Guided Master's Thesis 2015-16

Nombre del Alumno: Alberto Pozanco Lancho

Nombre del Tutor: Daniel Borrajo y Susana Fernández

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Aprendiendo metas de planificación para el control del tráfico en ciudades

Breve descripción: 
La Planificación Automática trata con procesos de razonamiento en los que se debe alcanzar un conjunto de metas a partir de un estado inicial, aplicando para ello algunas acciones. La mayoría de trabajos en planificación asumen que se conocen las metas al comienzo de la ejecución, permaneciendo estáticas. Sin embargo, esto no sucede en algunos dominios, siendo además posible aumentar la autonomía de los agentes dejándoles generar sus propias metas. En estos casos, la mayoría de los enfoques previos preprograman un conjunto de reglas para generar metas bajo unas circunstancias determinadas.

En este trabajo, se propone aprender cuándo aparecerán las metas en los próximos k instantes de tiempo, y de esta forma empezar a planificar antes, mejorando con ello el desempeño del sistema. Aplicamos esta hipótesis a un dominio de gestión del tráfico en una ciudad. Los resultados experimentales muestran cómo aprender la llegada de metas puede anticipar correctamente la aparición de congestiones en la red y resolverlas correctamente. El sistema de planificación generado que utiliza estos modelos de predicción de metas supera a otros sistemas que han ganado incluso competiciones en gestión de tráfico a través de agentes autónomos.

Nombre del Alumno: José Javier Alonso Moya

Nombre del Tutor: Telmo Zarraonandia

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Interacción en entornos virtuales inmersivos mediante gestos definidos por usuarios​

Breve descripción: 
El objetivo del trabajo es la categorización y evaluación de gestos naturales realizados espontáneamente por los sujetos de estudio frente a una serie de interfaces en realidad virtual. La creación de los diferentes interfaces abiertos es fruto de una completa revisión sistemática de los modelos usados en la actualidad en entornos virtuales.

Nombre del Alumno: David Vallejo Navarro

Nombre del Tutor: Pedro Isasi Viñuela

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Algoritmos con inspiración biológica para la mejora de la resolución exacta del problema de ordenación lineal con costes acumulados.​

Breve descripción: 
En este trabajo se pretende utilizar algoritmos con inspiración biológica (algoritmos genéticos y algoritmos de colonias de hormigas) para mejorar la obtención de la solución óptima al problema de ordenación lineal con costes acumulados, más conocido como LOPCC. Para ello se pretende encontrar cotas superiores de gran calidad mediante dichos algoritmos con el objetivo de disminuir el árbol de exploración al utilizar técnicas exactas como el algoritmo de ramificación y poda.

Nombre del Alumno: Ernesto Rubio García

Nombre del Tutor: Javier García Guzmán

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: (por determinar)

Breve descripción: 
Un decelerómetro es un dispositivo que sirve para medir la aceleración de un cuerpo a través de una serie de acelerómetros y giroscopios. Es ampliamente usado en la industria automotriz y su coste es elevado.

El objetivo es diseñar e implementar una serie de experimentos para comprobar si un smartphone, que es mucho más barato, puede sustituir a un decelerómetro a la hora de medir la aceleración (fuerza de frenado) de un vehículo en movimiento. La hipótesis es que los sensores electrónicos de un smartphone moderno proporcionan una precisión aceptable en las mediciones comparándolo con un decelerómetro (sensores físicos). Para ello será necesario tambien desarrollar una aplicación (Android) que recoja y muestre los datos de los sensores electrónicos del smartphone durante la realización de los experimentos.

Nombre del Alumno: Rubén Martín Vázquez

Nombre del Tutor: Ricardo Aler Mur, Inés M. Galván

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Modelos para la predicción de energía eólica en Sotavento a partir de variables meteorológicas.

Breve descripción: 
El objetivo del trabajo es la predicción de energía eólica en la planta de Sotavento, a partir de predicciones realizadas por modelos numéricos meteorológicos (como ECMWF). El trabajo incluye la extracción y preprocesamiento de predicciones y datos de producción reales, así como la construcción de modelos mediante técnicas de aprendizaje automático.

Nombre del Alumno: Wilheim Erasto Cervantes Noguera

Nombre del Tutor: Javier García Guzmán

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: ¿Qué fallas de seguridad son atribuidas a malas prácticas durante el desarrollo en app?​

Breve descripción: 
Identificar el nivel de conocimientos de los estándares y buenas prácticas para el desarrollo seguro de APP.

Nombre del Alumno: Roy Arturo Mendieta Zuniga

Nombre del Tutor: Juan Llorens

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: La reutilización de modelos SysML por medio de Representación semántica de conocimiento (Preliminar)​.

Breve descripción: 
Desarrollo mediante el modelo de representación semántico (Relationship-RSHP), de un sistema capaz de almacenar y reutilizar modelos SysML, mediante su indexación y recuperación de contenido y de metadatos, es decir el mapeo de activos de conocimiento representados por modelos SysML a RSHP, que permita una gestión eficiente de dichos activos de conocimiento.

Nombre del Alumno: Antonio Rafael Quirós Sandoval

Nombre del Tutor: Paloma Martínez

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Análisis de tecnología basada en grafos para almacenamiento de grandes volúmenes de datos y su aplicación al procesamiento con ontologías.​

Breve descripción: 
Actualmente analizo un motor de bases de datos orientados a grafos y su aplicación a técnicas de procesamiento de lenguaje natural; específicamente a la tarea de desambiguación del sentido de la palabra basada en conocimiento. Para esto, hago uso de un recurso léxico llamado BabelNet para almacenarlo en la base de datos orientada a grafos y de ese modo explotar las funcionalidades de la misma para implementar un algoritmo de desambiguación.

Nombre del Alumno: Teresa Almandoz

Nombre del Tutor: María Isabel Sánchez Segura

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Framework for the assessment of organizations knowledge maturity, intangible assets valuation and improvement plans definition.​

Breve descripción: 
Implementación de una herramienta web para medir el nivel de madurez de una compañía, identificar y valorar sus activos intangibles y, a partir de ambos, definir un plan de mejora. Los resultados obtenidos se mostrarán visualmente y así, de manera fácil y atractiva, se podrán ver los aspectos en los que la compañía destaca y los aspectos que puede mejorar.

Nombre del Alumno: Pablo Sánchez Pérez

Nombre del Tutor: Jose María Alvarez Rodriguez

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Plataforma de reutilización de artefactos del sistema basada en interoperabilidad para múltiples dominios.​

Breve descripción: 
El objetivo principal es el desarrollo de una capa de servicios basada en estándares (OSLC) de indexación y búsqueda de los artefactos generados durante el proceso de desarrollo de la especificación de requisitos de un sistema crítico.