Propuestas de TFM en Ingeniería de Internet de las cosas y transformación digital | Máster Universitario en Desarrollo del Software

A continuación se muestran los títulos provisionales y descripción de los temas de trabajo que se proponen en el curso 2025-2026 en la especialidad de Ingeniería de Internet de las cosas y transformación digital.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Planificación y Gestión Turística. Este Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo analizar el estado del arte sobre la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en la planificación y gestión turística, con el fin de identificar las principales líneas de investigación, avances tecnológicos y limitaciones existentes en este campo. A partir de dicho análisis, se buscará detectar brechas o carencias en los sistemas actuales descritos en la literatura, con el propósito de diseñar y desarrollar una herramienta software que integre avances relevantes en este campo de estudio. El prototipo que se deberá desarrollar estará orientado a la generación automática de itinerarios personalizados, adaptados al perfil, preferencias y necesidades específicas del viajero. Para ello, se combinarán técnicas de IA con fuentes de datos abiertas del ámbito turístico, garantizando un enfoque innovador aplicable a dicho sector. Finalmente, se evaluará la eficacia del sistema desarrollado mediante un caso de uso real o simulado. El objetivo último es contribuir al desarrollo de soluciones inteligentes que mejoren la experiencia del viajero y optimicen la toma de decisiones en la gestión turística.. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de investigación Teórica. Tutores: Carlos Rodriguez Dominguez y Miguel J. Hornos Barranco. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Herramienta de visualización del estado de un proyecto software. A menudo, en proyectos grandes de software se pierde la noción del estado del proyecto, por ejemplo, módulos implementados, nivel de testeo, métricas de calidad. En este proyecto se propone implementar una herramienta compatible con los servicios Web de Amazon (AWS) en el que, partiendo de una vista general de una pila de software, poder acceder a los módulos en desarrollo y acceder a datos fundamentales como los descritos. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Facilitador genérico para proveedores de servicios basados en la Nube. Este proyecto consiste en la implementación de una plataforma similar a Google Play o App Store en el Cloud con la que proveedores de servicios (WS, widgets, datasets, etc.) puedan publicar sus ofertas y los clientes acceder a ellas posteriormente. Se utilizarán herramientas específicas de sistemas de bases de datos (PostgreSQL) para desplegar la plataforma que poseerá propiedades de multiinquilinato, escalabilidad y alta disponibilidad para ofrecer software como un servicio (SaaS) a sus clientes en el Cloud. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Aplicación Web para la gestión de proyectos software utilizando metodologías ágiles. Se trata de aplicar conocimientos de desarrollo de aplicaciones Web (RESTful) para implementar un sistema de apoyo a la gestión del desarrollo de proyectos software, más concretamente, a las fases de conceptualización/especificación y diseño de tales proyectos. La implementación sería llevada a cabo según un esquema de prototipado rápido, con el soporte de una metodología ágil, y con el soporte de la aplicación objetivo de este proyecto. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático Paralelos en Spark: Beneficios en Escalabilidad y Reducción de Tiempos de Entrenamiento. Estudio sobre cómo las técnicas de paralelización en plataformas distribuidas como Spark impactan en el rendimiento de algoritmos de aprendizaje. Trabajo de investigación teórica (T2). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Ingeniería de Características y Algoritmos Genéticos para la Mejora del Rendimiento en Modelos de Clasificación de Grandes Volúmenes de Datos. Se utilizarán los RDDs en Apache Spark para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. La aplicación de ingeniería de características y algoritmos genéticos se planteará para distribuir el procesamiento a través de múltiples nodos, mejorando el rendimiento en la clasificación.Trabajo de investigación teórica (T2). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Selección Automática de Características en Algoritmos de Clasificación Mediante Algoritmos Genéticos y Métodos de Envoltorio. Al tratarse de una estrategia de selección de características automática que combina algoritmos genéticos y métodos de envoltorio, este TFM podría aprovechar Spark para distribuir la carga computacional de evaluar múltiples subconjuntos de características de forma eficiente. Los RDDs permitirían manejar grandes cantidades de datos de entrenamiento y evaluación en paralelo, optimizando el proceso de selección de características.Trabajo de investigación teórica (T2). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Predicción de series temporales multivariantes mediante modelos híbridos ARIMA–LSTM. Desarrollo de un modelo híbrido que combine ARIMA (modelos estadísticos tradicionales) y redes neuronales LSTM para la predicción de series temporales complejas. Se incluirá un análisis comparativo con modelos basados en Transformers. Trabajo de investigación teórica (T2). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Análisis predictivo de calidad de software mediante aprendizaje automático. Desarrollo de un sistema de predicción del nivel de calidad de un proyecto software (errores, deuda técnica, mantenibilidad) mediante el análisis de métricas de código fuente y modelos supervisados. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Predicción y detección de tumores mediante modelos ELLM y aprendizaje profundo híbrido. Desarrollo de un sistema predictivo de detección de tumores basado en modelos ELLM (Efficient Large Language Models) combinados con redes convolucionales y autoencoders. Se emplearán técnicas de segmentación y clasificación en imágenes médicas para detectar patrones anómalos, optimizando el rendimiento mediante paralelismo con GPU y Spark RAPIDS.Trabajo de investigación teórica (T2). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Arquitecturas SOA para Computación Contextual: Creación de un marco adaptativo para sistemas AmI basados en SOA. El proyecto se centra en diseñar y desarrollar un marco adaptativo basado en arquitecturas SOA para sistemas AmI, comenzando con una revisión de los principios de SOA, computación contextual y tecnologías relacionadas, seguido del diseño de una arquitectura que integre módulos para la gestión del contexto, descubrimiento dinámico y adaptación de servicios. Posteriormente, se implementará un prototipo funcional utilizando herramientas como Spring Boot, integrando servicios web con fuentes de datos contextuales y motores de reglas para la toma de decisiones. Finalmente, el marco se validará a través de un caso de uso representativo, evaluando su capacidad de adaptación, interoperabilidad y escalabilidad, para concluir con la documentación de resultados y el diseño propuesto. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Automatización de Procesos de Negocio Basada en Servicios Web: Implementación de soluciones usando WS-BPEL para orquestación y composición dinámica. El proyecto se centra en diseñar e implementar una solución para la automatización de procesos de negocio basada en WS-BPEL, comenzando con una revisión de conceptos clave y la selección de herramientas adecuadas, seguido del modelado del proceso utilizando BPMN y su traducción a WS-BPEL para la orquestación dinámica de servicios web. Posteriormente, se implementa el proceso en un motor WS-BPEL como Apache ODE, integrando servicios web representativos y validando la solución mediante casos de prueba que evalúen su escalabilidad, flexibilidad y rendimiento. Finalmente, se documentan el diseño, la implementación y los resultados obtenidos para respaldar la solución propuesta.Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Evolución de Sistemas Abiertos Basados en Componentes: Diseño de una metodología para gestionar la evolución dinámica de componentes en sistemas reactivos. El proyecto se centra en diseñar una metodología para gestionar la evolución dinámica de componentes en sistemas abiertos y reactivos. Las tareas principales incluyen una revisión de la literatura para analizar sistemas abiertos y enfoques existentes, la definición de requisitos clave para la evolución de componentes, el diseño de un modelo metodológico que permita la integración, actualización y eliminación dinámica de componentes, y la implementación de un prototipo funcional utilizando un framework como OSGi. Finalmente, se realizarán pruebas representativas para validar la metodología en términos de rendimiento y robustez, junto con la documentación de los resultados obtenidos. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Middleware Inteligente para Computaci´on Pervasiva: Propuesta de un middleware adaptable que integre tecnologias IoT y M2M. El proyecto consiste en diseñar e implementar un middleware inteligente para computación pervasiva, para lo cual se comienza con una revisión de la literatura sobre Internet de las cosas (IoT), comunicaciones máquina a máquina (M2M) y middleware adaptable, seguida del diseño de una arquitectura modular que integre el descubrimiento dinámico de dispositivos, la gestión de comunicaciones mediante protocolos como MQTT y CoAP, y la adaptación contextual basada en reglas o aprendizaje básico. Posteriormente, se desarrollará un prototipo funcional utilizando herramientas como Node-RED o Apache Kafka, y se validará en un caso de uso representativo, evaluando su rendimiento, escalabilidad e interoperabilidad. Por último, se documenta el diseño, la implementación y los resultados obtenidos para respaldar la solución propuesta. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Optimización de la Eficiencia en la Composición de Servicios Web: Uso de tecnologías semánticas para mejorar la composición y el rendimiento de servicios. El proyecto se centra en optimizar la composición de servicios Web mediante el uso de tecnologías semánticas, comenzando con una revisión de la literatura para analizar los desafíos en la composición y el rendimiento. Posteriormente, se diseña un modelo semántico utilizando ontologías en OWL y consultas SPARQL, que permite describir, seleccionar y componer servicios de manera eficiente. A continuación, se implementa un prototipo integrando el modelo semántico con herramientas como Apache Jena, simulando un entorno distribuido para probar la composición dinámica de servicios. Finalmente, se valida la solución mediante casos de prueba que evalúan la eficiencia en términos de tiempo de respuesta, escalabilidad e interoperabilidad, documentando los resultados y las mejoras propuestas. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Manuel I. Capel. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Diseño e Implementación de una infraestructura distribuida bajo el paradigma Computing Continuum para el dominio de eSalud. Este TFM tiene como objetivo diseñar e implementar una infraestructura basada en hardware (dispositivos móviles/wearables, servidores en el borde y nube) y software (arquitecturas de microservicios y servicios) que permita obtener, preprocesar, almacenar y analizar datos de salud bajo el paradigma Computing Continuum. El sistema deberá permitir la auto-configuración, preprocesamiento y almacenamiento de los datos de salud que se obtienen en los propios dispositivos móviles de forma distribuida, y poder llevar a cabo el análisis básico de datos en tiempo real en los servidores del borde, así como el despliegue y uso de servicios de la nube para realizar análisis más avanzados. Este trabajo integra IoT (Internet de las Cosas) con técnicas de computación distribuida y autónoma. Trabajo de aplicación práctica (T1), Trabajo de investigación teórica (T2), Trabajo de investigación empírica (T3). Tutores: José Luis Garrido y María Bermúdez. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Propuesta e implementación de servicios para análisis de datos en el estudio del estrés mediante machine learning. Este TFM tiene como objetivo estudiar e implementar servicios que permitan llevar a cabo un análisis del estrés (niveles, predicción de enfermedades derivadas, etc.) de la población de forma ubicua a partir de los datos de salud (señales psicofisiológicas) obtenidos mediante dispositivos wearables (relojes inteligentes, pulseras, etc) que llevan los individuos durante la realización de sus actividades de la vida diaria. El sistema podrá realizar tanto un análisis básico de datos de salud con el objetivo de monitorizar en tiempo real a los individuos como un análisis diagnóstico avanzado basados en machine learning. Este trabajo integra IoT y técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis de datos. Trabajo de aplicación práctica (T1), Trabajo de investigación teórica (T2), Trabajo de investigación empírica (T3). Tutores: María Bermúdez y José Luis Garrido. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Evaluación crítica de técnicas de explicabilidad en modelos clásicos de aprendizaje automático aplicados a datos clínicos. Este trabajo propone analizar la utilidad de diferentes enfoques de explicabilidad en modelos de aprendizaje automático aplicados a datos clínicos. Se evaluará hasta qué punto estas explicaciones son coherentes, comprensibles y fiables, comparando su comportamiento en distintos modelos y conjuntos de datos. El objetivo es valorar su aplicabilidad real en contextos sensibles como la salud, donde la interpretación del modelo es tan importante como su precisión. Trabajo de investigación empírica (T3). Tutores: María Bermúdez. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Optimización de modelos de predicción de episodios asmáticos para despliegue en entornos edge. El uso de dispositivos cercanos al usuario, como sensores portátiles y nodos locales de procesamiento, permite ofrecer sistemas de alerta temprana para personas con afecciones respiratorias crónicas sin depender de forma constante de servicios en la nube. No obstante, las restricciones de cómputo, memoria y consumo energético de estos dispositivos dificultan la ejecución de modelos predictivos complejos. Este Trabajo Fin de Máster se centrará en el diseño y la optimización de modelos de predicción de episodios asmáticos que puedan ejecutarse eficientemente en plataformas de edge computing. El objetivo principal es explorar técnicas de reducción de complejidad con el fin de mantener un rendimiento predictivo fiable en entornos con recursos limitados. El estudio busca aportar evidencia experimental sobre la factibilidad de estas soluciones para aplicaciones de salud digital orientadas al monitoreo continuo y la toma de decisiones en tiempo real. Trabajo de investigación empírica (T3). Tutores: María Bermúdez. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Asesoramiento nutricional personalizado mediante la integración de alexa y chatgpt junto con dispositivos wearables y microservicios. Diseñar y desarrollar un asesor nutricional virtual personalizado. Para ello, se utilizarán tecnologías clave como Amazon Alexa (asistente de voz) y el modelo de lenguaje ChatGPT desarrollado por OpenAI. Además, se emplea Google Fit para recolectar datos de salud relevantes y de actividad física capturados de un smartwatch (wearable) del usuario. Toda la información será gestionada por una plataforma de microservicios que se desarrollará en el proyecto con fin de garantizar la escalabilidad del sistema, la personalización de las interacciones entre otros requisitos de calidad. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Angel Ruiz Zafra y Kawtar Benghazi. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Desarrollo de sistema de monitorización de pacientes oncológicos, para la correlación de la calidad del sueño y niveles de glucosa usando wereables y tecnologías moviles. Se pretende desarrollar un sistema basado en una aplicación móvil (Android, iOS) que permita integrar un sensor de medición de glucosa (FreeStyle de Abbot) y actígrafos para la medición de la calidad del sueño, con el objetivo de mejorar el bienestar de pacientes oncológicos. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Angel Ruiz Zafra, Kawtar Benghazi. Posibilidad de continuar para tesis: Si
Desarrollo de una plataforma de e-Salud basada en microservicios con M2M (Machine to Machine) y Kafka. Este trabajo propone el desarrollo de una plataforma de e-salud que utiliza el protocolo MQTT para comunicar dispositivos médicos con sensores que monitorizan la salud de los pacientes. Los datos recogidos por los sensores se envían a un broker MQTT, que los distribuye a los microservicios que se encargan de procesarlos, analizarlos y almacenarlos. También se utiliza Kafka para transmitir eventos entre los microservicios, como alertas, notificaciones, recomendaciones, etc. El objetivo es crear una plataforma de telemedicina escalable, fiable y segura, que permita ofrecer una atención sanitaria personalizada y de calidad a los pacientes. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Angel Ruiz Zafra, Kawtar Benghazi. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Procesamiento Digital de Audio para la Separación de Voces y la Caracterización del Ruido Ambiental. Este Trabajo Fin de Máster se centra en el desarrollo de un sistema de procesamiento digital de audio orientado a la separación de voces y al análisis del ruido ambiental en entornos complejos. El objetivo principal es diseñar e implementar técnicas que permitan aislar señales vocales individuales en grabaciones donde coexisten múltiples interlocutores, al mismo tiempo que se caracteriza y clasifica el ruido de fondo que pueda interferir en la calidad de la señal. El proyecto abordará distintas líneas técnicas, incluyendo: Separación de fuentes de audio (source separation) mediante algoritmos clásicos (ICA, NMF) y enfoques basados en redes neuronales profundas. Reducción de ruido y mejora de la inteligibilidad de voz, evaluando filtros adaptativos y técnicas de beamforming. Análisis y caracterización del ruido ambiental, mediante extracción de características acústicas (MFCCs, espectrogramas) y clasificación con aprendizaje automático. Evaluación en escenarios reales, como oficinas, cafeterías, aulas o entornos urbanos, para validar la robustez de los métodos implementados. El resultado esperado es un sistema que permita mejorar la calidad de las grabaciones de voz y generar métricas objetivas sobre el entorno acústico, con aplicaciones en ámbitos como la comunicación en entornos ruidosos, la mejora de asistentes de voz, la monitorización ambiental o el apoyo en dispositivos de accesibilidad auditiva. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Detección de Dolor a partir de Landmarks Faciales mediante MediaPipe y Reglas Basadas en Protocolos Médicos. Este Trabajo Fin de Máster propone el desarrollo de un sistema de detección automática de dolor mediante el análisis de landmarks faciales obtenidos con MediaPipe. El enfoque se basa en la definición de reglas geométricas y configuraciones de puntos clave del rostro, alineadas con protocolos médicos de evaluación facial del dolor. A partir de la posición relativa de cejas, ojos, boca y otros rasgos, el sistema será capaz de categorizar expresiones asociadas al dolor y generar indicadores objetivos que apoyen la evaluación clínica en pacientes. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Plataforma de Visión por Computador para la Detección Automática de Elementos Críticos en Situaciones de Emergencia. Este Trabajo Fin de Máster propone el desarrollo de un sistema integral de visión por computador orientado a la detección automática de elementos críticos en situaciones de emergencia (como incendios, accidentes, evacuaciones o catástrofes). La plataforma se basará en técnicas avanzadas de procesamiento de imagen y aprendizaje profundo para analizar en tiempo real flujos de vídeo capturados por cámaras de vigilancia o dispositivos móviles. El sistema será capaz de identificar personas, objetos y condiciones relevantes para la gestión de emergencias, tales como la detección de víctimas, rutas de evacuación bloqueadas, acumulación de humo o caída de objetos peligrosos. La información extraída se integrará en una interfaz de monitorización que proporcionará alertas automáticas y priorización de eventos a los responsables de seguridad o equipos de intervención. La propuesta se enfocará en tres ejes principales: Diseño de algoritmos de detección y reconocimiento robustos en condiciones adversas (baja visibilidad, alta densidad de personas, entornos caóticos). Integración en una plataforma modular y escalable, capaz de adaptarse a distintos entornos y tipos de emergencia. Validación experimental mediante escenarios simulados y pruebas con datasets específicos de emergencias. El resultado esperado es una herramienta tecnológica que contribuya a mejorar la capacidad de respuesta en emergencias, ofreciendo una detección rápida, precisa y no invasiva que apoye la toma de decisiones críticas y refuerce la seguridad en entornos públicos y privados. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Posicionamiento en interiores interior basados en VSLAM y planos BIM para entornos sin GPS. Este Trabajo Fin de Máster aborda el desarrollo de un sistema de posicionamiento en interiores que combine técnicas de Visual Simultaneous Localization and Mapping (V-SLAM) con el uso de planos digitales BIM (Building Information Modeling), con el fin de ofrecer soluciones de localización precisas en entornos donde la señal GPS es inexistente o poco fiable. El proyecto parte de la necesidad creciente de localizar y guiar personas, robots o dispositivos en espacios interiores complejos como hospitales, aeropuertos, centros comerciales o edificios industriales. Para ello, se propone el diseño de un sistema que capture información visual en tiempo real mediante cámaras integradas en dispositivos móviles o robots, generando mapas locales a través de V-SLAM y contrastándolos con los modelos arquitectónicos BIM del entorno. Los principales objetivos serán: Integración de V-SLAM con BIM, aprovechando la precisión geométrica y semántica de los planos digitales para reducir errores acumulativos del mapeo visual. Desarrollo de algoritmos de localización robustos en entornos dinámicos y con condiciones de iluminación variables. Validación experimental en escenarios interiores reales, evaluando métricas como precisión, robustez, latencia y escalabilidad. Aplicabilidad práctica en tareas como guiado de usuarios en grandes edificios, navegación autónoma de robots de servicio o gestión de emergencias en interiores. El resultado esperado es una herramienta de posicionamiento interior de alta precisión y fiabilidad, que pueda servir de base para aplicaciones en sectores como la robótica, la gestión de infraestructuras inteligentes o la seguridad en entornos críticos. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Sistema de Navegación en Interiores mediante Visión por Computador y Realidad Aumentada para la Detección de Elementos Arquitectónicos. Este Trabajo Fin de Máster plantea el desarrollo de un sistema innovador que integra visión por computador y realidad aumentada (AR) para la detección automática de elementos arquitectónicos (puertas, ventanas, pasillos, accesos, salidas de emergencia) y su utilización en tareas de navegación en interiores. El sistema empleará cámaras en dispositivos móviles o gafas AR para capturar el entorno en tiempo real. Mediante algoritmos de visión artificial y modelos de deep learning, será capaz de identificar y clasificar los principales elementos estructurales del edificio. Una vez detectados, la información se integrará en un módulo de realidad aumentada que proyectará sobre la escena real indicaciones de guiado y rutas interactivas, facilitando la orientación del usuario dentro del espacio. Los principales objetivos incluyen: Detección robusta y en tiempo real de elementos arquitectónicos relevantes para la navegación. Superposición de información digital (flechas, rutas, señalización) mediante AR alineada con el entorno físico. Aplicabilidad práctica en contextos como evacuaciones de emergencia, guiado en edificios complejos (hospitales, aeropuertos, campus universitarios, museos) o apoyo a personas con movilidad reducida. Evaluación experimental del sistema en escenarios reales o simulados, midiendo precisión en la detección, tiempo de respuesta, usabilidad y efectividad en la navegación. El resultado esperado es una plataforma integral de guiado inteligente en interiores, capaz de combinar la potencia de la visión artificial con la experiencia inmersiva de la realidad aumentada, aportando valor en ámbitos de seguridad, accesibilidad y gestión de infraestructuras inteligentes. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Plataforma integral de monitorización automática de calidad del servicio en restauración. Este Trabajo Fin de Máster plantea el diseño y desarrollo de una plataforma integral para la monitorización automática de la calidad del servicio en el sector de la restauración. El sistema propuesto tiene como objetivo evaluar, en tiempo real, distintos indicadores que influyen en la experiencia del cliente y en la eficiencia del establecimiento, combinando tecnologías de visión por computador, análisis de datos y técnicas de inteligencia artificial. La plataforma permitirá la adquisición y procesamiento de información mediante cámaras y sensores, con el fin de monitorizar aspectos clave tales como: atención al cliente (tiempos de espera), ocupación y flujos de clientes. La información recogida será integrada en un sistema centralizado que genere métricas cuantitativas y paneles de control visuales, permitiendo una evaluación continua y objetiva de la calidad del servicio. Además, se contempla la posibilidad de implementar alertas automáticas en caso de detectar deficiencias (por ejemplo, mesas pendientes de limpieza o tiempos de espera excesivos). El trabajo incluirá tanto la definición de una arquitectura modular y escalable, como la validación experimental del sistema en entornos simulados o reales. El resultado esperado es una herramienta que facilite la toma de decisiones estratégicas en la gestión de restaurantes y cafeterías, contribuya a mejorar la satisfacción del cliente y optimice los procesos internos de operación. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Plataforma de Visión por Computador para la Optimización del Servicio al Cliente en Restauración mediante Detección de Empleados y Clientes. Este Trabajo Fin de Máster plantea el desarrollo de una plataforma inteligente basada en visión por computador que permita monitorizar de forma automática la ubicación de empleados y clientes en un entorno de restauración. El sistema se centrará en la detección y seguimiento en tiempo real de personas mediante cámaras instaladas en el local, con el objetivo de identificar la distribución espacial de los clientes y camareros, así como calcular tiempos de espera desde la llegada del cliente hasta su atención. La plataforma generará métricas clave, como el tiempo de permanencia de los clientes sin ser atendidos, el tiempo medio de espera, y la carga de trabajo de cada camarero. A partir de esta información, el sistema ofrecerá alertas o recomendaciones dinámicas para que los empleados prioricen la atención en función del orden de llegada y de los límites máximos de espera definidos por la gerencia. Además de su valor tecnológico, la herramienta está orientada a mejorar la eficiencia operativa del servicio en cafeterías y restaurantes, reduciendo tiempos de espera excesivos, equilibrando la carga de trabajo del personal y aumentando la satisfacción global de los clientes. El proyecto abordará tanto el diseño de la arquitectura de visión por computador como la validación del sistema en escenarios simulados o reales, explorando su potencial integración en plataformas de gestión de establecimientos hosteleros.Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Visión por Computador para la Evaluación Automática del Nivel de Limpieza en Establecimientos de Hostelería. Este Trabajo Fin de Máster propone el desarrollo de un sistema basado en visión por computador que permita evaluar de manera automática y objetiva el nivel de limpieza en locales de hostelería, como cafeterías o restaurantes. El sistema utilizará cámaras instaladas en el entorno para capturar imágenes y/o vídeo, que posteriormente serán procesadas mediante técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. El objetivo es identificar indicadores visuales asociados a la limpieza e higiene, tales como acumulación de basura, superficies desordenadas, mesas sin recoger o suelos con residuos. El proyecto abordará tanto la definición de métricas cuantitativas de limpieza como la validación experimental del modelo en escenarios simulados o reales. La propuesta tiene un alto potencial de impacto, ya que contribuiría a la mejora de la gestión higiénica en entornos públicos, pudiendo integrarse en sistemas de control de calidad y protocolos de inspección sanitaria. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Evaluación automática del rendimiento del personal en entornos de restauración. Este Trabajo Fin de Máster propone un sistema innovador para la evaluación automática del rendimiento del personal en entornos de restauración, orientado a proporcionar información objetiva y en tiempo real sobre la actividad de los trabajadores en cafeterías y restaurantes. A diferencia de los métodos tradicionales, basados en supervisión manual o encuestas de satisfacción, esta propuesta combina visión por computador, análisis de datos y algoritmos de inteligencia artificial para medir de manera continua indicadores clave del desempeño laboral. La investigación se centrará en el diseño de un modelo capaz de analizar variables como: Productividad individual y grupal, a través de métricas de número de mesas atendidas, pedidos servidos y tiempos de respuesta. Eficiencia en la organización del trabajo, mediante el seguimiento de movimientos, recorridos y distribución de tareas. Calidad de la atención al cliente, evaluada a partir de patrones de comportamiento observables (frecuencia de interacción, gestos de cortesía, tiempos de espera). El resultado del análisis se integrará en un sistema de informes y paneles de control orientados a la gestión de recursos humanos. Estos permitirán identificar fortalezas y áreas de mejora en el equipo, facilitar procesos de formación y capacitación, y apoyar decisiones de organización de turnos o asignación de responsabilidades. Más allá de su valor tecnológico, este trabajo tiene una clara dimensión de aplicabilidad práctica, ya que plantea una herramienta que puede servir como apoyo para gerentes y responsables de recursos humanos en el sector de la restauración, fomentando entornos de trabajo más eficientes, mejorando la experiencia del cliente y contribuyendo al desarrollo profesional del personal. Trabajo de aplicación práctica (T1) y Trabajo de Investigación empírica (T3). Tutores: Angel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Traducción automática de portales de noticias. Una limitación importante a la hora de difundir noticias de algunas instituciones, como universidades y organismos públicos, es que estas suelen hacerse en el idioma local de donde tienen su sede, lo que dificulta su publicidad en ámbitos internacionales. En este trabajo de fin de máster se propone el estudio y desarrollo de una plataforma de traducción automatizada y publicación de noticias que incluya el uso de API's de traductores comerciales probados. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Manuel Noguera, Kawtar Benghazi. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Monitorización automatizada del progreso en la rehabilitación motriz en la mano de forma no invasiva. Hoy en día existen dispositivos capaces de caracterizar y representar el movimiento de la mano sin utilizar marcadores colocados sobre las articulaciones la misma. En este trabajo se pretende estudiar el desarrollo de técnicas que permitan monitorizar el progreso en la rehabilitación de las capacidades motrices de la mano utilizando dichos dispositivos. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutor del trabajo: Manuel Nogueras. Posibilidad de continuar con tesis: si
Diseño e implementación de cuadros de mando para la monitorización de equipos de desarrollo software. En los últimos años han proliferado herramientas para la gestión y monitorización de tareas de desarrollo de software, como Jira y OpenProject que permiten diseñar e implementar métricas de seguimiento de proyectos de desarrollo. En este trabajo se estudiará la propuesta y desarrollo de un prototipo para la implementación de un cuadro de mando sobre OpenProject sobre métricas diseñadas también en el trabajo de fin de máster. Para ello se utilizarán frameworks de desarrollo avanzados y una API de servicios en OpenApi. Trabajo de aplicacion práctica (T1). Tutores: Manuel Noguera y Kawtar Benghazi. Posibilidad de continuar con tesis: No
Técnicas para el uso y validación de técnicas de inteligencia artificial en la construcción y validación de gemelos digitales. Hoy día, los gemelos digitales pueden beneficiarse de la validación de los modelos de simulación mediante técnicas de inteligencia artificial. En esta propuesta de TFM se estudiará cómo abordar el uso integrado de ambas tecnologías para la validación de los resultados de simulación ofrecidos por los gemelos elaborados con herramientas de construcción de gemelos digitales. Trabajo de aplicacion práctica (T1). Tutores: Manuel Noguera y Ángel Ruiz Zafra. Posibilidad de continuar con tesis: No
Agentes Cognitivos impulsados por Modelos de Lenguaje (LLMs) para la Generación de Conocimiento Semántico y Automatización Contextual en Entornos IoT Heterogéneos. El proyecto tiene como objetivo principal diseñar e implementar un Agente Cognitivo que aproveche la avanzada capacidad de razonamiento de los LLMs para superar las limitaciones de los sistemas de Internet de las Cosas (IoT) tradicionales. Estos sistemas solo manejan datos crudos (como una temperatura), mientras que este proyecto busca que el agente pueda comprender el contexto de esos datos (por ejemplo, si una temperatura es anormal dada la hora y la ocupación). El trabajo se centrará en transformar los flujos de datos IoT en un Modelo de Conocimiento accionable, lo que implica que el agente debe ser capaz de generar ontologías (esquemas de conocimiento) a partir de los datos y usarlas para tomar decisiones automatizadas más inteligentes, como el diagnóstico predictivo o la gestión de infraestructuras complejas, validando su superioridad frente a los sistemas de umbrales fijos.Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor del Trabajo: Tutor: Pablo Pico Valencia. Posibilidad de tesis: SI
Evolución del Agente de Software: Taxonomía y Marco Conceptual para la Integración de la IA Generativa (GenAI) en Sistemas Multiagente (MAS). El proyecto aborda la necesidad crítica de estructurar y clasificar la nueva generación de Agentes de Software impulsados por los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). Su objetivo general es analizar la trayectoria histórica de los modelos de agentes (reactivos, deliberativos, BDI) y, a partir de una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), proponer un Marco Taxonómico Original de Tres Generaciones que integre y compare rigurosamente estas arquitecturas. El proyecto busca formalizar el paradigma más reciente en la Inteligencia Artificial, que fusiona la capacidad de razonamiento en lenguaje natural y planificación compleja de los LLMs con la autonomía de los agentes tradicionales. Finalmente, se validará conceptualmente (o mediante una prueba de concepto simple) la superioridad de estos Agentes Cognitivos basados en GenAI en términos de flexibilidad y adaptación en entornos dinámicos, sentando las bases para la próxima generación de Sistemas Multiagente. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor del Trabajo: Tutor: Pablo Pico Valencia. Posibilidad de tesis: SI
Plataforma de agentes software inteligentes ligeros para internet de las cosas en sistemas empotrados: Aplicación al hogar digital. Este proyecto se centra en el desarrollo de la infraestructura de una plataforma de agentes inteligentes ligeros que se van a desplegar en sistemas empotrados en micropython. Para ello, se diseñará la capa de abstracción de los agentes ligeros sobre un entorno de comunicación basado en RPC (Pyro, gRPC o Apache Thrive, entre otros). Dicha plataforma permitirá desplegar los agentes sobre sistemas de internet de las cosas como, por ejemplo, el hogar digital. Se validará la plataforma sobre un sistema de hogar digital concreto. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de tesis: SI
Plataforma de Monitorización de dispositivos móviles en Android. El proyecto consiste en el estudio y análisis de las características que permiten evaluar las capacidades que tiene un dispositivo móvil frente a otros dispositivos. Para ello, se van a estudiar aspectos como el rendimiento, la seguridad, el consumo, la conectividad, …, entre otros sobre el ecosistema Android, y se va a realizar una monitorización de dichos aspectos. A partir de dicho estudio se desarrollará una plataforma en Android que permita evaluar dispositivos móviles como Smartphones y Tablets… y llevará a cabo una monitorización de la evolución de dichos aspectos para que el usuario sea consciente del uso de su dispositivo móvil. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de tesis: SI
Aplicaciones edge con sistemas operativos de tiempo real ligeros en sistemas empotrados. El proyecto se centra en estudiar un sistema operativo ligero de tiempo real para que se pueda ejecutar en ecosistemas de la familia Arduino basados en ARM para el desarrollo de aplicaciones de tiempo real edge que luego se integraran en sistemas de internet de las cosas. Se analizarán RTOS como FreeRTOS, Zephyr, para evaluar su viabilidad y eficiencia en una plataforma arduino. Como caso de estudio se desarrollará una aplicación en el campo de los sistemas de automatización domótica y de inteligencia ambiental, sistema industrial, robótica móvil o un sistema vehicular, aprovechando la capacidad sensorial y de interacción de los dispositivos empotrados. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Robot Móvil Autónomo Integrado: Diseño e Implementación de Navegación, Percepción y Manipulación con ROS2. El proyecto se centra en poner en marcha un robot móvil con un brazo integrado que dispone de un sensor LIDAR y una cámara de profundidad. Para ello, habrá que seleccionar los algoritmos para la navegación y exploración (e.g., SLAM, AMCL, ..) , la percepción basado en modelos IA ligeros con TensorFlow/PyTorch (e.g., YOLOv5) y la manipulación del brazo robótico y crear un nodo ROS por cada uno de ellos para su integración. El proyecto se puede centrar en avanzar una de las capacidades del robot en cuanto a navegación, percepción o manipulación.Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Planificadores adaptativos para establecer el comportamiento inteligente de un robot móvil autónomo. En este trabajo se explora el diseño y desarrollo de un a planificador basado en ROS2 que facilite el comportamiento inteligente del robot que tiene que decidir entre tareas de percepción, exploración, manipulación y asistencia al ser humano que interacciona con él. Para ello, se explorará tecnologías basadas en ROS y ROS2 más adecuadas sobre plataformas NVidia como Jetson Nano o Orin. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Desarrollo de Aplicaciones móviles en sistemas vestibles (wearables) Los sistemas vestibles están inundando el mercado con todo tipo de artilugios (relojes, pulseras, podómetros, etc) creando nuevos sistemas de interacción que nos ofrecen aplicaciones en ámbitos como la salud y el deporte. En este trabajo se profundiza en las posibilidades que ofrecen este nuevo tipo de dispositivos para el diseño de nuevos servicios al ciudadano. Para ello, se caracterizarán los sistemas vestibles, los sistemas operativos disponibles, el sistema de comunicación entre sistemas vestible-móvil, y los frameworks de trabajo. Se buscará el desarrollo de una aplicación en el ámbito de la salud o del deporte. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI.
Desarrollo de sistemas de computación médica basados en internet de las cosas. En este trabajo se explora la medición de parámetros fisiológicos como EEG, EMG, ECG, etc para la construcción de nuevos sistemas de internet de las cosas que permitan la monitorización de la salud. Se aplicará en la supervisión y seguimiento de la salud y de actividad física de personas en un problema de salud especifico. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Monitorización de la salud basado en internet de las cosas. En este trabajo se estudiará la aplicación de dispositivos wearables para la monitorización y supervisión de la salud y actividad física de personas. Para ello, se determinará los dispositivos wearables mas adecuados así como la construcción de un sistema que facilite la monitorización de la salud basado en internet de las cosas. Trabajo de aplicación practica (T1). Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Investigación y puesta a punto de un sistema para la monitorización de bruxismo. El bruxismo es una afección en la que una persona rechina, aprieta o cruje los dientes sin control voluntario, especialmente cuando estamos dormidos. Esta patología puede provocar desgastes extremos y dolor en la musculatura mandibular y en la articulación temporomandibular. En este trabajo se planificarán y desarrollarán distintos tipos de pruebas mediante sistemas de medición de parámetros fisiológicos en pacientes de bruxismo para la detección de bruxismo que pueda ayudar en el diagnóstico de dicha enfermedad. Trabajo de investigación empírica (T2). Tutores: Juan Antonio Holgado. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Monitorización continua de datos fisiológicos y de la actividad física en tiempo real para ámbitos de salud. La explosión de dispositivos wearables que facilitan la medición de variables fisiológicas, biológicas y biométricas están permitiendo supervisar a pacientes con enfermedades crónicas en ámbitos asistenciales del hogar. La idea es trabajar en plataformas de monitorización continua para realizar el seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Estudio y análisis de la monitorización continua del sueño a través de dispositivos wearables. El proyecto se centra en estudiar y analizar la precisión que tienen las métricas que se obtienen de los dispositivos wearables para monitorizar de forma continua el sueño con respecto a equipamiento médico. Se aplicará para la detección de la calidad del sueño en una población como estudiantes o trabajadores con turnos nocturnos y su impacto en el rendimiento cognitivo. Trabajo de investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI.
Diseño de nuevos dispositivos wearables. En este trabajo se desarrolla dispositivos wearables para la medición de distintas variables fisiológicas o ambientales para salud, interacción persona-ordenador o el hogar inteligente. Se analizará la posible aplicación, el diseño y construcción del dispositivo, y se construirá un plataforma de IoT para su administración y gestión. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Sistema de detección de situaciones anómalas en hogares conectados a partir de la monitorización del consumo eléctrico. El proyecto consiste en analizar el consumo eléctrico de un hogar para la detección de posibles situaciones anómalas en hogares conectados como, por ejemplo, un horno que se deja encendido o la falta de consumo eléctrico en caso de encontrarse enfermo. El sistema debe interconectar dispositivos de medición de consumo energético de forma transparente mediante la transmisión de mensajes con Kafka. Los mensajes serán procesados directamente para la detección en tiempo real de las posibles situaciones anómalas. Se estudiaran en este caso para casos de personas mayores no dependientes. Trabajo de aplicación practica (T1). Tutores: Juan Antonio Holgado. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Sistema Multimodal para el control de un sistema de hogar digital. En este trabajo se explora un nuevo sistema de interacción multimodal que combina señales EEG, gestos o voz para el control de un sistema de hogar digital. La idea es por tanto, explorar los sistemas BCI (Brain Controller Interface), los sistemas basados en gestos, y los asistentes de voz como Alexa o Google Home. Se diseñará un sistema de hogar digital para el ámbito de las personas mayores para lo cual se incluirán distintos tipos de dispositivos de internet de las cosas para la supervisión de las personas mayores y fomentar el envejecimiento activo. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Sistema de Interacción natural basado en gestos. En este trabajo se exploran nuevos tipos de sensores con objeto de construir un sistema de interacción natural basado en gestos de la mano. Para el diseño del sistema se explorarán diferentes tipos de sensores no basados en captura de imágenes (e.g., Kinect) para construir sistemas como Myo o Leap-Motion. Una vez construido el sistema sobre un sistema empotrado, se validará dicho sistema en una aplicación para el control de un sistema de hogar digital todavía por determinar. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Plataforma colaborativa de Internet de los agentes basados en sistemas multiagentes y microservicios. El objetivo principal de este proyecto consiste en el desarrollo de una plataforma de internet de las cosas basado en la utilización de sistemas multiagentes y microservicios. Los agentes son entidades software encargadas de realizar tareas proactivas y colaborativas en el sistema en base al comportamiento prefijado. Por otra parte los microservicios son infraestructuras basadas en arquitecturas de servicios (SOA) que nos permitirán integrar los dispositivos físicos (sensores, actuadores, etc) en el entorno de agente. El resultado es una plataforma colaborativa en la que los propios agentes serán capaces de llevar a cabo objetivos sin necesidad de la interacción del usuario como ocurre actualmente en los sistemas de internet de las cosas clásicos. Se estudiará un dominio de aplicaciones donde desarrollar una implementación como hogar digital, smartcity, o sistema vehiculares. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Monitorización segura de un sistema de internet de las cosas basada en sistemas blockchain. En este proyecto se pretende llevar a cabo la monitorización de un entorno como puede ser una cámara de frio, un entorno crítico, etc mediante la utilización de las tecnologías de internet de las cosas para poder acceder al entorno y conocer la evolución del sistema. La característica que lo distingue de otros sistemas de monitorización es el uso de sistemas blockchain para verificar la integridad de los datos que se almacenan en el sistema. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Desarrollo de un Gateway para IIoT utilizando dispositivos de bajo coste. Este proyecto se centra en el desarrollo de un Gateway industrial capaz de recoger datos de un bus de campo industrial como Modbus TCPI y enviar los a una plataforma de nube utilizando el protocolo MQTT dentro del contexto del internet de las cosas industriales (IIoT). Dicho Gateway debe de utilizar un dispositivo de bajo coste y en el que se desplegará la solución software desarrolla. La solución desarrollada se validará sobre en una maqueta industrial. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Desarrollo de un sistema inteligente que apoye el mantenimiento de equipos industriales en el marco de la industria 4.0.. La industria 4.0 hace referencia a la cuarta revolución industrial que va un paso más allá de la revolución digital en el proceso productivo de la industria. Para ello, es necesario automatizar tanto cada una de las etapas del proceso de producción como los sistemas de información, pudiendo de este modo producir productos adaptados a las necesidades del cliente atendiendo pedidos online, o adaptar las producción en base a las tendencias del mercado, la materia prima disponible, los costes económicos, etc. En este trabajo se va a contribuir en el desarrollo de infraestructura software que facilite la convergencia a la industria 4.0, con la posibilidad de hacer prácticas en una empresa del sector. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Desarrollo de un sistema de control distribuido basado en el internet de las cosas (IoT) La IoT (Internet of things) proporciona un marco de interacción en el que los dispositivos identificados cada vez más inteligentes puede interconectarse entre si y pueden ser accesibles desde cualquier parte del mundo utilizando protocolos de internet. En este trabajo se explora el estado actual de los sistemas actuales basados en IoT, así como las herramientas e infraestructuras basadas en framework y en middleware que pueden utilizarse para su desarrollo. Se estudiará la posibilidad de interconectar como ejemplo los equipos M2M con los controladores industriales. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Control de entornos habitables mediante microcontroladores basado en Android Los sistemas empotrados y en particular los microcontroladores conviven con nosotros en múltiples dispositivos. La aparición de ecosistemas como Android o IOS han ocasionado un cambio en el modo de interaccionar con los sistemas que está penetrando en ámbitos de electrónica de consumo como en el manejo de electrodomésticos, equipos de música, equipos HVAC de aire acondicionado, etc. En este trabajo se profundizará en como pueden ser utilizados para el control de entornos habitables. Trabajo de Investigación práctica (T1). Tutor: Juan Antonio Holgado Terriza. Posibilidad de continuar con tesis: SI
Robots asistenciales en entornos de hogar digital. Los sistemas asistenciales robóticos se están convirtiendo en agentes de interacción que pueden ayudar y supervisar a las personas mayores adultas para que puedan realizar las tareas de vida diaria. En este proyecto nos proponemos estudiar cómo pueden integrarse los sistemas robóticos en entornos de hogar digital para facilitar la resolución de problemas como agentes activos y participar junto con los humanos en las tareas de vida diaria en adultos mayores. Trabajo de investigación teórica (T2). Tutores: Juan Antonio Holgado, Francisco Luis Gutierrez. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Diseño y desarrollo de un ecosistema de hogar conectado. El proyecto se centra en el diseño, desarrollo y puesta a punto de un ecosistema de hogar conectado que se encargue de optimizar el confort, eficiencia energética y seguridad perimetral de un hogar digital. Para ello, se va a implantar en un Laboratorio, accesible desde sistemas de internet de las cosas. Una vez implementada la infraestructura se realizarán distintos tipos de experiencias con personas adultas mayores y jóvenes para estudiar la aceptación tecnológica, integración con asistentes virtuales y asistentes robóticos. Trabajo de investigación empírica (T2). Tutores: Juan Antonio Holgado, Francisco Luis Gutierrez. Posibilidad de continuar con tesis: Si
Sistema de control domótico basado en el uso combinado de gafas de realidad mixta con un sistema de interacción gestual. Recientemente han aparecido multitud de sistemas de interacción no táctiles con los que se puede controlar distintos tipos de sistemas de computo. En este trabajo se propone el uso combinado de gafas de realidad mixta con sistemas de interacción gestuales para el control y supervisión de hogares conectados. Para ello, se utilizará unas gafas RV Oculus Meta Quest 3 junto con un sistema de control gestual basado en Leap motion. Se considera como publico objetivo las personas adultas mayores o personas adultas con algún tipo de discapacidad. Trabajo de aplicación práctica (T1). Tutores: Juan Antonio Holgado, Francisco Luis Gutierrez. Posibilidad de continuar con tesis: Si