Guided Master's Thesis 2017-18

Nombre del Alumno: Gustavo Adolfo Chaves Rivera

Nombre del Tutor: David Griol Barres

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Creación y diseño de agentes conversacionales por medio de la herramienta denominada DialogFlow.

Breve descripción:
El objetivo principal es aprender a utilizar la herramienta DialogFlow y con esto realizar un agente conversacional. La temática relacionada con el agente que se creará, está siendo evaluada para que sea un agente que cumpla con los requisitos del TFM.

Nombre del Alumno: Adrián Ruiz Arroyo

Nombre del Tutor: Ángel García Crespo

Título del Trabajo Fin de Máster: Procedimiento de evaluación y análisis para la elección del modelo de infraestructura de despliegue de un componente sofware.​

Breve descripción:
La elección de un modelo de infraestructura (centralizada o distribuida) para el despliegue de software es una cuestión crítica para los proyectos de desarrollo software. No sólo repercute en los costes de instalación y mantenimiento de los equipos informáticos, sino también en la calidad del servicio que se puede proporcionar y el máximo de usuarios que se pueden atender a la vez. Cuando un proyecto es de gran envergadura, o, por el contrario, cuando es de escala muy pequeña, esta elección es sencilla; casi trivial. Sin embargo, en proyectos de tamaño difícil de categorizar, la decisión puede ser compleja. El objetivo de este trabajo es presentar un procedimiento de evaluación y análisis sobre software y hardware que permita tomar una decisión sobre el modelo de infraestructura de despliegue más adecuado para un proyecto apoyándose en métricas y estimaciones. Para mostrar su utilidad, se desarrolla una prueba de concepto con un componente de software real, desarrollado en el grupo de investigación SoftLab de la universidad.

Nombre del Alumno: Diego Vicente Martín

Nombre del Tutor: David Griol Barres

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Gestión de diálogo estadística para el desarrollo práctico de interfaces conversacionales.

Breve descripción:
Un agente conversacional o chatbot es un sistema capaz de entender y generar respuestas en lenguaje natural. Una de las tareas más costosas para su desarrollo es el diseño manual del modelo de diálogo que utiliza el agente para gestionar los diálogos con los usuarios. El principal objetivo de este TFM es automatizar la tarea de gestión de diálogo mediante el aprendizaje de modelos estadísticos a partir de datos, posibilitando además la integración sencilla de estos modelos en interfaces conversacionales desarrollados mediante toolkits comerciales como DialogFlow.

Nombre del Alumno: Jesús Cristina Iglesias

Nombre del Tutor: Jesús Carretero Pérez

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Monitorización ligera y escalable para sistemas clúster heterogéneos.​

Breve descripción: 
Implementación de un monitor ligero con despliegue escalable para entornos clúster heterogéneos, que permitiría saber la carga de los diferentes nodos y poder decidir donde enviar la carga de trabajo de una aplicación dada.

Nombre del Alumno: Jose Javier Alonso Moya

Nombre del Tutor: Antonio Amescua

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Detección de anomalı́as predictiva en tiempo real para el servicio central de Elasticsearch del CERN.

Breve descripción: 
Does Machine Learning have room on traditional service operation processes?
Can we predict a service degradation before it happens?
Can we learn from past outages to automate curation workflows?
The thesis will try to answer these questions, summarize the status of a combined anomaly detection and degradation prediction approach for the Centralized Elasticsearch service at CERN, as well as introduce the experiences, methods and challenges faced during the journey to design and deploy this experimental project within CERN's infrastructure.

Nombre del Alumno: Renzo Mauricio Rivera Zavala

Nombre del Tutor: Paloma Martínez Fernández

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Drug-Drug Interaction Extraction from Drug Labels.

Breve descripción: 
La interacción del medicamento se produce cuando los efectos de un medicamento se alteran de algún modo por la presencia de otro fármaco, por comida o por exposición ambiental. El riesgo de desarrollar una reacción adversa al medicamento (ADR) secundaria a una interacción fármaco-fármaco aumenta significativamente con la cantidad de medicamentos que recibe un paciente. El trabajo consiste en extraer drogas / sustancias interactuantes y las oraciones que contienen interacciones. Identificar los medicamentos que interactúan y los tipos de interacción específicos: farmacocinéticos, farmacodinámicos o no especificados. Normalizar la sustancia que interactúa con UNII, y las clases de drogas con NDF-RT NUI. Normalizar la consecuencia de la interacción con SNOMED CT si se trata de una afección médica. Normalizar los efectos farmacocinéticos de los códigos del Tesauro del Instituto Nacional del Cáncer.

Nombre del Alumno: Alejandro Blanco Rodríguez

Nombre del Tutor: Susana Fernandez Arregui

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Counterplanning in Real-time Strategy Games​.

Breve descripción: 
La Counterplanning es el proceso por el cual un agente alcanza sus metas generando planes que interrumpan o destruyan los planes o metas de otros agentes. Se utilizará counterplanning aplicado al videojuego de estrategia en tiempo real Starcraft II.

Nombre del Alumno: Carlos Bragado Sánchez

Nombre del Tutor: Yago Sáez Achaerandio

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Análisis, evaluación y composición de Corales de Bach con técnicas de inspiración biológica.​

Breve descripción: 
En una primera fase se propone desarrollar una analizador y evaluador de Corales de Bach con todas las facilidades posibles para el uso docente en los conservatorios. En la segunda fase se busca utilizar esta evaluación para crear un Compositor Automático mediante Computación Evolutiva, aunque hasta el momento se deja en el aire la posibilidad de incluir deep learning en alguna de las fases.

Nombre del Alumno: Rodrigo Alarcón García

Nombre del Tutor: Lourdes Moreno López

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: titulo aun esta en discusion​.

Breve descripción: 
Área: accesibilidad
Tema: plain language
Buscar una manera de determinar la importancia del uso de esta metodología de comunicación, ya que en europa fue "dejada de lado" pero en norteamerica es usada bastante mostrando buenos resultados

Nombre del Alumno: Pelayo Choya Carreter

Nombre del Tutor: Ricardo Aler Mur

Título (tentativo) del Trabajo Fin de Máster: Recopilación y análisis de datos biomédicos.

Breve descripción: 
Aplicación de técnicas de Machine Learning al sector biomédico. Aplicación de últimas tecnologías del estado del arte a partes de Machine Learning como la recopilación, creación del modelo o análisis de datos.