Trabajos Fin de Grado (TFG) y Diplomas de Estudios Avanzados (DEA)

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Estudio, propuesta de intervención y pautas de conservación preventiva de un caparazón de Titanochelon bolivari del Mioceno
(2026) Raduc, Elena; Santos Gómez, Sonia
El presente Trabajo de Fin de Grado constituye una desarrollada propuesta de restauración y conservación preventiva de un caparazón fragmentado de una tortuga miocénica, el ejemplar número 5 de Titanochelon bolivari extraído del yacimiento del Cerro del Otero, Palencia, entre 1912 y 1921y conservado desde entonces en el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) de Madrid. Se trata de un fósil histórico con un gran valor científico, fundamental para el estudio de las tortugas gigantes del Mioceno en Europa. Se ha realizado la propuesta debido a su mal estado de conservación: muy fragmentado, con diferentes daños mecánicos, importantes pérdidas volumétricas y numerosas intervenciones históricas. Además, se ha producido la disociación de los fragmentos y la mezcla de diferentes caparazones entre sí, con la consecuencia de no poder identificarlos, al menos por el momento. Se plantea la realización de diferentes estudios técnicos específicos para materiales paleontológicos con un importante historial de intervenciones desde su excavación, con el objetivo de definir los tratamientos de restauración y los productos, materiales y metodologías más adecuados según las características de este bien cultural. Para ello, se han tenido en cuenta también los criterios de mínima intervención, registro fotográfico exhaustivo, que prime la conservación sobre la restauración, toma de decisiones con equipo interdisciplinar, retratabilidad, uso de materiales compatibles, discernibilidad y respeto a las intervenciones históricas relevantes. Esta propuesta se complementa, además, con una serie de pautas y medidas de conservación preventiva que pueden garantizar la estabilidad estructural del fósil a largo plazo.
Un arpegiador euclidiano para REAPER
(2026) Pasamontes Martín, Javier; Gómez-Zamalloa Gil, Miguel
Este trabajo de fin de grado plantea el diseño, implementación y desarrollo de un arpegiador apoyado en los principios de los ritmos euclidianos, apoyado en el entorno REAPER. El principal objetivo del proyecto es investigar y explorar la aplicación de la matemática musical de los ritmos euclidianos en la generación de patrones, facilitando una herramienta que soporte la creación de secuencias con eventos musicales para apoyar en el proceso de composición y producción musical. La solución propuesta parte de la idea de los ritmos euclidianos, que se basan en la generación de secuencias de eventos musicales distribuidos de forma uniforme y lo mas equidistante posible. A partir de esto, se plantea un sistema capaz de transformar acciones sencillas como acordes, en patrones complejos y variados, ofreciendo al usuario un control total sobre esta generación. Como desarrollo, se ha diseñado un sistema compuesto por diferentes módulos apoyados en tecnologías específicas del entorno Reaper, como ReaScript y JSFX. El uso de estas tecnologías permite combinar la interacción mediante interfaz gráfica, con un procesamiento eficiente de eventos MIDI en tiempo real, llegando a un sistema modular y escalable. Como resultado final, se presenta un sistema basado en el principio de los ritmos euclidianos aplicado al arpegio y generación de eventos musicales, ofreciendo al usuario una herramienta útil y sencilla para contextos de producción musical, automatización y variacion rítmica.
PetConnect, una aplicación web para el reporte y gestión de animales abandonados, heridos o perdidos
(2026) Valverde Sanz, Irene; González Del Campo Rodríguez Barbero, Ramón
Este Trabajo de Fin de Grado consiste en el desarrollo de una aplicación web orientada a su uso como servicio público por parte de las asociaciones protectoras y la ciudadanía, con el objetivo de mejorar la gestión y localización de animales abandonados, heridos o perdidos en España. Actualmente no existe una plataforma centralizada, clara y automatizada que conecte a los ciudadanos con centros de rescate o asociaciones protectoras de forma eficaz. La aplicación permitirá que las entidades responsables del rescate (como las protectoras que colaboran con la Policía) registren los casos de animales encontrados para aumentar la posibilidad de encontrar a sus dueños. Además, guiará a los ciudadanos que encuentren algún animal abandonado sobre los pasos a seguir para solicitar su recogida. Cualquier ciudadano podrá registrar la pérdida de su mascota o consultar posibles coincidencias de esta con animales registrados por centros protectoras, explorar animales disponibles en adopción y se les facilita información sobre donativos a los centros.
Aplicación web para el uso de minijuegos didácticos con generación de niveles adaptados al usuario mediante IA y analíticas
(2026) Arboleya Carrio, Jorge; Alonso Fernández, Cristina
La plataforma desarrollada en este TFG integra los seis minijuegos matemáticos de MathLienLand (desarrollados con Godot Engine y exportados a HTML5 mediante WebAssembly) con una capa de servicios web que provee autenticación de usuarios con roles diferenciados (alumno y docente), gestión de grupos de clase, seguimiento de sesiones y respuestas, y un sistema de dificultad adaptativa que ajusta los parámetros de cada minijuego compatible en función del historial de cada estudiante. El trabajo se centra en la integración de inteligencia artificial generativa en distintos puntos del sistema. Un modelo de lenguaje de gran escala (Google Gemini) se utiliza con tres propósitos distintos: generar automáticamente las preguntas matemáticas para cuatro de los seis minijuegos, sustituyendo el contenido estático previo por contenido renovable; producir resúmenes de rendimiento en lenguaje natural para los alumnos; y sintetizar el estado de cada estudiante en informes comprensibles para el docente. La generación de preguntas incluye validación automática del contenido generado y estrategias de reintento para garantizar la calidad mínima del lote. El sistema de dificultad adaptativa determina el nivel de la siguiente sesión a partir de una puntuación ponderada por tiempo de respuesta, que distingue cuatro bandas de velocidad, calculada sobre las últimas sesiones del alumno. La plataforma está desplegada en Render y es accesible desde cualquier navegador sin instalación adicional.
ChinChin, una aplicación para la gestión integral de promociones y delización de consumo cervecero
(2026) Martín-Tesorero Ruiz, Javier; Roy López, Andoni; González Del Campo Rodríguez Barbero, Ramón
Este Trabajo de Fin de Grado presenta el diseño e implementación de ChinChin, una plataforma móvil desarrollada con Flutter orientada a la fidelización de consumidores de cerveza en el sector de la hostelería. El sistema consta de dos aplicaciones diferenciadas: una app para consumidores y una app para establecimientos, ambas desarrolladas con Flutter, que se comunican con un backend común desarrollado en NestJS. Los consumidores pueden registrarse, suscribirse al servicio, acumular recompensas escaneando códigos QR en los establecimientos adheridos, visualizar establecimientos cercanos en un mapa y canjear sus recompensas. Los establecimientos, por su parte, pueden escanear los códigos QR de sus clientes para registrar consumos y consultar estadísticas de uso. Ambas aplicaciones están disponibles en español e inglés. El backend se ha construido sobre PostgreSQL con la extensión PostGIS para la búsqueda de establecimientos por geolocalización, Redis para la gestión de sesiones, códigos QR temporales, rate limiting, y Stripe para la gestión de suscripciones recurrentes. La autenticación se implementa mediante JWT con rotación de refresh tokens. Las noticaciones push se gestionan a través de Firebase Cloud Messaging. El proyecto cumple con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) e incluye una Evaluación de Impacto en la Protección de Datos (EIPD), dado el tratamiento de datos de consumo de alcohol y de geolocalización.
Panel de estadísticas y logros para el juez “¡Acepta el reto! ”
(2026) García Mayor, Nestor; Pajares Vázquez, María; Triviño Rello, Inés; Gómez Martín, Pedro Pablo; Gómez Martín, Marco Antonio
Este Trabajo de Fin de Grado presenta el estudio, análisis, diseño e implementación de una página de estadísticas y logros para el juez online ¡Acepta el reto! El objetivo principal del proyecto es mejorar la experiencia de los usuarios mediante una visualización clara, estructurada e intuitiva de su nivel de conocimiento y evolución a lo largo del tiempo en el campo de la programación competitiva. Asimismo, se pretende aportar una fuente adicional de motivación mediante la incorporación de técnicas de gamificación que incentiven la participación activa y el aprendizaje continuo. Para la definición del sistema, se ha llevado a cabo una encuesta dirigida a estudiantes con experiencia o interés en programación competitiva, con el fin de identificar sus necesidades, preferencias y carencias percibidas en la plataforma actual. A partir de los resultados obtenidos, se ha elaborado una especificación de requisitos funcionales y no funcionales, estableciendo métricas relevantes para evaluar el progreso del usuario, tales como número de problemas resueltos, posición frente a otros usuarios, etc. Además, se ha diseñado un sistema de logros estructurado en distintos niveles y categorías, orientado a reconocer hitos significativos dentro de la plataforma y reforzar conductas positivas de aprendizaje. Este sistema busca no solo premiar el rendimiento, sino también fomentar la consistencia, la mejora progresiva y la exploración. El desarrollo de la aplicación se ha realizado siguiendo una arquitectura modular, que garantiza la escalabilidad, mantenibilidad y reutilización de los componentes. Se ha prestado especial atención a la integración con la infraestructura existente de ¡Acepta el reto! Como resultado, se ha obtenido una herramienta que complementa el entorno de ¡Acepta el reto!, aportando valor tanto a estudiantes como a docentes.
Análisis e implementación del esquema de firma Leighton-Micali (LMS) para la criptografía post-cuántica
(2026) Miralles Reyes, María Magdalena; Imaña Pascual, José Luis; Bernabé García, Sergio
Este Trabajo de Fin de Grado aborda la problemática de la seguridad de la información ante la inminente llegada de la computación cuántica de gran escala, la cual amenaza los fundamentos de la criptografía de clave pública actual. El núcleo del proyecto consiste en el análisis técnico y la implementación del esquema de firma digital Leighton-Micali (LMS), un estándar de criptografía post-cuántica basado en funciones hash y estructuras de árboles de Merkle. La metodología seguida se basa en una estrategia de desarrollo dual. Por un lado, se ha adaptado una implementación de referencia jerárquica (HSS) basada en SHA-256 para evaluar la escalabilidad industrial. Por otro lado, se ha desarrollado una implementación íntegramente en lenguaje C utilizando la función de salida extendida (XOF) SHAKE-256 (familia SHA-3), con el fin de optimizar el flujo de datos y evaluar la eficiencia de las nuevas primitivas criptográficas. Los resultados experimentales demuestran la viabilidad del esquema para entornos críticos. Se confirma que la arquitectura jerárquica es indispensable para infraestructuras de gran escala, reduciendo los tiempos de inicialización de horas a escasos segundos. Además, el análisis paramétrico exhaustivo prueba que la flexibilidad funcional de SHAKE-256 permite ajustar la longitud de salida (m), reduciendo a la mitad los tiempos de generación de claves y minimizando la huella de red para dispositivos IoT. Finalmente, se ha diseñado e instrumentado una simulación del cuello de botella de E/S en la memoria no volátil, demostrando que la aplicación de técnicas de Reserva de Estado (State Reservation) logra incrementar el rendimiento transaccional del sistema en un 42% frente a los modelos de persistencia estricta, resolviendo empíricamente una de las mayores limitaciones prácticas de los esquemas con estado.
La aguja que teje culturas: el poder moldeador de la comunicación. Narrativas ancestrales y discursos mediáticos en la construcción de las identidades latinoamericanas
(2026) Isasi Mendoza, Maria José; Casas Mas, Belén
El presente trabajo parte de la idea de que el origen de toda cultura depende de su comunicación. Desde un enfoque teórico de carácter interpretativo y no totalizante, se entiende entonces la comunicación como el titán productor de sociedades, comprendida como un proceso sociocultural complejo a partir del cual se puede: crear, moldear, transformar y desmoronar una base cultural como lo es la identidad. Desde esta perspectiva, se analiza cómo las identidades latinoamericanas se forjan a partir de la interacción entre una comunicación interna —vinculada a las narrativas tradicionales, como mitos, leyendas y cosmovisiones indígenas— y una comunicación externa, asociada a los discursos mediáticos contemporáneos. La investigación combina el análisis teórico de diversas fuentes sobre identidad, cultura y comunicación con un enfoque metodológico mixto. Este incluye la realización de encuestas a una muestra de población latinoamericana, de carácter exploratorio y no representativo. Además, se realizaron entrevistas a Raúl Fuentes Navarro, académico e investigador mexicano de gran trayectoria; Miguel Ángel Cárdenas, periodista y chamán peruano; y José Luis Dader, catedrático especializado en comunicación y representaciones mediáticas. Bajo esta premisa, se pretende analizar cómo las narrativas tradicionales y los discursos mediáticos se articulan en la construcción de las diversas identidades latinoamericanas contemporáneas, atendiendo a las tensiones, los procesos de representación y las dinámicas de influencia mutua entre lo local y lo global, a partir de los datos obtenidos en el análisis empírico. Sin pretender establecer conclusiones generalizables, la investigación permite comprender de una forma más esquemática la fuerza imperativa de la comunicación para crear culturas y, de esta forma, propiciar una reflexión sobre el papel de los medios. Asimismo, la investigación busca ofrecer una nueva mirada sobre la cultura floreciente que emerge cada día de Latinoamérica.
Tymeli, una aplicación web para la gestión inteligente de citas en negocios
(2026) García Aparicio, Joel; González Del Campo Rodríguez Barbero, Ramón
Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo el diseño y desarrollo de Tymeli, una aplicación web orientada a facilitar la gestión de citas y la digitalización de pequeños negocios de servicios como barberías, peluquerías, centros de estética y profesionales autónomos. La plataforma ofrece una solución accesible y moderna que cubre el ciclo completo de gestión de citas, desde la configuración del negocio y sus servicios hasta la reserva por parte del cliente y la confirmación automática por correo electrónico, todo ello sin necesidad de suscripciones, comisiones ni instalación de aplicaciones adicionales. La aplicación permite a los propietarios de negocios configurar su perfil, definir el catálogo de servicios con sus duraciones y precios, establecer el horario semanal de apertura y gestionar su agenda de citas. Por otro lado, los clientes pueden buscar negocios, consultar su información y reservar citas en franjas horarias calculadas automáticamente en función de los servicios seleccionados y la disponibilidad del negocio. Además, la plataforma incorpora un módulo de facturación que permite a los negocios consultar los ingresos generados durante el mes en curso y realizar el cierre mensual de forma sencilla. El sistema ha sido desarrollado utilizando Angular como framework de frontend y Firebase como plataforma de backend, aprovechando Firebase Authentication para la gestión de usuarios y Firestore como base de datos NoSQL en tiempo real. La interfaz ha sido construida con PrimeNG siguiendo una arquitectura de componentes modular, y el servicio de notificaciones por correo electrónico se ha implementado mediante EmailJS. El proyecto ha sido validado mediante pruebas funcionales que verifican el correcto comportamiento de los flujos principales de la aplicación.
Implementación de la técnica de sombreado diferido en un motor de renderizado basado en Vulkan
(2026) Parres Sánchez, Luis; Cabello Blanco, Luis Enrique; Gómez Martín, Pedro Pablo; Gómez Martín, Marco Antonio
De un tiempo a esta parte, los desarrolladores de videojuegos han pedido cada vez más control sobre el hardware gráfico requerido para renderizar los juegos más exigentes. Ahora, cualquier decisión en el renderizado pasa explícitamente por nuestras manos, teniendo que hacernos responsables de cada mínimo detalle. Este proyecto se basa en el desarrollo de un motor de renderizado en tiempo real basado en Vulkan usando la técnica de sombreado diferido. Vulkan Deferred Engine (VDE) es el resultado final de este trabajo; un motor que te permite crear multitud de escenarios tridimensionales con una lograda iluminación basada en físicas. El desarrollo de VDE ha supuesto diversos retos; desde el aprendizaje de la filosofía de trabajo de Vulkan hasta el diseño de una interfaz amigable para el usuario. Con VDE cualquier desarrollador de videojuegos podrá dar color a sus proyectos sin tener que preocuparse de la compleja infraestructura que requieren los gráficos en tiempo real.
Detección temprana de Alzheimer con análisis multimodal
(2026) Orofino Álvarez, Luis; Fuentes Fernández, Rubén
El presente Trabajo de Fin de Grado aborda la detección de la enfermedad de Alzheimer mediante el análisis multimodal del habla espontánea. A partir del corpus clínico DementiaBank (tarea Cookie Theft), se entrena y optimiza un clasificador de aprendizaje automático basado en características acústicas y lingüísticas para distinguir entre pacientes con demencia y controles sanos. Más allá del rendimiento predictivo, el núcleo del estudio reside en su interpretabilidad clínica. El análisis local y global mediante valores SHAP demuestra empíricamente que el algoritmo fundamenta sus decisiones en marcadores de simplificación gramatical y disfluencias. Además, el trabajo concluye con la estratificación del rendimiento en función de la severidad cognitiva y su conexión con los resultados de interpretabilidad. En conclusión, este trabajo consolida el análisis computacional del lenguaje como una herramienta objetiva, interpretable y no invasiva, demostrando su utilidad como sistema de confirmación ante sospechas clínicas.
Herramienta de análisis de imágenes biomédicas
(2026) Bueno Almagro, Beatriz; Sáez Biffi, Leonardo; Guijarro Mata-García, María; Castejón Ferrer, David
El presente Trabajo Fin de Grado aborda el diseño y desarrollo de una herramienta basada en visión por computador para la segmentación de imágenes de resonancia magnética (IRM), con el objetivo de obtener medidas volumétricas a partir de regiones anatómicas y patológicas en un marco de investigación preclínico. En colaboración con ICTS BioImagen Complutense, se ha desarrollado un prototipo funcional orientado a uno de los casos de uso planteados por el centro: la segmentación de lesión isquémica en cerebro de ratón. El sistema emplea dos modelos de segmentación, aplicados de forma secuencial sobre cada uno de los cortes de la resonancia: primero para delimitar el cerebro completo y, posteriormente, para identificar la región dañada. A partir de las máscaras de segmentación obtenidas, se calculan los volúmenes del cerebro completo y del área afectada. Debido a la escasez de datos anotados, habitual en el ámbito biomédico, la metodología se ha fundamentado en el uso de transfer learning sobre una arquitectura U-Net. Asimismo, para facilitar el análisis cualitativo de las predicciones y aumentar la transparencia del prototipo, se han incorporado técnicas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI), como Grad-CAM e Integrated Gradients.
Aplicación de transcripción voz a texto específico para personas sordociegas
(2026) Betancor Cano, Nayra; Barrios Martín, Lucas; Guijarro Mata-García, María; Recas Piorno, Joaquín
El principal objetivo de este trabajo ha sido desarrollar una aplicación móvil que permita facilitar la comunicación y el acceso a la información a personas sordociegas mediante la transcripción automática de voz a texto y su representación en formato Braille. Como resultado, se ha obtenido una aplicación Android capaz de capturar audio del entorno, transcribirlo a texto y mostrarlo tanto en la pantalla del dispositivo como a través de una línea braille conectada, permitiendo así que el usuario pueda percibir el contenido de una conversación en tiempo real. Para ello, se ha diseñado un sistema que combina dos enfoques de procesamiento del habla. Por un lado, la aplicación incorpora un modo de funcionamiento local que permite realizar la transcripción de voz a texto sin necesidad de conexión a Internet, utilizando un modelo de reconocimiento de voz integrado en el propio dispositivo. Por otro lado, cuando existe conectividad, la aplicación puede conectarse de forma segura a un servidor remoto que dispone de modelos de reconocimiento del habla más avanzados y de mayor precisión. Este enfoque permite mejorar significativa mente la calidad de la transcripción y añadir funcionalidades adicionales, como el reconocimiento del hablante en una conversación. Durante el desarrollo del proyecto se definieron los objetivos y el alcance del sistema, se analizaron diferentes tecnologías de reconocimiento del habla y se diseñó la arquitectura de la aplicación siguiendo un modelo cliente-servidor. Posteriormente se implementó la aplicación Android junto con la infraestructura del servidor encargada del procesamiento de audio y la identificación de hablantes. Además, se incorporaron opciones de accesibilidad que permiten personalizar aspectos visuales de la interfaz, como el tamaño del texto o los colores, adaptando la aplicación a las necesidades del usuario. Finalmente, se evaluó el comportamiento del sistema en sus modos offline y online, analizando sus ventajas, limitaciones y el rendimiento de la conmutación dinámica entre ambos en distintos escenarios de uso
Conversión automatizada de partituras a voz cantada utilizando OMR y síntesis por IA
(2026) Dalla Costa Estévez, Daniela; Gómez-Zamalloa Gil, Miguel; Sánchez Hernández, Jaime
El aprendizaje de obras corales requiere que los cantantes practiquen individual mente su línea vocal antes de los ensayos colectivos. Sin embargo, en muchos entornos corales los intérpretes tienen dificultades con la lectura de partituras, lo que limita su autonomía y hace necesario el uso de material de apoyo generado manualmente, un proceso costoso y poco escalable. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de un sistema softwa re orientado a automatizar la generación de material de estudio coral a partir de partituras musicales. La herramienta desarrollada permite convertir partituras en formato PDF en representaciones digitales estructuradas mediante técnicas de reconocimiento óptico de música (OMR). A partir de la información obtenida en formato MusicXML, el sistema analiza la estructura de la obra, identifica las distintas voces y genera automáticamente pistas de práctica en formato MIDI y audio. Asimismo, incorpora funcionalidades de visualización y validación de la transcripción, así como herramientas de ajuste y mezcla de pistas y procesamiento lingüístico que permiten adaptar el resultado a diferentes contextos de uso. Los resultados obtenidos muestran que el sistema permite automatizar de forma significativa el proceso de preparación de material de estudio coral, reduciendo el esfuerzo manual requerido y facilitando el aprendizaje autónomo de las obras. Además, se exploran posibles extensiones relacionadas con la síntesis de voz cantada mediante técnicas de inteligencia artificial.
Desarrollo y Simulación de una Flota de Drones Autónomos para el Seguimiento de Faunayla Vigilancia Perimetral en Entornos Naturales
(2026) San Nicasio Gil, Antonio; Sánchez Fernández, Sofía; Bernabé García, Sergio; Catalán Pallarés, Sandra
Este Trabajo de Fin de Grado consiste en un sistema de simulación avanzado para la gestión de una flota de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) autónomos, orientada a la optimización de misiones de búsqueda y vigilancia en entornos natura les. Se ha partido de una arquitectura previa basada en un único agente, optimizando los tiempos y posibilidades de recorrido al incluir un sistema multi-dron capaz de operar de manera simultánea e independiente para cubrir áreas de búsqueda más extensas en tiempos menores. La arquitectura técnica del proyecto se divide en varios puntos. La simulación física de vuelo de los drones tiene lugar sobre el entorno Ubuntu, a través del software ArduPilot. En segundo lugar, un servidor central desarrollado en Python que actúa como núcleo de comunicaciones y procesamiento (puente entre simulación fí sica y gráfica), a través del protocolo MAVLink (DroneKit), integrando también un modelo de Deep Learning (YOLOv8) para la detección automatizada de objetivos en tiempo real mediante visión artificial. Por último, el entorno cliente se ha desarrollado en Unity, empleando la API de Mapbox para generar un entorno los más realista posible con escenarios tridimensionales basados en datos cartográficos reales, y proporcionando al usuario una interfaz de control interactiva. Como principal mejora, se ha implementado un sistema de coordinación donde cada dron de la flota ejecuta una trayectoria independiente; una vez que cualquiera de ellos localiza el objetivo, se lanza un comando de retorno global. Otra mejora adicional ha sido la integración de un modelo de redes neuronales pre-entrenadas para la detección y clasificación de objetivos, de manera que el sistema presenta una mayor precisión a la hora de realizar el seguimiento de fauna y llevar a cabo la vigilancia perimetral. Los resultados obtenidos en la simulación demuestran una clara mejora con respecto al modelo mono-dron desarrollado previamente.
Diseño Hardware para la clasificación de imágenes hiperespectrales médicas en FPGA usando VHDL
(2026) Nieto Peralvo, Iván; González Calvo, Carlos
La medicina contemporánea ha estado reinventándose constantemente durante las últimas décadas, con el objetivo de mejorar los métodos de diagnóstico, así como el tratamiento y segui miento de los pacientes. Gracias al avance tecnológico reciente, se ha conseguido el desarrollo de herramientas cada vez más precisas, como la cirug´ıa asistida por robot o las técnicas de análisis basadas en inteligencia artificial. Entre estas, destacamos un tipo de imágenes conocidas como “hiperespectrales”, que inicialmente se crearon para estudiar materiales de la superficie terrestre desde satélites con una elevada precisión. Dado que contienen información espectral detallada para cada uno de sus píxeles, permiten una caracterización más específica de los tejidos biológicos humanos, lo que las convierte en una herramienta emergente en el ámbito del diagnóstico médico, especialmente a la hora de detectar cáncer de piel o tumores cerebrales. El presente Trabajo de Fin de Grado se centrará en el diseño e implementación de un sistema de clasificación de estas imágenes sobre una plataforma FPGA, utilizando para ello el lenguaje de descripción hardware VHDL. Se llevará a cabo el desarrollo de un clasificador basado en el algoritmo de aprendizaje supervisado K-NN, adaptado desde C++ a una arquitectura hardware reconfigurable, con el fin de acelerar el procesamiento y hacerlo viable en tiempo real, utilizando para ello una plataforma FPGA de gama baja.
Desarrollo de una red social sobre actividades y eventos para la tercera edad
(2026) Gallego Hernández, Mario; Calderón Barbazorda, Mauricio Nilton; López Fernández, Marta
El progresivo envejecimiento de la población unido a la creciente digitalización de la sociedad plantea un desafío doble, tecnológico y social, para las personas mayores: por un lado, garantizar que no queden excluidas del entorno digital; por otro, evitar que esa posible exclusión las lleve al aislamiento social. El presente proyecto fin de grado presenta Cofi, una aplicación web diseñada específicamente para la tercera edad. Su objetivo principal es fomentar la interacción social mediante un entorno accesible, intuitivo y adaptado a lo que realmente necesitan. Por eso, se ha prestado especial atención a la accesibilidad desde el principio del desarrollo. La aplicación combina distintas funcionalidades sociales como la creación de eventos, un espacio de comunidad basado en publicaciones e interacción entre usuarios, chats y acceso a actividades externas. El proyecto ha sido desarrollado siguiendo metodologías ágiles y sometido a pruebas de aceptación y evaluaciones de usabilidad realizadas con usuarios reales. Estas pruebas han permitido validar el funcionamiento global de la aplicación y detectar posibles mejoras orientadas a hacer la plataforma más comprensible y accesible para las personas mayores. Con todo ello, se espera que Cofi contribuya a reducir el aislamiento social de las personas mayores y sirva como referencia para futuros desarrollos tecnológicos inclusivos.
Análisis y predicción de resultados NBA a través de Machine Learning y Big Data
(2026) Guzmán Muñoz, Fernando; Moreno Narrillos, Miguel; Sánchez Alonso, Gonzalo; Vieites Moreira, Fernando; Benito Parejo, Miguel; Méndez Hurtado, Manuel
Este trabajo presenta un estudio comparativo de los distintos modelos de aprendizaje automático aplicados a la predicción de resultados de partidos de la NBA. El problema se aborda desde dos perspectivas principales: clasificación binaria, orientada a predecir el ganador del partido, y regresión, centrada en estimar tanto la puntuación como el rendimiento global de los equipos a lo largo de la temporada. Para llevarlo a cabo, se emplean los datos históricos de la NBA combinando estadísticas básicas con métricas avanzadas de rendimiento. A partir de estos datos se construyen características compuestas que analizan el impacto de la información utilizada en la capacidad predictiva de los modelos. Se evalúan desde diferentes enfoques, incluyendo modelos básicos como regresión logística y Random Forest, métodos de boosting como XGBoost, redes neuronales profundas como MLP y LSTM, así como sistemas basados en rating como Elo. Además se incorporan técnicas de ingeniería de características como son el uso de ventanas temporales, diferenciales entre equipos y métricas avanzadas como los Four Factors. Los resultados muestran que los modelos basados en árboles y sistemas Elo ofrecen un rendimiento sólido y consistente, alcanzando precisiones superiores al 65 % en la predicción del ganador. Por otro lado, los modelos de regresión presentan mayores dificultades debido a la alta variabilidad del deporte. Asimismo, se observa que la calidad de las variables de entrada tiene un impacto más significativo en el rendimiento que la complejidad del modelo. En conjunto, este trabajo pone de manifiesto la dificultad de predecir resultados deportivos y destaca la importancia de combinar información histórica, métricas avanzadas y modelos adecuados para mejorar la capacidad predictiva.
Aplicación móvil para la predicción de donantes renales válidos en asistolia no controlada y desarrollo de una plataforma web con modelos de aprendizaje automático
(2026) Triviño de las Heras, Marina; Sarasa Cabezuelo, Antonio
El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones centrado en la predicción de la validez de donantes renales en asistolia no controlada (uDCD). El sistema se basa en el uso de variables médicas mínimas, destacando la capnometría (EtCO2), evaluada en distintos momentos del proceso de reanimación cardiopulmonar. El trabajo combina modelos basados en reglas con técnicas de aprendizaje automático, integrando ambos enfoques dentro de un entorno de predicción y comparación. Para ello, se ha desarrollado un pipeline completo de procesamiento y modelado de datos que incluye etapas de limpieza, validación, análisis exploratorio, generación de datos sintéticos, entrenamiento y evaluación de modelos predictivos. A partir de este pipeline, se construyeron modelos de aprendizaje automático para dos escenarios diferenciados: un punto intermedio del proceso de reanimación y la fase de transferencia hospitalaria. Los modelos obtenidos fueron posteriormente integrados en una plataforma web que permite comparar sus predicciones con las generadas mediante reglas derivadas de una tesis doctoral de referencia. Además, se desarrolló una aplicación móvil orientada al personal sanitario, permitiendo la introducción de información del posible donante y la obtención de predicciones basadas en reglas, junto con funcionalidades de autenticación y almacenamiento de resultados mediante Firebase. El resultado es un sistema integral que combina conocimiento experto y técnicas de inteligencia artificial, proporcionando una herramienta de apoyo a la decisión en situaciones críticas y una base reproducible para la evaluación y mejora futura de modelos predictivos en este ámbito.
Aplicación web para el análisis del rendimiento de equipos y jugadores de fútbol profesionales
(2026) Fonta Caballero, Francisco-Adrián; Tejedor Hervás, Álvaro; Rubio Cuéllar, Rubén Rafael
La estrategia de un equipo de fútbol profesional, en el campo y fuera de él, se construye sobre un minucioso análisis de las habilidades y el rendimiento de sus jugadores, de sus rivales y de sus posibles fichajes. Este análisis requiere herramientas avanzadas que permitan procesar los grandes volúmenes de datos que se capturan en el día a día de las competiciones para transformarlos en información útil para los entrenadores y el cuerpo técnico. Los aficionados, por su parte, también quieren estar al día del desempeño de los equipos y jugadores que les interesan. En este trabajo de fin de grado se ha diseñado y desarrollado una aplicación web para responder a estas necesidades, permitiendo la visualización y el análisis técnico de las competiciones, clubes y futbolistas profesionales. El sistema integra las estadísticas clásicas junto con métricas avanzadas y modelos de predicción, implementados mediante algoritmos propios y técnicas de aprendizaje automático, que facilitan la toma de decisiones en tareas de scouting y la evaluación del rendimiento deportivo. Además, permite obtener informes detallados sobre jugadores o equipos, predicciones de resultados y recomendaciones de fichajes. La arquitectura del sistema permite la actualización continua de los datos mediante fuente externas y la interfaz expone la información de forma clara e ilustrada con visualizaciones gráficas. El resultado es una aplicación web robusta que incorpora métodos propios para analizar el rendimiento futbolístico y guiar la toma de decisiones de los equipos.

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