docencia/tfg-tfm
Oferta de TFG/TFM, TFG/TFM dirigidos y en dirección, y cursos impartidos.
Oferta de TFG/TFM
Desarrollo de técnicas de IA para diagnóstico médico y detección de contaminantes
Planteamiento
Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) han conseguido que problemas anteriormente irresolubles sean afrontables a día de hoy. Uno de ellos es la estimación de propiedades dieléctricas de materiales no homogéneos a partir de medidas de antena o de sensores.
En esta temática hay varias opciones disponibles (regularización del problema, fabricación de dispositivos HW, definición de parámetros de modelos de aprendizaje máquina) en función del perfil del interesado.
Desarrollo de técnicas de IA para identificación de agua o petróleo en terreno desconocido (colaboración con el BSC)
Planteamiento
Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) han conseguido que problemas anteriormente irresolubles sean afrontables a día de hoy. Uno de ellos es la identificación de reservorios (compuestos por agua, petróleo o gas, por ejemplo) a partir de medidas de antena o de sensores a muy baja frecuencia.
Fundamentalmente, hay que tratar con el etiquetado de problemas a correr en HPC y el entrenamiento de clasificadores (basados en árboles de decisión o en redes neuronales) en infraestructuras del BSC.
Estudio comparativo de lenguajes de programación (python, julia, MATLAB) en un software de elementos finitos
Planteamiento
El mundo de la programación científica es muy cambiante y cada cierto tiempo salen nuevos actores que dicen que son los más rápidos, o los más eficientes.
Python lleva muchos años clamando ser el killer language de todos los lenguajes "user-friendly" o fáciles de programar, aunque sus prestaciones no parecen ser muy elevadas. MATLAB es un lenguaje que ha mejorado mucho en los últimos años, especialmente su paradigma de orientación a objetos. Finalmente, julia, con su multiple dispatch, insiste en ser igual de rápido que versiones compiladas (C, Fortran) pero más fácil de aprender.
El objetivo del TFG es correr una serie de problemas o rutinas y establecer cuál es el mejor para una aplicación de elementos finitos. Para ello, el alumno no empezaría de cero sino que ya hay algunas rutinas programadas en MATLAB que habría que comparar con los nuevos códigos desarrollados.
Diseño de pruebas unitarias para una suite de elementos finitos
Planteamiento
Es muy importante que la programación de nuevas funcionalidades en una librería de software sea retrocompatible: esto es, que no se pierdan anteriores características por incorporar unas nuevas. Esto es especialmente crítico a la hora de trabajar en equipo, ya que el trabajo de cada miembro del equipo afecta al de los demás.
En este proyecto se propone la integración de pruebas unitarias por medio de un gestor de cambios (git) de forma que, para que se incorporen cambios a una determinada versión de software, sea necesario que se pasen una serie de pruebas unitarias. Se sugiere experimentar con *GitHub Actions*.
En función del perfil del alumno se trabajará con diferentes lenguajes de programación, aunque preferiblemente se usará Fortran, MATLAB, Python o Julia.
Procesado en Python de medidas de campo cercano de un sistema de antenas
Planteamiento
Python se ha erigido en los últimos tiempos como uno de los abanderados del Big Data. Permite trabajar de forma mucho más intuitiva y sencilla con muchos agregados de datos gracias a las librerías panda y NumPy.
En la actualidad, se dispone de un software "legacy" escrito en Octave que genera unas hojas de Excel que posteriormente se procesan para generar un informe Word. Se busca automatizar todos estos pasos por medio de Python de forma que parsee los ficheros originales (ficheros en texto de 1 GB), lo transforme a un DataFrame y llame a las diferentes librerías (o se reprogramen, en función de la viabilidad del proyecto).
Orientación de mallas semi estructuradas en electromagnetismo
Planteamiento
Para un software de elementos finitos, la orientación de las diferentes aristas de los elementos es clave para hacer el ensamblado de las matrices que surgen al resolver un problema de electromagnetismo. Está demostrado que para geometrías suaves o estructuradas existe una orientación global posible de las aristas que facilita mucho el proceso de ensamblado para hexaedros.
En este proyecto, el alumno tendrá disponible un código de MATLAB que orienta prismas triangulares de forma satisfactoria en la mayoría de las veces. Se busca optimizar este algoritmo (probablemente con teoría de grafos) para hacerlo más rápido y que funcione en todas las ocasiones. El código se realizará en MATLAB.
Alimentación uniforme de diferentes malladores para un software de elementos finitos
Planteamiento
Un problema electromagnético necesita ser mallado para poder resolverlo de forma aproximada con el método de los elementos finitos. Hay múltiples alternativas en la comunidad científica para llevar a cabo esto: `gmsh`, `CubIt`, `GiD`...
La idea es desarrollar una librería que coja los diferentes elementos (tanto 2D como 3D) y los alimente con un determinado formato a una librería ya existente en MATLAB de elementos finitos. Hay un prototipo ya desarrollado que habría que unificar y expandir a otros malladores para mejorar el número de problemas que se pueden resolver en la librería.
Definición y fabricación de circuitos de alta frecuencia para docencia presencial en laboratorio
Planteamiento
En este proyecto se busca identificar y fabricar diferentes circuitos de alta frecuencia (adaptadores de impedancia, acopladores híbridos, diplexores...) para su posterior identificación en el laboratorio con equipos de medida.
TFG/TFM dirigidos
Plataforma web de simulación remota en un cluster de computación científica
PFC en Ingeniería de Telecomunicación
Cristina García Muñoz, octubre 2014.
Publicación en URSI 2013.
Calificación: SOBRESALIENTE 10 (matrícula de honor).
Clasificación y detección de contaminantes en datos generados por microondas
TFM en Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada
César Turienzo Forcada, julio 2023.
Publicación en URSI 2023.
Calificación: SOBRESALIENTE 10 (nominado matrícula de honor).
Predicción de resultados de circuitos de alta frecuencia con técnicas de inteligencia artificial
TFG en Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Antonio Rueda Escalona, julio 2023.
Publicación en URSI 2023.
Calificación: SOBRESALIENTE 10 (matrícula de honor).
Creación e investigación de un prototipo para la identificación de materiales en la banda de microondas
TFM en Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Pablo Iglesias García, septiembre 2023.
Calificación: SOBRESALIENTE 9.1
Sonda de monitorización para redes privadas
TFM en Máster Universitario en Internet de las Cosas: Tecnologías Aplicadas
Marta López Izquierdo, marzo 2024.
Calificación: SOBRESALIENTE 10 (nominado matrícula de honor).
Comparativa entre las tecnologías LTE-M, LTE Cat 1 y LTE Cat 1 bis
TFM en Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Marta López Izquierdo, marzo 2024.
Calificación: SOBRESALIENTE 9.5
Implementación de un simulador 2D de elementos finitos en Julia
TFG en Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Mario Núñez Domínguez, marzo 2024.
Calificación: SOBRESALIENTE 9.3
Desarrollo de una interfaz para Paraview desde Fortran
TFG en Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Macarena Fernández Rodríguez, marzo 2024.
Calificación: SOBRESALIENTE 10 (nominada matrícula de honor).
TFG/TFM en dirección
Avanzando en el diagnóstico médico del futuro: identificación de lesiones cutáneas con radiofrecuencia e IA
TFM en Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada
Fernando Martín San Bruno, 2024.
Defensa prevista en julio de 2024.
Creación e investigación de un escenario para la identificación de materiales en la banda de microondas
TFM en Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Antonio Javier Cascales, 2024.
Defensa prevista en febrero de 2024.
Design, simulation and development of improvements for material characterization technologies
TFG en Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Carlos de Quinto Cáceres, 2024.
Defensa prevista en julio de 2024.
Cursos en el extranjero
Computational Electromagnetics: a review and future developments for finite element methods
10 horas en el Politecnico di Torino en mayo de 2023. Financiado por la convocatoria Erasmus+.
Métodos numéricos en el electromagnetismo computacional
8 horas en la Pontificia Universidad Católica del Perú en mayo de 2023. Financiado por la convocatoria Erasmus+.