microsoft Excel, pandas y xlwings para diseñar e implementar el sistema. La evaluación del sistema muestra mejoras significativas en precisión y reducción del tiempo de procesamiento, lo que demuestra su eficacia y utilidad en las auditorías de software corporativas. ABSTRACT In today's corporate environment, efficient software asset management is essential for operational viability and regulatory compliance. This Final Degree Project (TFG) addresses the issue of manual information collection during software audits, a time-consuming and error-prone process. The main objective is to develop an automated system to optimize this process, enhancing the efficiency and accuracy of data collection. Key concepts of Software Asset Management (SAM), software licensing, and software audits are explored. A combination of technologies including Python, PyQt5, Microsoft Excel, pandas, and xlwings are used to design and implement the system. The system’s evaluation demonstrates significant improvements in accuracy and processing time reduction, underscoring its effectiveness and utility in corporate software audits.

Desde la aparición del primer virus informático ’Creeper’ en 1971, la aparición de vulnerabilidades en los dispositivos electrónicos y su aprovechamiento por atacantes ha ido creciendo año tras año y siendo estos ataques cada vez más comunes hasta el punto que hoy en día existe toda una industria formada alrededor de estas incidencias que son capaces de ocasionar pérdidas millonarias, como en el caso del virus Wannnacry o el ataque sobre las instalaciones de Colonial Pipeline. Estos ataques, aparte de causar pérdidas astronómicas en grandes negocios e instalaciones públicas, también retumban en la vida del ciudadano medio, ya que acaban sufriendo parones en los servicios proporcionados por dichos negocios, como la paralización de las gasolineras en EEUU debido al ataque sobre Colonial Pipeline o, al tener su información utilizada como moneda de cambio, tal como ocurrió con el ransomware Wannacry. Debido a la creciente necesidad de combatir el cibercrimen, este trabajo se centra en proporcionar a investigadores, profesionales de seguridad y estudiantes un entorno controlado y seguro para la preparación de pruebas y evaluación de las vulnerabilidades de seguridad que los atacantes suelen utilizar, todo esto en entornos virtualizados de rápido montaje. En este proyecto se pretende utilizar tecnologías de virtualización para crear entornos aislados y reproducibles, lo que permitirá realizar pruebas sin comprometer la integridad de los sistemas de los investigadores. Además, se integrarán herramientas de gestión y análisis para facilitar la configuración, ejecución y evaluación de las pruebas. Todo esto vendrá preparado para ser rápidamente accesible y de manera gráfica, los usuarios podrán elegir un exploit que haya sido añadido a la base de datos y, basándose en la compatibilidad de dicho exploit con el SO, podrán elegir la máquina virtual de las catalogadas que más se pueda ajustar al exploit y ya finalmente ejecutarlo y probar la eficacia de dicho exploit, todo esto