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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

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

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 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.

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el desarrollo de un sistema de recomendación de restaurantes para grupos de personas. Siendo más específicos, en generar recomendaciones de restaurantes enfocados en las experiencias positivas del grupo en cuestión y de sus integrantes. Para ello se hace uso de las experiencias previas que tienen tanto en común como por separado los integrantes del grupo, enfocándose en las que han satisfecho a los usuarios, y descartando los restaurantes que no lo han hecho. Para obtener los restaurantes, el algoritmo se enfoca en un filtro de recomendación social, obteniendo a los usuarios con los gustos más similares al grupo y generando una predicción de los restaurantes que más satisfarían a los integrantes. Con esto se busca cumplir los objetivos de satisfacer a un grupo entero generando las recomendaciones de la manera más sencilla para ellos. A diferencia del resto de sistemas de recomendación, este se enfoca en recomendar cumpliendo las expectativas y gustos de más de una persona. Hasta el momento no existe ningún sistema que tenga este enfoque. Para demostrar esto, he utilizado el dataset de la popular aplicación americana Yelp, que cuenta con los datos necesarios para poder llevar a cabo el proyecto y poner a prueba el algoritmo diseñado. Abstract: This Final Degree Project focuses on the development of a restaurant recommendation system for groups of people. More specifically, to generate restaurant recommendations focused on the positive experiences of the group in question and its members. To do this, it makes use of the previous experiences that the members of the group have both in common and separately, focusing on those that have satisfied the users, and discarding restaurants that have not. To obtain the restaurants, the algorithm focuses on a social recommendation filter, obtaining the users with the most similar tastes to the group and generating a prediction of the restaurants that would most satisfy the members. This s

Este proyecto recoge el desarrollo de un Sistema informático para la organización, cronometraje y clasificación de Tramos de Rally, enfocado a vehículos a escala 1:10. Este proyecto surge como una búsqueda de mejora y modernización de un sistema llevado a cabo por entusiastas del WRC a escala. El principal objetivo es mejorar la organización de este tipo de eventos. Para ello se ha desarrollado un sistema lo más automatizado posible, ya que el sistema anterior requería mucha interacción por parte de los administradores. Se conocen las plataformas utilizadas en el sistema anterior, pero se desconoce su implementación, por lo que se realizó un estudio de funcionalidad utilizando ingeniería inversa y se inició el desarrollo desde cero utilizando plataformas de implementación más actuales. Si bien el sistema fue desarrollado para vehículos a escala, también se podría considerar su implementación para vehículos de tamaño completo, ofreciendo un costo más accesible que los sistemas comerciales que existen para ellos. El sistema de cronometraje consta de un portal web desde el que se monitoriza el comportamiento del sistema, así como de varios dispositivos hardware que se encargan de interactuar con los vehículos y los usuarios. Abstract: This project encompasses the development of a computer system for the organization, timing, and classification of Rally stages, focused on 1:10 scale vehicles. This project emerged from a quest to improve and modernize a system managed by WRC enthusiasts on a scale. The main objective is to enhance the organization of this type of event. To this end, a highly automated system has been developed, as the previous system required extensive interaction from the administrators. Although the platforms used in the previous system are known, their implementation is not, so a functionality study using reverse engineering was conducted, and the development was started from scratch using more current implementation platforms. While the system was de

El objetivo principal de este proyecto ha sido el diseño e implementación del backend de un módulo de consultas y exportaciones para un sistema de vigilancia epidemiológica. Este sistema tiene como finalidad mejorar la gestión de los datos relacionados con las enfermedades de declaración obligatoria (EDO). La motivación detrás de esto surge de la necesidad una mejora de la respuesta existente ante brotes de enfermedades, mejorar la interoperabilidad con otros sistemas de salud y garantizar una gestión eficiente y segura de los datos epidemiológicos. El módulo desarrollado permite a los usuarios realizar consultas personalizadas y exportar los datos obtenidos en un documento Excel. Se han incluido funcionalidades avanzadas, como la configuración de filtros mediante archivos JSON y la posibilidad de guardar y compartir consultas, lo que facilita la colaboración entre profesionales de la salud. Abstract: The main objective of this project has been the design and implementation of the backend for a query and export module within an epidemiological surveillance system. This system aims to improve the management of data related to notifiable diseases (ND). The motivation behind this arises from the need to enhance the existing response to disease outbreaks, improve interoperability with other health systems, and ensure efficient and secure management of epidemiological data. The developed module allows users to perform customized queries and export the obtained data into an Excel document. Advanced functionalities have been included, such as configuring filters through JSON files and the ability to save and share queries, which facilitates collaboration among health professionals.

El objetivo de este Proyecto de Final de Grado ha sido el diseño y creación de una aplicación móvil de navegación que permitiese a las personas con discapacidad cognitiva poder realizar sus trayectos más frecuentes. La aplicación ha sido desarrollada para el Colegio Estudio 3 Afanias. Se plantea una aplicación para Android con una interfaz clara, intuitiva y adaptada a las personas con discapacidad cognitiva para darles indicaciones para realizar una serie de rutas predefinidas. La aplicación de navegación incluye guiado para rutas a pie y transporte público. En este documento se analizarán todas las etapas del desarrollo de la aplicación, desde el análisis hasta el resultado que se entregará a los usuarios finales. Para el desarrollo de esta aplicación se ha utilizado Flutter, servicios de Firebase y el proveedor de datos de mapas Mapbox. Abstract: The objective of this Final Degree Project has been the design and creation of a mobile navigation application that would allow people with cognitive disabilities to make their most frequent journeys. The application has been developed for Colegio Estudio 3 Afanias. An Android application with a clear, intuitive and adapted to people with cognitive disabilities interface is proposed to give them directions to perform a series of predefined routes. The navigation application includes guidance for walking routes and public transport. This paper will discuss all the stages of the development of the application, from the analysis to the result to be delivered to the end users. Flutter, Firebase services and the map data provider Mapbox have been used for the development of this application.

En este proyecto en colaboración con Grupo MasMovil profundizo en las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing (en adelante, NLP) para abordar la siguiente cuestión: ¿es posible predecir y, por ende, evitar la fuga de un cliente basándonos en el análisis de llamadas telefónicas comerciales mantenidas con el equipo de ventas de la compañía? La IA y su inminente incursión en cada rincón y disciplina nos abre a un nuevo mundo de posibilidades. Gracias al uso del Aprendizaje Automático o Machine Learning (en adelante, ML) podemos replicar el conocimiento, no necesariamente técnico específico, sino más bien aquel que nos es connatural e innato por el simple hecho de existir como seres humanos que interactúan. Conseguir que la IA aprenda a entender y formular sarcasmos, ironías, tonos alegres, serios, iracundos, es decir, que comprenda sentimientos. El proyecto ahondará en las características y principios del NLP, sus arquitecturas y su uso en el análisis de sentimientos, poniendo especial atención y visión en el mundo de la empresa y teniendo siempre en cuenta factores económicos y empleo de recursos. Dicho de otra manera, analizaremos los métodos para la obtención de los mejores resultados al menor coste. Abstract: In this project in collaboration with Grupo MasMovil, I delve deeply into the techniques of Natural Language Processing (NLP) to address the following question: Is it possible to predict and consequently prevent customer churn based on the analysis of commercial phone calls with the company’s sales team? The imminent integration of AI into every corner and discipline opens us to a new world of possibilities. Through the use of Machine Learning (ML), we can replicate knowledge, not necessarily specific technical knowledge, but rather that which is innate and natural to us simply by existing as interacting human beings. Achieving AI’s understanding and formulation of sarcasm, irony, cheerful, serious, and irate tones, in othe

El término “restaurar” hace referencia al hecho de recuperar, reparar o devolver al estado inicial que tenía un objeto determinado. En el caso de las imágenes, a pesar de que desde la primera fotografía tomada alrededor de la década de 1840 se han producido mejoras notables en la tecnología para su captura, persisten desafíos y obstáculos que afectan a la integridad visual de las mismas. Estos obstáculos demandan la búsqueda e investigación de técnicas innovadoras para poder preservar la autenticidad y la calidad de las imágenes a lo largo del tiempo. Gracias a los grandes avances conseguidos en el sector de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) asi cómo en la ciencia de tratamiento y procesamiento de imágenes podemos llevar a cabo este proceso de restauración a nivel digital. Denominaremos Restauración de Imágenes al proceso de mejora de la calidad de una imagen compensando o eliminando las distorsiones y el deterioro presentes en la misma. Hoy en día el disponer de imágenes nítidas y bien preservadas es crucial en muchos ámbitos, como puede ser la medicina (para la consecución de diagnósticos más precisos), la seguridad (reconocimiento de objetos y personas), la astronomía (análisis y estudio de los objetos celestes), etc. Todas estas imágenes sen pueden ver afectadas de diferentes maneras ya sea por la compresión de las mismas, su subexposición o sobrexposición, desenfoque por el movimiento de la cámara durante la captura de la imagen y otros motivos. Uno de los principales problemas que afectan a las imágenes es la aparición de ruido en ellas. El ruido son distorsiones visuales identificables como efectos de granulado o decoloración que suelen reducir el impacto de una imagen, oscurece los detalles y, cuando se presenta en niveles altos, puede arruinar por completo dicha imagen. Los modelos de restauración de imágenes actuales han experimentados avances significativos en la eliminación del ruido y mejora de la calidad, pero aún quedan desa

En los últimos años, el análisis de datos ha cobrado una gran relevancia en el fútbol profesional, y el aprendizaje automático se ha visto impulsado con el objetivo de exprimir los datos para obtener información valiosa. Este proyecto tiene como objetivo descubrir como de útiles pueden llegar a ser estos modelos de predicción aplicados al futbol, y si realmente presentan una ventaja competitiva. El proyecto se ha dividido en tres partes, para poder probar distintas aplicaciones que el machine learning puede ofrecer. La primera, confeccionar un mapa de Europa que divida a los equipos más ofensivos y menos ofensivos mediante el algoritmo de clusterización k-medias. Se continua con una búsqueda de jugadores con características similares, haciendo uso también del algoritmo k-medias para dividir los datos en conjuntos, y luego crear una matriz de similitud. Y acabamos con la predicción del rendimiento de un jugador por medio de algoritmos de regresión. Para llevar a cabo esta tarea, se han utilizado conjuntos de datos basados en estadísticas de jugadores y equipos de las cinco grandes ligas europeas, desde 2018 hasta 2023. Tras implementar cada algoritmo, hemos conseguido obtener resultados muy enriquecedores, como visualizar la evolución de la ofensividad en Europa, descubrir la utilidad de la herramienta para encontrar jugadores similares, o encontrar los jugadores más prometedores del panorama futbolístico, entre otros. Si bien hemos encontrado limitaciones en cuanto a la disponibilidad e integración de datos, este trabajo sienta las bases para una adopción más amplia del machine learning en el fútbol profesional, augurando beneficios tanto para equipos como para la experiencia de los aficionados. Abstract: In recent years, data analytics has become very relevant in professional soccer, and machine learning has been pushed with the aim of squeezing data to obtain valuable information. This project aims to discover how useful these predictive models can be applied to s

Este proyecto se sitúa en el contexto de una creciente conciencia sobre la importancia de la salud mental y emocional en los adolescentes. En la actualidad, los adolescentes enfrentan desafíos únicos, desde la presión académica hasta la influencia de las redes sociales, que pueden impactar de manera significativa en su bienestar emocional. La detección temprana y la intervención adecuada son fundamentales para mitigar los riesgos y promover un desarrollo saludable. La plataforma AMTE (https://transdiagnostico.com/) ofrece un servicio en línea de prevención de la depresión y la ansiedad en adolescentes. Actualmente en evaluación en varios centros de España, la Universidad UNED coordina su uso y estudio. Este proyecto fin de grado pretende realizar una actividad de mantenimiento y expansión de funcionalidades para escalar las actividades de investigación y ofrecer intervenciones personalizadas a diferentes tipos de adolescentes. Se propone el desarrollo de editores y configuradores con el propósito de modificar el programa existente y crear nuevas intervenciones digitales. Este planteamiento conlleva la necesidad de modelar y ampliar la lógica existente de la plataforma para gestionar múltiples intervenciones. En la configuración actual, se dispone únicamente de un programa predefinido que incluye módulos y tareas específicas. La meta es abstraer esta estructura y diseñar un sistema que permita la creación y configuración de nuevas intervenciones. Este nuevo enfoque posibilitará la administración de diversos módulos, cuestionarios, tareas y actividades llevadas a cabo por los adolescentes. De este modo, se logrará realizar estudios más personalizados, centrándose en casos particulares, y como resultado, se mejorará la capacidad de la plataforma para proporcionar asistencia adaptada a las necesidades individuales de cada usuario. Abstract: This project is set in the context of a growing awareness of the importance of mental and emotional health in adolescents. Currentl

En este proyecto se presenta una arquitectura para la detección de objetos en un coche de carreras autónomo utilizando YOLOv9 y comunicación mediante ROS2. El objetivo principal es detectar conos y obstáculos en la pista para facilitar la conducción autónoma de un coche de carreras tipo fórmula. Para lograr esto, se emplea una cámara estereoscópica que permite determinar la posición exacta de los obstáculos en tiempo real. Mediante las predicciones de YOLO, se identifica el tipo y color del obstáculo, aplicando una bounding box para comunicar esta información a los demás módulos del vehículo. Abstract: This project presents an architecture for object detection in an autonomous racing car using YOLOv9 and communication using ROS2. The main objective is to detect cones and obstacles on the track to facilitate the autonomous driving of a formula racing car. To achieve this, a stereoscopic camera is used to determine the exact position of the obstacles in real time. Using YOLO predictions, the type and color of the obstacle is identified and a bounding box is applied to communicate this information to the other modules of the vehicle.

El presente proyecto de fin de grado muestra la implementación de una aplicación capaz de generar modelos neuronales simples a partir de herramientas gráficas, en este caso draw.io. La herramienta facilita la enseñanza de conceptos de redes neuronales y aprendizaje automático a estudiantes y principiantes, reduciendo la barrera de entrada al área del aprendizaje automático. Su uso se puede extender incluso a realizar prototipos rápidos en diversas áreas de aplicación, como puede ser el sector salud, donde los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar diagnósticos y tratamientos. La idea principal consiste en que los usuarios puedan diseñar sus arquitecturas neuronales simples de manera visual, exportarlas en formato XML y procesarlas para generar modelos funcionales utilizando la biblioteca Keras de TensorFlow, estos modelos se entrenan a partir de un conjunto de datos en formato CSV proporcionado por el usuario. Este conjunto de datos se divide en un set de entrenamiento y otro de pruebas con el que conseguiremos los resultados del análisis. Para llevar a cabo esta tarea se realizará un detallado análisis del archivo XML, identificando y clasificando correctamente los diferentes componentes del modelo neuronal: las diferentes neuronas, la relación de conexiones entre ellas proporcionando la información necesaria para poder clasificar cada neurona en las diferentes capas del modelo neuronal. Una vez verificada la correcta ordenación e identificación de los elementos de la arquitectura neuronal se procederá a generar las instrucciones necesarias en Keras para generar el modelo y entrenarlo en base al conjunto de datos proporcionado. Abstract: This final degree project shows the implementation of an application capable of generating simple neural models from graphical tools, in this case draw.io. The tool facilitates the teaching of neural networks and machine learning concepts to students and beginners, reducing the entry barrier to the area of machin

La creciente automatización y el uso de robots en la industria plantean desafíos significativos en la interacción segura entre humanos y máquinas, lo que hace necesaria la implementación de soluciones avanzadas para prevenir accidentes y optimizar procesos. Por ello, este proyecto desarrolla un sistema que permite a vehículos autónomos, la detección y seguimiento de operarios mediante cámara. Concretamente, permitir que las barredoras puedan seguir a los barrenderos sin necesidad de conductor. El sistema pretende mejorar la seguridad y eficiencia en entornos donde es necesario seguir a personas con un vehículo, permitiendo un movimiento autónomo en tiempo real. Para ello, se ha utilizado YOLOv8, un modelo avanzado de detección de objetos y ROS2 para la integración con el vehículo. Además, se ha diseñado un dataset especifico y entrenado un modelo capaz de detectar a barrenderos. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento satisfactorio tanto en la precisión de la detección como en la capacidad de seguimiento, validando la viabilidad del enfoque propuesto. El sistema desarrollado logra que un vehículo autónomo siga a un barrendero, contribuyendo a la eficiencia operativa en distintos entornos. Este proyecto demuestra el potencial de las tecnologías avanzadas de visión por computadora y los sistemas operativos robóticos para resolver desafíos críticos en todo tipo de industrias. Abstract: The increasing automation and use of robots in the industry present significant challenges in ensuring safe interaction between humans and machines, making it necessary to implement advanced solutions to prevent accidents and optimize processes. This project, therefore, develops a system that enables autonomous vehicles to detect and track operators using a camera. Specifically, it allows sweepers to follow street cleaners without a driver. The system aims to improve safety and efficiency in environments where it is necessary for a vehicle to follow people, enabling real-time au

El propósito principal de este proyecto es diseñar y desarrollar modelos de redes neuronales para la reconstrucción y escalado de imágenes, con aplicaciones en medicina, astronomía y seguridad. Además, se busca comparar diversas arquitecturas de redes neuronales para determinar el modelo más eficiente y analizar su precisión en la restauración y escalado de imágenes. La metodología se divide en dos etapas. Primero, se ha creado un conjunto de datos con imágenes en tres resoluciones: alta, media y baja. Las imágenes originales de 2k se han reducido a 1024 × 1024 y se les han aplicado transformaciones para su entrenamiento. Segundo, se han diseñado y entrenado varios modelos de redes neuronales, incluyendo autoencoders, Autoencoders Variacionales (VAE), y tres versiones de Redes Generativas Adversarias Condicionales (cGAN): una cGAN básica, una basada en la arquitectura pix2pix y otra en la arquitectura Súper Resolución Profunda Mejorada (EDSR). Pese a que las métricas tradicionales como la Porción Máxima de Señal a Ruido (PSNR) y el Índice de Similitud Estructural (SSIM) pueden ser indicativas respecto a la calidad de las imágenes, no siempre reflejan la calidad visual percibida. El autoencoder obtuvo resultados prometedores en las métricas analíticas, pero los resultados visuales en resoluciones bajas han sido insatisfactorias. Por otro lado, la cGAN EDSR ha sido la más prometedora en cuanto a resultados analíticos y visuales, a costa de un mayor tiempo de entrenamiento. Los resultados obtenidos en el proyecto parecen indicar que es posible mejorar significativamente la calidad de imágenes deterioradas mediante modelos de redes neuronales. La comparación de diferentes arquitecturas ha permitido identificar modelos eficientes y precisos para aplicaciones prácticas. Abstract: The main purpose of this project is to design and develop neural network models for image reconstruction and scaling, with applications in medicine, astronomy, and security. Additionally, the pro

La propuesta desarrollada en este documento se enfoca en la implementación de un sistema de gestión de servicios de TI basado en el estándar ISO 20000, adaptado específicamente para las necesidades de las PYMES en España. Dado que la presencia digital desde hace unos años es casi obligatoria para las empresas, la implementación de este estándar es crucial para mantener el control y asegurar la disponibilidad de los servicios TI. La propuesta sugiere una implementación por niveles, permitiendo a las PYMES comenzar con los recursos mínimos, tanto monetarios como de personal, mientras se asegura una calidad mínima de los servicios desde el inicio. Se ha consultado a más de 50 directivos de PYMES para adaptar la propuesta a sus prioridades en TI, y el plan incluye una estimación de costes y la asignación de roles según el tamaño de la empresa. También se cuenta con el conocimiento y apoyo de varios expertos en el estándar para entender la necesidad de su implementación. Para finalizar se le presenta la propuesta a algunos directores de PYMES de distintos sectores para obtener su opinión y el valor real que podría tener la propuesta. Abstract: The proposal developed in this document focuses on the implementation of an IT service management system based on the ISO 20000 standard, specifically adapted to the needs of SMEs in Spain. Since digital presence has been almost mandatory for companies for a few years now, the implementation of this standard is crucial to maintain control and ensure the availability of IT services. The proposal suggests a tiered implementation, allowing SMEs to start with minimum resources, both monetary and personnel, while ensuring a minimum quality of services from the outset. More than 50 SMB executives have been consulted to tailor the proposal to their IT priorities, and the plan includes a cost estimate and role assignment based on the size of the company. It also counts with the knowledge and support of several experts in the standard to un

En este proyecto se ha desarrollado un sistema para una comunicación segura entre diferentes sistemas IoT. Este sistema de comunicación cifrada incluye un proceso de intercambio de claves a través de un esquema Diffie & Hellman por curvas elíptica. Para el sistema de cifrado de mensajes se ha elegido usar AES 256 por ser un método rápido y seguro, muy usado para este tipo de comunicaciones. Se ha desarrollado un script que realiza una comunicación entre dispositivos aplicando la mayor seguridad posible para el dispositivo elegido. A lo largo del documento se han mostrado las diferentes fases que se han utilizado en el desarrollo del proyecto. Dichas fases son: Análisis del problema para el que se busca la solución. Investigación de los protocolos de comunicación existentes para dispositivos IoT. Especificación, de las características del sistema. Estudio de los diferentes algoritmos de cifrado existentes para establecer una conexión segura. Desarrollo del proyecto, incluyendo las técnicas y los dispositivos usados. Pruebas que se han realizado para asegurar el buen funcionamiento. Los resultados obtenidos de este proyecto han sido altamente alentadores y respaldan la efectividad de las soluciones implementadas. La aplicación del sistema de comunicación cifrada, con intercambio de claves mediante el esquema Diffie & Hellman por curvas elípticas, ha demostrado fortalecer la seguridad en las comunicaciones entre sistemas IoT. La elección del método de cifrado AES 256 ha cumplido con las expectativas, proporcionando rapidez y robustez en la protección de la información transmitida. Abstract: In this project, a system for secure communication between different IoT systems has been developed. This encrypted communication system includes a key exchange process through a Diffie & Hellman scheme by elliptic curves. For the message encryption system, AES 256 has been chosen as it is a fast and secure method, widely used for this type of communication. A script has been develo

Este trabajo presenta la implementación del demostrador de un navegador que emplea metodologías clásicas siguiendo el paradigma de la odometría visual. Esta es una tecnología que permite reconstruir o estimar la trayectoria recorrida por una cámara dada una serie temporal de imágenes. Se hace un estudio en profundidad de todos los aspectos relacionados con el desarrollo. Técnicas de extracción de información de imágenes para su posterior interpretación y metodologías de relación geométrica capaz de asimilar dicha información para la reconstrucción de la trayectoria. Se exponen diversos algoritmos para cada proceso y se entra en el funcionamiento teórico de las metodologías y algunos de estos algoritmos. Anterior a esto y de manera adicional, se presenta el estado de la cuestión en lo que se refiere a navegadores, como son los navegadores clásicos y sus alternativas ópticas: los navegadores visuales, que son el entorno de aplicación de la odometría visual. Es expuesta también la metodología de desarrollo empleada, comentando los diversos flujos a desarrollar, básicamente diferenciados en la forma de extraer la moción de la cámara. Para ello se usan técnicas geométricas. Se presentan e implementan dos: geometría epipolar y geometría homográfica. Luego, los resultados son expuestos e interpretados, haciendo mención del uso de un factor de escala analítica (no obtenido mediante estimación, sino por lectura externa ya dada) en el demostrador. Con todo, se hace una elección final del flujo de trabajo. Finalmente, se llega a la conclusión en la que se consideran los objetivos establecidos cumplidos y el desempeño final del demostrador, satisfactorio. Se presenta también como, según los datos obtenidos, el desarrollo de un módulo de estimación de escala podría ser algo viable a implementar usando el ya desarrollado módulo de homografía, y como este paso es necesario para una versión final del producto. Abstract: This work presents the implementation of a demonstrator of a n

Este trabajo ha sido realizado como parte de mi formación en el Grado en Ingeniería de Computadores en la Universidad Politécnica de Madrid. La motivación detrás de este proyecto surge de la necesidad de promover un modelo energético más sostenible y democrático en España, a través de la gestión y monitorización eficiente de comunidades energéticas. El proyecto se centra en el desarrollo de una aplicación web diseñada para facilitar la gestión de comunidades energéticas locales. Estas comunidades representan un modelo innovador de producción y consumo de energía, basado en recursos renovables, que permite a sus miembros compartir y vender energía dentro de un área geográfica determinada. La aplicación proporciona herramientas para la monitorización en tiempo real del consumo y producción de energía, la gestión de dispositivos de medición y la visualización de datos a través de interfaces gráficas intuitivas. La arquitectura del sistema se basa en contenedores Docker y aprovecha servicios de la nube de Amazon Web Services (AWS), lo que asegura escalabilidad y flexibilidad. La implementación combina tecnologías de vanguardia como NodeJs para el backend, Angular para el frontend y Microsoft SQL Server para la base de datos. Además, se integra la comunicación con dispositivos mediante el protocolo MQTT, estándar en aplicaciones IoT, lo que permite una recopilación eficiente de telemetrías. A lo largo del desarrollo de este proyecto, he enfrentado diversos desafíos técnicos y de diseño, que me han permitido profundizar mi comprensión de las tecnologías involucradas y mejorar mis habilidades como ingeniero. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del sistema para mejorar la gestión de las comunidades energéticas, ofreciendo una interfaz amigable para los usuarios y facilitando la toma de decisiones basada en datos reales. En cuanto a las conclusiones, este trabajo no solo representa un paso hacia un futuro energético más sostenible en España, sino que también ab

El auge del internet de las cosas (IoT) esta última década ha experimentado un crecimiento exponencial, además de segregarse en subsectores como Industrial IoT (IIoT), Medical IoT (IoMT), Automotive IoT, Agricultural IoT, entre otros, donde se aplica esta tecnología de manera más particular llegando a ser un sistema crítico en su proceso de funcionamiento. Esta progresión y diversificación en el IoT ha traído consigo nuevos retos que superar, siendo la seguridad uno de los más prominentes. La necesidad de proteger los datos, mantener la integridad de estos sistemas y asegurar un funcionamiento robusto y fiable, se ha convertido en una prioridad en este paradigma en constante evolución. En este Proyecto Fin de Grado (PFG) se llevará a cabo el desarrollo de todo un sistema de detección de intrusiones (IDS, por sus siglas en inglés), en concreto un Network IDS (NIDS). Capaz de detectar ataques de denegación de servicio, denegación de servicio distribuido (DoS / DDoS por sus siglas en inglés), escaneo de puertos (PortScan) y escaneo de puertos distribuido (Distributed PortScan); utilizando machine learning (ML) monitorizando el tráfico de la red. El proyecto abarcará desde la generación de datos hasta su procesamiento, culminando con la creación de una API (Application Programming Interface) que admita la conexión con un dashboard, que permita a los usuarios monitorizar fácilmente su infraestructura IoT. Con este PFG, se buscará demostrar la viabilidad de un NIDS basado en inteligencia artificial (IA, por sus siglas en inglés), es decir un IA-NIDS, que opera con eficacia en la identificación de ataques. Reduciendo la necesidad de conocimientos técnicos por parte de los usuarios, gracias a su posible conexión con una interfaz. Este enfoque no solo mejorará la accesibilidad y aplicabilidad del sistema dentro de entornos IoT distintos, sino que también subraya su contribución a la seguridad informática en este entorno de rápido crecimiento. Abstract: Over the past decade

El presente proyecto tiene como propósito analizar la evolución de los sistemas de Planificación de Recursos Empresariales, desde su concepción inicial como soluciones únicas hasta su integración actual con herramientas Low Code. El estudio se enfoca específicamente en las herramientas de Microsoft, Dynamics 365 y Power Apps, para demostrar cómo estas tecnologías complementarias han mejorado la eficiencia y flexibilidad de las soluciones empresariales. Los objetivos principales incluyen documentar la evolución histórica de los ERP, evaluar la integración con herramientas Low Code y analizar los beneficios y desafíos de dicha integración. Se utilizaron diversas herramientas tecnológicas, incluidas Dynamics 365 y Power Apps, para crear un caso de estudio detallado sobre la integración de estas plataformas. La fase de desarrollo enfrentó varios desafíos, que se superaron mediante soluciones innovadoras y colaborativas, garantizando la coherencia y eficiencia del proyecto. Los resultados obtenidos demuestran que la integración de ERP con herramientas Low Code puede mejorar significativamente la eficiencia operativa y la flexibilidad empresarial. Las pruebas realizadas indicaron una mejora notable en la automatización de procesos y la capacidad de adaptación a cambios en el mercado. Abstract: The purpose of this project is to analyse the evolution of Enterprise Resource Planning systems, from their initial conception as single solutions to their current integration with Low Code tools. The study focuses specifically on Microsoft tools, Dynamics 365 and Power Apps, to demonstrate how these complementary technologies have improved the efficiency and flexibility of enterprise solutions. The main objectives include documenting the historical evolution of ERP, evaluating integration with Low Code tools, and analysing the benefits and challenges of such integration. Various technology tools, including Dynamics 365 and Power Apps, were used to create a detailed case study on th

El tema principal sobre el que trata este proyecto es el desarrollo de una API desde su documentación hasta las pruebas para la comprobación de su correcto funcionamiento, pasando antes por el desarrollo de esta. En este caso, estará orientado al ámbito financiero, más especı́ficamente a la validación de transacciones. El desarrollo de este proyecto ha requerido el uso de diversas aplicaciones y recursos, entre los que destacan: Anypoint Platform (Mulesoft), utilizada para el desarrollo de la API, y Postman, empleada para los casos de prueba. El proyecto ha sido estructurado con la intención de que el lector obtenga una visión de los pasos a seguir para desarrollar una API de estas caracterı́sticas. Primero, se debe conocer qué es realmente una API, para qué sirve, en qué ámbitos se usa y las demás dudas que nos podamos plantear. Segundo, recopilar los datos que nos piden en la documentación para entender bien el problema que queremos abordar. Tercero, se aborda la implementación y, por último, tendremos su respectiva comprobación de que todas las llamadas funcionan como deberı́an. El resultado final es una API que puede integrarse en una aplicación bancaria para detectar posibles fraudes a la hora de realizar una transacción. En términos prácticos, la API recibirá una llamada desde una aplicación o servicio del banco con la información necesaria para la transacción (número de cuenta, cantidad, ID del emisor, etc.) y procesará dicha información. Si toda la información es válida, la API devolverá un OK, diciendo que es fiable y, en caso contrario, nos dirá que sospecha que se trata de un posible fraude y cancelará el pago. Abstract. The main topic addressed in this project is the development of an API from its documentation to testing for verifying its proper functionality, preceded by its development. In this case, it will be focused on the financial domain, more specifically on transaction validation. The development of this project

La ingente cantidad de información con la que nos encontramos hoy en día nos abre una gran variedad de oportunidades, de las cuales muy pocas somos si quiera conscientes. El ser humano tiene una capacidad de comprensión limitada, y en consecuencia, ante grandes cantidades de datos desestructurados le es imposible obtener una información valiosa. Conociendo nuestras debilidades, podemos reforzarlas. Como resultado, el análisis de datos ha adquirido una importancia cada vez mayor en la toma de decisiones tanto en grandes, como en medianas empresas. La posibilidad de obtener información útil de grandes cantidades de datos gracias a los denominados sistemas de Business Intelligence, es clave para el éxito de cualquier compañía. El presente proyecto pretende abarcar directamente esta problemática, presentando una solución completa de Business Intelligence que permita el estudio de oportunidades anteriormente ocultas. La solución incluye desde el análisis de datos de origen, hasta la generación de visualizaciones que permitan a los usuarios de negocio analizar los datos procesados. Los cuadros de mandos a desarrollar pretenden mostrar de forma holística el estado, rendimiento y posibles riesgos de una empresa. El proyecto se desarrolla para una empresa del sector de transportes. Por temas de privacidad y políticas de protección de datos, se ha reemplazado el nombre de la empresa, así como los datos utilizados en los cuadros de mando, por un nombre ficticio” Pirnain”. Finalmente, se presentan líneas de ampliación para que el sistema propuesto abarque más áreas de la empresa. Abstract: The enormous amount of information we are confronted with today opens up a wide variety of opportunities, of which we are hardly aware. Human beings have a limited capacity for comprehension, and consequently, when faced with large amounts of unstructured data, it is impossible for them to obtain valuable information. By knowing our weaknesses, we can strengthen them. As a result, data analys

El principal propósito de este proyecto es ofrecer soluciones personalizadas a los usuarios. Esto implica que el usuario, a diferencia de con ChatGPT clásico, tenga el control de la información que maneja el modelo y de cómo quiere ser respondido. Para alcanzar este objetivo, se incluyen la capacidad de configurar la aplicación según las especificaciones deseadas y el control de los documentos. ChatGPT ya es de por sí una herramienta muy útil de aprendizaje. Al ofrecer respuestas personalizadas y controlar los datos, esta aplicación permite a los usuarios aprender sobre el tema que les interese con una profundidad única. Fomentando así el aprendizaje y la investigación en una variedad de campos especializados. De este modo, se pretende que los usuarios utilicen esta herramienta como una fuente confiable de información que los ayude a ampliar sus conocimientos y explorar nuevos temas de interés. Al integrar ChatGPT como el motor principal de la aplicación, se busca aprovechar la potencia del procesamiento del lenguaje natural. La meta es utilizar esta tecnología para generar texto coherente y relevante que cumpla con las necesidades específicas de cada usuario. Por ello se pretende aumentar la robustez de las respuestas de los modelos de OpenAI, a través del “prompt engineering”. Este proyecto pretende hacer que la aplicación sea accesible y asequible para una amplia gama de usuarios, incluidos estudiantes, por ello se ha intentado reducir el coste al máximo, buscando una arquitectura basada en servicios locales. Se busca, por lo tanto, que la herramienta sea fácilmente accesible para aquellos que la necesiten, sin importar su presupuesto o nivel de experiencia tecnológica. Uno de los objetivos primordiales de este proyecto es demostrar que las tecnologías de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se pueden aplicar para mejorar la experiencia de los estudiantes y usuarios en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Este proyecto estará diseñado para responder a una ampl

Gracias a los recientes avances en el campo de las redes neuronales adversarias (GANs) y los modelos de aprendizaje automático, la inteligencia artificial generativa (IAG) ha adquirido una gran relevancia en todo el mundo. En las últimas décadas, estos sistemas han aprendido a interactuar con el entorno, teniendo la capacidad de asimilar una amplia gama de información; desde grandes volúmenes de texto, imágenes y videos hasta variables de temperatura, presión y distancia. Ninguna innovación ha contado con una difusión tan inmediata como la de estas herramientas, cuyas bases encontramos en la visión artificial y procesamiento del lenguaje natural, ramas características del aprendizaje automático. Dada la magnitud de los progresos orientados a la producción automatizada de contenido, es pertinente examinar los nuevos desarrollos y sus posibles impactos en el público receptor. En el presente trabajo de investigación se abordarán cuatro tecnologías contenidas en la IAG: redacción automática, generación de imagen, clonación de voz y la tecnología deepfake. Seguidamente, se tratan los beneficios e inconvenientes que éstas implican para la obra escrita y visual. Previamente y con objetivo de contextualizar al lector, se esboza de forma gradual el marco legal actual a nivel internacional, europeo y, en última instancia, nacional. ¿Qué impacto se prevé que tenga la inteligencia artificial en el mercado laboral?¿Qué aspectos ambientales generan mayor inquietud respecto a su influencia?¿Qué desafíos éticos se plantean en los trabajos creativos con el avance de la IAG? Son algunos de los interrogantes desarrollados en el último punto del documento. La preocupación por la sustitución de mano humana en multitud de tareas queda vigente, la IA presenta posibilidades innovadoras pero también dilemas éticos. Es crucial que se entienda este proceso como una oportunidad y avance significativo para la sociedad; no sólo se intenta regular las tecnologías emergentes, sino también las cond

Este proyecto se centra en el análisis de sentimiento del cliente en llamadas, así como en la evolución de este indicador clave de rendimiento (KPI) dentro de la propia llamada. El propósito principal es comprender y evaluar la experiencia del cliente durante las interacciones telefónicas con la empresa. Los objetivos principales incluyen la identificación de los factores que influyen en el sentimiento del cliente, el diseño de una metodología efectiva para analizar el tono emocional a lo largo de la llamada, y la correlación de estos datos con la satisfacción del cliente y otros KPIs relevantes. La metodología empleada se basa en técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Se utilizarán algoritmos de aprendizaje automático para categorizar y cuantificar el sentimiento del cliente, así como para visualizar su evolución a lo largo de la interacción. Los resultados obtenidos proporcionarán una comprensión profunda de la experiencia del cliente en las llamadas, permitiendo identificar áreas de mejora y optimización en la atención al cliente. Además, se espera que este análisis de sentimiento en tiempo real pueda ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y proactivas durante las interacciones con los clientes. En conclusión, este proyecto ofrece una perspectiva innovadora sobre la medición del sentimiento del cliente en llamadas, destacando su evolución como un KPI crucial. Los hallazgos y recomendaciones resultantes tienen el potencial de mejorar significativamente la calidad del servicio al cliente y la satisfacción del cliente en general. Abstract: This project focuses on analyzing customer sentiment in phone calls, as well as the evolution of this key performance indicator (KPI) within the call itself. The main purpose is to understand and evaluate the customer experience during phone interactions with the company. The main objectives include identifying the factors influencing customer sentiment, designing an effective methodology for analyzing emo

Significant research work has been undertaken related to the game-based learning approach over the last years. However, a closer look at this work reveals that further research is needed to examine some types of game-based learning approaches such as virtual reality serious games and LEGO Serious Play. This article examines and compares the effectiveness for learning Scrum and related agile practices of a serious game based on virtual reality and a learning activity based on the LEGO Serious Play methodology. The presented study used a quasi-experimental design with two groups, pre- and post-tests, and a perceptions questionnaire. The sample was composed of 59 software engineering students, 22 of which belonged to group A, while the other 37 were part of group B. The students in group A played the virtual reality serious game, whereas the students in group B conducted the LEGO Serious Play activity. The results show that both game-based learning approaches were effective for learning Scrum and related agile practices in terms of learning performance and motivation, but they also show that the students who played the virtual reality serious game outperformed their peers from the other group in terms of learning performance.

Contribution: This article analyzes the learning effectiveness of a virtual educational escape room for teaching software engineering and compares this activity with traditional teaching through a randomized controlled trial. Background: Educational escape rooms have been used across a wide variety of disciplines at all levels of education and they are becoming increasingly popular among teachers. Nevertheless, there is a clear general need for more robust empirical evidence on the learning effectiveness of these novel activities and, particularly, on their application in software engineering education. Research Questions: Is game-based learning using educational escape rooms more effective than traditional lectures for teaching software engineering? What are the perceptions of software engineering students toward game-based learning using educational escape rooms? Methodology: The study presented in this article is a randomized controlled trial with a pre-and post-test design that was completed by a total of 326 software engineering students. The 164 students belonging to the experimental group learned software modeling by playing an educational escape room whereas the 162 students belonging to the control group learned the same subject matter through a traditional lecture. Findings: The results of the randomized controlled trial show that the students who learned software modeling through the educational escape room had very positive perceptions toward this activity, significantly increased their knowledge, and outperformed those students who learned through a traditional lecture in terms of knowledge acquisition.

Active learning methods are needed to promote student motivation and facilitate the development of technical and soft skills. Previous research in software engineering education shows that LEGO® Serious Play (LSP) fully aligns with these needs. However, prior works are usually based on insufficiently robust research methods that do not include a large sample, a variety of evaluation instruments, and/or rigorous comparative methods such as randomized controlled trials, which makes it difficult to obtain reliable and solid conclusions. This article presents an original LSP activity to teach software development life cycle models and core software engineering activities, tackling learning objectives different from those addressed by the LSP activities reported in prior works. The LSP activity was validated through a cluster-randomized controlled trial involving 217 computer science students. These students were divided into a control group that received a traditional lecture and an experimental group that performed the LSP activity. The research was supported by pre and post-tests that allowed the study of the knowledge attained by the students, as well as a questionnaire to gather students’ perceptions. The results indicate that the students in the experimental group learned significantly more and were more motivated than their counterparts in the control group. This leads to the conclusion that LSP-based activities such as the one reported in this article are highly effective in terms of knowledge acquisition and motivation to teach some software engineering topics compared to traditional lectures.

Numerous initiatives were conducted online during the COVID-19 pandemic, and today it is necessary to analyze whether it is better to continue conducting these initiatives online, or should they be done face-to-face and even readapted to this format. This article compares an educational escape room for learning software engineering conducted online during the confinement caused by the pandemic and later face to face. The research involves 241 students and employs instruments to explore the knowledge acquisition attained by the students and their perceptions toward the activity. The results provide insights to consider use of this technique in the future. The digital elements used in a remote escape room are suitable for a face-to-face escape room since the educational efficacy of the activity was similar when conducted online and face to face. However, some students' perceptions related to enjoyment were worse in the face-to-face escape room, which could be improved by incorporating physical elements.

Context: DevOps responds to the growing need of companies to streamline the software development process and thus has experienced widespread adoption in the past few years. However, the successful adoption of DevOps requires companies to address important cultural and organizational changes. Nevertheless, it is crucial to recognize that various DevOps taxonomies exist, both from academic and practitioner perspectives, which may lead to misleading or failed adoption of DevOps. Objective: This paper presents empirical research on the structure of DevOps teams in software-producing organizations. The goal is to better understand the organizational structure and characteristics of teams adopting DevOps by harmonizing the existing knowledge. Methods: To achieve this, we employed a grounded theory approach with collaborative coding, involving two research groups. Inter-Coder Agreement (ICA) was utilized to guide the discussion rounds. We conducted a comprehensive analysis of existing studies on DevOps teams and taxonomies to gain a deeper understanding of the subject. Results: From the analysis, we built a substantive and analytic theory of DevOps taxonomies. The theory is substantive in that the scope of validity refers to the ten secondary studies processed and analytic in that it analyzes “what is” rather than explaining causality or attempting predictive generalizations. A public repository with all the data related to the products resulting from the analysis and generation of the theory is available. Conclusions: We built a theory on DevOps taxonomies and tested whether it harmonizes the existing taxonomies, i.e., whether our theory can instantiate the others. This is the first step to define which taxonomies are best suited to approach DevOps culture and practices according to the companies’ objectives and capabilities. Editor's note: Open Science material was validated by the Journal of Systems and Software Open Science Board.

Each year, wildfires destroy larger areas of Spain, threatening numerous ecosystems. Humans cause 90% of them (negligence or provoked) and the behaviour of individuals is unpredictable. However, atmospheric and environmental variables affect the spread of wildfires, and they can be analysed by using deep learning. In order to mitigate the damage of these events, we proposed the novel Wildfire Assessment Model (WAM). Our aim is to anticipate the economic and ecological impact of a wildfire, assisting managers in resource allocation and decision-making for dangerous regions in Spain, Castilla y León and Andalucía. The WAM uses a residual-style convolutional network architecture to perform regression over atmospheric variables and the greenness index, computing necessary resources, the control and extinction time, and the expected burnt surface area. It is first pre-trained with self-supervision over 100,000 examples of unlabelled data with a masked patch prediction objective and fine-tuned using a very small dataset, composed of 445 samples. The pretraining allows the model to understand situations, outclassing baselines with a 1,4%, 3,7% and 9% improvement estimating human, heavy and aerial resources; 21% and 10,2% in expected extinction and control time; and 18,8% in expected burnt area. Using the WAM we provide an example assessment map of Castilla y León, visualizing the expected resources over an entire region.

Este proyecto fin de grado forma parte de un proyecto mayor, en desarrollo por la empresa Satec, el cual aborda la necesidad de observar y analizar las redes 5G y 6G, conocidas como Next Generation Networks (NGN). Dichas redes son fundamentales para mejorar la conectividad y el rendimiento en las comunicaciones actuales, pero también enfrentan problemas de fallos y mal funcionamiento en ciertas circunstancias. El proyecto de Satec propone un sistema denominado Monitor_IA-5G, que tiene como objetivo observar, evaluar y predecir el comportamiento de una red en tiempo real para detectar y anticipar estos eventos fallidos. Bajo este contexto se haya este proyecto fin de grado, el cual se enfocará en suministrar de datos a cada microservicio que forme parte de la arquitectura del sistema Monitor_IA-5G. El proyecto en cuestión tiene varios objetivos clave: 1. Desarrollar un motor de streaming distribuido para la comunicación entre microservicios en una plataforma de observación de datos de redes 5G. 2. Implementar técnicas de stream processing para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. 3. Garantizar la interoperabilidad, robustez, disponibilidad, rendimiento, y escalabilidad del sistema. 4. Validar el sistema mediante pruebas rigurosas que aseguren la correcta ingesta, distribución y análisis de datos en tiempo real. Durante el desarrollo del proyecto, se utilizó una combinación de herramientas y tecnologías avanzadas, como Apache Kafka y OpenTelemetry, para implementar y desplegar el motor de streaming distribuido. Las pruebas de validación demostraron que el sistema cumple con los requisitos técnicos establecidos, incluyendo un rendimiento óptimo que minimice la latencia de los mensajes distribuidos, robustez ante fallos y la capacidad de escalar sin necesidad de reconfiguraciones significativas. Los resultados mostraron una mejora significativa en la observabilidad y predicción de fallos en redes NGN, validando la eficiencia del sistema propuesto. Como con

Este proyecto busca desarrollar, basándose en la experiencia profesional del autor que trabaja con sistemas similares, un sistema de código abierto que despliegue y configure automáticamente un sistema virtual funcional que sirva de entorno de desarrollo para software con una mínima intervención del usuario y siguiendo los estándares del sector. El objetivo principal del sistema es automatizar el proceso de configuración de un entorno de desarrollo para ahorrar tiempo y recursos, reducir errores y mejorar la productividad. El sistema emplea herramientas de Infraestructure as Code (IaC) de uso gratuito como Vagrant y Ansible para desplegar y configurar el entorno virtual de manera reproducible, escalable y consistente a través de plataformas distintas. El sistema puede ser usado sin tener conocimientos previos del IaC siguiendo instrucciones simples, el entorno puede personalizarse para ajustarse a las necesidades del usuario, y es fácil de mantener y actualizar. El sistema se divide en tres niveles, cada uno cumple un objetivo específico y se construye sobre el nivel precedente. El primer nivel contiene la aplicación o sistema que esté siendo desarrollado, el segundo nivel contiene la configuración de Vagrant que despliega y configura el entorno, y el tercer nivel despliega una solución de monitorización que usa Grafana y Prometheus para permitir que el entorno sea externamente monitorizado en tiempo real, lo que provee información valiosa sobre el estado y desempeño del entorno. El sistema se desarrolló usando una metodología ágil modificada a partir de los principios de SCRUM. Su desarrollo fue gestionado a través del uso de repositorios de GitHub y de las herramientas que GitHub provee en conjunto con una estrategia preestablecida para la gestión del proyecto a través de la resolución sistemática de issues. Abstract: This project aims to develop, using the author’s professional experience in working with similar systems, an open‐source system that automatically d

Dada la necesidad de negocio de modernizar el área de contratación de una empresa, se pretende conseguir que los nuevos empleados tengan una experiencia de usuario satisfactoria durante el proceso de incorporación (onboarding), así como que los agentes de recursos humanos (RRHH) tengan una experiencia de trabajo satisfactoria, gracias a la automatización del proceso. Para ello, se va a llevar a cabo un proceso de transformación digital del área de contratación mediante el uso de la tecnología y metodologías (Now Value y Now Create) de Servicenow. A lo largo de este documento se describe en detalle las buenas prácticas de implementación del proceso de Onboarding de Servicenow. Para ello en primer lugar se han identificado: un área foco, unas prioridades de negocio, unos resultados esperados y una serie de indicadores de rendimiento (KPIs). El haber identificado estos aspectos, nos permitirá seleccionar las capacidades necesarias de la plataforma de Servicenow para garantizar que se alcanzan los resultados esperados de la transformación digital. Abstract: Given the business need to modernize the recruitment area of a company, the aim is to ensure that new employees have a satisfactory user experience during the onboarding process, as well as that human resources (HR) agents have a satisfactory work experience, thanks to the automation of the process. To achieve this, a digital transformation process of the recruitment area is going to be carried out through the use of Servicenow's technology and methodologies (Now Value and Now Create). This document describes in detail the best practices for the implementation of the Servicenow Onboarding process. First of all, we have identified: a focus area, business priorities, expected results and a series of performance indicators (KPIs). Having identified these aspects will allow us to select the necessary capabilities of the Servicenow platform to ensure that the expected results of the digital transformation are achieved.

El análisis de datos y la toma de decisiones son fundamentales para una empresa porque mejoran la eficiencia operativa, permiten tomar decisiones informadas, identifican oportunidades de mercado y monitorean desempeño para poder mejorarlo en un futuro. Sin embargo, un mal diseño de la base de datos o el uso de una base de datos operacional en lugar de una base de datos informacional produce grandes inconvenientes a la hora de generar informes o cuadros de mando que permitan observar estos datos de una manera estadística. Es por esto que las soluciones BI aparecen como una gran oportunidad para optimizar estos sistemas y poder asi mejorar la eficiencia y la calidad de los informes que se generan, no solo por su estructura sino tambien por el consumo computacional y energético que generan. En este trabajo de fin de grado, se documenta todo el desarrollo de una solución BI que busca obtener un sistema analítico a partir de un sistema operacional, para ello primero se verá el esquema y la arquitectura del sistema de partida y como este se estaba utilizando para la obtención de informes. A continuación, se verán las características del sistema final, como este se va a utilizar para la generación de cuadros de mando y los procesos ETL (Extract, Transform, Load) que se realizan para poder llegar a obtener los datos de la solución final en el formato y lógica deseada. Por último, se analizarán las diferencias entre el sistema de partida y el sistema final con respecto a su estructura, obtención de datos y generación de informes, y una vez vistas estas diferencias se entenderá la importancia de tener una buena estructura de datos en un sistema analítico y como la solución BI ha ayudado a la obtención de este sistema. Abstract: Data analysis and decision-making are fundamental for a company because they improve operational efficiency, enable informed decision-making, identify market opportunities, and monitor performance to enhance it in the future. However, a poor database d

El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un sistema interactivo para la generación y gestión de plataformas en un entorno de videojuegos, utilizando el motor de juegos Unity y el lenguaje de programación Python. El propósito principal es integrar un modelo de aprendizaje automático que procese datos de audio en tiempo real, ajustando dinámicamente las características de las plataformas generadas en el juego según la información recibida. Para la implementación, se ha desarrollado un sistema cliente-servidor que permite la recepción de datos en tiempo real. Se gestiona la conexión TCP, para recibir y procesar los datos de tempo y energía del audio, y transmitir esta información para utilizar un modelo preentrenado de Barracuda que calcula parámetros clave del juego: la velocidad del personaje, la frecuencia de generación de plataformas y sus alturas. En términos de resultados, se ha conseguido una correcta integración del modelo de aprendizaje automático en el motor de juegos Unity, permitiendo una jugabilidad dinámica y adaptativa basada en datos reales. El modelo muestra un rendimiento adecuado para ajustar los parámetros del juego en tiempo real, aunque hay margen de mejora en la precisión de las predicciones de las alturas de las plataformas, lo cual podría lograrse entrenándolo durante más tiempo. Además, el rendimiento del modelo podría beneficiarse de un conjunto de datos de entrenamiento más grande y diverso. Aunque el modelo actual es efectivo, la introducción de arquitecturas más complejas podría mejorar su capacidad para capturar patrones temporales más complejos en la música. Abstract: The present project aims to develop an interactive system for the generation and management of platforms in a video game environment, using the Unity game engine and the Python programming language. The main purpose is to integrate a ML model that processes audio data in real-time, dynamically adjusting the features of the platforms generated in the game ac

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el uso de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de sentimientos para el análisis de discursos en Internet, en concreto, los discursos misóginos en la red social Youtube. En un contexto donde el contenido digital y las redes sociales juegan un papel fundamental en la configuración de opiniones y actitudes, es crucial comprender cómo se manifiestan y proliferan las expresiones de odio y discriminación. Gracias a los avances de los últimos años en dichas tecnologías podemos ofrecer un análisis profundo de dichos discursos. Con la ayuda de la API de Youtube se ha podido crear un dataset de cientos de miles de comentarios encontrados en los diferentes vídeos de los dos youtubers antifeministas más reconocidos en Youtube España (Roma Gallardo y Un Tio Blanco Hetero). Este corpus, junto con el uso de librerías de clasificación de texto basados en aprendizaje automático como Pysentimiento o Bertopic, nos ayudará a determinar si el contenido antifeminista tiene una respuesta misógina y negativa por parte de la audiencia. En conclusión, este trabajo demuestra el potencial de las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para contribuir al análisis de discursos en plataformas de redes sociales, ofreciendo una herramienta valiosa tanto para la investigación académica como para la práctica de la moderación de contenidos. Abstract: One of the most remarkable events in the last years of Internet is the rise of social media platforms, offering a space for users to post and discuss their opinions about different social aspects. The growth of the use of these platforms has amplified the dissemination of various forms of online harassment, including misogyny. The aim of this study is exploring the use of NLP technologies to identify and analyze misogynistic speeches and behaviors in the comments section from two of the most famous anti-feminist channels in Youtube Spain. Taking advantege of the Youtube API w

Desde los años 90, cuando empezaron a surgir los primeros emuladores de sistemas de videojuegos, los computadores han tenido la potencia computacional suficiente para emularlos por medio de software. Uno de estos sistemas, la Game Boy, ha sido uno de los sistemas de videojuegos más vendidos de todos los tiempos gracias a su amplia selección y alta calidad de software. En este trabajo de fin de grado se presenta el análisis, diseño, implementación en el lenguaje de programación Rust y validación de un emulador del modelo DMG de Game Boy, incluyendo su CPU, unidad gráfica, cartuchos y entrada/salida necesaria para su funcionamiento. Asimismo, también se abordan cuestiones relacionadas con la emulación, como su estado legal y moral y su impacto medioambiental. Abstract: Since the 1990s, which is when the first video game system emulators started to emerge, personal computers have had enough processing power to emulate them through software. One of these systems, the Game Boy, has been one of the best-selling video game systems of all time thanks to its wide selection and high quality of software. This final degree project presents the analysis, design, implementation in the Rust programming language, and validation of the Game Boy DMG model, including its CPU, graphics unit, cartridges and input/output needed for its operation. Additionally, issues related to emulation, such as its legal and moral status and its environmental impact, are also approached.

En este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se desarrolla una aplicación web de gestión de tareas potenciada por inteligencia artificial (IA), diseñada principalmente para equipos ágiles. La herramienta está construida para permitir a los usuarios y equipos ser más productivos con sus tareas, aprovechando el potencial de los LLM. En un mundo donde la inteligencia artificial está tomando un gran protagonismo, ignorar las posibilidades y ventajas que esta nos puede ofrecer en nuestras tareas del día a día, sería quedarse atrás ante un inminente cambio que inevitablemente, para bien o para mal, va a estar presente en muchos aspectos de nuestra vida. En el contexto de las metodologías ágiles, la gestión eficiente de tareas y la coordinación entre miembros del equipo son aspectos cruciales para el éxito de los proyectos. Este TFG presenta una solución innovadora que integra un asistente virtual basado en IA para ofrecer recomendaciones personalizadas y asistencia en tiempo real a los miembros del equipo. La principal motivación detrás de este proyecto es la necesidad de una herramienta que no solo facilite la gestión de tareas, sino que también potencie la productividad mediante el uso de inteligencia artificial. La falta de soluciones personalizadas y adaptativas en el mercado actual de aplicaciones de gestión de tareas para equipos ágiles impulsó el desarrollo de esta aplicación. Además, se busca explorar cómo los modelos de lenguaje grande pueden integrarse de manera efectiva en herramientas de software para ofrecer beneficios tangibles en el ámbito de la gestión de proyectos. Los objetivos principales de este TFG son: 1. Desarrollar una aplicación intuitiva y fácil de usar que permita a los usuarios gestionar sus tareas personales y de equipo de manera eficiente. 2. Integrar un modelo de IA dinámico que actúe como asistente personal, proporcionando recomendaciones y ayuda para mejorar la productividad basado en las tareas del usuario. 3. Evaluar el impacto de la integració

En la actualidad, la tecnología está profundamente integrada en nuestras vidas diarias. Desde la comunicación hasta el entretenimiento, la educación y la salud, los dispositivos y aplicaciones digitales se han vuelto esenciales para el funcionamiento cotidiano. Esta presencia tecnológica ofrece tanto oportunidades como desafíos, especialmente en el contexto de la salud mental. La situación de la salud mental hoy en día es alarmante. Estudios recientes indican un aumento en los casos de depresión, ansiedad y otros trastornos mentales, particularmente entre los jóvenes. Factores como el estrés académico, la presión social y el uso inadecuado de las redes sociales contribuyen a este aumento. Sin embargo, la misma tecnología que a veces exacerba estos problemas también puede ser parte de la solución. La aplicación AMTE (Aprende a Manejar Tus Emociones) surge como una respuesta a estos desafíos. Este TFG tiene tiene como objetivo proporcionar un acceso fácil y constante a recursos de salud mental a través de llevar AMTE a una plataforma móvil. Esto es crucial dado que los adolescentes son usuarios intensivos de dispositivos móviles. Migrar los recursos de una plataforma web a una aplicación móvil permite un acceso más conveniente y oportuno. Abstract: In contemporary society, technology is deeply embedded in our daily lives. From communication to entertainment, education, and healthcare, digital devices and applications have become essential for everyday functioning. This presence of technology presents both opportunities and challenges, particularly in the realm of mental health. Today's mental health landscape is concerning, with a noticeable increase in cases of depression, anxiety, and other mental disorders, especially among young people. Factors such as academic stress, social pressure, and the improper use of social media contribute to this rise. However, the same technology that sometimes exacerbates these problems can also be part of the solution. The AMTE (Apre

El presente PFG aborda la complejidad inherente a las redes 5G, que se caracterizan por su capacidad para soportar una densidad de conexiones sin precedentes y una masiva generación de datos. La vasta cantidad de información y la variabilidad de las comunicaciones exigen el uso de técnicas avanzadas para su gestión y análisis. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) emergen como herramientas esenciales para procesar y extraer valor de los datos generados en estas redes, facilitando decisiones más rápidas y precisas. En respuesta a estas necesidades, este PFG se centra en el desarrollo del Simulador-ML5G, un simulador avanzado para el entrenamiento y evaluación de modelos de ML específicamente diseñados para la observación y análisis inteligente de redes 5G. El simulador, desarrollado a través de una meticulosa integración de sistemas, incorpora un enfoque de Machine Learning Enabled System (MLES), permitiendo así la creación y puesta a prueba de modelos que pueden ser aplicados en diversas áreas como la monitorización del estado de la red, análisis de métricas específicas, predicción del tráfico y detección de anomalías. La implementación de este simulador no solo provee un entorno controlado para el entrenamiento de modelos de ML, sino que también ofrece una plataforma robusta para simular diferentes escenarios y condiciones de red, lo que representa una contribución significativa tanto para la investigación como para la aplicación práctica en la industria de las telecomunicaciones. El Simulador-ML5G permite el entreno de modelos de ML que facilitan una comprensión más profunda y un análisis más efectivo de las complejas dinámicas de las redes 5G. Esto, a su vez, permite a los operadores y a los desarrolladores de redes optimizar recursos, mejorar la calidad del servicio y anticiparse a posibles fallos mediante el uso estratégico de la IA y el ML. Abstract: This diploma project addresses the inherent complexity of 5G networks, w

A través de un estudio realizado en el área de Supply Chain (Cadena de suministro) de la empresa Telefónica S.A, se demostró que hay un valor tangible y potencial en aprovechar los datos a lo largo de la cadena de suministro y adquisiciones, dos áreas que hasta el momento funcionaban de manera independiente. El objetivo principal de el proyecto de Fin de Grado (PFG) es integrar técnicamente (a través de los datos) las áreas de compras y cadena de suministro. Esto permitirá tener una visión global de los procesos de compras, especialmente después de haber identificado discrepancias entre lo que se acordó y lo que realmente se llevó a cabo. Además, se busca abordar la falta de trazabilidad adecuada para justificar estas diferencias, así como otros problemas identificados en el proceso. El PFG se enfoca en la recopilación, preparación, unificación de los conjuntos de datos y su validación, así como el desarrollo de modelos de predicción ML para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones de la compañía e identificar posibles ineficiencias y oportunidades de mejora. Una de las barreras más significativas (y desafío fundamental de este PFG) para la integración efectiva de estos procesos radica en las diferencias tecnológicas inherentes a cada área. Es importante resaltar que estas áreas operaban de manera independiente, con sistemas y bases de datos heterogéneas que no estaban normalizadas ni estandarizadas. Además de sus objetivos prácticos, el proyecto también aspira a contribuir al avance de la investigación en gestión de datos y procesos en el contexto empresarial. Se espera que los resultados y metodologías desarrollados durante este estudio puedan servir como un caso de estudio útil y aplicable para futuros proyectos de integración y optimización de procesos en otras organizaciones empresariales. Abstract: A study conducted in the Supply Chain area of Telefónica S.A demonstrated the tangible and potential value in leveraging data throughout the supply chain and p

Autoservicio Puesto de Trabajo, Colaboración y Contact Center (PTCyCC) es una aplicación web que centraliza los catálogos de los distintos departamentos del área de una empresa multinacional. A través de ella, los trabajadores pueden hacer las peticiones de elementos Hardware y Software que puedan necesitar en su día a día. Es también una pieza en el ecosistema de automatización de la empresa, ya que llama a las peticiones software que estén automatizadas en vez de generar una petición tradicional que tiene que atender un técnico. Entre los objetivos de este desarrollo se encuentran: • La adecuación y homogeneización de los catálogos de los distintos departamentos a un estándar común para una experiencia de usuario uniforme. • El desarrollo de una web que muestre los catálogos que están desarrollados a modo de tienda online y la información de cada producto. El usuario podrá seleccionar aquellos productos que quiere y la web generará un listado con el cliente y los productos seleccionados. • El diseño del conector entre la web de catálogos y Tritón, desde donde se lanzarán las automatizaciones que cumplen las peticiones del usuario. Esto implica el diseño de un flujo en Tritón en el que, para cada elemento, se soliciten datos adicionales, si son necesarios, y se determine según sus características el automatismo que hay que invocar. Si no hay automatismo para ese producto, Tritón ya tiene conexión al servicio de Peticiones y se lanzaría por esa vía sin que el usuario tenga que rellenar la petición. Aunque existan muchas herramientas para poder hacer compras de material, la cantidad de piezas y características concretas del proyecto requiere de un desarrollo propio que haga de intermediario entre todas ellas. Para el desarrollo se ha seguido la versión adaptada de Scrum que se utiliza en la empresa propietaria del proyecto, ya que el proyecto es parte de unas prácticas en empresa. Para el desarrollo se utilizará Power Apps, una herramienta low-code de Microsoft basad

El Internet de las Cosas es un concepto basado en la conexión entre diferentes dispositivos muy extendido en la actualidad, que se encuentra presente en una gran diversidad de áreas como la industria, la salud o la domótica. Estos dispositivos son capaces de tomar datos del entorno y en caso de ser necesario, tomar una acción determinada, todo ello sin intervención de la persona. El presente trabajo de fin de grado se desarrolla bajo el contexto de los sistemas IoT en el ámbito de la salud. Este nace de la necesidad de monitorizar ciertos parámetros de pacientes de manera continuada. En este proyecto se pretende construir un sistema IoT capaz de tomar datos a través de una pulsera inteligente, la cual está conectada a una aplicación Android donde, además de poder consultar las mediciones, éstas serán preparadas para enviar a un servidor donde serán almacenadas, listas para ser empleados en cualquier proceso de análisis que sea requerido. A lo largo de este documento se describen tanto herramientas ampliamente utilizadas en el desarrollo de aplicaciones Android, plataformas empleadas en los sistemas IoT, o el estándar Fast Health Interoperability Resources, también conocido como FHIR y sus posibles implementaciones. ABSTRACT: The Internet of Things is a concept based on the connection between different devices that is currently widespread and is present in a wide range of areas such as industry, health or home automation. These devices are able to take data from the environment and if necessary, take a certain action, all without human intervention. This thesis is developed in the context of IoT systems in the field of health. It arises from the need to monitor certain patient parameters on a continuous basis. This project aims to build an IoT system capable of taking data through a smart bracelet, which is connected to an Android application where, in addition to being able to consult the measurements, these will be prepared to send to a server where they will be st

Las dos partes más importantes de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAs) son un sistema de evasión de colisiones y un sistema de asistencia de mantenimiento de carril, los cuales podrían ayudar a reducir el número de accidentes de tráfico. Una técnica fundamental para la evasión efectiva de colisiones y el mantenimiento de carril es un método robusto de detección de carriles. Especialmente, ese método debería detectar un carril recto o curvo en el campo lejano de visión. Un automóvil que se desplaza a una velocidad determinada necesitará cierto tiempo para detenerse o reducir la velocidad manteniendo la estabilidad. Esto significa que es necesario detectar el carril de la carretera tanto en el campo cercano como en el campo lejano de visión. Aquí divide el campo de visión en cercano y lejano, a velocidad constante baja el lejano no tiene sentido, por tanto, habrá que tener en cuenta solo el cercano, esto lógicamente tiene que ver con la posición de la cámara, igual no tiene mucho sentido tenerla muy elevada y en el caso de que sea así debe tener un ángulo suficiente para enfocar la parte cercana por delante del robot. Este TFG recoge el resultado de otro TFG titulado “Diseño y Construcción de Robocar” cuyo resultado es un robot físico dotado de sensores y controlado mediante el software ROS2. El objetivo es que Robocar pueda hacer un seguimiento de carril bajo los supuestos y requisitos que más adelante se detallan implementando las tecnologías que actualmente se están desarrollando para los sistemas de asistencia a la conducción (ADAs) y coches autónomos. Este documento pretende realizar el camino desde lo general, es decir, encuadrar el trabajo dentro de las tecnologías que se están desarrollando en el sector automovilístico para proporcionar asistencia a la conducción (ADA) hasta una implementación de un sistema de seguimiento de carril particular sobre el robot Robocar.

Este proyecto tiene como objetivo evaluar si las tecnologías de contenedores empleadas con módulos WebAssembly ofrecen un rendimiento superior en comparación con las tecnologías de contenerización actuales. El análisis se centrará en una comparativa de los tiempos de arranque, la respuesta a peticiones, el tamaño de las imágenes y la seguridad de las imágenes en cuanto a vulnerabilidades. Para ello, se utilizarán diferentes metodologías de análisis de las variables obtenidas mediante benchmarks, como la comparación de medias a través de la prueba T-Student. Además, se propondrá un análisis de una arquitectura serverless utilizando WebAssembly mediante la técnica Architecture Tradeoff Analysis Method, con el fin de determinar si la aplicación de esta tecnología presenta menos desventajas en comparación con los contenedores basados en imágenes Linux. Este análisis busca esclarecer si WebAssembly es tan eficiente como lo afirman los equipos de desarrollo de entornos de ejecución WASM en la actualidad, o si, por el contrario, su rendimiento se ve afectado por ser una tecnología en constante evolución y desarrollo. Abstract: This project aims to evaluate whether container technologies using WebAssembly modules offer superior performance compared to current containerization technologies. The analysis will focus on comparing startup times, response times to requests, image size measurements, and the security of images concerning vulnerabilities. Different methodologies will be employed to analyze the variables obtained through benchmarks, such as the comparison of means using the T-Student test. Additionally, an analysis of a serverless architecture using WebAssembly will be proposed through the Architecture Tradeoff Analysis Method, to determine if the application of this technology presents fewer drawbacks compared to Linux-based container images. This analysis seeks to clarify whether WebAssembly is as efficient as claimed by the current WASM runtime environment develop

Durante este trabajo fin de grado se va a realizar un análisis de cómo se pueden optimizar los transformers de visión (ViT) tanto en entrenamiento como en inferencia. Se comienza explicando la necesidad de aliviar los costos computacionales en los que se incurre al entrenar redes neuronales profundas, especialmente en el contexto del crecimiento exponencial de la demanda de recursos computacionales y los potenciales beneficios que se pueden obtener al aplicar las técnicas de optimización para fomentar el Green Deep-Learning. A continuación, se analizan las arquitecturas más importantes del momento, prestando especial atención al potencial de Vision Transformers (ViT). Se estudia cómo estas arquitecturas afectan la eficiencia energética y las emisiones de gases de efecto invernadero. Se estudian las técnicas de optimización más prevalentes que se utilizan en la actualidad para reducir la eficiencia computacional y energética de los modelos ViT y se exponen las herramientas y experimentos realizados a lo largo de este trabajo. Finalmente se presentan los resultados de aplicar los métodos de mejora aplicados durante el experimento, para obtener modelos que, siendo menos intensivos en el uso de recursos computacionales, den resultados equiparables a los de sus contrapartes más costosas. Abstract: This Bachelor´s thesis delves into how Vision Transformers (ViT) could be optimized during both stages of training and inference. It begins with an explanation as of why there is a need to reduce the computational costs in which neural networks incur during training and inference, specifically in the context of the exponential growth in the requirement of computational resources and the potential benefits that can be achieved through the use of optimization techniques to promote Green Deep Leaning. Following that, the most prevalent model architectures will be presented, paying special attention to the potential of the Vision Transformers (ViT). The impact of these architectura

Este proyecto surge de la idea de desarrollar una guía a seguir por alumnos y profesionales para gestionar la información usando un Common Data Environment (CDE) aplicando correctamente la metodología BIM y Agile BIM. Debido a experiencias vividas en una serie de empresas, lo he detectado como un tema aparentemente no bien definido y/o excesivamente limitado en términos de pasos a seguir. La metodología BIM se está volviendo cada vez más importante en el ámbito de los proyectos constructivos, por lo que es crucial contar con una guía concisa y accesible para todos, permitiendo su aplicación con la mayor precisión posible. La gestión de la información en un proyecto constructivo es la parte más crucial del proceso. Todo debe quedar bien documentado y la comunicación entre licitante y licitador ( o entre cliente y proveedor) es fundamental. Ambas partes deben mantenerse en constante comunicación, dejando registro de cada movimiento y cambio del proyecto. Con este trabajo no sólo se busca centrarse en aspectos técnicos, si no también en promover la correcta colaboración y coordinación entre todos los agentes del proyecto. El cambio propuesto implica una transformación en la forma en que los equipos interactúan y comparten la información. La intención es dar un cambio hacia la integración y optimización en todas las fases del ciclo de vida de un proyecto, desde la redacción hasta la ejecución y finalización de la obra. Abstract: This project arises from the idea of developing a guide for students and professionals to manage information using a Common Data Environment (CDE) while correctly applying Bim and Agile BIM methodologies. Due to experiences in several companies, I have identified it as a topic that seems to be not well defined and/or excessively delimited in terms of steps to follow. BIM methodology is becoming increasingly important in the field of construction projects, so it is crucial to have a concise and accessible guida for everyone, allowing its applicat