Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación

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Generación de un dataset de tráfico IoMT para la detección de anomalías
(2026) Castilla Jiménez, Pedro; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este trabajo de fin de grado es la detección de anomalías debidas a ciberataques en el ámbito sanitario sobre un dataset de tráfico generado a partir de datos de aplicación reales. Para ello, se ha emulado el comportamiento de una red IoMT compuesta por tres teléfonos móviles y un servidor. Los teléfonos, pertenecientes a tres pacientes distintos, se encargan de recopilar la información producto del muestreo de los dispositivos IoMT y enviarla al servidor. En este estudio, se ha capturado el tráfico generado por estos tres dispositivos para la creación de un dataset que permite investigar eventos ocurridos en el transcurso del tráfico y la consiguiente identificación de anomalías. Las contribuciones principales del trabajo son las siguientes: (1) la generación de un dataset de tráfico de una red IoMT a partir de datos de aplicación reales, siguiendo el estándar sanitario FHIR, (2) y la propuesta de un sistema de detección de intrusos (IDS) capaz de detectar ataques de denegación de servicio (DoS), denegación de servicio distribuido (DDoS) e inyección de datos. Las técnicas de detección se basan en 5 indicadores de compromiso (IoCs) y el uso de técnicas simples como la SMA (media móvil simple) y EWMA (media móvil ponderada exponencialmente). A pesar de la simplicidad de las técnicas, los resultados obtenidos sugieren que éstas son capaces de detectar anomalías en el número de flujos y paquetes, en el tamaño de su carga útil, en la periodicidad mínima registrada entre flujos y en el número de direcciones IP origen; confirmando que la generación del dataset supone una herramienta útil para la identificación de anomalías en el entorno sanitario.
GastroMatch: Sistema de recomendación personalizada de restaurantes basado en microservicios desplegados en Microsoft Azure con inteligencia artificial y ML.NET
(2026) Guerrero Martín, Jesús; Ariza Gómez, María Teresa; Ingeniería Telemática
El presente Trabajo Fin de Grado describe el diseño e implementación de GastroMatch, una plataforma cloud destinada a ofrecer recomendaciones personalizadas de restaurantes mediante técnicas de inteligencia artificial. El sistema se ha desarrollado siguiendo una arquitectura de microservicios desplegada en Microsoft Azure e implementada íntegramente con tecnología .NET. El núcleo funcional del proyecto es un sistema híbrido de recomendación que combina dos enfoques complementarios: el filtrado colaborativo, basado en el análisis de patrones de interacción entre usuarios, y el filtrado basado en contenido, que utiliza las características de los restaurantes para identificar elementos similares a los que el usuario ha valorado positivamente. Para el filtrado colaborativo se emplea un modelo de factorización de matrices desarrollado con ML.NET, mientras que para el filtrado basado en contenido se aplican técnicas de vectorización y medición de distancias entre atributos. Con el fin de garantizar la escalabilidad, modularidad y mantenibilidad del sistema, la arquitectura se ha estructurado en microservicios independientes que gestionan usuarios, restaurantes, interacciones y recomendaciones. La solución se complementa con un API Gateway, un entorno de red privada en la nube, una base de datos gestionada en Azure SQL y un sistema de despliegue continuo mediante Azure DevOps. El resultado es una plataforma funcional, extensible y preparada para su evolución futura, capaz de generar recomendaciones personalizadas en tiempo real y de adaptarse al crecimiento del número de usuarios y restaurantes. El trabajo recoge tanto los fundamentos teóricos de los modelos utilizados como su aplicación práctica en un entorno de microservicios, así como los procesos de diseño, implementación y validación realizados durante el desarrollo.
Diseño de una estación terrena de bajo coste para la recepción de señales de CubeSats con tecnología LoRa
(2025) Reinoso Sánchez, Alejandra; Madero Ayora, María José; Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este Trabajo de Fin de Grado se presenta el diseño, simulación y construcción de una estación base autosuficiente y de bajo coste que reciba telemetría de satélites integrando la solución de TinyGs. En el mercado hay múltiples opciones de compra de los distintos elementos que conforman una estación base, por lo que en este documento se han investigado y usado los mismos e incluso se ha llegado a construir una antena propia con la finalidad de detallar los distintos pasos a seguir para tener como resultado una estación base sencilla, económica y funcional. A lo largo del documento se detallará la teoría que hay detrás de las comunicaciones satelitales incluyendo conceptos como el New Space y la gestión del espectro radioeléctrico en España, de la tecnología LoRa, de la plataforma TinyGS así como del proceso de diseño, construcción y validación de la estación.
Optics and Data Acquisition of the Fast-Ion Loss Detector of the JT-60SA Tokamak
(2025) Pérez Díaz, Álvaro; Toscano Jiménez, Manuel; González Martín, Javier; Física Aplicada III
La búsqueda de diagnósticos fiables de las pérdidas de iones rápidos es un aspecto crucial de la investigación actual en plasmas de fusión confinados magnéticamente. Entre las herramientas desarrolladas con este fin, el Fast Ion Loss Detector (FILD) desempeña un papel clave en la caracterización de la distribución en el espacio de velocidades de los iones energéticos que escapan y en la comprensión de su interacción con las perturbaciones magnéticas y los modos e inestabilidades MHD. El tokamak superconductor JT-60SA, construido en el marco del acuerdo Broader Approach entre Europa y Japón, operará con potentes inyectores de haces neutros basados en iones negativos, capaces de generar iones rápidos a 500 keV. La implementación de un FILD en el JT-60SA requiere un sistema óptico robusto y optimizado para transmitir y registrar la luz emitida por el centelleador con alta resolución espacial. Este Trabajo de Fin de Grado se realiza en colaboración con el grupo Plasma Science and Fusion Technology de la Universidad de Sevilla y se centra en el diseño óptico del sistema de adquisición de imagen del FILD para el JT-60SA. El trabajo incluye el diseño del conjunto de lentes que recogerán y guiarán la luz de centelleo, así como el análisis y la selección de los dispositivos de adquisición de imagen, como la cámara y los tubos fotomultiplicadores (PMTs). Un segundo objetivo principal de este proyecto es el diseño, con vistas a desarrollos futuros, de una réplica de bajo coste del sistema óptico, adaptada para ser ensamblada en el laboratorio de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI), en Sevilla. Esta réplica se diseña utilizando lentes comerciales económicas y tiene como finalidad reproducir lo más fielmente posible el comportamiento y la geometría del sistema final. Esto permitirá realizar pruebas de laboratorio y calibraciones del rendimiento óptico antes de la adquisición e instalación del sistema definitivo en el JT-60SA. A lo largo de este trabajo se presentan y discuten el enfoque de diseño, la selección de componentes y la evaluación del rendimiento de ambos sistemas.
Mapeo automático de las reglas del IDS Snort a las tácticas y técnicas de MITRE ATT&CK utilizando Procesamiento del Lenguaje Natural
(2025) Gómez Blanco, Antonio Jesús; Muñoz Calle, Francisco Javier; Ingeniería Telemática
En este proyecto se aborda el estudio, aplicación y evaluación del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para la clasificación de textos en el ámbito de la ciberseguridad, en concreto, se buscará asociar las reglas del sistema de detección de intrusiones Snort con las tácticas y técnicas de la matriz Enterprise de MITRE ATT&CK®. Para realizar este mapeo se implementan varios mecanismos y modelos, empezando por modelos clásicos de vectorización y clasificación que actúan de forma conjunta, pasando por modelos BERT (Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores) y finalmente usando modelos LLMs (Modelos Extensos de Lenguaje). Para cada una de las distintas formas de clasificación de textos se han implementado varios modelos, obteniendo distintas métricas como la F1-Score y la Exactitud (Accuracy), para posteriormente realizar una comparación entre ellos. En último lugar, se hace una división de los modelos en distintas categorías según los resultados y los tiempos de entrenamiento.
Calibración y pruebas de sensores de fibra óptica para medida de irradiancia solar directa
(2025) Cubero Aranda, Lucía; Carballar Rincón, Alejandro; Jerez González, Manuel; Ingeniería Electrónica
El presente trabajo presenta la evaluación y calibración de un radiómetro basado en fibra óptica destinado a la medición de la irradiancia directa normal (DNI), utilizando su funcionamiento como pirheliómetro. La propuesta se orienta al desarrollo de un sistema de medida económico, preciso y de fácil implementación, que sirva como alternativa a los instrumentos comerciales empleados habitualmente en la caracterización de la radiación solar. El sistema desarrollado emplea una fibra óptica como elemento captador, instalada en un seguidor solar, garantizando la alineación constante con el disco solar y minimizando la influencia de la radiación difusa. Los ensayos experimentales se comparan con las señales obtenidas de un pirheliómetro de referencia con el fin de establecer un factor de corrección empírico que relacione las medidas de ambos sistemas. Los análisis realizados muestran una alta fiabilidad entre las mediciones del sensor de fibra y las del pirheliómetro comercial, confirmando la validez y estabilidad del sistema propuesto. En conjunto, el estudio demuestra la viabilidad del diseño propuesto para la medida precisa de la radiación solar directa y su aplicabilidad en sistemas de monitorización solar y ambiental, ofreciendo una solución de bajo coste, alta fiabilidad y mantenimiento reducido frente a los dispositivos convencionales.
Desarrollo de una Aplicación Web para la Formación y Seguimiento automatizado del mercado bursátil
(2025) Muñoz Torres, Carlos; Muñoz Calle, Francisco Javier; Ingeniería Telemática
Este Trabajo Fin de Grado presenta el desarrollo de una plataforma web para apoyo a la toma de decisiones de inversión en mercados financieros. La solución incorpora un algoritmo de señalización que identifica momentos óptimos de entrada y salida y los comunica al usuario mediante un código de colores coherente en tablas y leyendas. El sistema permite monitorizar activos en tiempo real, suscribirse a valores concretos y recibir avisos ante cambios relevantes de estado. La plataforma incluye un módulo de formación con artículos, vídeos y documentación de temática financiera, así como un canal de consultas donde los usuarios interactúan con el equipo administrador mediante chat en línea. Desde un panel de administración accesible vía web, los responsables gestionan contenidos formativos, moderan el foro de publicaciones y atienden las dudas remitidas a través del chat. La arquitectura técnica se basa en un frontend desarrollado con React y Next.js, que combina interfaz de usuario y API routes para funcionalidades específicas, y un backend en Node.js que centraliza la lógica de negocio y la distribución de eventos en tiempo real mediante Socket.IO. El motor de monitorización integra precios e indicadores procedentes de Twelve Data API, calcula el estado operativo de cada activo y publica las actualizaciones al cliente con baja latencia. La gestión editorial se apoya en Strapi como gestor de contenido para el apartado de formación, mientras que PostgreSQL actúa como base de datos relacional para usuarios, suscripciones, configuraciones y métricas. Para la monetización y control de acceso, se integra Stripe, implementando flujos de Checkout y suscripción recurrente, validación mediante webhooks y sincronización del estado de la membresía para habilitar funcionalidades premium. En conjunto, el proyecto ofrece una plataforma web integral que combina monitorización en tiempo real, alertas accionables, formación financiera y gestión de contenidos sobre una pila tecnológica moderna y escalable. La propuesta prioriza usabilidad, rendimiento y mantenibilidad, proporcionando una experiencia fluida tanto para usuarios finales como para administradores.
Estudio de prestaciones de nuevas técnicas de modulación para los futuros sistemas de comunicación 6G
(2025) Martínez González, Rafael; Oria Oria, Ana Cinta; Ingeniería Electrónica
Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el estudio de la modulación OTFS (Orthogonal Time Frequency Space) como técnica de modulación candidata para los futuros sistemas de comunicaciones inalámbricas de sexta generación (6G). Aunque inicialmente se presenta un repaso de la evolución de las redes móviles desde 1G hasta 5G, este marco sirve únicamente como contexto para comprender los retos de 6G en términos de latencia ultrabaja, eficiencia espectral y robustez en escenarios de alta movilidad. El núcleo del trabajo aborda en detalle los fundamentos teóricos de OTFS, que opera en el dominio delay-Doppler, lo que le permite transformar un canal variante en el tiempo en un canal prácticamente invariante. Esta propiedad ofrece ventajas significativas frente a OFDM, especialmente en entornos dinámicos donde las técnicas actuales sufren pérdidas de ortogonalidad entre las portadoras transmitidas y provocando interferencia entre portadoras (ICI, Intercarrier Interference) Para validar estas prestaciones, se desarrolla un modelo de simulación en MATLAB que implementa tanto sistemas OFDM como OTFS bajo distintos escenarios de canal, evaluando la tasa de error de bit (BER) frente a la relación energía por bit por densidad espectral de ruido (Eb/N0). Asimismo, se comparan diversos algoritmos de detección, entre ellos Zero Forcing, MMSE y Message Passing. Los resultados obtenidos muestran que OTFS presenta una notable superioridad en entornos de alta movilidad, confirmando su potencial como esquema de modulación clave en la futura era 6G.
Diseño y caracterización de cinta wearable para electroestimulación (EEG)
(2025) Moreno Galisteo, Jaime; Aracil Fernández, Carmen; Ingeniería Electrónica
Este proyecto presenta el desarrollo de una diadema EEG portátil basada en una arquitectura híbrida de placa de circuito impreso (PCB) rígida y flexible, con pines retráctiles que actúan como electrodos y permiten la medición tanto en presencia como en ausencia de cabello. El diseño propuesto tiene como objetivo resolver una de las principales limitaciones de los EEG convencionales, la necesidad de retirar el cabello para garantizar un buen contacto eléctrico con el cuero cabelludo. Para lograrlo, se sustituye el cableado tradicional por una tira de PCB flexible que interconecta los electrodos y se adapta a la forma de la cabeza, reduciendo el volumen y simplificando el montaje. El rendimiento del sistema se evalúa mediante un estudio experimental comparativo frente a dispositivos EEG tradicionales y comerciales, con el objetivo de determinar su viabilidad, identificar sus limitaciones y proponer posibles mejoras. En primer lugar, se presenta el contexto teórico necesario para comprender el funcionamiento de un EEG, incluyendo sus principios básicos, los tipos de ondas cerebrales y el concepto de EEG portátil, junto con una revisión de estudios y dispositivos relevantes. Posteriormente, se detallan las pruebas realizadas con distintos sistemas EEG comerciales, que sirven como referencia para la evaluación del nuevo diseño. A continuación, se describe el proceso de diseño y desarrollo de la diadema propuesta, abordando tanto su arquitectura hardware como la etapa de acondicionamiento de la señal, para finalmente presentar y analizar los resultados experimentales obtenidos frente a los sistemas de referencia.
Aplicación Web para monitorización ener gética y control domótico usando Spring, Node-Red y React
(2025) Martín Silvestre, Francisco de Paula; Ariza Gómez, María Teresa; Ingeniería Telemática
Hoydía, la tecnología está cambiando más y más nuestros hogares. Estamos ante una trans formación real que va desde sistemas domóticos básicos hasta automatización residencial compleja, gestión energética inteligente y optimización de recursos en tiempo real. Esta unión de tecnologías plantea una pregunta importante: ¿cómo pueden estos avances ayudar realmente al ahorro de energía en casa? Este Trabajo Fin de Grado responde exactamente a esta pregunta. Se enfoca en crear un sistema completo de domótica inteligente diseñado específicamente para controlar y optimizar el consumo eléctrico en viviendas. Pero la propuesta va mucho más allá de los sistemas tradicionales de monitoreo, ya que en este proyecto se manejan además datos energéticos obtenidos de placas solares (simulado con Arduino), en los que se apoyará para, posteriormente, gestionar los dispositivos del hogar. Para la implementación de esta aplicación web se han utilizado herramientas como Spring Boot para la parte del backend, asegurando solidez y capacidad de crecimiento, y React para la interfaz, priorizando la experiencia del usuario. Sin embargo, la verdadera innovación está en la integración de comunicaciones MQTT, que permite controlar los distintos dispositivos IoT del hogar a través de reglas implementadas por el usuario que estarán basadas en la producción energética de las placas solares. Para esta comunicación con los dispositivos se ha hecho uso de Node-RED. Este módulo de automatización inteligente representa la parte diferenciadora del sistema. Su capacidad para crear reglas dinámicas basadas en la cantidad de energía solar producida hace a este sistema único, permitiendo encender o apagar (dependiendo de la opción escogida) de forma automática los dispositivos asignados por el usuario, siguiendo criterios de optimización predefinidos. Al mismo tiempo, el sistema implementa monitoreo avanzado que va más allá de las mediciones tradicionales. Recoge datos de potencia instantánea de dispositivos conectados, información de producción solar en tiempo real, datos meteorológicos obtenidos mediante la API REST de Open Weather y datos actualizados de precios eléctricos mediante la API REST de Red Eléctrica de España. Esta integración de múltiples fuentes permite cálculos precisos de costes energéticos y proyecciones de ahorro. Para la estructura de datos se ha utilizado InfluxDB, que proporciona almacenamiento optimizado para datos históricos, algo esencial para analizar patrones energéticos del pasado y, además, nos permite conectar fácilmente con Grafana, que se encarga de transformar conjuntos de datos complejos en gráficos comprensibles que facilitan tomar decisiones informadas. También, se ha utilizado MySQLgarantizando almacenamiento sólido para configuraciones importantes del sistema y reglas de automatización. El resultado va más allá de la simple funcionalidad técnica. Se trata de un sistema que hace accesible el control energético doméstico, obteniendo capacidades para gestionar manualmente la automatización del hogar inteligente, maximizando la eficiencia energética y minimizando los costes de manera cómoda.
Determinación de la trayectoria de un móvil en un plano horizontal con una IMU y un sensor solar
(2025) Camacho Gil, Javier; García Ortega, Juan de la Cruz; Ingeniería Electrónica
El presente trabajo aborda el diseño y construcción de un sistema de estimación de trayectoria en un plano horizontal mediante el uso combinado de una unidad de medida inercial (IMU) y un sensor solar de actitud. La motivación principal radica en la necesidad de disponer de sistemas robustos y de bajo coste capaces de mantener una estimación fiable de la orientación en escenarios degradados, donde sensores tradicionales como el GPS o el magnetómetro pueden resultar inoperativos o poco fiables. Durante el desarrollo de este proyecto, se llevará a cabo un análisis detallado tanto del sensor solar como de la unidad de medida inercial (IMU), evaluando su rendimiento en diferentes situaciones y ubicaciones. Se investigarán las proyecciones del ángulo de incidencia solar en función de las tensiones de entrada, así como la respuesta del módulo inercial ante distintos movimientos y posturas, con el fin de comprender mejor el comportamiento de ambos sensores en diferentes condiciones. La metodología seguida incluye la caracterización individual de los sensores empleados, como el módulo inercial MPU6050 y el sensor solar NANO-ISSX, así como el desarrollo de un algoritmo de fusión sensorial basado en filtros complementarios y corrección periódica mediante referencia solar. El sistema se implementó sobre una plataforma Arduino Uno, integrando los sensores en un prototipo experimental y realizando pruebas controladas para evaluar su funcionamiento. El uso de Arduino Uno como plataforma de desarrollo ofrece además flexibilidad y facilidad de programación, lo que permite la implementación de los algoritmos y cálculos necesarios para determinar los ángulos de incidencia solar. Hoy en día, en un contexto marcado por conflictos bélicos y la amenaza de posibles apagones electrónicos, resulta especialmente relevante disponer de sistemas alternativos que permitan mantener la operatividad aun cuando tecnologías tradicionales, como el GPS o los magnetómetros, fallen. Contar con soluciones de este tipo no solo representa un avance tecnológico, sino también una necesidad estratégica de gran importancia.
Clasificación de lesiones de Psoriasis mediante técnicas de procesamiento de imagen en Python
(2025) Rosado Ríos, José Manuel; Pérez Carrasco, José Antonio; Teoría de la Señal y Comunicaciones
La psoriasis es una enfermedad inflamatoria crónica de la piel para la cual un diagnóstico preciso y temprano es esencial. Este Trabajo de Fin de Grado aborda el desarrollo y la validación de un sistema de inteligencia artificial para la clasificación automática de cinco de sus variantes clínicas (en placas, guttata, inversa, pustulosa y eritrodérmica) a partir de imágenes dermatológicas. Para ello, se construyó un dataset híbrido y diverso compuesto por 995 imágenes únicas, integrando dos reconocidas bases de datos públicas (Dermnet y Roboflow Universe) y 54 casos clínicos procedentes de una base de datos privada con imagenes hospitalarias. La metodología se centró en el aprendizaje por transferencia, adaptando la arquitectura de red neuronal convolucional EfficientNetB0. Se diseñó un clasificador personalizado y se implementó una estrategia avanzada de aumento de datos para mitigar el desequilibrio entre clases y mejorar la generalización del modelo. El rendimiento del sistema se validó mediante un riguroso protocolo de validación cruzada estratificada 5-Fold. El modelo final, entrenado sobre el conjunto de datos unificado, alcanzó una precisión global promedio del 92.52%, demostrando una alta capacidad predictiva. Este resultado superó a los modelos entrenados en datasets sin la diversidad de los datos clínicos, subrayando la importancia de integrar estas imágenes para mejorar la robustez del sistema. Adicionalmente, se realizaron validaciones exhaustivas con Leave-One-Out (LOOCV) que confirmaron la estabilidad de los hallazgos. Los resultados posicionan al sistema desarrollado como una herramienta competitiva y prometedora de apoyo al diagnóstico en teledermatología, con un rendimiento superior al de otros trabajos recientes y validado en un escenario de datos complejo y realista. Ademas, se ha realizado una comparación con con otras estrategias de aprendizaje profundo en terminos de exactitud, y tiempos de computacion, mostrando las ventajas de la estrategia elegida para poder ser empleada y reproducida en equipos sin necesidades especiales de equipos hardware complejos para computacion.
Diseño y realización de un prototipo de sintetizador de bajo eléctrico
(2025) Moscoso Pedrosa, Álvaro; Perales Esteve, Manuel Ángel; Ingeniería Electrónica
Este proyecto consiste en el diseño e implementación de un sintetizador digital de bajo de dos octavas, utilizando para ello el chip sintetizador FM YM3812 OPL2 de Yamaha. El objetivo ha sido crear un instrumento final y completamente personalizado (con su propio diseño y sonido), para lo cual se ha diseñado tanto el hardware como el software, así como los parámetros para la síntesis. Para obtener la mayor personalización posible se ha evitado el uso de teclados MIDI comerciales y se ha optado por el diseño de un teclado táctil impreso en una placa base. En este texto se ahonda en el funcionamiento del chip YM3812, así como en los fundamentos de la síntesis FM. En cuanto a esta, se ha buscado generar un sonido moderno y realmente funcional para los estilos de música actuales.
Implementación completa del mecanismo de suscripción en un bróker FHIR-KIE
(2025) Pérez Beltrán, José Antonio; Román Martínez, Isabel; Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este trabajo es realizar la implementación completa del mecanismo de suscripción en un bróker FHIR-KIE previamente desarrollado. Con ello, se busca mejorar la detección de errores y la capacidad de recuperación automática del sistema, logrando como resultado un bróker más robusto. En la versión inicial del bróker, se establecieron los cimientos básicos del sistema para permitir la comunicación indirecta entre servidores FHIR y servidores KIE. En esta versión, se ha profundizado en la comunicación realizada entre servidores FHIR y el bróker, permitiendo procesar en este último cualquier tipo de notificación existente. Además, se han optimizado las interacciones que se producen en el proceso de suscripción entre estos sistemas, evitando conexiones y procesamiento innecesario. Por último, también se ha trabajado en segundo plano en mejorar la gestión de servidores FHIR y la usabilidad de la interfaz gráfica del bróker, permitiendo una gestión más fluida y dinámica.
Análisis comparativo de modelos de lenguaje de gran escala para la detección de temáticas en contenidos RSS de periódicos digitales
(2025) Ferreros Sánchez, Jorge; García-Campos, José Manuel; Ingeniería Telemática
Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo analizar y comparar distintos Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) aplicados a la detección de temáticas en noticias digitales. Para ello se recopilaron datos de seis fuentes RSS pertenecientes a periódicos digitales. Se almacenaron los campos de interés en una base de datos. Posteriormente se desarrolló una API que permitía acceder a dichas entradas de forma filtrada y estructurada. Finalmente, se llevó a cabo la evaluación comparativa de diversos LLM, analizando su rendimiento, con el fin de valorar su eficacia y limitaciones en el tratamiento de la información. De esta forma, el proyecto no solo pone a prueba el rendimiento de diferentes LLM, sino que también reflexiona sobre su utilidad práctica en la organización y tratamiento automatizado de la información digital.
Detección de anomalías en eventos de inicio de sesión de usuarios
(2025) Ferraro Gutiérrez, Benito Luis; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Ingeniería Telemática
En este trabajo se indaga en el diseño de un sistema UEBA (User and Entity Behavior Analytics) para la detección de anomalías. En particular, se estudia y diseña mecanismos de detección para identificar patrones de inicio de sesión anómalos basados en su marca temporal. Durante el proyecto se estudia la viabilidad de dos modelos de detección de anomalías. El primer algoritmo intenta detectar una frecuencia de acceso al sistema elevada, en base al comportamiento habitual del usuario, utilizando el cálculo de una media móvil simple (SMA) y a partir de ella fijando un umbral de decisión de normalidad. El segundo modelo, en cambio, trata de identificar accesos en horarios poco usuales para el usuario en cuestión, es decir, la detección de eventos de acceso en horarios anómalos. En este caso, se utilizará el algoritmo Isolation Forest. Finalmente, para la experimentación, se ha usado un dataset público anonimizado (CLUE-LDS) que recoge los logs en un sistema de compartición de ficheros generados por más de 5000 usuarios durante más de 5 años. Sobre el dataset anterior se evalúan ambos detectores en términos de rendimiento y tasa de falsos positivos. Para una tasa de falsos positivos inferior al 1%, los resultados indican que, bajo la mejor parametrización y con los usuarios evaluados, el primer detector es capaz de ofrecer un rendimiento del 89%, mientras que el segundo puede obtener un rendimiento del 74%.
Reconocimiento del género del hablante en sistemas ciberfísicos utilizando aprendizaje automático
(2025) Martínez Castaño, Carlos; Luque Estepa, Antonio; Ingeniería Electrónica
Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la inteligencia artificial ha ido ganando un papel cada vez más relevante en la sociedad. Podemos apreciar cómo dispositivos móviles — o incluso relojes inteligentes — incorporan herramientas que hacen uso de modelos de inteligencia artificial, ya sea para desbloquear el dispositivo mediante reconocimiento facial o para su manejo a partir de comandos de voz. Esta evolución de la inteligencia artificial — pese a las grandes necesidades computacionales de su entrenamiento — hacia su uso en sistemas portátiles nos presenta un amplio campo de posibles aplicaciones, a la vez que retos a superar. En este trabajo, exploramos y presentamos métodos para el diseño, entrenamiento y futura implementación de un modelo de inteligencia artificial en un sistema embebido, a través del desarrollo de un modelo de reconocimiento del género del hablante. Durante el trabajo construiremos dos redes neuronales convolucionales. La primera será una red neuronal convolucional sencilla, cuya precisión será del 93.16 %. Después desarrollaremos otra red neuronal con una topología más utilizada pero más compleja y profunda, la cual alcanzará una precisión del 96.79 %. Finalmente, comprobaremos que dichos modelos son demasiado grandes para su implementación en un sistema embebido con apenas 1,5 MB de memoria Flash. Para superar esta limitación aplicaremos técnicas de optimización que permitirán reducir su tamaño en un 90 % haciendo viable su despliegue y funcionamiento eficiente en el dispositivo.
Mejoras en el clasificador de un sistema de detección de caídas usando procesado de señal de cámaras de vigilancia
(2025) Montañés Borrego, Sergio; Becerra González, Juan Antonio; Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este proyecto de fin de grado busca mejorar un sistema de detección de caídas ya existente, a través del desarrollo y la implementación de clasificadores de aprendizaje automático. Dado el impacto crucial que la detección temprana de caídas tiene en la seguridad y la calidad de vida en entornos residenciales, este trabajo se centra en encontrar una solución efectiva y robusta. Para ello, se han evaluado diversos modelos de clasificación, como K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM) y Perceptrón Multicapa (MLP), utilizando datos de procesamiento de señal provenientes de cámaras de vigilancia. El objetivo principal es analizar y comparar el rendimiento de estos modelos para identificar aquel que ofrezca un equilibrio óptimo entre recall y precision, garantizando la fiabilidad del sistema en un entorno real.
Implementación de un alcoholímetro mediante Raspberry Pi
(2025) Zurbano Canela, Pablo; Palomo Vázquez, Bernardo; Ingeniería Electrónica
El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el diseño e implementación de un alcoholímetro de bajo coste basado en una Raspberry Pi 4 Model B y un sensor de gas MQ-3. El objetivo principal ha sido desarrollar un sistema capaz de medir la concentración de alcohol en aire espirado, procesar la señal y mostrar los resultados en una interfaz web sencilla e intuitiva. Para solventar la ausencia de entradas analógicas en la Raspberry Pi, se ha incorporado el conversor analógico digital MCP3008, el cual permite digitalizar la señal analógica que aporta el sensor y transmitirla mediante el protocolo SPI. Tras la implementación del esquema eléctrico de conexiones, se ha desarrollado un código en Python que gestiona la calibración del sensor, el procesamiento de datos y la conversión de voltajes en concentraciones estimadas de etanol expresadas en mg/L. Los datos más relevantes de cada medición son almacenados en un fichero CSV, permitiendo así la consulta de un historial de mediciones en todo momento. La interfaz web, implementada con el microframework web Flask, ofrece al usuario un entorno simple para realizar pruebas en tiempo real y visualizar los datos. Tras una primera calibración del sensor en aire limpio, se incluyen funcionalidades como: el registro del nombre del usuario, la medición de la cantidad de alcohol en aire y el acceso a un historial de resultados previos. Los experimentos realizados con distintas bebidas alcohólicas han mostrado una respuesta coherente del sistema, aunque con limitaciones propias del sensor MQ-3, el cual se muestra sensible a factores externos como temperatura, humedad o vapores interferentes. Estos resultados, aunque no permiten un uso médico ni legal del prototipo, validan su utilidad como herramienta educativa y de concienciación, además de demostrar la viabilidad de la integración de sensores de bajo coste con plataformas de desarrollo accesibles como la Raspberry Pi. En conclusión, este trabajo evidencia que se ha alcanzado el objetivo fundamental de poner en funcionamiento un sistema completo que combina electrónica, programación y desarrollo web, y que sienta las bases para futuras mejoras mediante sensores más avanzados, métodos de calibración más rigurosos y mecanismos de soplado controlados.
Almacenamiento y optimización de series temporales de medidas ambientales mediante TimescaleDB y caché Redis
(2025) Antoñano Puerta, Amando; Sierra Collado, Antonio Jesús; Ingeniería Telemática
En la actualidad, el tratamiento eficiente de grandes volúmenes de datos en tiempo real se ha convertido en un desafío clave dentro del ámbito tecnológico, especialmente en el contexto del Internet de las Cosas (IoT). La monitorización ambiental, y en particular el control de variables como la temperatura y la humedad es una de las áreas que más se ha beneficiado de este avance, permitiendo el desarrollo de soluciones inteligentes para distintos entornos. En este contexto, el presente Trabajo de Fin de Grado se centra en el diseño e implementación de un sistema de obtención y almacenamiento de medidas de temperatura y humedad, haciendo uso de tecnologías especializadas en el tratamiento de series temporales y almacenamiento en caché. Para la toma de datos se emplea una placa Arduino conectada a un sensor DHT11, encargado de capturar periódicamente las lecturas del entorno. Estos datos se envían a una base de datos TimescaleDB, una extensión de PostgreSQL optimizada para el almacenamiento y consulta eficiente de series temporales. Con el fin de mejorar el rendimiento del sistema en las consultas más recurrentes, se ha incorporado Redis como sistema de caché, permitiendo reducir el tiempo de respuesta y la carga sobre la base de datos. Gracias a esta arquitectura, el sistema logra ofrecer una solución eficaz para la recopilación, almacenamiento, y visualización de datos ambientales en tiempo real. En este trabajo se ha desarrollado un sistema funcional capaz de recopilar, almacenar y consultar datos ambientales en tiempo real mediante el uso combinado de Arduino, TimescaleDB y Redis. Los resultados obtenidos muestran una mejora notable en la eficiencia y en los tiempos de respuesta, lo que valida la idoneidad de la arquitectura propuesta para escenarios IoT.

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