Jornada de investigación de Doctorandos Julio 2020
Fecha: 21 de julio de 2020
Organización de las Jornadas
- La jornada estará organizada en dos sesiones: 15:00-16:30 y 17:00-18:45.
- Cada ponente dispondrá de 10 minutos para realizar su presentación más 5 minutos para responder a preguntas.
Presentaciones
Sesión 1: 15:00 - 16:30
Lugar: sala virtual (Google Meet)
| Ponente | Ponencia | Resumen |
|---|---|---|
| Felipe Barreno Herrera | Identificación de carreteras de dos carriles mediante lógica fuzzy | Se presenta un sistema basado en Soft Computing para identificar y clasificar las carreteras convencionales de dos carriles según sus características geométricas. La variabilidad de la información de entrada y la incertidumbre generada por la superposición de esta información hace que la lógica fuzzy sea una técnica adecuada para abordar este tipo de problema. Un sistema de inferencia difuso basado en reglas de tipo Mamdani y un sistema de inferencia neurodifuso se aplican. Las características geométricas de las carreteras se utilizan para clasificar las carreteras según sus condiciones reales. Las carreteras convencionales de dos carriles utilizadas para esta investigación se encuentran en la Comunidad de Madrid, España. Los buenos resultados obtenidos con el sistema difuso sugieren que este sistema inteligente puede utilizarse para actualizar las bases de datos de carreteras. Las clases teóricas de las carreteras asignadas a cada una de ellas deben ser actualizadas de acuerdo con sus características actuales, ya que esto es clave para estimar la velocidad límite legal para conducción segura y cómoda con un vehículo. |
| Hesham Ahmed Fahmy | An Intelligent Baby Monitoring System for the IOT Era |
Most of the time, newly born babies cry to show their parents that they need something. Although there are a few things that the baby needs however, the parents do not know what they really need. All babies share the same motions and facial expressions for example when they are hungry. The most common things the baby is crying for are:
We propose an intelligent baby monitoring system. It monitors, detects, analyzes and predicts the baby’s behavior and remotely notify their parents. |
| Laura Hernández Lorenzo | Nuevos paradigmas de extracción de conocimiento en la secuenciación genética mediante técnicas de aprendizaje profundo. Aplicación en afasia progresiva primaria. | Los datos de secuenciación genética se caracterizan por su elevada dimensionalidad, lo cual hace a su procesamiento costoso en términos de tiempo y requerimientos computacionales. Además, la elevada dimensionalidad de los mismos impide su rápida interpretación y posterior extracción de conocimiento. En este trabajo se plantea una metodología que incluye herramientas bioinformáticas para el procesado de grandes volúmenes de datos genómicos, así como un pipeline basado en deep learning que enfrenta la elevada dimensionalidad del dataset con autoencoders y extrae conocimiento con técnicas de clasificación basadas en redes neuronales. Además, el deep learning es una disciplina en auge que presenta la gran ventaja de poder ser acelerada sobre entornos distribuidos, Cloud y GPUs. El objetivo principal a largo plazo es desarrollar una herramienta que ayude al diagnóstico de enfermedades neurológicas en relación a la información genética. Concretamente, la aplicación de este trabajo es el estudio de la afasia progresiva primaria, un síndrome neurológico complejo y heterogéneo, en la actualidad muy poco estudiado desde el punto de vista genético. Los datos de secuenciación genética empleados en este trabajo corresponden a una cohorte de pacientes con afasia progresiva primaria del Departamento de Neurología del Hospital Clínico San Carlos. |
| Kevin Henares Vilaboa | Arquitectura de un sistema integrado de gestión de modelos de predictivos con aplicaciones en enfermedades neurológicas | En esta charla se discutirán los objetivos de tesis y se presentarán las técnicas y metodologías empleadas para el desarrollo de un sistema integrado de gestión de modelos predictivos con aplicaciones en enfermedades neurológicas. La gestión integral de modelos predictivos en este ámbito implica por un lado la parametrización y uso de módulos de procesamiento predefinidos, que permiten especificar cada una de las fases de la generación de modelos, desde el tratamiento inicial de los datos hasta la validación de los modelos finales (filtrado, normalización, pre-procesado, entrenamiento, etc.). Las técnicas desarrolladas se han empleado en casos reales atendiendo a la naturaleza en los datos. Se mostrará como ejemplo un sistema predictivo desarrollado con la metodología propuesta, en la que diferentes unidades de monitorización hacen uso de los modelos generados por otros subsistemas, que a su vez se ven retroalimentados y mejorados con datos de nuevos pacientes. También se muestran algunas contribuciones más teóricas al área del modelado y simulación de eventos discretos, como consecuencia del desarrollo de las técnicas previamente mencionadas. |
| Carlos Moral Rubio | A Machine Learning Perspective on Personalized Medicine |
Nuestro trabajo consiste en el estudio y aplicación de técnicas y modelos computacionales de aprendizaje automático para la creación de un modelo personalizado en la aplicación del tratamiento rTMS (repetitive Transcranial Magnetic Stimulation) a través de la señal EEG (electroencefalograma), recogida por los pacientes antes y después del tratamiento (los datos pertenecen a un estudio clínico real realizado por el Hospital Clínico San Carlos). Los objetivos abordados durante este año y sobre los cuales se profundizará en la presentación son:
|
| Ana Isabel Cortés Martínez | Estrategias de aprendizaje automático para la generación de conocimiento en datos heterogéneos. Aplicación a la detección de deterioro cognitivo en Esclerosis Múltiple | La Esclerosis Múltiple (EM) es una enfermedad neurológica autoinmune que causa inflamación en el sistema nervioso central (SNC). La afectación cognitiva es muy relevante dado que hablamos de una enfermedad que inicia entre la segunda y cuarta década de vida y que además se ha correlacionado con el desempeño de las actividades de la vida diaria, empleo, y calidad de vida, así como con la carga lesional de sustancia blanca y atrofia en Resonancia Magnética (RM).Respecto a esta asociación entre alteraciones cognitivas y lesiones en resonancia magnética, los resultados en los estudios son bastante heterogéneos. En general, se ha relacionado con mayor atrofia en sustancia gris y mayor carga lesional. No obstante, la mayor parte de los estudios se han realizado en series relativamente cortas de pacientes (pocos estudios superan los 100 casos) y apenas se han estudiado las bases neurales de funciones cognitivas y test cognitivos específicos. Para esta tesis contamos con una muestra de 586 pacientes con diagnóstico clínico de EM, todos los pacientes cuentan con un estudio neupsicológico exhaustivo además de estudio de RM cerebral. En esta presentación se van a mostrar los resultados preliminares de la investigación relativa a clústers de pacientes a partir de estudio neuropsicológico. |
Sesión 2: 17:00 - 18:45
Lugar: sala virtual (GoogleMeet)
| Ponente | Ponencia | Resumen |
|---|---|---|
| Rubén Dapica Tejada | Evaluación de una función de similitud para la generación automática de escenarios de entrenamiento usando CBR | El entrenamiento basado en competencias es el paradigma al que se aspira en la formación continua de pilotos en la actualidad. La generación de escenarios de entrenamiento para pilotos basados en competencias es una tarea muy compleja que sigue dependiendo de expertos que los diseñan de forma manual, lo que constituye un coste importante en términos de tiempo y personal. Esta circunstancia, unida a la constante necesidad de escenarios nuevos y adaptados, pone de manifiesto la conveniencia de un sistema automático de generación. En esta investigación se revisan los intentos anteriores en esta línea y se propone un sistema CBR para la generación automática de escenarios customizados para pilotos, a la vez que se valida una función de similitud para la recuperación de casos para el entrenamiento de habilidades no técnicas utilizando el juicio de expertos. Los resultados muestran que la función coseno correlaciona con el juicio de expertos en la evaluación de similitud de escenarios en cuanto a su idoneidad para el entrenamiento de habilidades no técnicas en pilotos. Por último, se analizan las limitaciones y posibles mejoras de dicho enfoque, así como futuras líneas de trabajo en esta dirección. |
| Alfredo Ibias Martínez | Aplicaciones de la Teoría de la Información al Testing Formal de Software | La Teoría de la Información es una teoría matemática que mide la cantidad de información contenida en una cadena de texto, en función de una distribución de probabilidad que determina lo común que es que un cierto carácter aparezca en dicha cadena. Este control de la cantidad de información y de su variación puede ser muy útil en el campo del Testing Formal de Software. Este campo busca encontrar la mayor cantidad de fallos y/o errores durante el desarrollo del software para poder corregirlos, y el poder evaluar la información contenida en la ejecución del software, o el poder medir la variación de la información producida entre el conjunto de inputs y el conjunto de outputs del software, son herramientas muy útiles a la hora de solucionar (o al menos simplificar) algunos de los principales retos del Testing Formal del Software, como son la elección/generación de test suites, o la evaluación de la capacidad del software de tener fallos en la propagación de errores. En nuestro trabajo hemos desarrollado sendas líneas de investigación para abordar dichos problemas, y en esta presentación presentaré los principales métodos desarrollados junto con sus resultados. |
| Ginés Carrascal de las Heras | Computación cuántica: Didáctica y Aplicaciones |
Mi investigación se centra en el estudio comparativo de paradigmas de computación cuántico y clásico a problemas financieros. En el ámbito financiero se encuentran muchos problemas que, aunque tienen solución con algoritmos clásicos conocidos, sin embargo la complejidad de cálculo crece exponencialmente, resultando de manera efectiva imposible realizar los cálculos. Utilizar otras formas de computación, tales como la computación cuántica pueden suponer una ventaja a la hora de tratar estos problemas, ya sea en precisión o en tiempo de cálculo. Dadas las necesidades actuales en el campo de la formación, inicialmente se abordan las herramientas y la metodología adecuada para la formación en computación cuántica, como base para el establecimiento de un equipo de investigación en esta área. A continuación se abordan las diferentes alternativas en aplicaciones financieras, como por ejemplo las simulaciones de Montecarlo y los clasificadores. |
| Meriem El Yamri El Khatibi | Comunicación efectiva mediante realidad virtual y reconocimiento de emociones | La comunicación oral es una habilidad de la que hacemos uso de forma constante, tanto para nuestra vida profesional como para las tareas cotidianas: dar una conferencia, hablar en una reunión de vecinos, intervenir en clase o expresar nuestra opinión. Cuando nos comunicamos entran en juego dos mecanismos de comunicación: verbal y no verbal, y de estos dos mecanismos depende la efectividad de nuestra comunicación. Mi investigación se centra en el estudio y creación de una herramienta de entrenamiento de la habilidad de hablar en público mediante realidad virtual, que usa el reconocimiento de emociones presentes en distintas características del orador (voz, contenido, parámetros biométricos) para determinar la efectividad de su discurso, y proveerle de feedback en instantáneo como lo haría una audiencia real. |
| Iván José Pérez Colado | Integración de herramientas de desarrollo de videojuegos con plataformas de learning analytics para facilitar la docencia con juegos serios | Utilizar tecnología en un aula no es una tarea sencilla. Llenar un aula de informática con niños y un juego educativo está destinado al caos y el fracaso porque faltan herramientas que permiten controlar qué está ocurriendo. Además, también es muy difícil saber si el estudiante ha adquirido el conocimiento que se pretendía en un primer lugar. Mediante la integración de herramientas de analíticas que permiten realizar un seguimiento y analizarlo en tiempo real o a posteriori, podemos incrementar mucho la calidad de la enseñanza e incluso mejorar el proceso de la misma gracias a la información que recibe el profesor. Esta integración es muy complicada de realizar, por lo que si dicha integración se realiza en el propio editor de juegos, de manera que los juegos generados tengan analíticas automáticamente, este proceso se ve drásticamente simplificado, beneficiando tanto a profesores como a investigadores en gran medida. Finalmente, aunque estas herramientas incrementen mucho la calidad, si el juego que se está utilizando ha sido validado antes, y certifica que dicho juego hace aprender a los estudiantes, aportamos un valor seguro. Por ello, además de las herramientas de analíticas, se ha creado Simva, un proyecto que simplifica mucho la validación de éstos juegos y su conocimiento. |
| Víctor Manuel Pérez Colado | uAdventure: Simplificando la autoría de juegos serios con mecánicas de geoposicionamiento | Los juegos serios permiten a los estudiantes aprender de una forma divertida y dinámica. Sin embargo, su adopción en entornos educativos no ha avanzado tanto como la tecnología debido a sus altos costes y su complicada validación. Gracias a la adopción del smartphone se han abierto nuevas posibilidades para disponer de tecnología en el ámbito educativo a cero o bajo coste. Además, sus características proveen nuevas formas de interacción más conectadas con el mundo real. uAdventure es una herramienta de autoría de juegos serios que pretende reducir los costes de producción acercando a los expertos al desarrollo del juego a través de la simplificación y la focalización en valor educativo y que aprovecha todo el potencial de los smartphones. uAdventure ha sido probado durante los cursos 18-19 y 19-20, habiendo generado por estudiantes numerosos juegos narrativos y geoposicionados incluyendo analíticas de aprendizaje de forma nativa. Además, hemos desarrollado "El Señor de los arbustos" con el objeto de enseñar reciclaje y así poder validar la utilidad de las analíticas de geoposicionamiento. Para ello, uAdventure ha sido integrado con Simva, una utilidad desarrollada por el grupo e-UCM para la simplificación en la validación de juegos que permitirá a futuros desarrolladores validar sus juegos. |
| Juan Fernando Garzón Álvarez | Augmented reality as a tool to enrich educational settings | Augmented reality (AR) is an important technology that allows an interactive experience with the real world, where the objects in the real world are enhanced by computer-generated perceptual information. Many studies have been conducted to identify the status, advantages, challenges, and opportunities of AR in education. However, there are still some unsolved questions about the understanding of AR and its influence on education. With this work, we aim to contribute to the understanding of AR technology as a tool to enrich educational settings. Accordingly, we propose four objectives: 1) identify the state of the art of AR in education, 2) measure its impact on education, 3) identify the pedagogical strategies that best favor learning processes in AR interventions, and 4) recognize best practices for the development of AR applications. The results of the investigation process allow us to postulate that AR technology is achieving maturity and has effectively taken root in educational settings. This technology has potential to positively influence different aspects of our daily lives. It can change the way we think, the way we entertain, the way we work, the way we communicate and, more importantly, the way we learn. |