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Publicación Evaluación de impacto de la tarifa plana en España: Retos y expectativas del trabajo autónomo(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Arnal Salazar, Mª Teresa; Martín Román, JavierEl presente trabajo tiene por objeto estudiar los efectos de una de las políticas activas que ha tratado de fomentar el emprendimiento en nuestro país, como es la tarifa plana de autónomos. Esta medida se potenció a raíz de la crisis de 2008 para facilitar una posible salida al considerable número de desempleados que existía en aquel momento. Se ha comprobado mediante el uso de la metodología de controles sintéticos, aplicada a datos provenientes de Eurostat, que, efectivamente, hubo un aumento en las altas de autónomos, pero éste no se traduce finalmente en la permanencia de muchos de ellos en el sistema, una vez dejan de percibir la ayuda. Por contra, muchas empresas, como, por ejemplo, algunas plataformas digitales, se han beneficiado de la misma para contratar a sus trabajadores como falsos autónomos. Considerando que el mercado laboral español se encuentra en plena transformación tecnológica y que la figura del autónomo ganará más relevancia en un futuro no muy lejano, puesto que muchas empresas dejarán de contratar personas para contratar tareas, y muchos trabajadores compatibilizarán el trabajo por cuenta ajena con el trabajo por cuenta propia, hemos realizado una serie de recomendaciones para la mejora de ayudas como ésta que nos ocupa, la tarifa plana.Publicación Cálculo y Transformadas de Euler: Aplicaciones al Análisis de Datos y al Origami(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Gacías Franco, Jesús; Costa González, Antonio FélixEn los últimos años, el análisis topológico de datos ha demostrado ser una herramienta poderosa para resumir y codificar datos geométricos. En este trabajo, exponemos el cálculo de Euler –una base teórica que aporta una gran flexibilidad a la característica de Euler– para presentar después a la Transformada de la Característica de Euler (ECT), un mecanismo de codificación de formas geométricas. Por último, el autor aporta como investigación personal una nueva extensión de la ECT al contexto del origami, bautizada como la UECT.Publicación Elías Díaz versus Jordi Gracia: política y cultura en la España del siglo XX(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Martí Barranco, Luis Francisco; Díaz Álvarez, Jesús M.Las relaciones entre la cultura y la política son de un gran interés histórico y filosófico. Elías Díaz y Jordi Gracia nos permiten adentrarnos en las relaciones entre cultura y política en la España de los complejos y, muchas veces turbulentos, siglos XIX y XX. Nos permitirá profundizar en la existencia de un hilo conductor liberal e ilustrado a lo largo de esos dos siglos, en el exilio tras la guerra civil, la resistencia cultural bajo el franquismo, la relación entre los dos anteriores, la relación entre el fascismo y la cultura y la dificultad de entender la función de los intelectuales. La figura de Javier Pradera nos servirá como ejemplo y banco de pruebas de las relaciones entre la gestión cultural, la ideología y la política.Publicación Aplicación para la gestión de eventos(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-10) Sevilla Romero, Alejandro; Aranda Escolástico, ErnestoEste trabajo de fin de máster se centra en el desarrollo de una aplicación web para la gestión de eventos, priorizando la asignación de turnos en cada uno de ellos a los artistas a través de un algoritmo de programación lineal. El proyecto aborda tanto el desarrollo del frontend como del backend, integrando tecnologías como HTML, CSS, JavaScript, y Python para garantizar una solución completa y eficiente. Además, se ha implementado un sistema de base de datos relacional utilizando PostgreSQL, donde se almacenan todos los datos relevantes de los eventos y preferencias de los usuarios.Publicación Detección de lenguaje ofensivo en redes sociales(2023) Ezquerro Abad, Paula; Rodrigo Yuste, Álvaro; Pérez Martín, JorgeDesde su aparición a principios de la década de los 2000, el uso de las redes sociales se ha ido incrementando entre usuarios de todas las edades y procedencias del mundo. Este crecimiento masivo ha llevado a un aumento significativo en la interacción y la comunicación en línea. Las redes sociales son la principal herramienta de comunicación y una de las principales fuentes de información entre la mayor parte de la población mundial. Sin embargo, a pesar de traer consigo una amplia gama de beneficios, recientemente han surgido desafíos relacionados con el lenguaje ofensivo y el discurso de odio en ellas. Todas las redes sociales disponen de sistemas de moderación, algunos de los cuales son manuales y bastante tediosos. Hoy en día, sigue siendo un reto conseguir un sistema que sea rápido, eficaz y que aprenda igual de rápido que evoluciona el lenguaje humano. Las redes sociales serían un ecosistema mucho más seguro y sano si se consiguieran detectar este tipo de mensajes y frenar su publicación en tiempo real. En este trabajo se estudia la idoneidad de los modelos basados en Transformers, considerados el estado del arte en el campo del procesamiento de lenguaje natural, para detectar mensajes ofensivos en redes sociales. Se investigan los modelos más actuales de esta área para encontrar aquel que esté más cerca de lograr el objetivo. Se han realizado experimentos entrenando con fuentes de datos diferentes a las que fueron entrenados para probar si mejora su generalización. Una vez realizados los experimentos que se detallan en este trabajo se ha llegado a la conclusión de que actualmente se dispone de una serie de modelos pre-entrenados que pueden suponer una muy buena base para el desarrollo de estos sistemas. Estos modelos requieren de una correcta fase de entrenamiento que permita mejorar sus métricas y generalizarlo a todas las redes sociales y usuarios del mundo.Publicación Implementación de procesos ITIL de gestión de incidencias y problemas. Aplicación en una empresa de Desarrollo y Mantenimiento de Software(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Zender Minaya, Jaime J.; Arcilla Cobián, Maria MagdalenaDesde la irrupción de la informática en las organizaciones al final del siglo pasado, el incremento en la demanda de los servicios TIC (Tecnología de la Información y las Comunicaciones) es constante. Las organizaciones dependen de la tecnología informática para poder alcanzar sus objetivos estratégicos, más aún considerando las últimas olas tecnológicas, como son la digitalización y la Inteligencia Artificial. Para poder organizar los servicios de tecnologías de información (TI) y proveer un servicio de calidad, es necesario el uso de estándares de buenas prácticas. Entre estos estándares o marcos de trabajo destaca ITIL, que es un referente mundial en la organización de los servicios de tecnologías de información en las organizaciones. El presente Trabajo Fin de Máster (TFM) consiste en la implementación e implantación de dos procesos de gestión TI, gestión de incidencias y gestión del problema, en una empresa de desarrollo y Mantenimiento de Software. La implantación de procesos de gestión TI en una organización es un proceso complejo y requiere contar con una base teórica y práctica en marcos de trabajo (frameworks) ITSM y en trabajos previos con gestión de procesos respectivamente. Esa es la razón por la cual se realizó una revisión de los principales marcos de trabajo y de herramientas ITSM más utilizadas en el mercado. En este trabajo se analizan primero los procesos actuales, identificando las carencias o problemas que presentan. En segundo lugar, se proponen soluciones a las mismas a través de la definición de un nuevo proceso de gestión de incidencias y de gestión del problema. En tercer lugar, se realiza la revisión de los principales marcos de trabajo y herramientas ITSM, con el fin de identificar los más adecuados para el caso de uso de la empresa. Por último, se implementan los nuevos procesos de gestión en la herramienta seleccionada, permitiendo corregir las limitaciones actuales. El aporte del trabajo es la implementación de procesos de gestión en una empresa real, es una aplicación práctica de la teoría de gestión de procesos que permite mejorar y optimizar la gestión de servicios TI.Publicación Análisis de imagen médica usando redes neuronales siamesas(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-10) Roig Martín, Roberto; Rincón Zamorano, Mariano; Guerrero Martín, JuanEste Trabajo Fin de Máster se enmarca en el proyecto de análisis de imágenes médicas mediante el uso de técnicas de deep learning, con un enfoque particular en la implementación de redes neuronales siamesas para la detección temprana de cáncer de mama a través de imágenes térmicas. El objetivo principal de este estudio ha sido aplicar un enfoque eficiente para la detección temprana de cáncer de mama, dado el desafío de trabajar con un conjunto de datos pequeño y limitado en información. Se ha optado por el uso de redes siamesas, que se destacan por su capacidad para manejar pares de imágenes. Esta metodología ha demostrado ser efectiva en el contexto de imágenes térmicas, permitiendo una detección temprana con precisión adecuada incluso con pocas imágenes. Además, se ha comparado el rendimiento de este enfoque con una implementación de redes neuronales convolucionales (CNN) utilizada como línea base, destacando las ventajas de las redes siamesas en la clasificación de imágenes médicas con recursos limitados. Se proponen también mejoras futuras, como la implementación de redes siamesas con tripletas y la inclusión de datos clínicos adicionales para mejorar el rendimiento del modelo.Publicación Robot para localización visual de objetivos(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Guiral Gallego, Alfredo; Mañoso Hierro, Carolina; Pérez de Madrid y Pablo, ÁngelEste trabajo consiste en el diseño, construcción mecánica, integración electrónica y desarrollo del firmware y software de un prototipo de robot de dimensión mediana y de bajo coste, capaz de deambular por espacios pavimentados, libres de obstáculos y teniendo como finalidad localizar y aproximarse a un objetivo señalizado con un marcador visual (código ArUco) en los márgenes que el operador establezca de manera remota en el dispositivo. Adicional a la interfaz telemática, el dispositivo puede interaccionar con el operador mediante reconocimiento de voz (diccionario de comandos) y emitir locuciones indicativas de las decisiones que adopta en función de la posición que calcula mediante el análisis de la imagen que, una cámara incoporada en el robot, obtiene del objetivo. El sistema recibe y transmite información a través de un intermediario MQTT, lo que permite la interacción inmediata con el dispositivo.Publicación Gallinero IoT. Aplicación de la tecnología de redes LoRaWAN en el desarrollo de un sistema de ayuda a la selección de gallinas ponedoras(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-10) Finistrosa Nieto, Roberto; Mañoso Hierro, Carolina; Pérez de Madrid y Pablo, ÁngelEl proyecto Gallinero IoT presentado en este documento es una innovadora iniciativa destinada a modernizar y optimizar el proceso de selección de gallinas ponedoras en avicultura ecológica mediante el uso de tecnologías avanzadas de Internet de las Cosas y redes LoRaWAN. El objetivo es identificar y monitorear de manera automática y precisa qué gallina utiliza cada ponedero, para mejorar la eficiencia en la producción de huevos y analizar el bienestar animal. Para el desarrollo del proyecto, se han utilizado varios componentes tecnológicos, integrados de forma que componen un sistema: • Lectores NFC: Colocados en los ponederos y en las gallinas para la identificación automática. • Sensores de Temperatura y Humedad: Utilizados para monitorear las condiciones ambientales dentro del gallinero. • Controladores ESP32 y Arduino: Actúan como nodos para recopilar y transmitir datos de los sensores. • Tecnología LoRaWAN: Proporciona una comunicación inalámbrica de largo alcance y bajo consumo, adecuada en zonas rurales. • Aplicaciones WEB, móvil y mensajería: Utilizadas para proporcionar información al usuario. • Análisis de datos: Se han elaborado ejemplos de valor añadido con los datos obtenidos de forma simulada. La forma en la que opera el sistema es colocando etiquetas NFC (tags) en las gallinas que son leídas por sensores ubicados en los ponederos. Los datos recopilados se envían a través de la red LoRaWAN a una plataforma centralizada donde se almacenan y analizan. Utilizando herramientas de visualización, los usuarios pueden monitorear en tiempo real el uso de los ponederos, identificar patrones de comportamiento y detectar posibles problemas de salud o producción, sin perder de vista la selección de las gallinas ponedoras, que el objetivo principal.Publicación Aplicación para la asignación, gestión y optimización de guardias médicas(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-10) Domínguez de la Torre González, Bárbara; Aranda Escolástico, Ernesto; Bernaldo de Quirós Fernández, MercedesActualmente, existen algunos puestos de trabajo que requieren la realización de guardias fuera del horario laboral normal. Estas guardias pueden ser solo unas horas, por ejemplo hasta las 20.00, hasta el día siguiente, es decir, tras la jornada laboral normal, se realiza una guardia hasta que se inicie la jornada laboral del día siguiente, o de todo el día, por ejemplo un fin de semana en el que no se preste servicio durante el horario laboral habitual. Además del tiempo que dure la guardia, también hay distintos tipos dependiendo de su ejecución. Puede ser una guardia de disponibilidad, esto implica que la persona de guardia debe estar disponible y contactable por si ocurre una emergencia, en otras palabras, por si es necesaria su actuación. En estos casos, el usuario puede hacer más o menos una vida normal, pero debe estar preparado por si le necesitan, ya que suele ser condición del servicio que el trabajador responda en un tiempo determinado, que pueden ser 30 minutos, una hora, o el tiempo que se haya acordado. Con el teletrabajo, algunas guardias, especialmente las de disponibilidad, han modificado su ejecución. Actualmente puede que en ningún momento se necesite la presencia del trabajador en el puesto de trabajo, de tal forma que el trabajador deba actuar de forma remota. En este tipo de guardias se suele acordar un precio/hora por la disponibilidad, es decir, porque el trabajador este pendiente del teléfono por si surge una llamada, y otro precio/hora por la actuación. Además, en busca de un buen uso de este servicio, puede incluso acordarse que el precio por intervención incremente en función del número de intervenciones en un mismo periodo de guardia. Por otro lado, puede ser una guardia presencial, esto es que durante el tiempo que dure la guardia, el trabajador debe estar presencialmente en su puesto de trabajo. En estos casos, se suele acordar un precio/hora por el servicio prestado, sin importar si se produce alguna actuación. La realización de guardias prolongada en el tiempo puede suponer un riesgo para la salud del trabajador, puede padecer enfermedades cardiovasculares, gástricas o mentales, entre muchas otras. Además, también supone un problema para su vida social, ya que sus horarios laborales suelen coincidir con las horas de sueño de la mayoría de personas, y sus horarios de sueño con los horarios de ocio de la gente que les rodea. Además, la repartición de guardias puede suponer también un problema entre los trabajadores pudiendo llegar a crear un mal ambiente laboral. A la hora de crear un calendario de guardias se debe intentar ser lo más justo posibles, dividiendo equitativamente los festivos del año y los fines de semana, del mismo modo se debe tratar que cada trabajador tenga asignado aproximadamente el mismo número de guardias. Obviamente, esto es complicado debido a múltiples factores. El primero es que puede que no haya festivos suficientes para que todos hagan el mismo número, lo mismo puede pasar con los fines de semana. Además, puede darse el caso de que existan requisitos para asignar o no a un usuario un día determinado de guarida, esto se conoce como “reglas” su uso y creación será una parte importante de investigación en este proyecto. Si esto no fuera ya suficientemente complejo, se dan casuísticas inesperadas, como bajas laborales, que pueden complicar aún más este complicado puzle. Conseguir llegar a una asignación justa, que cumpla todas las reglas, es un gran reto que a día de hoy se hace de forma manual y que implica mucho tiempo para los encargados de su realización. Proporcionar una ayuda que aligere esta carga es un reto aún mayor y que se busca conseguir con la realización de este proyecto.Publicación Visión artifical basada en aprendizaje profundo aplicada a la clasificación y segmentación de imágenes ecocardiográficas(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Zubizarreta Iriarte, Xabier; Pérez Martín, Jorge; Fernández de Toro Espejel, BelénEn cardiología, la fracción de eyección es uno de los indicadores principales utilizados para detectar posibles casos de insuficiencia cardíaca. La fracción de eyección es una medida del porcentaje de sangre que sale del corazón cada vez que se comprime, y habitualmente se suele determinar para el ventrículo izquierdo. Aún hoy en día lo más frecuente es que, para el cálculo de la fracción de eyección, los especialistas (en este caso, cardiólogos) tengan que inspeccionar directamente los ecocardiogramas, anotar manualmente la fase del mismo y decidir cuál es la forma exacta del contorno del ventrículo izquierdo en los fotogramas que diluciden como de cambio de fase cardíaca. Dicha manera de proceder presenta diversos inconvenientes. Tres de los principales son el costo en tiempo, la falta de precisión, y la gran variabilidad en datos etiquetados por diferentes especialistas. Por todo ello la automatización de la detección del ciclo cardíaco y de la medida de la fracción de eyección representarían un gran avance. En este trabajo se utilizan modelos de aprendizaje profundo con arquitecturas convolucionales para las tareas de clasificación del ciclo cardíaco de cada fotograma, y para la detección (mediante una tarea de segmentación semántica) del contorno del ventrículo izquierdo. Se ha trabajado principalmente con el conjunto de datos EchoNet-Dynamic (Stanford, 2020). En este trabajo se prueban distintos modelos para la detección del ciclo cardíaco de cada fotograma en cortes longitud fija de los ecordiogramas. La exactitud media de los mejores modelos es de aproximadamente el 92 %. Utilizando los 2 mejores modelos como la parte codificadora, se entrena un V-Net para predecir la segmentación del ventrículo izquierdo. El coeficiente de Dice obtenido es mejor para el fin de sístole que de diástole. Sin embargo, el cálculo automatizado de la fracción de eyección no es satisfactorio debido a que una minoría apreciable de las máscaras predichas tienen satélites o extensiones, y también debido a la dificultad de automatizar una estimación estable y fiable del radio de revolución. Finalmente, se han bosquejado distintas estrategias para mejoras y extensiones del presente trabajo.Publicación Evaluación Comparativa de las Arquitecturas Mamba y Transformers(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Trujillo Trujillo, Iván; Pastor Vargas, Rafael; Cuadra Troncoso, Jose ManuelEste trabajo se enfoca en el estudio comparativo de las arquitecturas de redes neuronales basadas en Transformers, ampliamente utilizadas en la actualidad, y una nueva propuesta denominada Mamba, la cual promete mejorar las capacidades de las arquitecturas tradicionales. El objetivo es evaluar el rendimiento de Mamba en dos áreas principales: la clasificación de texto, específicamente en tuits sobre desastres naturales, y el aprendizaje por refuerzo en juegos de Atari. Se plantea una comparación teórica y práctica de las dos arquitecturas, analizando sus ventajas y desventajas, con el objetivo de determinar su viabilidad y utilidad en aplicaciones reales. Los experimentos llevados a cabo para evaluar Mamba en la tarea de clasificación de texto muestran que los modelos preentrenados disponibles actualmente carecen de la compresión de texto suficiente para rivalizar con modelos como GPT-3.5 o Llama-3. En el ámbito del aprendizaje por refuerzo, Mamba ha mostrado resultados prometedores, aunque todavía se encuentra por detrás de otras arquitecturas consolidadas. Aunque Mamba es una propuesta innovadora, aún requiere de más investigación y refinamiento para igualar o superar a las arquitecturas Transformer en tareas específicas.Publicación Impacto de las calificaciones ESG en el rendimiento financiero de empresas turísticas cotizadas(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Maestro Prieto, Jose Alberto; Pérez Martín, Jorge; Pra Martos, Inmaculada; Arguedas Sanz, RaquelEl presente trabajo explora la posible existencia de una relación entre el rendimiento financiero de empresas cotizadas en países desarrollados del sector de turismo con la calificación ESG Environmental, Social & Governance) que obtienen estas empresas. El trabajo comienza con una revisión bibliográfica sobre este sector en concreto y de los resultados que se han ido obteniendo cuando se ha tratado de identificar la existencia de esta relación. A partir de esta revisión se ve que hay una gran disparidad de criterios, metodologías que conducen a resultados no concluyentes y que se pueden alcanzar distintas conclusiones, incluyendo que no hay relación, que hay relación lineal positiva, negativa, que la relación es en forma de U o en forma de U invertida. Se ha elegido un modelo sencillo para empresas cotizadas de Noruega, planteado en una de las publicaciones revisadas y se ha intentado replicar sus resultados. Este estudio se planteaba la existencia de una relación con forma de U entre el rendimiento financiero de las empresas y la calificación ESG. Los resultados que se han obtenido con los datos de las empresas de Noruega han sido parciales, y se han explorado otro tipo de modelos, con datos de empresas del sector de turismo en distintos países. Hay dos suposiciones subyacentes en esta elección: (1) el sector de turismo tiene determinadas particularidades que lo diferencian de otros sectores y por tanto, tiene sentido su estudio por separado; y (2) el desarrollo económico de los países en los que se radican las empresas y la actividad turística influye en los posibles resultados. Se han probado distintos tipos de regresiones lineales, dos redes neuronales recurrentes (RNN) y otros métodos y técnicas de IA, en con tres conjuntos de datos distintos: empresas turísticas de Europa, de América del norte (Estados Unidos y Canadá) y de los países del G7 (Alemania, Italia, Francia, Reino Unido, Estados Unidos, Canadá y Japón). Los resultados obtenidos son similares para los tres conjuntos de datos: no parece haber una relación clara entre la calificación ESG, que tiene tendencia ascendente con el tiempo, y el rendimiento financiero de las distintas empresas. Pero, se ha visto que en general, los modelos obtenidos, ajustan bastante mal el conjunto de datos. Los modelos que obtienen mejor ajuste son los que utilizan métodos y técnicas de IA, pero solo cuando se modelan algunas relaciones, en concreto, cuando se obtiene un modelo para la variable TobinQ.Publicación Detección de autoría en redes sociales(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024) Macanás Valera, Joaquín; Rodrigo Yuste, Álvaro; Pérez García-Plaza, AlbertoPublicación Menu expansion in immunology tests(2024-09) López González, Montserrat; Cuadra Troncoso, José ManuelAccording to recent Global Clinical Diagnostics Market Analysis from Market Research Report, the global clinical diagnostic market was valued at US$ 68.92 Bn in 2022 and is projected to reach US$ 109.85 Bn by 2030, at a CAGR of 6.1% between 2022 and 2030. The market is experiencing robust growth due to the increasing burden of infectious and chronic diseases, as well as the rising use of clinical diagnostics worldwide. Furthermore, the COVID-19 outbreak and the growing elderly population globally are expected to further drive market expansion. The market is highly competitive, comprising both global and local players. The competitive landscape includes an analysis of several well-known international and local companies that hold significant market shares. Key players in the market include Abbott Laboratories, Bio-Rad Laboratories Inc., Danaher Corporation, Siemens, and F. Hoffmann-La Roche Diagnostics. Having said that, we understand that, for these companies, is crucial to improve their sales strategies and decisions. In this document we are focusing in the “Menu Expansion” analysis, which involves the creation of affinity groups in a list of customers and specific items and apply corrective measures to improve sales results. For this project we’re using data coming from international company Beckman Coulter. This company belongs to Danaher Corporation, and in its 80 years of history, it has challenged convention to elevate the diagnostic laboratory’s role in improving patient health. It offers clinical diagnostic products as: • Blood Banking, like blood analyzers and reactive. • Clinical and Protein Chemistry, like biochemical analyzers for substances concentrations in blood, plasma, or urine. • Immunoassay, like analyzers to identify and detect specific substances using antibodies. • Hematology, like systems and analyzers to find different components in blood. • Microbiology, like panels, systems, and software to detect the microbial resistance. • Etc. We will try to identify the unsold items belonging to a selected set of “panels” related to blood virus. More in detail, there are some immunologic tests that are correlated in terms of use, as they identify illnesses patterns that normally hospitals/laboratories apply at the same time. According to this, it sounds weird that for some customers, this correlation appears, but in some cases, the customers buy only part of those tests, or they buy all of them but in small quantities that don’t match with the theoretical volume of patients, or they don’t buy most of them. That’s the reason because we call it menu expansion, because the goal is analyzing which products are not being sold as we expect and for which customers, and then take commercial decisions and expand the portfolio as much as we can. In addition to that, we are going to help commercial team to make more smart decisions calculating a yearly sales forecast at the beginning of the year based in the last 10 years of revenue information by item, and we will refresh the actual data each month to compare the predicted and real values and check if the commercial strategies applied make any difference between both trends and if they can identify sales peaks that are related to special commercial campaigns or another measures to increase the revenue.Publicación Desarrollo de una librería para la obtención masiva de imágenes Sentinel y su aplicación en la detección de incendios con Deep Learning(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) García Flores, María Beatriz; Pastor Vargas, Rafael; Haut Hurtado, Juan MarioEste Trabajo Fin de Máster presenta el desarrollo de un modelo predictivo para la detección de incendios forestales utilizando técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) aplicadas a imágenes multiespectrales del satélite Sentinel-2 y datos de incendios activos proporcionados por el sistema FIRMS (Fire Information for Resource Management System). Dada la creciente amenaza que representan los incendios forestales para los ecosistemas y las zonas habitadas, este proyecto busca facilitar una intervención temprana y mejorar la gestión eficiente de incendios mediante la integración de imágenes satelitales y análisis avanzado. El proceso incluye el preprocesamiento de imágenes multiespectrales y la generación de etiquetas de referencia utilizando el índice de Pierre Markuse, especializado en la identificación de áreas quemadas. Se implementaron modelos de segmentación semántica, como U-Net y SegNet, entrenados para identificar áreas afectadas por incendios. Estos modelos capturaron características clave de las imágenes, mejorando la precisión de la segmentación. Se utilizaron encoders como MobileNetV3 y EfficientNetV2 para extraer características complejas. Los resultados destacan la importancia de las bandas NIR y SWIR, que permiten identificar áreas con estrés hídrico o cambios en la vegetación, factores que influyen en la propagación de incendios. La combinación de teledetección satelital y Deep Learning proporciona un marco sólido para la detección temprana de incendios, mejorando las capacidades de respuesta y mitigación. Este trabajo también identifica algunas limitaciones, como el alto coste computacional en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la necesidad de optimizar los modelos. Para futuras investigaciones, se sugiere la inclusión de datos meteorológicos para mejorar la precisión y el rendimiento predictivo.Publicación Análisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieros(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Devis Rodriguez, Fernando; López Ostenero, FernandoEste trabajo de fin de máster titulado "Análisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieros" abarca un estudio detallado del precio del oro utilizando el conocimiento adquirido de todo el máster. El proyecto se estructura en varios capítulos, comenzando con un análisis histórico del valor del oro y su relevancia en el contexto económico actual. En la fase de recopilación de datos, se examinan diversos indicadores fundamentales como la oferta y demanda, políticas monetarias y factores geopolíticos, así como indicadores técnicos como la media móvil, el RSI, y el MACD. Estos datos se descargan y organizan para su análisis posterior, mediante procesos ETL. También se tiene en cuenta el estado del arte actual, que se divide en dos vertientes, por un lado, la explicación de cómo se utilizan algoritmos de aprendizaje automático en los indicadores más adecuados, y por otro, las soluciones completas de software que existen al respecto, tanto dirigidas al público final, como a grandes inversores e instituciones El siguiente paso es la construcción de un modelo sencillo de regresión lineal utilizando datos históricos del oro obtenidos del Nasdaq. Se evalúan las variables explicativas y se prueba la eficacia del modelo para predecir el precio del oro del día siguiente. A pesar de sus limitaciones, este modelo proporciona una base para comparaciones posteriores. Posteriormente, se implementa un modelo avanzado utilizando Redes Neuronales LSTM, que permite capturar patrones más complejos en los datos. El proceso ETL (Extract, Transform, Load) se describe en detalle, y se realiza una fusión de varios conjuntos de datos para construir un dataset completo. Los resultados de este modelo se comparan con los obtenidos mediante regresión lineal, destacando las mejoras y la precisión alcanzada. Finalmente, se presentan las conclusiones del estudio, resaltando las limitaciones encontradas y las posibles mejoras futuras.Publicación Evaluación del rendimiento de algoritmos sobre frameworks Hadoop y Spark(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Cañada Rostro, Carlos; Pastor Vargas, Rafael; Haut Hurtado, Juan MarioBig Data e inteligencia artificial son conceptos que están a la orden del día en la actualidad, pero cómo funcionan internamente es una incógnita para la mayoría de la sociedad, por ello en este documento se busca esclarecer dichos términos y como consecuencia entender y evaluar distintas metodologías que llevan a su utilización. Para ello, se cuenta con frameworks como Apache Hadoop o Apache Spark, los cuales brindan la posibilidad de procesar grandes cantidades de datos distribuyéndolos en diferentes máquinas para su procesamiento. Como parte del análisis, se comparará la eficiencia de ambos frameworks, no solo en términos de tiempo de ejecución, sino también en el uso de recursos como CPU, memoria y red, proporcionando una evaluación más exhaustiva de su rendimiento en un entorno distribuido. Como caso práctico en este trabajo, se utilizarán datos de imágenes por satélite, las cuales pueden alcanzar un tamaño considerable haciendo imposible siquiera su apertura en una configuración local, mucho menos su procesamiento. Estas imágenes, a diferencia de las que son utilizadas continuamente cuentan con más de tres bandas de color (RGB), es decir, son multibanda o multiespectrales, permitiendo realizar una serie de cálculos sobre ellas realmente útiles en el ámbito de la teledetección. Además, los resultados obtenidos tras el procesamiento de estas imágenes podrán ser visualizados y empleados para la toma de decisiones en áreas como la agricultura de precisión o el monitoreo ambiental, subrayando el valor práctico de la información extraída. La metodología a seguir será el desarrollo y puesta en marcha de una infraestructura capaz de cargar ingentes cantidades de datos, distribuirlos en un clúster compuesto por varias máquinas, realizar el cálculo pertinente de manera distribuida y recuperar el resultado final. Además de probar y evaluar los dos frameworks mencionados anteriormente, se utilizarán herramientas y plataformas extra como Apache Hive y Amazon Web Services, proporcionando un entorno robusto y escalable para manejar grandes volúmenes de datos.Publicación Nombres, conjuntos y descripciones: nombres propios como intersección de conjuntos(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Roldán Roldán, Francisco Isidro; Picazo Jaque, Claudia; Rivieccio, UmbertoLos nombres propios, junto a las descripciones definidas, han ocupado un lugar central en la semántica filosófica desde finales del siglo XIX hasta nuestros días. El presente trabajo, modificando y completando algunas de las tesis de la Cluster Theory, persigue el objetivo de construir una propuesta semántica para los nombres propios que consiga evitar algunos de los problemas que pueden extraerse de las ideas de Searle. A continuación, se confronta dicha propuesta con el argumento semántico de Kripke, tratando de salvar las objeciones que este impuso a las teorías que apostaban por una relación indirecta entre los nombres propios y los objetos a los que estos hacen referencia. Finalmente, se extraerán algunas consecuencias, a nivel ontoepistémico, de la propuesta semántica presentada anteriormente.Publicación Diseño y optimización de un sistema de adquisición de señales para la evaluación de la función cardíaca en base a un modelo experimental(Universidad de Educación a Distancia (UNED), 2024-09) Sansinenea Arratibel, Eneko; Rodriguez Perez, Daniel; Martínez-Legazpi Aguilo, PabloEn el presente estudio, se ha diseñado y optimizado un sistema de adquisición de señales para la evaluación de la función cardíaca en un modelo experimental porcino. El objetivo principal ha sido el de ofrecer una precisión y eficiencia de las mediciones, así como tener un costo considerablemente menor a las soluciones comerciales existentes. Se han revisado los sistemas de adquisición más avanzados y se han implementado técnicas de conmutación por hardware para mitigar las interferencias entre señales. Estas técnicas buscan optimizar la instrumentación en modelos experimentales, reduciendo la necesidad de procedimientos invasivos y mejorando la precisión en las evaluaciones cardiológicas. Este estudio proporciona una base para futuras investigaciones y desarrollos en sistemas de adquisición de señales para aplicaciones cardiológicas.