Herramienta de gestión de contadores hardware para Android

PMCTrack es una herramienta de código abierto para Linux que permite monitorizar el rendimiento de las aplicaciones haciendo uso de los contadores hardware del procesador. Esta herramienta soporta la captura de métricas como el número de instrucciones por ciclo o la tasa de fallos de cache. El objetivo de este proyecto es portar PMCTrack al sistema operativo Android sobre plataformas que integran procesadores de ARM. Esto conlleva la realización de las siguientes tareas: (1) modificación de la variante del kernel Linux propia de Android para incluir las extensiones requeridas por el módulo del kernel de PMCTrack, (2) adaptación de las herramientas de modo usuario de PMCTrack, y (3) desarrollo de una aplicación Android que permita visualizar en tiempo real las medidas de los contadores recabadas para las distintas aplicaciones que están siendo monitorizadas. Para poner a prueba la adaptación de la herramienta PMCTrack al sistema operativo Android y mostrar la utilidad de nuestras aportaciones, se han llevado a cabo diversos casos de estudio empleando la placa de desarrollo Odroid XU4.

Integración y visualización de datos abiertos medioambientales

En la actualidad, muchos gobiernos están publicando (o tienen la intención de publicar en breve) miles de conjuntos de datos para que personas y organizaciones los puedan utilizar. Como consecuencia, la cantidad de aplicaciones basadas en Open Data está incrementándose. Sin embargo cada gobierno tiene sus propios procedimientos para publicar sus datos, y esto causa una variedad de formatos dado que no existe un estándar internacional para especificar los formatos de estos datos. El objetivo principal de este trabajo es un análisis comparativo de datos ambientales en bases de datos abiertas (Open Data) pertenecientes a distintos gobiernos. Debido a esta variedad de formatos, debemos construir un proceso de integración de datos que sea capaz de unir todos los tipos de formatos. El trabajo implica un pre-procesado, limpieza e integración de las diferentes fuentes de datos. Existen muchas aplicaciones desarrolladas para dar soporte en el proceso de integración por ejemplo Data Tamer, Data Wrangler como se explica en este documento. El problema con estas aplicaciones es que necesitan la interacción del usuario como parte fundamental del proceso de integración. En este trabajo tratamos de evitar la supervisión humana aprovechando las similitudes de los datasets procedentes de igual área que en nuestro caso se aplica al área de medioambiente. De esta forma los procesos pueden ser automatizados con una programación adecuada. Para conseguirlo, la idea principal de este trabajo es construir procesos ad hoc adaptados a las fuentes de cada gobierno para conseguir una integración automática. Concretamente este trabajo se enfoca en datos ambientales como lo son la temperatura, consumo de energía, calidad de aire, radiación solar, velocidad del viento, etc. Desde hace dos años el gobierno de Madrid está publicando sus datos relativos a indicadores ambientales en tiempo real. Del mismo modo, otros gobiernos han publicado conjuntos de datos Open Data relativos al medio ambiente (como Andalucía o Bilbao), pero todos estos datos tienen diferentes formatos. En este trabajo se presenta una solución capaz de integrar todas ellos que además permite al usuario visualizar y hacer análisis sobre los datos en tiempo real. Una vez que el proceso de integración está realizado, todos los datos de cada gobierno poseen el mismo formato y se pueden lanzar procesos de análisis de una manera más computacional. Este trabajo tiene tres partes fundamentales: 1. Estudio de los entornos Open Data y la literatura al respecto; 2. Desarrollo de un proceso de integración y 3. Desarrollo de una Interface Gráfica y Analítica. Aunque en una primera fase se implementaron los procesos de integración mediante Java y Oracle y la Interface Gráfica con Java (jsp), en una fase posterior se realizó toda la implementación con lenguaje R y la interface gráfica mediante sus librerías, principalmente con Shiny. El resultado es una aplicación que provee de un conjunto de Datos Ambientales Integrados en Tiempo Real respecto a dos gobiernos muy diferentes en España, disponible para cualquier desarrollador que desee construir sus propias aplicaciones.

Implementación sobre FPGA de un algoritmo de compresión de imágenes hiperespectrales bajo el estándar CCSDS 123.0-B-1

A lo largo de la historia, nuestro planeta ha atravesado numerosas y diferentes etapas. Sin embargo, desde finales del cretácico no se vivía un cambio tan rápido como el actual. Y a la cabeza del cambio, nosotros, el ser humano. De igual manera que somos la causa, debemos ser también la solución, y el análisis a gran escala de la tierra está siendo un punto de interés para la comunidad científica en los últimos años. Prueba de ello es que, cada vez con más frecuencia, se lanzan gran cantidad de satélites cuya finalidad es el análisis, mediante fotografías, de la superficie terrestre. Una de las técnicas más versátiles para este análisis es la toma de imágenes hiperespectrales, donde no solo se captura el espectro visible, sino numerosas longitudes de onda. Suponen, eso sí un reto tecnológico, pues los sensores consumen más energía y las imágenes más memoria, ambos recursos escasos en el espacio. Dado que el análisis se hace en tierra firme, es importante una transmisión de datos eficaz y rápida. Por ello creemos que la compresión en tiempo real mediante FPGAs es la solución idónea, combinando un bajo consumo con una alta tasa de compresión, posibilitando el análisis ininterrumpido del astro en el que vivimos. En este trabajo de fin de grado se ha realizado una implementación sobre FPGA, utilizando VHDL, del estándar CCSDS 123. Este está diseñado para la compresión sin pérdida de imágenes hiperespectrales, y permite una amplia gama de configuraciones para adaptarse de manera óptima a cualquier tipo de imagen. Se ha comprobado exitosamente la validez de la implementación comparando los resultados obtenidos con otras implementaciones (software) existentes. Las principales ventajas que presentamos aquí es que se posibilita la compresión en tiempo real, obteniendo además un rendimiento energético muy prometedor. Estos resultados mejoran notablemente los de una implementación software del algoritmo, y permitirán la compresión de las imágenes a bordo de los satélites que las toman.

El paisaje tecnológico: relaciones entre la imagen secuenciada y el paisaje diseñado a través del concepto de palimpsesto

Esta investigación posee un carácter hipotético. Se hace manifiesto desde el principio el esfuerzo por evitar una línea de exposición categórica. Más bien se tiende a la apertura, a la flexibilidad y a la inclusión, haciendo hincapié en la importancia de la variabilidad, no sólo como materia perteneciente a la ontología de las computadoras, sino como creciente tendencia cultural. - Objetivos y resultados El propósito de este trabajo es el de establecer un análisis comparativo entre dos mundos no cotejados hasta el momento: el del paisaje diseñado y el de las tecnologías. En concreto las de la imagen audiovisual dentro del ámbito del projection mapping, un método de proyección que proporciona una realidad “mixta,” consistente en la convivencia en tiempo real de un entorno virtual y uno físico. El objetivo es comprobar si existen conceptos y características fundamentales del paisaje diseñado análogos a los conceptos y las características esenciales de la imagen secuenciada; y en los casos en los que así sea, identificarlos y relacionarlos, utilizando como hilo conductor la idea de palimpsesto. Entendemos un palimpsesto como un mecanismo en el que se da una sucesión de etapas o estados, ya sea en cuanto a su evolución en el tiempo, a su movimiento en el espacio o a cualquier otro tipo de acción secuenciada, física, ideológica o ambas combinadas; en el que todos estos pasos tienen cabida y en el que cada pisada no existiría sin su predecesora. Proponemos la hipótesis de que paisaje y tecnología comparten cualidades, procesos, usos y mecanismos, elementos que las relacionan en su devenir histórico y social...

Diseño, optimización y validación de sistemas de amplificación genómica para el diagnóstico de malaria y filariosis humanas

Las enfermedades parasitarias o parasitosis son un conjunto de enfermedades infecciosas producidas por protozoos, helmintos, e incluso artrópodos. La enfermedad parasitaria más importante es la malaria que está incluida en la lista de enfermedades de la pobreza. Otras enfermedades parasitarias han sido incluidas en las denominadas enfermedades olvidadas o desatendidas (NTD: Neglected Tropical Diseases) entre las que se encuentran las filariosis linfática y onchocercosis. La malaria está causada por el género Plasmodium (protozoos apicomplexo) Las especies que pueden causar la infección en humanos son: P. falciparum. P. vivax, P. malariae, P. ovale y P. knowlesi. Las filarias son nematodos finos y largos, parásitos de la sangre, la linfa y los tejidos subcutáneos y conectivos que producen en el humano la filariosis. Su transmisión se produce por insectos hematófagos (mosquitos y moscas) que actúan como vectores. Las especies de filarias de interés clínico para los humanos son Wuchereria. bancrofti, Brugia. malayi y B. timori (filariosis linfática), Onchocerca volvulus, Loa. loa y Mansonella streptocerca (filarias dérmicas), y Mansonella perstans y M. ozzardi (mansonelosis). Todas ellas presentan estadios larvales, conocidos como microfilarias (L1), que circulan en sangre o en tejido subcutáneo que son las formas infectivas para los vectores. En el Laboratorio de Malaria & otras Parasitosis Emergentes se ha desarrollado una PCR en tiempo real para malaria (Malaria RT-PCR), una Nested-PCR para filarias (Nested-Filaria PCR) y una PCR en tiempo real para filarias (RT-Filaria-PCR) como Sistemas de Análisis Múltiple para la detección de varias especies de plasmodios y varias especies de filarias en muestras de cualquier índole como indicador que los Sistemas de Análisis Múltiple son comparativamente superiores a los métodos de detección individual y a la microscopía sin perder sensibilidad y especificidad. Todos los métodos desarrollados han dado muy buenos resultados en cuanto a sensibilidad y especificidad frente a los métodos tradicionales, de tal manera que hoy en día se usan en el Laboratorio de Malaria & otras Parasitosis Emergentes como métodos de referencia, planteando la posibilidad de usar el método de las filarias para un estudio actualizado de la distribución y prevalencia de las filarias en las zonas endémicas.