Análisis de ataques avanzados y sus técnicas de detección

Los ataques a redes de información son cada vez más sofisticados y exigen una constante evolución y mejora de las técnicas de detección. Para ello, en este proyecto se ha diseñado e implementado una plataforma cooperativa para la detección de intrusiones basada en red. En primer lugar, se ha realizado un estudio teórico previo del marco tecnológico relacionado con este ámbito, en el que se describe y caracteriza el software que se utiliza para realizar ataques a sistemas (malware) así como los métodos que se utilizan para llegar a transmitir ese software (vectores de ataque). En el documento también se describen los llamados APT, que son ataques dirigidos con una gran inversión económica y temporal. Estos pueden englobar todos los malware y vectores de ataque existentes. Para poder evitar estos ataques, se estudiarán los sistemas de detección y prevención de intrusiones, describiendo brevemente los algoritmos que se tienden a utilizar en la actualidad. En segundo lugar, se ha planteado y desarrollado una plataforma en red dedicada al análisis de paquetes y conexiones para detectar posibles intrusiones. Este sistema está orientado a sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Adquisition) aunque funciona sobre cualquier red IPv4/IPv6, para ello se definirá previamente lo que es un sistema SCADA, así como sus partes principales. Para implementar el sistema se han utilizado dispositivos de bajo consumo llamados Raspberry PI, estos se ubican entre la red y el equipo final que se quiera analizar. En ellos se ejecutan 2 aplicaciones desarrolladas de tipo cliente-servidor (la Raspberry central ejecutará la aplicación servidora y las esclavas la aplicación cliente) que funcionan de forma cooperativa utilizando la tecnología distribuida de Hadoop, la cual se explica previamente. Mediante esta tecnología se consigue desarrollar un sistema completamente escalable. La aplicación servidora muestra una interfaz gráfica que permite administrar la plataforma de análisis de forma centralizada, pudiendo ver así las alarmas de cada dispositivo y calificando cada paquete según su peligrosidad. El algoritmo desarrollado en la aplicación calcula el ratio de paquetes/tiempo que entran/salen del equipo final, procesando los paquetes y analizándolos teniendo en cuenta la información de señalización, creando diferentes bases de datos que irán mejorando la robustez del sistema, reduciendo así la posibilidad de ataques externos. Para concluir, el proyecto inicial incluía el procesamiento en la nube de la aplicación principal, pudiendo administrar así varias infraestructuras concurrentemente, aunque debido al trabajo extra necesario se ha dejado preparado el sistema para poder implementar esta funcionalidad. En el caso experimental actual el procesamiento de la aplicación servidora se realiza en la Raspberry principal, creando un sistema escalable, rápido y tolerante a fallos. ABSTRACT. The attacks to networks of information are increasingly sophisticated and demand a constant evolution and improvement of the technologies of detection. For this project it is developed and implemented a cooperative platform for detect intrusions based on networking. First, there has been a previous theoretical study of technological framework related to this area, which describes the software used for attacks on systems (malware) as well as the methods used in order to transmit this software (attack vectors). In this document it is described the APT, which are attacks directed with a big economic and time inversion. These can contain all existing malware and attack vectors. To prevent these attacks, intrusion detection systems and prevention intrusion systems will be discussed, describing previously the algorithms tend to use today. Secondly, a platform for analyzing network packets has been proposed and developed to detect possible intrusions in SCADA (Supervisory Control And Data Adquisition) systems. This platform is designed for SCADA systems (Supervisory Control And Data Acquisition) but works on any IPv4 / IPv6 network. Previously, it is defined what a SCADA system is and the main parts of it. To implement it, we used low-power devices called Raspberry PI, these are located between the network and the final device to analyze it. In these Raspberry run two applications client-server developed (the central Raspberry runs the server application and the slaves the client application) that work cooperatively using Hadoop distributed technology, which is previously explained. Using this technology is achieved develop a fully scalable system. The server application displays a graphical interface to manage analytics platform centrally, thereby we can see each device alarms and qualifying each packet by dangerousness. The algorithm developed in the application calculates the ratio of packets/time entering/leaving the terminal device, processing the packets and analyzing the signaling information of each packet, reating different databases that will improve the system, thereby reducing the possibility of external attacks. In conclusion, the initial project included cloud computing of the main application, being able to manage multiple concurrent infrastructure, but due to the extra work required has been made ready the system to implement this funcionality. In the current test case the server application processing is made on the main Raspberry, creating a scalable, fast and fault-tolerant system.

University employees work schedule

The aim of this project is to create a website which is useful both employees and students of a university, so employees can add information, if they log in with username and password access, and students can view this information . Employees may modify and display information such as title, room, or their faculty (from a list defined by the administrator), and most importantly, their schedule, whether class, tutoring, free time, or any of tasks that the administrator define. There will be a manager, responsible for managing employees, the availables faculties and the types of tasks that employees can use on their schedule. Students may see the employees schedules and rooms on the homepage. They differentiate between differents tasks of employees, because these are in different colors. They can also filter information for faculty, employee or day. To achieve our goal, we decided to program in Java using Servlets, which we will use to generate response to requests coming from users from the website. We will also use JSP, allowing us to create different websites files. We use JSP files and not HTML, because we need that the pages are dynamic, since not only want to show specific information, we like that information can change depending on user requests. The JSP file allows us to generate HTML, but also using JAVA language, which is necessary for our purpose. As the information we store is not fixed. We want this information can be modified at any time by employees and admin, so we need a database, which can be accessed from anywhere. We decided SQLite databases because are integrated quite well in our application, and offer a quick response. To access the database from our program, we simply connect it to the database, and with very few lines of code, add, delete or modify entries in different tables that owns the database. To facilitate the initial creation of the database, and the first tables, we use a Mozilla Firefox browser plugin, called SQLite Manager, which allows us to do so from a more friendly interface. Finally, we need a server that supports and implements specifications Servlets and JSP. We decided on the TomCat server, which is a container Servlets, because is free, easy to use, and compatible with our program. We realized all the project with Eclipse environment, also free program that allows integrating database, server and program the JSP and Servlets. Once submitted all the tools we used, we must first organize the structure of the web, relating each Servlets with JSP files. Next, create the database and the different Servlets, and adjust the database accesses to make sure we do it right. From here simply is to build up the page step by step, showing in each place we need, and redirect to different pages. In this way, we can build a complex website, free, and without being an expert in the field. RESUMEN. El objetivo de este proyecto, es crear una página web que sirva tanto a empleados como a alumnos de una universidad, de tal manera que los empleados podrán añadir información, mediante el acceso con usuario y contraseña, y los alumnos podrán visualizar está información. Los empleados podrán modificar y mostrar información como su título, despacho, facultad a la que pertenecen (de entre una lista definida por el administrador), y lo más importante, sus horarios, ya sean de clase, tutorías, tiempo libre, o cualquiera de las tareas que el administrador defina. Habrá un administrador, encargado de gestionar los empleados existentes, las facultades disponibles y los tipos de tareas que podrán usar los empleados en su horario. Los alumnos, podrán visualizar los horarios y despacho de los empleados en la página principal. Diferenciarán entre las distintas tareas de los profesores, porque estas se encuentran en colores diferentes. Además, podrán filtrar la información, por facultad, empleado o día de la semana. Para conseguir nuestro objetivo, hemos decidido programar en Java, mediante el uso de Servlets, los cuales usaremos para generar respuesta antes las peticiones que llegan de los usuarios desde la página web. También usaremos archivos JSP, que nos permitirán crear las diferentes páginas webs. Usamos archivos JSP y no HTML, porque necesitamos que las diferentes páginas sean dinámicas, ya que no solo queremos mostrar una información concreta, si no que esta información puede variar en función de las peticiones de usuario. El archivo JSP nos permite generar HTML, pero a la vez usar lenguaje JAVA, algo necesario para nuestro cometido. Como la información que queremos almacenar no es fija, si no que en todo momento debe poder ser modificada por empleados y administrador, necesitamos una base de datos, a la que podamos acceder desde la web. Nos hemos decidido por bases SQLite, ya que se integran bastante bien en nuestra aplicación, y además ofrecen una rápida respuesta. Para acceder a la base de datos desde nuestro programa, simplemente debemos conectar el mismo a la base de datos, y con muy pocas líneas de código, añadir, eliminar o modificar entradas de las diferentes tablas que posee la base de datos. Para facilitar la creación inicial de la base de datos, y de las primeras tablas, usamos un complemento del navegador Mozilla Firefox, llamado SQLite Manager, que nos permite hacerlo desde una interfaz más amigable. Por último, necesitamos de un servidor que soporte e implemente las especificaciones de los Servlets y JSP. Nos decidimos por el servidor TomCat, que es un contenedor de Servlets gratuito, de fácil manejo, y compatible con nuestro programa. Todo el desarrollo del proyecto, lo realizamos desde el entorno Eclipse, programa también gratuito, que permite integrar la base de datos, el servidor y programar los JSP y Servlets. Una vez presentadas todas las herramientas que hemos utilizado, primero debemos organizar la estructura de la web, relacionando cada archivo JSP con los Servlets a los que debe acceder. A continuación creamos la base de datos y los diferentes Servlets, y ajustamos bien los accesos a la base de datos para comprobar que lo hacemos correctamente. A partir de aquí, simplemente es ir construyendo la página paso a paso, mostrando en cada lugar lo que necesitemos, y redirigiendo a las diferentes páginas. De esta manera, podremos construir una página web compleja, de manera gratuita, y sin ser un experto en la materia.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Supervisión de un sistema de tiempo real distribuido

En el presente proyecto se propone la definición e implementación de un subsistema de monitorización para un sistema de tiempo real distribuido. Este monitor supervisará el estado de todos los componentes software y hardware del sistema original, y permitirá el arranque y parada de cada componente individualmente o del subsistema completo. Constará de dos componentes básicos: un supervisor local para cada subsistema, y un supervisor central con interfaz gráfica. El supervisor local es un componente software asociado a cada subsistema que realizará las funciones de monitorización, arranque/parada de los componentes y envío de informes al supervisor central. Atenderá además a los comandos de arranque y parada provenientes del supervisor central. El supervisor central recibirá los informes de estado de cada uno de los supervisores locales y permitirá el arranque y parada de los subsistemas. Contará con un interfaz gráfico a modo de posición de control. El sistema será desarrollado íntegramente (salvo la posición gráfica) en ADA95, y podrá ejecutarse en cualquiera de las distribuciones Linux más extendidas. En el contexto de Ingeniería de Software, se seguirá un desarrollo en cascada, aportándose los requisitos, el diseño, la codificación y un plan de pruebas. Abstract In this project, the definition and implementation of a monitoring system is proposed for a previously defined real-time distributed system. This supervisory system will monitor the status of each subsystem and its software and hardware components. This new system will also be able to start and stop each individual component and start or stop the entire system. It will consist of two basic components: a local supervisor for each subsystem, and a central supervisor with a graphical unit interface (GUI). The local supervisor will be a software component attached to each original subsystem, which will perform functions such as components monitoring, start and stop the associated subsystem, and sending reports to the central supervisor. It also will attend the start and stop commands from the central supervisor. The central supervisor will receive status reports from each of the local supervisors and will allow starting and stopping the subsystems. It will offer a graphical interface to be used as a main control panel. The system will be developed in ADA 95 (except the graphical position), and should work on any of the most common Linux distributions. In the context of Software Engineering, the project will be developed following a waterfall life cycle. Reports on the stages of requirements, design, coding and testing plan shall be provided.

A technological framework based on automatic messaging for improving adherence of diabetic patients

En todo el mundo se ha observado un crecimiento exponencial en la incidencia de enfermedades crónicas como la hipertensión y enfermedades cardiovasculares y respiratorias, así como la diabetes mellitus, que causa un número de muertes cada vez mayor en todo el mundo (Beaglehole et al., 2008). En concreto, la prevalencia de diabetes mellitus (DM) está aumentando de manera considerable en todas las edades y representa un serio problema de salud mundial. La diabetes fue la responsable directa de 1,5 millones de muertes en 2012 y 89 millones de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) (OMS, 2014). Uno de los principales dilemas que suelen asociarse a la gestión de EC es la adherencia de los pacientes a los tratamientos, que representa un aspecto multifactorial que necesita asistencia en lo relativo a: educación, autogestión, interacción entre los pacientes y cuidadores y compromiso de los pacientes. Medir la adherencia del tratamiento es complicado y, aunque se ha hablado ampliamente de ello, aún no hay soluciones “de oro” (Reviews, 2002). El compromiso de los pacientes, a través de la participación, colaboración, negociación y a veces del compromiso firme, aumentan las oportunidades para una terapia óptima en la que los pacientes se responsabilizan de su parte en la ecuación de adherencia. Comprometer e involucrar a los pacientes diabéticos en las decisiones de su tratamiento, junto con expertos profesionales, puede ayudar a favorecer un enfoque centrado en el paciente hacia la atención a la diabetes (Martin et al., 2005). La motivación y atribución de poder de los pacientes son quizás los dos factores interventores más relevantes que afectan directamente a la autogestión de la atención a la diabetes. Se ha demostrado que estos dos factores desempeñan un papel fundamental en la adherencia a la prescripción, así como en el fomento exitoso de un estilo de vida sana y otros cambios de conducta (Heneghan et al., 2013). Un plan de educación personalizada es indispensable para proporcionarle al paciente las herramientas adecuadas que necesita para la autogestión efectiva de la enfermedad (El-Gayar et al. 2013). La comunicación efectiva es fundamental para proporcionar una atención centrada en el paciente puesto que influye en las conductas y actitudes hacia un problema de salud ((Frampton et al. 2008). En este sentido, la interactividad, la frecuencia, la temporalización y la adaptación de los mensajes de texto pueden promover la adherencia a un régimen de medicación. Como consecuencia, adaptar los mensajes de texto a los pacientes puede resultar ser una manera de hacer que las sugerencias y la información sean más relevantes y efectivas (Nundy et al. 2013). En este contexto, las tecnologías móviles en el ámbito de la salud (mHealth) están desempeñando un papel importante al conectar con pacientes para mejorar la adherencia a medicamentos recetados (Krishna et al., 2009). La adaptación de los mensajes de texto específicos de diabetes sigue siendo un área de oportunidad para mejorar la adherencia a la medicación y ofrecer motivación a adultos con diabetes. Sin embargo, se necesita más investigación para entender totalmente su eficacia. Los consejos de texto personalizados han demostrado causar un impacto positivo en la atribución de poder a los pacientes, su autogestión y su adherencia a la prescripción (Gatwood et al., 2014). mHealth se puede utilizar para ofrecer programas de asistencia de autogestión a los pacientes con diabetes y, al mismo tiempo, superar las dificultades técnicas y financieras que supone el tratamiento de la diabetes (Free at al., 2013). El objetivo principal de este trabajo de investigación es demostrar que un marco tecnológico basado en las teorías de cambios de conducta, aplicado al campo de la mHealth, permite una mejora de la adherencia al tratamiento en pacientes diabéticos. Como método de definición de una solución tecnológica, se han adoptado un conjunto de diferentes técnicas de conducta validadas denominado marco de compromiso de retroacción conductual (EBF, por sus siglas en inglés) para formular los mensajes, guiar el contenido y evaluar los resultados. Los estudios incorporan elementos del modelo transteórico (TTM, por sus siglas en inglés), la teoría de la fijación de objetivos (GST, por sus siglas en inglés) y los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz. Como concepto general, el modelo TTM ayuda a los pacientes a progresar a su próxima fase de conducta a través de mensajes de texto motivados específicos y permite que el médico identifique la fase actual y adapte sus estrategias individualmente. Además, se adoptan las directrices del TTM para fijar objetivos personalizados a un nivel apropiado a la fase de cambio del paciente. La GST encierra normas que van a ponerse en práctica para promover la intervención educativa y objetivos de pérdida de peso. Finalmente, los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz aplicados a la aparición de los mensajes se han puesto en marcha para aumentar la efectividad. El EBF tiene como objetivo ayudar a los pacientes a mejorar su adherencia a la prescripción y encaminarlos a una mejora general en la autogestión de la diabetes mediante mensajes de texto personalizados denominados mensajes de retroacción automáticos (AFM, por sus siglas en inglés). Después de una primera revisión del perfil, consistente en identificar características significativas del paciente basadas en las necesidades de tratamiento, actitudes y conductas de atención sanitaria, el sistema elige los AFM personalizados, los aprueba el médico y al final se transfieren a la interfaz del paciente. Durante el tratamiento, el usuario recopila los datos en dispositivos de monitorización de pacientes (PMD, por sus siglas en inglés) de una serie de dispositivos médicos y registros manuales. Los registros consisten en la toma de medicación, dieta y actividad física y tareas de aprendizaje y control de la medida del metabolismo. El compromiso general del paciente se comprueba al estimar el uso del sistema y la adherencia del tratamiento y el estado de los objetivos del paciente a corto y largo plazo. El módulo de análisis conductual, que consiste en una serie de reglas y ecuaciones, calcula la conducta del paciente. Tras lograr el análisis conductual, el módulo de gestión de AFM actualiza la lista de AFM y la configuración de los envíos. Las actualizaciones incluyen el número, el tipo y la frecuencia de mensajes. Los AFM los revisa periódicamente el médico que también participa en el perfeccionamiento del tratamiento, adaptado a la fase transteórica actual. Los AFM se segmentan en distintas categorías y niveles y los pacientes pueden ajustar la entrega del mensaje de acuerdo con sus necesidades personales. El EBF se ha puesto en marcha integrado dentro del sistema METABO, diseñado para facilitar al paciente diabético que controle sus condiciones relevantes de una manera menos intrusiva. El dispositivo del paciente se vincula en una plataforma móvil, mientras que una interfaz de panel médico permite que los profesionales controlen la evolución del tratamiento. Herramientas específicas posibilitan que los profesionales comprueben la adherencia del paciente y actualicen la gestión de envíos de AFM. El EBF fue probado en un proyecto piloto controlado de manera aleatoria. El principal objetivo era examinar la viabilidad y aceptación del sistema. Los objetivos secundarios eran también la evaluación de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia, el control glucémico y la calidad de vida. Se reclutaron participantes de cuatro centros clínicos distintos en Europa. La evaluación del punto de referencia incluía datos demográficos, estado de la diabetes, información del perfil, conocimiento de la diabetes en general, uso de las plataformas TIC, opinión y experiencia con dispositivos electrónicos y adopción de buenas prácticas con la diabetes. La aceptación y eficacia de los criterios de evaluación se aplicaron para valorar el funcionamiento del marco tecnológico. El principal objetivo era la valoración de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia. En las pruebas participaron 54 pacientes. 26 fueron asignados al grupo de intervención y equipados con tecnología móvil donde estaba instalado el EBF: 14 pacientes tenían T1DM y 12 tenían T2DM. El grupo de control estaba compuesto por 25 pa cientes que fueron tratados con atención estándar, sin el empleo del EBF. La intervención profesional tanto de los grupos de control como de intervención corrió a cargo de 24 cuidadores, entre los que incluían diabetólogos, nutricionistas y enfermeras. Para evaluar la aceptabilidad del sistema y analizar la satisfacción de los usuarios, a través de LimeSurvey, se creó una encuesta multilingüe tanto para los pacientes como para los profesionales. Los resultados también se recopilaron de los archivos de registro generados en los PMD, el panel médico profesional y las entradas de la base de datos. Los mensajes enviados hacia y desde el EBF y los archivos de registro del sistema y los servicios de comunicación se grabaron durante las cinco semanas del estudio. Se entregaron un total de 2795 mensajes, lo que supuso una media de 107,50 mensajes por paciente. Como se muestra, los mensajes disminuyen con el tiempo, indicando una mejora global de la adherencia al plan de tratamiento. Como se esperaba, los pacientes con T1DM recibieron más consejos a corto plazo, en relación a su estado. Del mismo modo, al ser el centro de T2DM en cambios de estilo de vida sostenible a largo plazo, los pacientes con T2DM recibieron más consejos de recomendación, en cuanto a dietas y actividad física. También se ha llevado a cabo una comparación de la adherencia e índices de uso para pacientes con T1DM y T2DM, entre la primera y la segunda mitad de la prueba. Se han observado resultados favorables para el uso. En lo relativo a la adherencia, los resultados denotaron una mejora general en cada dimensión del plan de tratamiento, como la nutrición y las mediciones de inserción de glucosa en la sangre. Se han llevado a cabo más estudios acerca del cambio a nivel educativo antes y después de la prueba, medidos tanto para grupos de control como de intervención. Los resultados indicaron que el grupo de intervención había mejorado su nivel de conocimientos mientras que el grupo de control mostró una leve disminución. El análisis de correlación entre el nivel de adherencia y las AFM ha mostrado una mejora en la adherencia de uso para los pacientes que recibieron los mensajes de tipo alertas, y unos resultados no significativos aunque positivos relacionados con la adherencia tanto al tratamiento que al uso correlacionado con los recordatorios. Por otra parte, los AFM parecían ayudar a los pacientes que no tomaban suficientemente en serio su tratamiento en el principio y que sí estaban dispuestos a responder a los mensajes recibidos. Aun así, los pacientes que recibieron demasiadas advertencias, comenzaron a considerar el envío de mensajes un poco estresante. El trabajo de investigación llevado a cabo al desarrollar este proyecto ofrece respuestas a las cuatro hipótesis de investigación que fueron la motivación para el trabajo. • Hipótesis 1 : es posible definir una serie de criterios para medir la adherencia en pacientes diabéticos. • Hipótesis 2: es posible diseñar un marco tecnológico basado en los criterios y teorías de cambio de conducta mencionados con anterioridad para hacer que los pacientes diabéticos se comprometan a controlar su enfermedad y adherirse a planes de atención. • Hipótesis 3: es posible poner en marcha el marco tecnológico en el sector de la salud móvil. • Hipótesis 4: es posible utilizar el marco tecnológico como solución de salud móvil en un contexto real y tener efectos positivos en lo referente a indicadores de control de diabetes. La verificación de cada hipótesis permite ofrecer respuesta a la hipótesis principal: La hipótesis principal es: es posible mejorar la adherencia diabética a través de un marco tecnológico mHealth basado en teorías de cambio de conducta. El trabajo llevado a cabo para responder estas preguntas se explica en este trabajo de investigación. El marco fue desarrollado y puesto en práctica en el Proyecto METABO. METABO es un Proyecto I+D, cofinanciado por la Comisión Europea (METABO 2008) que integra infraestructura móvil para ayudar al control, gestión y tratamiento de los pacientes con diabetes mellitus de tipo 1 (T1DM) y los que padecen diabetes mellitus de tipo 2 (T2DM). ABSTRACT Worldwide there is an exponential growth in the incidence of Chronic Diseases (CDs), such as: hypertension, cardiovascular and respiratory diseases, as well as diabetes mellitus, leading to rising numbers of deaths worldwide (Beaglehole et al. 2008). In particular, the prevalence of diabetes mellitus (DM) is largely increasing among all ages and constitutes a major worldwide health problem. Diabetes was directly responsible for 1,5 million deaths in 2012 and 89 million Disability-adjusted life year (DALYs) (WHO 2014). One of the key dilemmas often associated to CD management is the patients’ adherence to treatments, representing a multi-factorial aspect that requires support in terms of: education, self-management, interaction between patients and caregivers, and patients’ engagement. Measuring adherence is complex and, even if widely discussed, there are still no “gold” standards ((Giardini et al. 2015), (Costa et al. 2015). Patient’s engagement, through participation, collaboration, negotiation, and sometimes compromise, enhance opportunities for optimal therapy in which patients take responsibility for their part of the adherence equation. Engaging and involving diabetic patients in treatment decisions, along with professional expertise, can help foster a patient-centered approach to diabetes care (Martin et al. 2005). Patients’ motivation and empowerment are perhaps the two most relevant intervening factors that directly affect self-management of diabetes care. It has been demonstrated that these two factors play an essential role in prescription adherence, as well as for the successful encouragement of a healthy life-style and other behavioural changes (Heneghan et al. 2013). A personalised education plan is indispensable in order to provide the patient with the appropriate tools needed for the effective self-management of the disease (El-Gayar et al. 2013). Effective communication is at the core of providing patient-centred care since it influences behaviours and attitudes towards a health problem (Frampton et al. 2008). In this regard, interactivity, frequency, timing, and tailoring of text messages may promote adherence to a medication regimen. As a consequence, tailoring text messages to patients can constitute a way of making suggestions and information more relevant and effective (Nundy et al. 2013). In this context, mobile health technologies (mHealth) are playing significant roles in improving adherence to prescribed medications (Krishna et al. 2009). The tailoring of diabetes-specific text messages remains an area of opportunity to improve medication adherence and provide motivation to adults with diabetes but further research is needed to fully understand their effectiveness. Personalized text advices have proven to produce a positive impact on patients’ empowerment, self-management, and adherence to prescriptions (Gatwood et al. 2014). mHealth can be used for offering self-management support programs to diabetes patients and at the same time surmounting the technical and financial difficulties involved in diabetes treatment (Free et al. 2013). The main objective of this research work is to demonstrate that a technological framework, based on behavioural change theories, applied to mHealth domain, allows improving adherence treatment in diabetic patients. The framework, named Engagement Behavioural Feedback Framework (EBF), is built on top of validated behavioural techniques to frame messages, guide the definition of contents and assess outcomes: elements from the Transtheoretical Model (TTM), the Goal-Setting Theory (GST), Effective Health Communication (EHC) guidelines and Principles of Persuasive Technology (PPT) were incorporated. The TTM helps patients to progress to a next behavioural stage, through specific motivated text messages, and allow clinician’s identifying the current stage and tailor its strategies individually. Moreover, TTM guidelines are adopted to set customised goals at a level appropriate to the patient’s stage of change. The GST was used to build rules to be applied for enhancing educational intervention and weight loss objectives. Finally, the EHC guidelines and the PPT were applied to increase the effectiveness of messages. The EBF aims to support patients on improving their prescription adherence and persuade them towards a general improvement in diabetes self-management, by means of personalised text messages, named Automatic Feedback Messages (AFM). After a first profile screening, consisting in identifying meaningful patient characteristics based on treatment needs, attitudes and health care behaviours, customised AFMs are selected by the system, approved by the professional, and finally transferred into the patient interface. During the treatment, the user collects the data into a Patient Monitoring Device (PMD) from a set of medical devices and from manual inputs. Inputs consist in medication intake, diet and physical activity, metabolic measurement monitoring and learning tasks. Patient general engagement is checked by estimating the usage of the system and the adherence of treatment and patient goals status in the short and the long term period. The Behavioural Analysis Module, consisting in a set of rules and equations, calculates the patient’s behaviour. After behavioural analysis is accomplished, the AFM library and the dispatch setting are updated by the AFM Manager module. Updates include the number, the type and the frequency of messages. The AFMs are periodically supervised by the professional who also participates to the refinement of the treatment, adapted to the current transtheoretical stage. The AFMs are segmented in different categories and levels and patients can adjust message delivery in accordance with their personal needs. The EBF was integrated to the METABO system, designed to facilitate diabetic patients in managing their disease in a less intrusive approach. Patient device corresponds in a mobile platform, while a medical panel interface allows professionals to monitoring the treatment evolution. Specific tools allow professional to check patient adherence and to update the AFMs dispatch management. The EBF was tested in a randomised controlled pilot. The main objective was to examine the feasibility and acceptance of the system. Secondary objectives were also the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement, glycaemic control, and quality of life. Participants were recruited from four different clinical centres in Europe. The baseline assessment included demographics, diabetes status, profile information, knowledge about diabetes in general, usage of ICT platforms, opinion and experience about electronic devices and adoption of good practices with diabetes. Acceptance and the effectiveness evaluation criteria were applied to evaluate the performance of the technological framework. The main objective was the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement. Fifty-four patients participated on the trials. Twenty-six patients were assigned in the intervention group and equipped with mobile where the EBF was installed: 14 patients were T1DM and 12 were T2DM. The control group was composed of 25 patients that were treated through a standard care, without the usage of the EBF. Professional’s intervention for both intervention and control groups was carried out by 24 care providers, including endocrinologists, nutritionists, and nurses. In order to evaluate the system acceptability and analyse the users’ satisfaction, an online multi-language survey, using LimeSurvey, was produced for both patients and professionals. Results were also collected from the log-files generated in the PMDs, the professional medical panel and the entries of the data base. The messages sent to and from the EBF and the log-files of the system and communication services were recorded over 5 weeks of the study. A total of 2795 messages were submitted, representing an average of 107,50 messages per patient. As demonstrated, messages decrease over time indicating an overall improvement of the care plan’s adherence. As expected, T1DM patients were more loaded with short-term advices, in accordance with their condition. Similarly, being the focus of T2DM on long-term sustainable lifestyle changes, T2DM received more reminders advices, as for diet and physical activity. Favourable outcomes were observed for treatment and usage adherences of the intervention group: for both the adherence indices, results denoted a general improvement on each care plan’s dimension, such as on nutrition and blood glucose input measurements. Further studies were conducted on the change on educational level before and after the trial, measured for both control and intervention groups. The outcomes indicated the intervention group has improved its level of knowledge, while the control group denoted a low decrease. The correlation analysis between the level of adherences and the AFMs showed an improvement in usage adherence for patients who received warnings message, while non-significantly yet even positive indicators related to both treatment and usage adherence correlated with the Reminders. Moreover, the AFMs seemed to help those patients who did not take their treatment seriously enough in the beginning and who were willing to respond to the messages they received. Even though, patients who received too many Warnings, started to consider the message dispatch to be a bit stressful. The research work carried out in developing this research work provides responses to the four research hypothesis that were the motivation for the work: •Hypothesis 1: It is possible to define a set of criteria to measure adherence in diabetic patients. •Hypothesis 2: It is possible to design a technological framework, based on the aforementioned criteria and behavioural change theories, to engage diabetic patients in managing their disease and adhere to care plans. •Hypothesis 3: It is possible to implement the technological framework in the mobile health domain. •Hypothesis 4: It is possible to use the technological framework as a mobile health solution in a real context and have positive effects in terms of diabetes management indicators. The verification of each hypothesis allowed us to provide a response to the main hypothesis: The Main Hypothesis is: It is possible to improve diabetic adherence through a mHealth technological framework based on behavioural change theories. The work carried out to answer these questions is explained in this research work. The framework was developed and applied in the METABO project. METABO is an R&D project, co-funded by the European Commission (METABO 2008) that integrates mobile infrastructure for supporting the monitoring, management, and treatment of type 1 diabetes mellitus (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.

Run-Time Dynamically-Adaptable FPGA-Based Architecture for High-Performance Autonomous Distributed Systems

Esta tesis doctoral se enmarca dentro del campo de los sistemas embebidos reconfigurables, redes de sensores inalámbricas para aplicaciones de altas prestaciones, y computación distribuida. El documento se centra en el estudio de alternativas de procesamiento para sistemas embebidos autónomos distribuidos de altas prestaciones (por sus siglas en inglés, High-Performance Autonomous Distributed Systems (HPADS)), así como su evolución hacia el procesamiento de alta resolución. El estudio se ha llevado a cabo tanto a nivel de plataforma como a nivel de las arquitecturas de procesamiento dentro de la plataforma con el objetivo de optimizar aspectos tan relevantes como la eficiencia energética, la capacidad de cómputo y la tolerancia a fallos del sistema. Los HPADS son sistemas realimentados, normalmente formados por elementos distribuidos conectados o no en red, con cierta capacidad de adaptación, y con inteligencia suficiente para llevar a cabo labores de prognosis y/o autoevaluación. Esta clase de sistemas suele formar parte de sistemas más complejos llamados sistemas ciber-físicos (por sus siglas en inglés, Cyber-Physical Systems (CPSs)). Los CPSs cubren un espectro enorme de aplicaciones, yendo desde aplicaciones médicas, fabricación, o aplicaciones aeroespaciales, entre otras muchas. Para el diseño de este tipo de sistemas, aspectos tales como la confiabilidad, la definición de modelos de computación, o el uso de metodologías y/o herramientas que faciliten el incremento de la escalabilidad y de la gestión de la complejidad, son fundamentales. La primera parte de esta tesis doctoral se centra en el estudio de aquellas plataformas existentes en el estado del arte que por sus características pueden ser aplicables en el campo de los CPSs, así como en la propuesta de un nuevo diseño de plataforma de altas prestaciones que se ajuste mejor a los nuevos y más exigentes requisitos de las nuevas aplicaciones. Esta primera parte incluye descripción, implementación y validación de la plataforma propuesta, así como conclusiones sobre su usabilidad y sus limitaciones. Los principales objetivos para el diseño de la plataforma propuesta se enumeran a continuación: • Estudiar la viabilidad del uso de una FPGA basada en RAM como principal procesador de la plataforma en cuanto a consumo energético y capacidad de cómputo. • Propuesta de técnicas de gestión del consumo de energía en cada etapa del perfil de trabajo de la plataforma. •Propuestas para la inclusión de reconfiguración dinámica y parcial de la FPGA (por sus siglas en inglés, Dynamic Partial Reconfiguration (DPR)) de forma que sea posible cambiar ciertas partes del sistema en tiempo de ejecución y sin necesidad de interrumpir al resto de las partes. Evaluar su aplicabilidad en el caso de HPADS. Las nuevas aplicaciones y nuevos escenarios a los que se enfrentan los CPSs, imponen nuevos requisitos en cuanto al ancho de banda necesario para el procesamiento de los datos, así como en la adquisición y comunicación de los mismos, además de un claro incremento en la complejidad de los algoritmos empleados. Para poder cumplir con estos nuevos requisitos, las plataformas están migrando desde sistemas tradicionales uni-procesador de 8 bits, a sistemas híbridos hardware-software que incluyen varios procesadores, o varios procesadores y lógica programable. Entre estas nuevas arquitecturas, las FPGAs y los sistemas en chip (por sus siglas en inglés, System on Chip (SoC)) que incluyen procesadores embebidos y lógica programable, proporcionan soluciones con muy buenos resultados en cuanto a consumo energético, precio, capacidad de cómputo y flexibilidad. Estos buenos resultados son aún mejores cuando las aplicaciones tienen altos requisitos de cómputo y cuando las condiciones de trabajo son muy susceptibles de cambiar en tiempo real. La plataforma propuesta en esta tesis doctoral se ha denominado HiReCookie. La arquitectura incluye una FPGA basada en RAM como único procesador, así como un diseño compatible con la plataforma para redes de sensores inalámbricas desarrollada en el Centro de Electrónica Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid (CEI-UPM) conocida como Cookies. Esta FPGA, modelo Spartan-6 LX150, era, en el momento de inicio de este trabajo, la mejor opción en cuanto a consumo y cantidad de recursos integrados, cuando además, permite el uso de reconfiguración dinámica y parcial. Es importante resaltar que aunque los valores de consumo son los mínimos para esta familia de componentes, la potencia instantánea consumida sigue siendo muy alta para aquellos sistemas que han de trabajar distribuidos, de forma autónoma, y en la mayoría de los casos alimentados por baterías. Por esta razón, es necesario incluir en el diseño estrategias de ahorro energético para incrementar la usabilidad y el tiempo de vida de la plataforma. La primera estrategia implementada consiste en dividir la plataforma en distintas islas de alimentación de forma que sólo aquellos elementos que sean estrictamente necesarios permanecerán alimentados, cuando el resto puede estar completamente apagado. De esta forma es posible combinar distintos modos de operación y así optimizar enormemente el consumo de energía. El hecho de apagar la FPGA para ahora energía durante los periodos de inactividad, supone la pérdida de la configuración, puesto que la memoria de configuración es una memoria volátil. Para reducir el impacto en el consumo y en el tiempo que supone la reconfiguración total de la plataforma una vez encendida, en este trabajo, se incluye una técnica para la compresión del archivo de configuración de la FPGA, de forma que se consiga una reducción del tiempo de configuración y por ende de la energía consumida. Aunque varios de los requisitos de diseño pueden satisfacerse con el diseño de la plataforma HiReCookie, es necesario seguir optimizando diversos parámetros tales como el consumo energético, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesamiento. Esto sólo es posible explotando todas las posibilidades ofrecidas por la arquitectura de procesamiento en la FPGA. Por lo tanto, la segunda parte de esta tesis doctoral está centrada en el diseño de una arquitectura reconfigurable denominada ARTICo3 (Arquitectura Reconfigurable para el Tratamiento Inteligente de Cómputo, Confiabilidad y Consumo de energía) para la mejora de estos parámetros por medio de un uso dinámico de recursos. ARTICo3 es una arquitectura de procesamiento para FPGAs basadas en RAM, con comunicación tipo bus, preparada para dar soporte para la gestión dinámica de los recursos internos de la FPGA en tiempo de ejecución gracias a la inclusión de reconfiguración dinámica y parcial. Gracias a esta capacidad de reconfiguración parcial, es posible adaptar los niveles de capacidad de procesamiento, energía consumida o tolerancia a fallos para responder a las demandas de la aplicación, entorno, o métricas internas del dispositivo mediante la adaptación del número de recursos asignados para cada tarea. Durante esta segunda parte de la tesis se detallan el diseño de la arquitectura, su implementación en la plataforma HiReCookie, así como en otra familia de FPGAs, y su validación por medio de diferentes pruebas y demostraciones. Los principales objetivos que se plantean la arquitectura son los siguientes: • Proponer una metodología basada en un enfoque multi-hilo, como las propuestas por CUDA (por sus siglas en inglés, Compute Unified Device Architecture) u Open CL, en la cual distintos kernels, o unidades de ejecución, se ejecuten en un numero variable de aceleradores hardware sin necesidad de cambios en el código de aplicación. • Proponer un diseño y proporcionar una arquitectura en la que las condiciones de trabajo cambien de forma dinámica dependiendo bien de parámetros externos o bien de parámetros que indiquen el estado de la plataforma. Estos cambios en el punto de trabajo de la arquitectura serán posibles gracias a la reconfiguración dinámica y parcial de aceleradores hardware en tiempo real. • Explotar las posibilidades de procesamiento concurrente, incluso en una arquitectura basada en bus, por medio de la optimización de las transacciones en ráfaga de datos hacia los aceleradores. •Aprovechar las ventajas ofrecidas por la aceleración lograda por módulos puramente hardware para conseguir una mejor eficiencia energética. • Ser capaces de cambiar los niveles de redundancia de hardware de forma dinámica según las necesidades del sistema en tiempo real y sin cambios para el código de aplicación. • Proponer una capa de abstracción entre el código de aplicación y el uso dinámico de los recursos de la FPGA. El diseño en FPGAs permite la utilización de módulos hardware específicamente creados para una aplicación concreta. De esta forma es posible obtener rendimientos mucho mayores que en el caso de las arquitecturas de propósito general. Además, algunas FPGAs permiten la reconfiguración dinámica y parcial de ciertas partes de su lógica en tiempo de ejecución, lo cual dota al diseño de una gran flexibilidad. Los fabricantes de FPGAs ofrecen arquitecturas predefinidas con la posibilidad de añadir bloques prediseñados y poder formar sistemas en chip de una forma más o menos directa. Sin embargo, la forma en la que estos módulos hardware están organizados dentro de la arquitectura interna ya sea estática o dinámicamente, o la forma en la que la información se intercambia entre ellos, influye enormemente en la capacidad de cómputo y eficiencia energética del sistema. De la misma forma, la capacidad de cargar módulos hardware bajo demanda, permite añadir bloques redundantes que permitan aumentar el nivel de tolerancia a fallos de los sistemas. Sin embargo, la complejidad ligada al diseño de bloques hardware dedicados no debe ser subestimada. Es necesario tener en cuenta que el diseño de un bloque hardware no es sólo su propio diseño, sino también el diseño de sus interfaces, y en algunos casos de los drivers software para su manejo. Además, al añadir más bloques, el espacio de diseño se hace más complejo, y su programación más difícil. Aunque la mayoría de los fabricantes ofrecen interfaces predefinidas, IPs (por sus siglas en inglés, Intelectual Property) comerciales y plantillas para ayudar al diseño de los sistemas, para ser capaces de explotar las posibilidades reales del sistema, es necesario construir arquitecturas sobre las ya establecidas para facilitar el uso del paralelismo, la redundancia, y proporcionar un entorno que soporte la gestión dinámica de los recursos. Para proporcionar este tipo de soporte, ARTICo3 trabaja con un espacio de soluciones formado por tres ejes fundamentales: computación, consumo energético y confiabilidad. De esta forma, cada punto de trabajo se obtiene como una solución de compromiso entre estos tres parámetros. Mediante el uso de la reconfiguración dinámica y parcial y una mejora en la transmisión de los datos entre la memoria principal y los aceleradores, es posible dedicar un número variable de recursos en el tiempo para cada tarea, lo que hace que los recursos internos de la FPGA sean virtualmente ilimitados. Este variación en el tiempo del número de recursos por tarea se puede usar bien para incrementar el nivel de paralelismo, y por ende de aceleración, o bien para aumentar la redundancia, y por lo tanto el nivel de tolerancia a fallos. Al mismo tiempo, usar un numero óptimo de recursos para una tarea mejora el consumo energético ya que bien es posible disminuir la potencia instantánea consumida, o bien el tiempo de procesamiento. Con el objetivo de mantener los niveles de complejidad dentro de unos límites lógicos, es importante que los cambios realizados en el hardware sean totalmente transparentes para el código de aplicación. A este respecto, se incluyen distintos niveles de transparencia: • Transparencia a la escalabilidad: los recursos usados por una misma tarea pueden ser modificados sin que el código de aplicación sufra ningún cambio. • Transparencia al rendimiento: el sistema aumentara su rendimiento cuando la carga de trabajo aumente, sin cambios en el código de aplicación. • Transparencia a la replicación: es posible usar múltiples instancias de un mismo módulo bien para añadir redundancia o bien para incrementar la capacidad de procesamiento. Todo ello sin que el código de aplicación cambie. • Transparencia a la posición: la posición física de los módulos hardware es arbitraria para su direccionamiento desde el código de aplicación. • Transparencia a los fallos: si existe un fallo en un módulo hardware, gracias a la redundancia, el código de aplicación tomará directamente el resultado correcto. • Transparencia a la concurrencia: el hecho de que una tarea sea realizada por más o menos bloques es transparente para el código que la invoca. Por lo tanto, esta tesis doctoral contribuye en dos líneas diferentes. En primer lugar, con el diseño de la plataforma HiReCookie y en segundo lugar con el diseño de la arquitectura ARTICo3. Las principales contribuciones de esta tesis se resumen a continuación. • Arquitectura de la HiReCookie incluyendo: o Compatibilidad con la plataforma Cookies para incrementar las capacidades de esta. o División de la arquitectura en distintas islas de alimentación. o Implementación de los diversos modos de bajo consumo y políticas de despertado del nodo. o Creación de un archivo de configuración de la FPGA comprimido para reducir el tiempo y el consumo de la configuración inicial. • Diseño de la arquitectura reconfigurable para FPGAs basadas en RAM ARTICo3: o Modelo de computación y modos de ejecución inspirados en el modelo de CUDA pero basados en hardware reconfigurable con un número variable de bloques de hilos por cada unidad de ejecución. o Estructura para optimizar las transacciones de datos en ráfaga proporcionando datos en cascada o en paralelo a los distinto módulos incluyendo un proceso de votado por mayoría y operaciones de reducción. o Capa de abstracción entre el procesador principal que incluye el código de aplicación y los recursos asignados para las diferentes tareas. o Arquitectura de los módulos hardware reconfigurables para mantener la escalabilidad añadiendo una la interfaz para las nuevas funcionalidades con un simple acceso a una memoria RAM interna. o Caracterización online de las tareas para proporcionar información a un módulo de gestión de recursos para mejorar la operación en términos de energía y procesamiento cuando además se opera entre distintos nieles de tolerancia a fallos. El documento está dividido en dos partes principales formando un total de cinco capítulos. En primer lugar, después de motivar la necesidad de nuevas plataformas para cubrir las nuevas aplicaciones, se detalla el diseño de la plataforma HiReCookie, sus partes, las posibilidades para bajar el consumo energético y se muestran casos de uso de la plataforma así como pruebas de validación del diseño. La segunda parte del documento describe la arquitectura reconfigurable, su implementación en varias FPGAs, y pruebas de validación en términos de capacidad de procesamiento y consumo energético, incluyendo cómo estos aspectos se ven afectados por el nivel de tolerancia a fallos elegido. Los capítulos a lo largo del documento son los siguientes: El capítulo 1 analiza los principales objetivos, motivación y aspectos teóricos necesarios para seguir el resto del documento. El capítulo 2 está centrado en el diseño de la plataforma HiReCookie y sus posibilidades para disminuir el consumo de energía. El capítulo 3 describe la arquitectura reconfigurable ARTICo3. El capítulo 4 se centra en las pruebas de validación de la arquitectura usando la plataforma HiReCookie para la mayoría de los tests. Un ejemplo de aplicación es mostrado para analizar el funcionamiento de la arquitectura. El capítulo 5 concluye esta tesis doctoral comentando las conclusiones obtenidas, las contribuciones originales del trabajo y resultados y líneas futuras. ABSTRACT This PhD Thesis is framed within the field of dynamically reconfigurable embedded systems, advanced sensor networks and distributed computing. The document is centred on the study of processing solutions for high-performance autonomous distributed systems (HPADS) as well as their evolution towards High performance Computing (HPC) systems. The approach of the study is focused on both platform and processor levels to optimise critical aspects such as computing performance, energy efficiency and fault tolerance. HPADS are considered feedback systems, normally networked and/or distributed, with real-time adaptive and predictive functionality. These systems, as part of more complex systems known as Cyber-Physical Systems (CPSs), can be applied in a wide range of fields such as military, health care, manufacturing, aerospace, etc. For the design of HPADS, high levels of dependability, the definition of suitable models of computation, and the use of methodologies and tools to support scalability and complexity management, are required. The first part of the document studies the different possibilities at platform design level in the state of the art, together with description, development and validation tests of the platform proposed in this work to cope with the previously mentioned requirements. The main objectives targeted by this platform design are the following: • Study the feasibility of using SRAM-based FPGAs as the main processor of the platform in terms of energy consumption and performance for high demanding applications. • Analyse and propose energy management techniques to reduce energy consumption in every stage of the working profile of the platform. • Provide a solution with dynamic partial and wireless remote HW reconfiguration (DPR) to be able to change certain parts of the FPGA design at run time and on demand without interrupting the rest of the system. • Demonstrate the applicability of the platform in different test-bench applications. In order to select the best approach for the platform design in terms of processing alternatives, a study of the evolution of the state-of-the-art platforms is required to analyse how different architectures cope with new more demanding applications and scenarios: security, mixed-critical systems for aerospace, multimedia applications, or military environments, among others. In all these scenarios, important changes in the required processing bandwidth or the complexity of the algorithms used are provoking the migration of the platforms from single microprocessor architectures to multiprocessing and heterogeneous solutions with more instant power consumption but higher energy efficiency. Within these solutions, FPGAs and Systems on Chip including FPGA fabric and dedicated hard processors, offer a good trade of among flexibility, processing performance, energy consumption and price, when they are used in demanding applications where working conditions are very likely to vary over time and high complex algorithms are required. The platform architecture proposed in this PhD Thesis is called HiReCookie. It includes an SRAM-based FPGA as the main and only processing unit. The FPGA selected, the Xilinx Spartan-6 LX150, was at the beginning of this work the best choice in terms of amount of resources and power. Although, the power levels are the lowest of these kind of devices, they can be still very high for distributed systems that normally work powered by batteries. For that reason, it is necessary to include different energy saving possibilities to increase the usability of the platform. In order to reduce energy consumption, the platform architecture is divided into different power islands so that only those parts of the systems that are strictly needed are powered on, while the rest of the islands can be completely switched off. This allows a combination of different low power modes to decrease energy. In addition, one of the most important handicaps of SRAM-based FPGAs is that they are not alive at power up. Therefore, recovering the system from a switch-off state requires to reload the FPGA configuration from a non-volatile memory device. For that reason, this PhD Thesis also proposes a methodology to compress the FPGA configuration file in order to reduce time and energy during the initial configuration process. Although some of the requirements for the design of HPADS are already covered by the design of the HiReCookie platform, it is necessary to continue improving energy efficiency, computing performance and fault tolerance. This is only possible by exploiting all the opportunities provided by the processing architectures configured inside the FPGA. Therefore, the second part of the thesis details the design of the so called ARTICo3 FPGA architecture to enhance the already intrinsic capabilities of the FPGA. ARTICo3 is a DPR-capable bus-based virtual architecture for multiple HW acceleration in SRAM-based FPGAs. The architecture provides support for dynamic resource management in real time. In this way, by using DPR, it will be possible to change the levels of computing performance, energy consumption and fault tolerance on demand by increasing or decreasing the amount of resources used by the different tasks. Apart from the detailed design of the architecture and its implementation in different FPGA devices, different validation tests and comparisons are also shown. The main objectives targeted by this FPGA architecture are listed as follows: • Provide a method based on a multithread approach such as those offered by CUDA (Compute Unified Device Architecture) or OpenCL kernel executions, where kernels are executed in a variable number of HW accelerators without requiring application code changes. • Provide an architecture to dynamically adapt working points according to either self-measured or external parameters in terms of energy consumption, fault tolerance and computing performance. Taking advantage of DPR capabilities, the architecture must provide support for a dynamic use of resources in real time. • Exploit concurrent processing capabilities in a standard bus-based system by optimizing data transactions to and from HW accelerators. • Measure the advantage of HW acceleration as a technique to boost performance to improve processing times and save energy by reducing active times for distributed embedded systems. • Dynamically change the levels of HW redundancy to adapt fault tolerance in real time. • Provide HW abstraction from SW application design. FPGAs give the possibility of designing specific HW blocks for every required task to optimise performance while some of them include the possibility of including DPR. Apart from the possibilities provided by manufacturers, the way these HW modules are organised, addressed and multiplexed in area and time can improve computing performance and energy consumption. At the same time, fault tolerance and security techniques can also be dynamically included using DPR. However, the inherent complexity of designing new HW modules for every application is not negligible. It does not only consist of the HW description, but also the design of drivers and interfaces with the rest of the system, while the design space is widened and more complex to define and program. Even though the tools provided by the majority of manufacturers already include predefined bus interfaces, commercial IPs, and templates to ease application prototyping, it is necessary to improve these capabilities. By adding new architectures on top of them, it is possible to take advantage of parallelization and HW redundancy while providing a framework to ease the use of dynamic resource management. ARTICo3 works within a solution space where working points change at run time in a 3D space defined by three different axes: Computation, Consumption, and Fault Tolerance. Therefore, every working point is found as a trade-off solution among these three axes. By means of DPR, different accelerators can be multiplexed so that the amount of available resources for any application is virtually unlimited. Taking advantage of DPR capabilities and a novel way of transmitting data to the reconfigurable HW accelerators, it is possible to dedicate a dynamically-changing number of resources for a given task in order to either boost computing speed or adding HW redundancy and a voting process to increase fault-tolerance levels. At the same time, using an optimised amount of resources for a given task reduces energy consumption by reducing instant power or computing time. In order to keep level complexity under certain limits, it is important that HW changes are transparent for the application code. Therefore, different levels of transparency are targeted by the system: • Scalability transparency: a task must be able to expand its resources without changing the system structure or application algorithms. • Performance transparency: the system must reconfigure itself as load changes. • Replication transparency: multiple instances of the same task are loaded to increase reliability and performance. • Location transparency: resources are accessed with no knowledge of their location by the application code. • Failure transparency: task must be completed despite a failure in some components. • Concurrency transparency: different tasks will work in a concurrent way transparent to the application code. Therefore, as it can be seen, the Thesis is contributing in two different ways. First with the design of the HiReCookie platform and, second with the design of the ARTICo3 architecture. The main contributions of this PhD Thesis are then listed below: • Architecture of the HiReCookie platform including: o Compatibility of the processing layer for high performance applications with the Cookies Wireless Sensor Network platform for fast prototyping and implementation. o A division of the architecture in power islands. o All the different low-power modes. o The creation of the partial-initial bitstream together with the wake-up policies of the node. • The design of the reconfigurable architecture for SRAM FPGAs: ARTICo3: o A model of computation and execution modes inspired in CUDA but based on reconfigurable HW with a dynamic number of thread blocks per kernel. o A structure to optimise burst data transactions providing coalesced or parallel data to HW accelerators, parallel voting process and reduction operation. o The abstraction provided to the host processor with respect to the operation of the kernels in terms of the number of replicas, modes of operation, location in the reconfigurable area and addressing. o The architecture of the modules representing the thread blocks to make the system scalable by adding functional units only adding an access to a BRAM port. o The online characterization of the kernels to provide information to a scheduler or resource manager in terms of energy consumption and processing time when changing among different fault-tolerance levels, as well as if a kernel is expected to work in the memory-bounded or computing-bounded areas. The document of the Thesis is divided into two main parts with a total of five chapters. First, after motivating the need for new platforms to cover new more demanding applications, the design of the HiReCookie platform, its parts and several partial tests are detailed. The design of the platform alone does not cover all the needs of these applications. Therefore, the second part describes the architecture inside the FPGA, called ARTICo3, proposed in this PhD Thesis. The architecture and its implementation are tested in terms of energy consumption and computing performance showing different possibilities to improve fault tolerance and how this impact in energy and time of processing. Chapter 1 shows the main goals of this PhD Thesis and the technology background required to follow the rest of the document. Chapter 2 shows all the details about the design of the FPGA-based platform HiReCookie. Chapter 3 describes the ARTICo3 architecture. Chapter 4 is focused on the validation tests of the ARTICo3 architecture. An application for proof of concept is explained where typical kernels related to image processing and encryption algorithms are used. Further experimental analyses are performed using these kernels. Chapter 5 concludes the document analysing conclusions, comments about the contributions of the work, and some possible future lines for the work.

Brain-Computer Interfaces: Desarrollo de un sistema de identificación de estados mentales alfa

En el mundo actual las aplicaciones basadas en sistemas biométricos, es decir, aquellas que miden las señales eléctricas de nuestro organismo, están creciendo a un gran ritmo. Todos estos sistemas incorporan sensores biomédicos, que ayudan a los usuarios a controlar mejor diferentes aspectos de la rutina diaria, como podría ser llevar un seguimiento detallado de una rutina deportiva, o de la calidad de los alimentos que ingerimos. Entre estos sistemas biométricos, los que se basan en la interpretación de las señales cerebrales, mediante ensayos de electroencefalografía o EEG están cogiendo cada vez más fuerza para el futuro, aunque están todavía en una situación bastante incipiente, debido a la elevada complejidad del cerebro humano, muy desconocido para los científicos hasta el siglo XXI. Por estas razones, los dispositivos que utilizan la interfaz cerebro-máquina, también conocida como BCI (Brain Computer Interface), están cogiendo cada vez más popularidad. El funcionamiento de un sistema BCI consiste en la captación de las ondas cerebrales de un sujeto para después procesarlas e intentar obtener una representación de una acción o de un pensamiento del individuo. Estos pensamientos, correctamente interpretados, son posteriormente usados para llevar a cabo una acción. Ejemplos de aplicación de sistemas BCI podrían ser mover el motor de una silla de ruedas eléctrica cuando el sujeto realice, por ejemplo, la acción de cerrar un puño, o abrir la cerradura de tu propia casa usando un patrón cerebral propio. Los sistemas de procesamiento de datos están evolucionando muy rápido con el paso del tiempo. Los principales motivos son la alta velocidad de procesamiento y el bajo consumo energético de las FPGAs (Field Programmable Gate Array). Además, las FPGAs cuentan con una arquitectura reconfigurable, lo que las hace más versátiles y potentes que otras unidades de procesamiento como las CPUs o las GPUs.En el CEI (Centro de Electrónica Industrial), donde se lleva a cabo este TFG, se dispone de experiencia en el diseño de sistemas reconfigurables en FPGAs. Este TFG es el segundo de una línea de proyectos en la cual se busca obtener un sistema capaz de procesar correctamente señales cerebrales, para llegar a un patrón común que nos permita actuar en consecuencia. Más concretamente, se busca detectar cuando una persona está quedándose dormida a través de la captación de unas ondas cerebrales, conocidas como ondas alfa, cuya frecuencia está acotada entre los 8 y los 13 Hz. Estas ondas, que aparecen cuando cerramos los ojos y dejamos la mente en blanco, representan un estado de relajación mental. Por tanto, este proyecto comienza como inicio de un sistema global de BCI, el cual servirá como primera toma de contacto con el procesamiento de las ondas cerebrales, para el posterior uso de hardware reconfigurable sobre el cual se implementarán los algoritmos evolutivos. Por ello se vuelve necesario desarrollar un sistema de procesamiento de datos en una FPGA. Estos datos se procesan siguiendo la metodología de procesamiento digital de señales, y en este caso se realiza un análisis de la frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier, o FFT. Una vez desarrollado el sistema de procesamiento de los datos, se integra con otro sistema que se encarga de captar los datos recogidos por un ADC (Analog to Digital Converter), conocido como ADS1299. Este ADC está especialmente diseñado para captar potenciales del cerebro humano. De esta forma, el sistema final capta los datos mediante el ADS1299, y los envía a la FPGA que se encarga de procesarlos. La interpretación es realizada por los usuarios que analizan posteriormente los datos procesados. Para el desarrollo del sistema de procesamiento de los datos, se dispone primariamente de dos plataformas de estudio, a partir de las cuales se captarán los datos para después realizar el procesamiento: 1. La primera consiste en una herramienta comercial desarrollada y distribuida por OpenBCI, proyecto que se dedica a la venta de hardware para la realización de EEG, así como otros ensayos. Esta herramienta está formada por un microprocesador, un módulo de memoria SD para el almacenamiento de datos, y un módulo de comunicación inalámbrica que transmite los datos por Bluetooth. Además cuenta con el mencionado ADC ADS1299. Esta plataforma ofrece una interfaz gráfica que sirve para realizar la investigación previa al diseño del sistema de procesamiento, al permitir tener una primera toma de contacto con el sistema. 2. La segunda plataforma consiste en un kit de evaluación para el ADS1299, desde la cual se pueden acceder a los diferentes puertos de control a través de los pines de comunicación del ADC. Esta plataforma se conectará con la FPGA en el sistema integrado. Para entender cómo funcionan las ondas más simples del cerebro, así como saber cuáles son los requisitos mínimos en el análisis de ondas EEG se realizaron diferentes consultas con el Dr Ceferino Maestu, neurofisiólogo del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM. Él se encargó de introducirnos en los distintos procedimientos en el análisis de ondas en electroencefalogramas, así como la forma en que se deben de colocar los electrodos en el cráneo. Para terminar con la investigación previa, se realiza en MATLAB un primer modelo de procesamiento de los datos. Una característica muy importante de las ondas cerebrales es la aleatoriedad de las mismas, de forma que el análisis en el dominio del tiempo se vuelve muy complejo. Por ello, el paso más importante en el procesamiento de los datos es el paso del dominio temporal al dominio de la frecuencia, mediante la aplicación de la transformada rápida de Fourier o FFT (Fast Fourier Transform), donde se pueden analizar con mayor precisión los datos recogidos. El modelo desarrollado en MATLAB se utiliza para obtener los primeros resultados del sistema de procesamiento, el cual sigue los siguientes pasos. 1. Se captan los datos desde los electrodos y se escriben en una tabla de datos. 2. Se leen los datos de la tabla. 3. Se elige el tamaño temporal de la muestra a procesar. 4. Se aplica una ventana para evitar las discontinuidades al principio y al final del bloque analizado. 5. Se completa la muestra a convertir con con zero-padding en el dominio del tiempo. 6. Se aplica la FFT al bloque analizado con ventana y zero-padding. 7. Los resultados se llevan a una gráfica para ser analizados. Llegados a este punto, se observa que la captación de ondas alfas resulta muy viable. Aunque es cierto que se presentan ciertos problemas a la hora de interpretar los datos debido a la baja resolución temporal de la plataforma de OpenBCI, este es un problema que se soluciona en el modelo desarrollado, al permitir el kit de evaluación (sistema de captación de datos) actuar sobre la velocidad de captación de los datos, es decir la frecuencia de muestreo, lo que afectará directamente a esta precisión. Una vez llevado a cabo el primer procesamiento y su posterior análisis de los resultados obtenidos, se procede a realizar un modelo en Hardware que siga los mismos pasos que el desarrollado en MATLAB, en la medida que esto sea útil y viable. Para ello se utiliza el programa XPS (Xilinx Platform Studio) contenido en la herramienta EDK (Embedded Development Kit), que nos permite diseñar un sistema embebido. Este sistema cuenta con: Un microprocesador de tipo soft-core llamado MicroBlaze, que se encarga de gestionar y controlar todo el sistema; Un bloque FFT que se encarga de realizar la transformada rápida Fourier; Cuatro bloques de memoria BRAM, donde se almacenan los datos de entrada y salida del bloque FFT y un multiplicador para aplicar la ventana a los datos de entrada al bloque FFT; Un bus PLB, que consiste en un bus de control que se encarga de comunicar el MicroBlaze con los diferentes elementos del sistema. Tras el diseño Hardware se procede al diseño Software utilizando la herramienta SDK(Software Development Kit).También en esta etapa se integra el sistema de captación de datos, el cual se controla mayoritariamente desde el MicroBlaze. Por tanto, desde este entorno se programa el MicroBlaze para gestionar el Hardware que se ha generado. A través del Software se gestiona la comunicación entre ambos sistemas, el de captación y el de procesamiento de los datos. También se realiza la carga de los datos de la ventana a aplicar en la memoria correspondiente. En las primeras etapas de desarrollo del sistema, se comienza con el testeo del bloque FFT, para poder comprobar el funcionamiento del mismo en Hardware. Para este primer ensayo, se carga en la BRAM los datos de entrada al bloque FFT y en otra BRAM los datos de la ventana aplicada. Los datos procesados saldrán a dos BRAM, una para almacenar los valores reales de la transformada y otra para los imaginarios. Tras comprobar el correcto funcionamiento del bloque FFT, se integra junto al sistema de adquisición de datos. Posteriormente se procede a realizar un ensayo de EEG real, para captar ondas alfa. Por otro lado, y para validar el uso de las FPGAs como unidades ideales de procesamiento, se realiza una medición del tiempo que tarda el bloque FFT en realizar la transformada. Este tiempo se compara con el tiempo que tarda MATLAB en realizar la misma transformada a los mismos datos. Esto significa que el sistema desarrollado en Hardware realiza la transformada rápida de Fourier 27 veces más rápido que lo que tarda MATLAB, por lo que se puede ver aquí la gran ventaja competitiva del Hardware en lo que a tiempos de ejecución se refiere. En lo que al aspecto didáctico se refiere, este TFG engloba diferentes campos. En el campo de la electrónica:  Se han mejorado los conocimientos en MATLAB, así como diferentes herramientas que ofrece como FDATool (Filter Design Analysis Tool).  Se han adquirido conocimientos de técnicas de procesado de señal, y en particular, de análisis espectral.  Se han mejorado los conocimientos en VHDL, así como su uso en el entorno ISE de Xilinx.  Se han reforzado los conocimientos en C mediante la programación del MicroBlaze para el control del sistema.  Se ha aprendido a crear sistemas embebidos usando el entorno de desarrollo de Xilinx usando la herramienta EDK (Embedded Development Kit). En el campo de la neurología, se ha aprendido a realizar ensayos EEG, así como a analizar e interpretar los resultados mostrados en el mismo. En cuanto al impacto social, los sistemas BCI afectan a muchos sectores, donde destaca el volumen de personas con discapacidades físicas, para los cuales, este sistema implica una oportunidad de aumentar su autonomía en el día a día. También otro sector importante es el sector de la investigación médica, donde los sistemas BCIs son aplicables en muchas aplicaciones como, por ejemplo, la detección y estudio de enfermedades cognitivas.

Desarrollo del teclado virtual “Mokey” basado en gestos para personas con movilidad reducida: capa de sistema

La Realidad Aumentada forma parte de múltiples proyectos de investigación desde hace varios años. La unión de la información del mundo real y la información digital ofrece un sinfín de posibilidades. Las más conocidas van orientadas a los juegos pero, gracias a ello, también se pueden implementar Interfaces Naturales. En otras palabras, conseguir que el usuario maneje un dispositivo electrónico con sus propias acciones: movimiento corporal, expresiones faciales, etc. El presente proyecto muestra el desarrollo de la capa de sistema de una Interfaz Natural, Mokey, que permite la simulación de un teclado mediante movimientos corporales del usuario. Con esto, se consigue que cualquier aplicación de un ordenador que requiera el uso de un teclado, pueda ser usada con movimientos corporales, aunque en el momento de su creación no fuese diseñada para ello. La capa de usuario de Mokey es tratada en el proyecto realizado por Carlos Lázaro Basanta. El principal objetivo de Mokey es facilitar el acceso de una tecnología tan presente en la vida de las personas como es el ordenador a los sectores de la población que tienen alguna discapacidad motora o movilidad reducida. Ya que vivimos en una sociedad tan informatizada, es esencial que, si se quiere hablar de inclusión social, se permita el acceso de la actual tecnología a esta parte de la población y no crear nuevas herramientas exclusivas para ellos, que generarían una situación de discriminación, aunque esta no sea intencionada. Debido a esto, es esencial que el diseño de Mokey sea simple e intuitivo, y al mismo tiempo que esté dotado de la suficiente versatilidad, para que el mayor número de personas discapacitadas puedan encontrar una configuración óptima para ellos. En el presente documento, tras exponer las motivaciones de este proyecto, se va a hacer un análisis detallado del estado del arte, tanto de la tecnología directamente implicada, como de otros proyectos similares. Se va prestar especial atención a la cámara Microsoft Kinect, ya que es el hardware que permite a Mokey detectar la captación de movimiento. Tras esto, se va a proceder a una explicación detallada de la Interfaz Natural desarrollada. Se va a prestar especial atención a todos aquellos algoritmos que han sido implementados para la detección del movimiento, así como para la simulación del teclado. Finalmente, se va realizar un análisis exhaustivo del funcionamiento de Mokey con otras aplicaciones. Se va a someter a una batería de pruebas muy amplia que permita determinar su rendimiento en las situaciones más comunes. Del mismo modo, se someterá a otra batería de pruebas destinada a definir su compatibilidad con los diferentes tipos de programas existentes en el mercado. Para una mayor precisión a la hora de analizar los datos, se va a proceder a comparar Mokey con otra herramienta similar, FAAST, pudiendo observar de esta forma las ventajas que tiene una aplicación especialmente pensada para gente discapacitada sobre otra que no tenía este fin. ABSTRACT. During the last few years, Augmented Reality has been an important part of several research projects, as the combination of the real world and the digital information offers a whole new set of possibilities. Among them, one of the most well-known possibilities are related to games by implementing Natural Interfaces, which main objective is to enable the user to handle an electronic device with their own actions, such as corporal movements, facial expressions… The present project shows the development of Mokey, a Natural Interface that simulates a keyboard by user’s corporal movements. Hence, any application that requires the use of a keyboard can be handled with this Natural Interface, even if the application was not designed in that way at the beginning. The main objective of Mokey is to simplify the use of the computer for those people that are handicapped or have some kind of reduced mobility. As our society has been almost completely digitalized, this kind of interfaces are essential to avoid social exclusion and discrimination, even when it is not intentional. Thus, some of the most important requirements of Mokey are its simplicity to use, as well as its versatility. In that way, the number of people that can find an optimal configuration for their particular condition will grow exponentially. After stating the motivations of this project, the present document will provide a detailed state of the art of both the technologies applied and other similar projects, highlighting the Microsoft Kinect camera, as this hardware allows Mokey to detect movements. After that, the document will describe the Natural Interface that has been developed, paying special attention to the algorithms that have been implemented to detect movements and synchronize the keyboard. Finally, the document will provide an exhaustive analysis of Mokey’s functioning with other applications by checking its behavior with a wide set of tests, so as to determine its performance in the most common situations. Likewise, the interface will be checked against another set of tests that will define its compatibility with different softwares that already exist on the market. In order to have better accuracy while analyzing the data, Mokey’s interface will be compared with a similar tool, FAAST, so as to highlight the advantages of designing an application that is specially thought for disabled people.

Herramienta de medida y visualización de prestaciones basada en eventos para especificaciones RVC-CAL

Este proyecto fin de grado presenta dos herramientas, Papify y Papify-Viewer, para medir y visualizar, respectivamente, las prestaciones a bajo nivel de especificaciones RVC-CAL basándose en eventos hardware. RVC-CAL es un lenguaje de flujo de datos estandarizado por MPEG y utilizado para definir herramientas relacionadas con la codificación de vídeo. La estructura de los programas descritos en RVC-CAL se basa en unidades funcionales llamadas actores, que a su vez se subdividen en funciones o procedimientos llamados acciones. ORCC (Open RVC-CAL Compiler) es un compilador de código abierto que utiliza como entrada descripciones RVC-CAL y genera a partir de ellas código fuente en un lenguaje dado, como por ejemplo C. Internamente, el compilador ORCC se divide en tres etapas distinguibles: front-end, middle-end y back-end. La implementación de Papify consiste en modificar la etapa del back-end del compilador, encargada de la generación de código, de modo tal que los actores, al ser traducidos a lenguaje C, queden instrumentados con PAPI (Performance Application Programing Interface), una herramienta utilizada como interfaz a los registros contadores de rendimiento (PMC) de los procesadores. Además, también se modifica el front-end para permitir identificar cierto tipo de anotaciones en las descripciones RVC-CAL, utilizadas para que el diseñador pueda indicar qué actores o acciones en particular se desean analizar. Los actores instrumentados, además de conservar su funcionalidad original, generan una serie de ficheros que contienen datos sobre los distintos eventos hardware que suceden a lo largo de su ejecución. Los eventos incluidos en estos ficheros son configurables dentro de las anotaciones previamente mencionadas. La segunda herramienta, Papify-Viewer, utiliza los datos generados por Papify y los procesa, obteniendo una representación visual de la información a dos niveles: por un lado, representa cronológicamente la ejecución de la aplicación, distinguiendo cada uno de los actores a lo largo de la misma. Por otro lado, genera estadísticas sobre la cantidad de eventos disparados por acción, actor o núcleo de ejecución y las representa mediante gráficos de barra. Ambas herramientas pueden ser utilizadas en conjunto para verificar el funcionamiento del programa, balancear la carga de los actores o la distribución por núcleos de los mismos, mejorar el rendimiento y diagnosticar problemas. ABSTRACT. This diploma project presents two tools, Papify and Papify-Viewer, used to measure and visualize the low level performance of RVC-CAL specifications based on hardware events. RVC-CAL is a dataflow language standardized by MPEG which is used to define video codec tools. The structure of the applications described in RVC-CAL is based on functional units called actors, which are in turn divided into smaller procedures called actions. ORCC (Open RVC-CAL Compiler) is an open-source compiler capable of transforming RVC-CAL descriptions into source code in a given language, such as C. Internally, the compiler is divided into three distinguishable stages: front-end, middle-end and back-end. Papify’s implementation consists of modifying the compiler’s back-end stage, which is responsible for generating the final source code, so that translated actors in C code are now instrumented with PAPI (Performance Application Programming Interface), a tool that provides an interface to the microprocessor’s performance monitoring counters (PMC). In addition, the front-end is also modified in such a way that allows identification of a certain type of annotations in the RVC-CAL descriptions, allowing the designer to set the actors or actions to be included in the measurement. Besides preserving their initial behavior, the instrumented actors will also generate a set of files containing data about the different events triggered throughout the program’s execution. The events included in these files can be configured inside the previously mentioned annotations. The second tool, Papify-Viewer, makes use of the files generated by Papify to process them and provide a visual representation of the information in two different ways: on one hand, a chronological representation of the application’s execution where each actor has its own timeline. On the other hand, statistical information is generated about the amount of triggered events per action, actor or core. Both tools can be used together to assert the normal functioning of the program, balance the load between actors or cores, improve performance and identify problems.

Desarrollo de un dispositivo háptico con reflexión de esfuerzos y con percepción inercial y de proximidad.

Este documento recoge el desarrollo del proyecto “desarrollo de un dispositivo háptico con reflexión de esfuerzos y con percepción inercial y de proximidad". El proyecto comprende el desarrollo y adaptación de una interfaz háptica para teleoperación. Dicha interfaz se concibió en un principio para su funcionamiento en entornos virtuales, llegando a desarrollarse un primer prototipo, para posteriormente tratar de adaptar dicha investigación a una aplicación más realista. El documento recoge desde la concepción del diseño inicial del sistema para la teleoperación en entornos virtuales hasta la adaptación de la misma a la teleoperación del robot humanoide submarino. Tras conocer la ingeniería de requerimientos llevada a cabo se exponen los primeros bocetos del sistema para, posteriormente, tratar el problema desde un punto técnico pasando por las diferentes ideas y, finalmente, llegar hasta los prototipos finales. En el apartado Anexos se exponen los códigos de Labview de una manera detallada a fin de comprender mejor el funcionamiento y concepción del sistema.

Herramienta de interacción persona-ordenador para la operación de vehículos aéreos no tripulados

En la presente memoria se describe el trabajo de diseño de una herramienta de interacción persona-ordenador (HMI) para la operación y supervisión de vehículos aéreos no tripulados (UAV). En primer lugar se hace una introducción a los tipos de UAVs y aplicaciones más comunes, describiendo sus características técnicas y los componentes que integra en el sistema. Mediante la revisión y análisis de los diferentes niveles de autonomía y las diferentes soluciones de presentación existentes en el mercado, se identifican los modos de operación y componentes principales de la interfaz. A continuación se describe el diseño final del software de la interfaz y el proceso de desarrollo de la misma, para ello se hace un análisis previo del software robótico sobre el que opera el sistema abordo del UAV y se establecen los enlaces de comunicación entre cada uno de los componentes y los requisitos de integración con el sistema. Finalmente, se muestran las pruebas que se han realizado para validar la construcción de la herramienta. This report outlines the design and construction of a human-machine interface (HMI), designed to facilitate the supervision and operation with unmanned aerial vehicles (UAV). First, it is described an introduction to UAVs classification and application fields, reviewing the hardware features and software integration components. In order to define the basic components and operation modes in the general design, a brief review of the different presentation solutions and autonomous levels is described. As a result, it is presented the final software design, the components details and the system integration requirements. Finally, it is also concluded with some of the tests that have been conducted to validate the design and construction of the human-machine interface

Sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros

La teoría de reconocimiento y clasificación de patrones y el aprendizaje automático son actualmente áreas de conocimiento en constante desarrollo y con aplicaciones prácticas en múltiples ámbitos de la industria. El propósito de este Proyecto de Fin de Grado es el estudio de las mismas así como la implementación de un sistema software que dé solución a un problema de clasificación de ruido impulsivo, concretamente mediante el desarrollo de un sistema de seguridad basado en la clasificación de eventos sonoros en tiempo real. La solución será integral, comprendiendo todas las fases del proceso, desde la captación de sonido hasta el etiquetado de los eventos registrados, pasando por el procesado digital de señal y la extracción de características. Para su desarrollo se han diferenciado dos partes fundamentales; una primera que comprende la interfaz de usuario y el procesado de la señal de audio donde se desarrollan las labores de monitorización y detección de ruido impulsivo y otra segunda centrada únicamente en la clasificación de los eventos sonoros detectados, definiendo una arquitectura de doble clasificador donde se determina si los eventos detectados son falsas alarmas o amenazas, etiquetándolos como de un tipo concreto en este segundo caso. Los resultados han sido satisfactorios, mostrando una fiabilidad global en el proceso de entorno al 90% a pesar de algunas limitaciones a la hora de construir la base de datos de archivos de audio, lo que prueba que un dispositivo de seguridad basado en el análisis de ruido ambiente podría incluirse en un sistema integral de alarma doméstico aumentando la protección del hogar. ABSTRACT. Pattern classification and machine learning are currently expertise areas under continuous development and also with extensive applications in many business sectors. The aim of this Final Degree Project is to study them as well as the implementation of software to carry on impulsive noise classification tasks, particularly through the development of a security system based on sound events classification. The solution will go over all process stages, from capturing sound to the labelling of the events recorded, without forgetting digital signal processing and feature extraction, everything in real time. In the development of the Project a distinction has been made between two main parts. The first one comprises the user’s interface and the audio signal processing module, where monitoring and impulsive noise detection tasks take place. The second one is focussed in sound events classification tasks, defining a double classifier architecture where it is determined whether detected events are false alarms or threats, labelling them from a concrete category in the latter case. The obtained results have been satisfactory, with an overall reliability of 90% despite some limitations when building the audio files database. This proves that a safety device based on the analysis of environmental noise could be included in a full alarm system increasing home protection standards.

Virtualización de laboratorios

Para empezar, se ha hecho un análisis de las diferentes posibilidades que se podían implementar para poder conseguir el objetivo del trabajo. El resultado final debe ser, disponer de máquinas para que el sistema operativo fuese independiente del hardware que se tiene instalado en él . Para ello, se decide montar un sistema operativo de base en todos los equipos del laboratorio, que tenga las necesidades mínimas que se necesitan, las cuales son una interfaz gráfica y conexión de red. Hay que intentar reducir el consumo de recursos al máximo con este sistema operativo mínimo para que el rendimiento de las máquinas sea lo más fluido posible para los usuarios. El sistema elegido fue Linux con su distribución Ubuntu [ubu, http] con los módulos mínimos que permita funcionar el software necesario. Una vez se instala el sistema operativo anfitrión, se instala el escritorio Xfce [ubu2, http], que es el más ligero de Ubuntu, pero que proporciona buen rendimiento. Después, se procedió a instalar un software de virtualización en cada equipo. En este caso se decidió, por las buenas prestaciones que ofrecía, que fuera VirtualBox [vir2,http] de Oracle. Sobre éste software se crean tantas máquinas virtuales (con sistema operativo Windows) como asignaturas diferentes se cursan en el laboratorio donde se trabaje. Con esto, se consigue que al arrancar el programa los alumnos pudieran escoger qué máquina arrancar y lo que es más importante, se permite realizar cualquier cambio en el hardware (exceptuando el disco duro porque borraría todo lo que se tuviera guardado). Además de no tener que volver a reinstalar el sistema operativo nuevamente, se consigue la abstracción del software y hardware. También se decide que, para tener un respaldo de las máquinas virtuales que se tengan creadas en VirtualBox, se utiliza un servidor NAS. Uno de los motivos de utilizar dicho servidor fue por aprovechar una infraestructura ya creada. Un servidor NAS da la posibilidad de recuperar cualquier archivo (máquina virtual) cuando haga falta porque haya alguna máquina virtual corrupta en algún equipo, o en varios. Este tipo de servidor tiene la gran ventaja de ser multicast, es decir, permite solicitudes simultáneas. ABSTRACT For starters, there has been an analysis of the different possibilities that could be implemented to achieve the objective of the work. This objective was to have machines for the operating system to be independent of the hardware we have installed on it. Therefore, we decided to create an operating system based on all computers in the laboratory, taking the minimum needs we need. This is a graphical interface and network connection. We must try to reduce the consumption of resources to the maximum for the performance of the machines is as fluid as possible for users. The system was chosen with its Ubuntu Linux distribution with minimum modules that allow us to run software that is necessary for us. Once the base is installed, we install the Xfce desktop, which is the lightest of Ubuntu, but which provided good performance. Then we proceeded to install a virtualization software on each computer. In this case we decided, for good performance that gave us, it was Oracle VirtualBox. About this software create many virtual machines (Windows operating system) as different subjects are studied in the laboratory where we are. With that, we got it at program startup students could choose which machine start and what is more important, allowed us to make any changes to the hardware (except the hard drive because it would erase all we have). Besides not having to reinstall the operating system again, we get the software and hardware abstraction. We also decided that in order to have a backup of our virtual machines that we created in VirtualBox, we use a NAS server. One reason to use that server was to leverage their existing network infrastructure. A NAS server gives us the ability to retrieve any file (image) when we do need because there is some corrupt virtual machine in a team, or several. This is possible because this type of server allows multicast connection.

Mejoras y extensiones en el Front-End de un modelo de predicción de acciones de un estudiante en un laboratorio virtual 3D

Este documento presenta las mejoras y las extensiones introducidas en la herramienta de visualización del modelo predictivo del comportamiento del estudiante o Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implementada en un trabajo anterior. El modelo predictivo del comportamiento del estudiante es parte de un sistema inteligente de tutoría, y se construye a partir de los registros de actividad de los estudiantes en un laboratorio virtual 3D, como el Laboratorio Virtual de Biotecnología Agroforestal, implementado en un trabajo anterior, y cuyos registros de actividad de los estudiantes se han utilizado para validar este trabajo fin de grado. El SBPV es una herramienta para visualizar una representación gráfica 2D del grafo extendido asociado con cualquiera de los clusters del modelo predictivo del estudiante. Además de la visualización del grafo extendido, el SBPV controla la navegación a través del grafo por medio del navegador web. Más concretamente, el SBPV permite al usuario moverse a través del grafo, ampliar o reducir el zoom del gráfico o buscar un determinado estado. Además, el SBPV también permite al usuario modificar el diseño predeterminado del grafo en la pantalla al cambiar la posición de los estados con el ratón. Como parte de este trabajo fin de grado, se han corregido errores existentes en la versión anterior y se han introducido una serie de mejoras en el rendimiento y la usabilidad. En este sentido, se han implementado nuevas funcionalidades, tales como la visualización del modelo de comportamiento de cada estudiante individualmente o la posibilidad de elegir el método de clustering para crear el modelo predictivo del estudiante; así como ha sido necesario rediseñar la interfaz de usuario cambiando el tipo de estructuras gráficas con que se muestran los elementos del modelo y mejorando la visualización del grafo al interaccionar el usuario con él. Todas estas mejoras se explican detenidamente en el presente documento.---ABSTRACT---This document presents the improvements and extensions made to the visualization tool Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implemented in a previous job. The student behavior predictive model is part of an intelligent tutoring system, and is built from the records of students activity in a 3D virtual laboratory, like the “Virtual Laboratory of Agroforestry Biotechnology” implemented in a previous work, and whose records of students activity have been used to validate this final degree work. The SBPV is a tool for visualizing a 2D graphical representation of the extended graph associated with any of the clusters of the student predictive model. Apart from visualizing the extended graph, the SBPV supports the navigation across the graph by means of desktop devices. More precisely, the SBPV allows user to move through the graph, to zoom in/out the graphic or to locate a given state. In addition, the SBPV also allows user to modify the default layout of the graph on the screen by changing the position of the states by means of the mouse. As part of this work, some bugs of the previous version have been fixed and some enhancements have been implemented to improve the performance and the usability. In this sense, we have implemented new features, such as the display of the model behavior of only one student or the possibility of selecting the clustering method to create the student predictive model; as well as it was necessary to redesign the user interface changing the type of graphic structures that show model elements and improving the rendering of the graph when the user interacts with it. All these improvements are explained in detail in the next sections.

Soluciones de control para el Hogar Digital Accesible

En este proyecto, se pretende obtener la solución óptima para el control del hogar digital accesible. Para ello, comenzaremos explicando el funcionamiento básico de un sistema dómotico, enumeraremos los diversos dispositivos que se utilizan en este tipo de automatizaciones, y comentaremos las diferentes posibilidades con respecto a la arquitectura del sistema. Para elegir la opción más adecuada, se realizará un pequeño estudio a acerca de cada una de las tecnologías existentes, protocolos cerrados, y abiertos, así como tecnologías inalámbricas o de bus. Se realizará un estudio con mayor profundidad del estándar KNX, ya que será una de las tecnologías elegidas finalmente para la realización del proyecto. Una vez elegido el estándar, hemos de centrarnos en las necesidades del recinto, para así poder empezar a definir cada uno de los elementos que incluiremos en nuestra instalación, sensores, actuadores, elementos de intercomunicación, procesadores y dispositivos de control. El siguiente paso consistiría en la programación de la vivienda, para ello hemos de tener previamente estructurados y definidos tanto el número de circuitos eléctricos, como la función que estos desempeñan dentro del recinto inteligente, es decir, accionamiento, regulación etc, para así poder asignar cada circuito a la salida correspondiente de su propio actuador. La vivienda se programará a través de ETS, software asociado a la marca KNX. Mediante este protocolo controlaremos, iluminación, motores, climatización y seguridad. Debido a los recursos limitados que ofrece KNX con respecto a la programación lógica de eventos y secuencias de acciones, y la necesidad de visualizar la interfaz gráfica de la vivienda se ha integrado un procesador. Considerando el deseo de integrar el control de un televisor en la vivienda, futuras ampliaciones y otros aspectos, el procesador integrado será de Crestron Electronics, marca correspondiente a un protocolo cerrado de automatización de sistemas, que cuenta con grandes avances en el control multimedia. Por tanto, la segunda parte de la programación se realizará mediante otros dos softwares diferentes, pertenecientes a la marca, Simple Windows se encargará de la programación lógica del sistema, mientras que Vision Tools creará la visualización. Por último, obtendremos las conclusiones necesarias, adjuntaremos un diagrama de conexionado, presupuesto de la instalación, planos y un pequeño manual de usuario. ABSTRACT. The aim of this project is to optimize the environment control of the Accesible Digital Home unit located in ETSIST - UPM, through different essays, valuing the domestic possibilities and the current interfaces. The tests will be carried out comparing different protocols and the possibilities of optimization that they offer to a Digital Home. Aspects such as: ease the communications with other systems, reliability, costs, long term maintenance of the installation, etc. After conducting trials protocol or most appropriate technology for the automation of the enclosure shall be elected. One Chosen the standard, we have to focus on the needs of the enclosure, so, to begin defining each of the elements included in our installation, sensors, actuators, elements intercom, processors and control devices. The next step is the programing of housing, for that we have previously structured and defined both the number of electrical circuits, as the role they play in the intelligent enclosure, that is, switching, dimming etc., in order to assign each circuit to the corresponding output of its own actuator. The house will be scheduled through ETS, software associated with the brand KNX. Through this protocol we will control, lighting, motors, air conditioning and security. Due to the limited resources available in KNX with respect logic programming of events and sequences of actions, and the need to display the graphical interface housing has been integrated processor belonging to the closed protocol or Crestron electronics brand. Finally, when we get the necessary conclusions, enclose a diagram of wiring, installation budget, planes and a small manual.