Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación

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Sistema electrónico con alarma para el estudio dinámico y el control de la profundidad de la sentadilla
(2025) Garrucho Fernández, Rafael; Perdigones Sánchez, Francisco; Ingeniería Electrónica
Este Trabajo Fin de Grado presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema electrónico orientado al análisis dinámico y la validación de la profundidad en la ejecución de sentadillas. El sistema integra un sensor ultrasónico HC-SR04, un microcontrolador (Arduino UNO, MSP430 o ESP32 Dev 38P) y una interfaz de comunicación inalámbrica mediante WiFi, lo que permite registrar en tiempo real las repeticiones válidas e inválidas del ejercicio, así como generar alarmas visuales y mensajes de retroalimentación. Para la gestión del comportamiento del sistema se ha implementado una máquina de estados finita (FSM) que permite detectar los eventos clave durante el movimiento: bajada, validación, error, subida, finalización de serie o sesión. El diseño modular ha permitido desarrollar un montaje robusto y portable, sin necesidad de que el usuario lleve dispositivos adheridos al cuerpo ni elementos que afecten a la carga del entrenamiento. El sistema ha sido validado experimentalmente con diferentes configuraciones, destacando por su bajo coste, versatilidad y aplicabilidad en entornos deportivos, especialmente en disciplinas como el powerlifting, donde el control de la profundidad de la sentadilla es un criterio decisivo. Además, se proponen diversas mejoras y extensiones futuras, incluyendo el uso de sensores más precisos, la miniaturización del sistema y su adaptación a otros ejercicios.
Herramienta para la monitorización de redes privadas basada en sondas
(2025) Rodríguez Chavarría, Alejandro; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Ingeniería Telemática
En la actualidad, la gestión eficiente y el análisis del rendimiento de redes privadas se ha vuelto una necesidad fundamental en entornos empresariales y de telecomunicaciones. Con el aumento de la complejidad y la diversidad de dispositivos conectados, es crucial contar con herramientas que permitan monitorear, analizar y optimizar estas redes. Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema de monitorización de redes privadas basado en sondas distribuidas. Las sondas, configuradas de forma remota por un coordinador central, realizan pruebas periódicas de rendimiento de la red midiendo parámetros característicos (latencia, ancho de banda, etc.) y envían los resultados al coordinador, que los almacena. De esta manera, todos los resultados se podrían consultar desde un mismo equipo, analizarlos y obtener conclusiones sobre el estado de la red. El sistema está implementado con tecnologías como Python, Flask y Docker, lo que permite un entorno flexible para la configuración y despliegue de un sistema de monitorización distribuido, facilitando la detección de problemas y la optimización de las redes privadas.
Control domótico de un sistema de riego, mediante OpenHAB y Fiware, para el ahorro del consumo de agua y energía
(2025) Pozo Prior, José Antonio; Ariza Gómez, María Teresa; Ingeniería Telemática
Los invernaderos actuales buscan un equilibrio entre productividad y eficiencia energética. Para lograrlo, este proyecto utiliza el Internet de las Cosas (IoT), un concepto que permite conectar objetos cotidianos a Internet para monitorizarlos y controlarlos de forma remota, para optimizar ese balance mediante una aplicación Android desarrollada para controlar distintos elementos (como sistemas de riego y sensores) y consultar en tiempo real los precios horarios de la electricidad. Esta información permite automatizar decisiones como, por ejemplo, activar equipos en horas de menor coste. Entre las tecnologías usadas en el proyecto destacan OpenHAB, núcleo para la integración de dispositivos IoT y Fiware Orion responsable del intercambio de mensajes entre los elementos del sistema mediante suscripciones que permiten que cuando se actualicen los valores de un elemento los componentes del sistema reciban esta nueva información. Por último, cabe destacar que se ha usado una placa ESP32 programada mediante el IDE de Arduino para la gestión de los distintos elementos del invernadero
Elevator pitch en realidad virtual
(2025) Fernández Maiso, María; Fondón García, Irene; Elena Pérez, María del Mar; Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este Trabajo de Fin de Grado contiene una solución innovadora para el entrenamiento de habilidades comunicativas, centrada en la práctica del Elevator pitch usando una combinación de Realidad Virtual (VR) e Inteligencia Artificial (IA). Esta herramienta permite a estudiantes y emprendedores afianzar su capacidad de síntesis, dando seguridad y claridad a la presentación de ideas a través de una experiencia inmersiva, interactiva y personalizada. El objetivo principal es ofrecer una situación realista, en la que el usuario se integra con el medio, para practicar y mejorar su presentación de Elevator Pitches en entornos simulados, como un auditorio o un ascensor. Entre los objetivos específicos destacan: fomentar la práctica personal en situaciones controladas; reducir el miedo escénico, controlando el nivel de presión progresivamente (según el usuario elija); proporcionar retroalimentación (feedback) inmediata y personalizada, evaluando criterios profesionales como la claridad, oportunidad de mercado, propuesta de valor, modelo de negocio y estilo de presentación; favorecer el aprendizaje iterativo, permitiendo múltiples repeticiones y ajustes basados en la feedback recibido. El sistema está diseñado para ejecutarse en dispositivos autónomos como las gafas Meta Quest® 3, ofreciendo accesibilidad y portabilidad. Incluye tres entornos virtuales: una sala de práctica, un auditorio con audiencia, y un ascensor para interacciones directas con un interlocutor. La interacción es principalmente por voz, lo que maximiza la inmersión y facilita el uso para cualquier perfil de usuario. A nivel de software, es necesario utilizar el motor de desarrollo Unity, junto con el XR Interaction Toolkit y OpenXR, además de integrar el servicio de VR Convai para el análisis del discurso. Asimismo, el sistema requiere una conexión estable a Internet, ya que el procesamiento y evaluación de los Elevator Pitches se realiza a través de Convai en la nube. Finalmente, la accesibilidad ha sido considerada para usuarios con distintos niveles de experiencia en VR, incorporando interacción por voz y ofreciendo soporte tanto para el uso sentado como de pie, facilitando así una experiencia cómoda y adaptativa. Palabras clave: Realidad Virtual (VR), Elevator Pitch, Inteligencia Artificial (IA), Retroalimentación Automatizada, Entrenamiento Comunicativo.
Predicción de la probabilidad de inundaciones utilizando técnicas de inteligencia artificial
(2025) Carpio de la Fuente, José Alfonso; Simois Tirado, Francisco José; Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este Trabajo de Fin de Grado se abordará el problema de predicción de la probabilidad de inundaciones en distintas regiones utilizando técnicas de aprendizaje automático. Para ello se ha trabajado con un dataset extraído de la plataforma Kaggle que contiene más de un millón de muestras etiquetadas con 21 variables relacionadas con factores de riesgo. Se han implementado y comparado tres algoritmos principales: K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (basado en Decision Trees) y Adaboost. Además, se ha realizado un análisis exploratorio de los datos (EDA) para ver la naturaleza y comportamiento de los mismos y una selección de características y ajuste de hiperparámetros mediante técnicas como RFE y GridSearchCV. El número de muestras usado implica obtener mejor o peores resultados, haciendo que cuando se usan todas las muestras se obtengan mucho mejores resultados que al usar un número acotado de estas obtenidos por RFE. Era algo de esperar ya que al tener más información nuestra predicción iba a ser más exacta. En cuanto al uso de los diferentes algoritmos, encontramos que el algoritmo a priori más sencillo, en este caso el KNN, es el más completo basándonos en las paramétricas usadas para las evaluaciones. No obstante, solo valorando el tema de la paramétrica principal (R²) se obtendría el mejor resultado con el algoritmo más complejo, Adaboost, el único algoritmo de boosting, siendo a priori algo lógico ya que este tipo de algoritmos te aseguran un mayor rendimiento. Estos resultados demuestran el potencial del aprendizaje automático para ayudar en la detección temprana de riesgos de inundación, lo cual puede tener un impacto relevante en la prevención de desastres naturales.
Diseño y realización de un sintetizador MIDI basado en el sintetizador FM de Yamaha OPL2
(2025) Sánchez Mora, Patricia; Perales Esteve, Manuel Ángel; Ingeniería Electrónica
Este Trabajo de Fin de Grado presenta el diseño e implementación de un sintetizador MIDI utilizando el chip de síntesis FM Yamaha YM3812 (también conocido como OPL2). El objetivo principal del proyecto es desarrollar un sistema capaz de interpretar mensajes MIDI estándar y generar sonido en tiempo real mediante síntesis de modulación por frecuencia (FM). Para ello, se ha utilizado un microcontrolador Arduino Uno como unidad principal de procesamiento, que recibe las señales MIDI, las interpreta y comunica los parámetros necesarios al chip OPL2. El proyecto abarca tanto el diseño hardware como el desarrollo del firmware en C/C++ para gestionar la comunicación, el mapeo de notas, la asignación de canales y la gestión de patches. El sintetizador permite la ejecución de múltiples notas simultáneas y la utilización de distintos timbres musicales, aprovechando la capacidad del chip para la síntesis polifónica y la manipulación de parámetros como el ataque, la caída y la modulación. El resultado es un dispositivo funcional, de bajo coste y alto valor didáctico, que demuestra la viabilidad de reutilizar tecnologías clásicas de síntesis sonora en un contexto educativo y experimental.
Evaluación de la distorsión no lineal producida por amplificadores de potencia en señales Wi-Fi
(2025) Ruiz González, María Jesús; Madero Ayora, María José; Marqués Valderrama, Elías; Teoría de la Señal y Comunicaciones
La tecnología WiFi se ha convertido en una herramienta fundamental para el acceso a Internet en hogares, centros educativos, oficinas y otros entornos. Gracias a su evolución continua, esta tecnología ha logrado adaptarse a las crecientes demandas de movilidad, capacidad y eficiencia, siendo una de las soluciones más utilizadas en redes de área local. Dentro de un sistema WiFi, el amplificador de potencia cumple una función clave al aumentar el nivel de señal para que esta pueda ser transmitida efizcamente a través del medio inalámbrico. Sin embargo, cuando estos dispositivos operan cerca de su punto de saturación, pueden introducir un fenómeno conocido como distorsión no lineal, que en algunos casos afecta negativamente a la calidad de la señal. Por ello, este trabajo se centra en evaluar el comportamiento de un amplificador de potencia de clase J al ser excitado con señales correspondientes a distintas versiones del estándar IEEE 802.11. Para evaluar dicho comportamiento, se analizan y comparan diferentes figuras de mérito, con el fin de derminar en qué medida la distorsión no lineal compromete o no la calidad de la señal de salida.
Estudio del predistorsionador óptimo en amplificadores de potencia para distintos puntos de operación
(2025) Amor Sánchez, Marina; Marqués Valderrama, Elías; Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este trabajo se propone una estrategia para modelar y compensar el comportamiento no lineal y con memoria de un amplificador de potencia (PA) utilizado en sistemas de comunicaciones 5G. El enfoque se basa en la aplicación del algoritmo Iterative Learning Control (ILC) para generar señales predistorsionadas capaces de corregir la distorsión introducida por el PA. Posteriormente, se emplea un modelo basado en series de Volterra y se aplica el algoritmo Reduced Complexity Doubly Orthogonal Matching Pursuit (RCDOMP) para seleccionar el conjunto óptimo de regresores, minimizando así la complejidad del modelo sin comprometer el rendimiento. Las medidas experimentales han sido realizadas sobre un banco de pruebas que incluye una señal OFDM 5G-NR de 30 MHz de ancho de banda y una cadena de transmisión compuesta por un generador de señal, un preamplificador, un PA y un analizador vectorial. Los resultados muestran que es posible identificar un conjunto reducido de regresores, constante para todo el rango de potencias analizado, y que la inclusión de términos conjugados resulta beneficiosa en escenarios reales. Estas conclusiones abren la puerta a propuestas futuras de ajuste dinámico de coeficientes en función de la potencia de entrada, optimizando la predistorsión en tiempo real.
Piloto de gestión para dispositivos IoT
(2025) Zamora García, Vicente; Estepa Alonso, Antonio José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este trabajo pone de manifiesto las capacidades y el potencial, a veces infravalorado, de los dispositivos del internet de las cosas (IoT), con un proyecto complejo que entrelaza el mundo del IoT con la gestión de redes de Internet. Concretamente, este Trabajo Fin de Grado abarca el desarrollo e implementación de un sistema de gestión para dispositivos IoT que permite, no solo la monitorización de sensores físicos y virtuales de uno de estos dispositivos, sino también la centralización de la información de gestión de dispositivos de red reales, como routers, switches y servidores. Para ello, el foco principal de atención recae sobre el protocolo de gestión tradicional SNMP, que constituye la base de este proyecto junto con uno de los principales protocolos de comunicación dedicados para dispositivos IoT, denominado MQTT. Además, cabe destacar el uso de herramientas como GNS3 para el desarrollo de un escenario de red simulado que permita ser gestionado por el sistema, PostgreSQL como servicio de bases de datos encargado de la persistencia de la información gestionada, Android Studio para la creación de una aplicación móvil que ejerza de interfaz de usuario principal, Spring Boot como framework para el desarrollo del backend intermediario entre la app y la base de datos y el stack de monitorización compuesto por Prometheus y Grafana como alternativa estándar y profesional de interfaz de usuario.
Sistema de desarrollo e integración continua Over-The-Air para microcontroladores IoT
(2025) García Ortega, Pablo; Yanes Luis, Samuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este Trabajo de Fin de Grado busca desarrollar un sistema de integración continua OTA para dispositivos IoT. El objetivo es garantizar la actualización, de manera automática, de los dispositivos en el momento que se produzca el lanzamiento de nuevas versiones de firmware. El sistema consta de los microcontroladores ESP32 que hacen de dispositivos IoT y una Raspberry Pi 4 que actúa como nodo central. La conexión se efectua mediante una red WiFi para proporcionar la comunicación local entre los dispositivos asi como conexión con los servidores que almacenen el versionado del firmware. El trabajo realizado demuestra que el sistema es eficaz a la hora de actualizarse Over-The-Air tanto con o sin la intervención de un usuario.
Localización en Interiores mediante Huella Magnética
(2025) Laaboudi, Nabila; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Hoy en día, es bien sabido que la ubicación y el tiempo son las principales características subyacentes de cualquier observación científica y de ingeniería. Estas dos dimensiones, espacio y tiempo, son fundamentales para comprender y contextualizar cualquier fenómeno. Cada experiencia y cada observación que se realiza en el ámbito de la ciencia o la ingeniería está intrínsecamente vinculada a un lugar específico y a un momento determinado. Este principio no solo es aplicable a la investigación científica, sino que también subyace en la recopilación de datos en campos como la geografía, la astronomía, la física, y en el análisis de datos en la tecnología de la información y la comunicación. Entre las tecnologías dedicadas a la localización y más precisamente en interiores, está la tecnología de localización en interiores basada en huellas magnéticas que se posiciona como una alternativa sólida frente a otros métodos tradicionales, gracias a su notable precisión, su bajo coste de implementación y su independencia de otras infraestructuras. Este Trabajo Fin de Grado se centra en el desarrollo de un sistema de localización en interiores mediante huella magnética. El proyecto se ha estructurado en dos fases principales: en primer lugar, se ha llevado a cabo la creación de una base de datos que recoge las huellas del campo magnético en distintos puntos de un entorno interior y en segundo lugar, se ha desarrollado un algoritmo de localización capaz de estimar la posición de un dispositivo móvil a partir de las mediciones obtenidas mediante su magnetómetro integrado. El algoritmo opera comparando, las lecturas actuales del campo magnético con los datos previamente almacenados en la base de datos, determinando así la ubicación más probable del dispositivo.
Detección y Clasificación Eficiente de Señales de Tráfico mediante Redes Convolucionales
(2025) Muñoz Espinosa, Álvaro; Martínez de Dios, José Ramiro; Tapia López, Raúl; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Eléctrica
Enelámbitodela seguridad vial y la asistencia a la conducción, el reconocimiento de señales de tráfico mediante técnicas de visión artificial se ha convertido en un área de gran interés. Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar un sistema eficiente para la detección y clasificación rápida de señales de tráfico, utilizando redes neuronales convolucionales profundas. El proyecto se compone de dos etapas principales: la detección de señales, realizada mediante la arquitectura YOLOv8, y la clasificación de las mismas, para lo cual se han diseñado y entrenado redes personalizadas. A lo largo del trabajo se ha llevado a cabo un exhaustivo estudio del estado del arte en redes neuronales y arquitecturas profundas, así como un análisis detallado de los tipos de capas más relevantes y las métricas que se usan para evaluar el rendimiento de los modelos. El sistema se ha entrenado y validado utilizando conjuntos de datos reconocidos, como BDD100K para la detección y GTSDB para la clasificación. Adicionalmente, se ha desarrollado un pipeline automatizado que permite integrar ambas etapas y procesar secuencias de video en tiempo real, mostrando la viabilidad del sistema para su aplicación en entornos reales. Por último, se han comparado los resultados obtenidos por las redes personalizadas con los modelos de clasificación de YOLOv8 demostrando que las redes desarrolladas alcanzan un rendimiento competitivo en términos de precisión y una mejora significativa en la velocidad de inferencia, siendo hasta diez veces más rápidas.
Desarrollo de una aplicación móvil para el seguimiento eficiente de movimientos en bolsa
(2025) Fernández Cotán, Diego José; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación móvil diseñada para facilitar la inversión en activos del mercado bursátil mediante un algoritmo que identifica el momento óptimo para realizar inversiones. La aplicación ofrece a los usuarios la posibilidad de monitorizar activos en tiempo real y suscribirse a valores específicos, recibiendo alertas personalizadas sobre el momento de inversión de dicho activo. Estas alertas incluyen un sistema de código de colores en la interfaz de visualización, así como notificaciones en el dispositivo móvil para aquellos valores a los que el usuario esté suscrito. Además, la aplicación incorpora un apartado de formación, que permite la publicación de artículos, videos y documentos de temática financiera. Incluye también un apartado de consultas, donde los usuarios pueden plantear preguntas a los administradores mediante un chat en línea. Los administradores tienen capacidad para gestionar tanto los contenidos publicados, como las preguntas formuladas en el chat. La aplicación consta de una interfaz de usuario desarrollada en React Native, que permite su implementación como aplicación nativa tanto en dispositivos Android como iOS. El backend se estructura en tres servicios desplegados utilizando el sistema de contenedores Docker: 1. Servidor Python Flask a. Este servicio actúa como punto central de comunicación, manejando los endpoints con los que interactúa la aplicación y gestionando las peticiones. 2. Base de datos PostgreSQL a. Base de datos relacional que almacena los datos de la aplicación, incluyendo información sobre los usuarios, suscripciones, contenidos de formación y configuraciones de notificación. 3. Motor de cálculo o ‘Engine’ a. Este servicio recopila datos de los valores bursátiles y calcula el punto de inversión óptimo. Los resultados se envían en tiempo real al frontend mediante Web Sockets para su visualización. b. Además, se encarga de enviar notificaciones al dispositivo del usuario utilizando Expo Push Notifications cuando el usuario está suscrito al valor. Este proyecto, por tanto, pretende proporcionar una plataforma para usuarios interesados en el mercado bursátil, combinando la monitorización de inversiones y la formación. La elección de tecnologías modernas y escalables busca un rendimiento óptimo y una experiencia fluida tanto en la monitorización de activos como en la comunicación y gestión de contenidos.
Resolución de un problema de gran escala de reparto de última milla con opciones de entrega y ventanas de tiempo mediante algoritmo k-means
(2025) Ballestero de Juan, José; Escudero Santana, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
Resumen rápido crecimiento del comercio electrónico ha acarreado un aumento en la complejidad de la logística que lo acompaña. Siendo “la última milla”, el tramo más importante en los envíos. Debido a que los clientes prefieren la entrega a domicilio, el mayor reto de la logística del comercio electrónico es reducir el número de incidencias a la hora de entregar los productos a los clientes. Estas incidencias disminuyen la calidad percibida del servicio y un aumento en los costes de distribución y emisiones. Este proyecto aborda la problemática actual de los envíos a domicilio relacionados con el comercio electrónico. Se pretende que la solución creada sirva de ayuda para intentar reducir el número de entregas fallidas por falta de comunicación y coordinación entre las empresas repartidoras y el cliente. Este estudio aborda el problema utilizando técnicas de clusterización y planificación de rutas, con el objetivo de minimizar la distancia recorrida, reducir los tiempos de espera y mejorar la asignación de recursos en escenarios con diferentes volúmenes de demanda.
Determinación de la posición de dispositivos IoT en condiciones adversas mediante evaluación de calidad de las medidas
(2025) Maldonado Luna, Victoria; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La tecnología Ultra Wide-Band ha evolucionado como una de las principales soluciones para la localización en interiores debido a su alta precisión y capacidad de penetración en obstáculos. Sin embargo, la propagación en condiciones NLOS (Non-Line of Sight) introduce errores que afectan la estimación de posición. Este trabajo compara distintos métodos basados en mínimos cuadrados mediante simulaciones en MATLAB, incluyendo Solución no lineal de mínimos cuadrados NLS, Solución no lineal de mínimos cuadrados con conocimiento de la condición de visión NLS-CCV, Solución de mínimos cuadrados lineales LLS y algoritmo LLS ponderado por cuadrado delimitador B-WLS, este último diseñado para mitigar errores NLOS mediante ponderación adaptativa. Los resultados destacan la eficacia de B-WLS en escenarios con obstáculos, resaltando la importancia de técnicas de ponderación para mejorar la precisión. Además, se plantean futuras investigaciones para evaluar estos métodos en entornos dinámicos y con distintas configuraciones de anclaje.
Emulador de comunicaciones de sistemas de control industriales
(2025) Rosendo Alonso, Juan José; Estepa Alonso, Antonio José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el desarrollo de un emulador de tráfico Modbus, una herramienta diseñada para simular la comunicación entre dispositivos industriales. El principal objetivo es proporcionar un entorno seguro y práctico que permita probar, depurar y analizar sistemas basados en el protocolo Modbus sin necesidad de interactuar con equipos reales, evitando así riesgos asociados a su manipulación. El proyecto abarca desde el diseño de una arquitectura basada en contenedores Docker hasta la implementación de una interfaz gráfica intuitiva. El sistema utiliza el patrón Modelo-Vista-Controlador (MVC) y está compuesto por tres partes principales: Core, que gestiona la emulación mediante Docker y Tcpdump; Backend, encargado de coordinar las acciones del sistema; y Frontend, que ofrece al usuario la posibilidad de configurar escenarios de red de manera interactiva. La solución desarrollada permite emular múltiples dispositivos Modbus TCP, configurados como maestros o esclavos, en una red virtual. Se destacan funcionalidades como la validación de configuraciones de red, la personalización del tráfico emulado y la captura de paquetes en formato PCAP para su análisis posterior. Además, el sistema facilita la creación, carga, guardado y ejecución de escenarios de red personalizados. Este emulador no solo tiene aplicaciones prácticas en la seguridad y análisis de redes industriales, sino que también puede ser utilizado en entornos educativos y en la generación de datasets para entrenar algoritmos de inteligencia artificial destinados a la detección de ciberataques.
Análisis de la capacidad de detección de los IDS Snort, FortiGate y Palo Alto NGFW en entornos ICS bajo la matriz MITRE ATT&CK
(2025) Meléndez Casado, Andrés; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este trabajo tiene como objetivo evaluar la capacidad de detección de los IDS Snort, FortiGate y Palo Alto frente a ataques en entornos industriales. Para ello, se generará tráfico malicioso y se clasificarán los ataques según la matriz MITRE ATT&CK. Posteriormente, se analizarán los resultados con distintos niveles de detalle y se realizará un estudio comparativo para determinar cuál de estos sistemas ofrece un mejor rendimiento en la detección de amenazas.
Evaluación experimental de Neo4J para su aplicación en el dominio sanitario
(2025) Franco Romero, Antonio; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo principal analizar y evaluar el rendimiento de la base de datos basada en grafos Neo4J aplicada al sector sanitario, específicamente en entornos de monitorización de pacientes a través de dispositivos autónomos bajo el paradigma de Internet of Medical Things (IoMT). Para el desarrollo del proyecto, se ha diseñado una solución empleando drivers de Java integrados con Neo4J, lo que permitió la conexión y manipulación de la base de datos de manera eficiente. Además, se utilizó la librería OSHI para llevar a cabo la monitorización del sistema, registrando el consumo de recursos (CPU y RAM) durante la ejecución de las pruebas. El trabajo experimental incluyó escenarios con distintos volúmenes de datos y frecuencias de transmisión, simulando condiciones reales en entornos hospitalarios, así como pruebas de distintas consultas de diferente complejidad. Las pruebas realizadas permitieron analizar el rendimiento del sistema bajo diversas cargas de trabajo, identificando las capacidades y limitaciones de Neo4J en términos de escalabilidad y consumo de recursos. Los resultados obtenidos reflejan que Neo4J es una herramienta altamente eficiente para gestionar bases de datos con gran densidad de relaciones, destacando en entornos con cargas moderadas debido a su capacidad de manejar datos interconectados y realizar consultas complejas de forma rápida y precisa. A pesar de estos resultados positivos, el sistema mostró ciertas limitaciones al enfrentarse a cargas elevadas, donde se evidenció un incremento progresivo en el consumo de CPU y RAM, lo que afectó la estabilidad general. Como parte de las conclusiones, se proponen diversas líneas de trabajo futuro que buscan optimizar el rendimiento y ampliar la aplicabilidad del sistema. Entre estas líneas destacan la optimización del rendimiento a través de técnicas avanzadas de indexación, la implementación de un entorno distribuido y la integración con sistemas reales para validar el desempeño en condiciones operativas. Este trabajo establece una base sólida para futuras investigaciones que busquen mejorar el almacenamiento y análisis de datos interconectados en el ámbito sanitario, contribuyendo al desarrollo de soluciones más eficientes y escalables en el sector de la salud.
Diseño e implementación de un correlador de eventos
(2025) López León, Fernando Jesús; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En este Trabajo Fin de Grado se presenta el desarrollo de un correlador de eventos en Python que sea capaz de soportar múltiples formatos de entrada y que la configuración tanto de las reglas como de las alertas sea simple, fácil, configurable e intuitivo para el usuario final. Para poner un poco en contexto, un correlador de eventos es una herramienta que permite analizar y relacionar eventos registrados en un sistema para identificar patrones y generar alertas ante situaciones predefinidas y específicas. De hecho, existen alternativas en el mercado, pero algunas son complejas, poco intuitivas, de pago o hay que escribir una cantidad extensa de líneas de código para poder configurarlas. Por tanto, la idea principal de este proyecto es la de construir un correlador de código abierto, gratuito y que mejore y simplifique la configuración de las reglas y las alertas. A lo largo del documento, se detallarán la metodología usada, el diseño del sistema, la implementación y las pruebas realizadas para validar su funcionamiento, así como, las ventajas, limitaciones y posibles líneas de continuación del proyecto.
Extracción y selección de características para el análisis de la profundidad del melanoma
(2024) Cruz Arriero, María de la; Acha Piñero, Begoña; Serrano Gotarredona, María del Carmen; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El melanoma es un tipo de cáncer de piel agresivo y de creciente incidencia, por lo que su detección temprana y precisa resulta fundamental. En este estudio, empleamos técnicas de aprendizaje automático (en inglés Machine Learning, ML) para clasificar el melanoma en superficial o profundo, enfocándonos en el análisis del color y explorando diversos espacios de color y sus propiedades. Los resultados destacan la efectividad de las técnicas de selección de características, así como la importancia de aquellas que se asemejan a la percepción humana del color, lo cual mejora la precisión en la clasificación. Sin embargo, los resultados presentan un número considerable de clasificaciones incorrectas, lo que indica margen de mejora en la precisión del modelo.

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