Estudio de las variables asociadas a la aparición del parpadeo atencional

Cuando se presentan dos objetivos separados temporalmente entre 200 y 500 ms en un paradigma de Presentación Rápida de Series Visuales (PRSV), y ambos se encuentran enmascarados, los sujetos muestran un déficit a la hora de informar del segundo objetivo (O2), habiendo identificado previamente el primero (O1). Este fenómeno, al que se conoce con el nombre de Parpadeo Atencional (PA), se ha revelado como un efecto muy robusto dentro de la psicología de la atención en la medida en que se ha obtenido utilizando numerosos tipos de estímulos (letras, dígitos, símbolos, caras, palabras, dibujos, etc.), así como diferentes manipulaciones en las características estimulares (atributos físicos, familiaridad, activación emocional, etc.). Se pueden diferenciar dos corrientes teóricas predominantes para explicar el PA que se distinguen en función del mecanismo subyacente que proponen. Por un lado, las teorías de recursos limitados, que parten del supuesto de que existe una capacidad limitada de recursos de procesamiento, y que describen el PA como un déficit en la consolidación del O2 en la memoria a corto plazo como consecuencia de que los recursos se encuentran ocupados en el procesamiento del O1. Por otro lado, las teorías de control atencional, que defienden la existencia de un mecanismo de control que se pone en marcha tras la aparición del O1 y que tiene como función prevenir potenciales interferencias en su procesamiento. Existen pocos trabajos acerca del efecto aislado que ejercen las características contextuales de una tarea de PRSV sobre la magnitud del PA. El objetivo del presente estudio es, utilizando el paradigma de PRSV, investigar la influencia de determinadas variables tales como la modalidad de presentación estimular (dibujos o palabras), la pertenencia a una determinada categoría semántica (animales o utensilios) o la relación semántica entre los estímulos de una PRSV (congruente o incongruente), sobre el fenómeno de PA. Además, dada su relevancia para algunos modelos teóricos, se estudia el papel específico que juega la velocidad de procesamiento de la información y la Memoria Operativa (MO) sobre la expresión del PA...

Nessy 7.0: entorno de inyección de fallos para Artix-7

El hardware reconfigurable es una tecnología emergente en aplicaciones espaciales.Debido a las características de este hardware, pues su configuración lógica queda almacenada en memoria RAM estática, es susceptible de diversos errores que pueden ocurrir con mayor frecuencia cuando es expuesta a entornos de mayor radiación, como en misiones de exploración espacial. Entre estos se encuentran los llamados SEU o Single Event Upset, y suelen ser generados por partículas cósmicas, pues pueden tener la capacidad de descargar un transistor y de este modo alterar un valor lógico en memoria, y por tanto la configuración lógica del circuito. Por ello que surge la necesidad de desarrollar técnicas que permitan estudiar las vulnerabilidades de diversos circuitos, de forma económica y rápida, además de técnicas de protección de los mismos. En este proyecto nos centraremos en desarrollar una herramienta con este propósito, Nessy 7.0. La plataforma nos permitirá emular, detectar y analizar posibles errores causados por la radiación en los sistemas digitales. Para ello utilizaremos como dispositivo controlador, una Raspberry Pi 3, que contendrá la herramienta principal, y controlará y se comunicará con la FPGA que implementará el diseño a testear, en este caso una placa Nexys 4 DDR con una FPGA Artix-7. Finalmente evaluaremos un par de circuitos con la plataforma.

Inteligencia ambiental en el Internet de las cosas

En la actualidad, existe un concepto que está cobrando especial relevancia, el cual es conocido como IoT (Internet of Things, Internet de las Cosas) [1]. En el IoT [2] se define la interconexión digital de objetos cotidianos con internet, esto significa que no sólo “los humanos” tenemos la capacidad de conectarnos a internet, sino que caminamos hacia una nueva era donde prácticamente cualquier cosa podría ser conectada a internet, desde un reloj (smartwatch), como tenemos en la actualidad, hasta una nevera, una persiana, una sartén, etc. En este proyecto se ha querido aplicar ciertas fases del IoT, para convertir una información ambiental poco sesgada, proporcionada por una pequeña estación meteorológica, en un valor adicional a la hora de tomar decisiones basadas en las variables ambientales, para determinar, según un proceso de aprendizaje automático, la sensación que una persona percibe en relación al tiempo meteorológico en un determinado momento. Para ello utilizamos una serie de sensores que se encargan de darnos la información ambiental necesaria (como la temperatura, humedad y presión atmosférica) una fuente de procesamiento como puede ser un micro-controlador, para después poder manejarla y procesarla en la nube, de forma remota, adquiriendo así el valor añadido que se espera en el IoT. Además, en este proyecto se aplican técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar al usuario en esa toma de decisiones, mediante un proceso de entrenamiento previo, que permite obtener información relevante para aplicarla posteriormente en el contexto meteorológico mencionado. Para manejar todos estos conceptos y elementos, se hace uso de servicios Web, bases de datos, procesamiento y aprendizaje automático, integrando todos los servicios en una misma plataforma que facilite la comunicación de todos los elementos involucrados.

Sensor IoT para monitorización de consumo de energía en continua

Hoy en día la mayor parte de los sensores de energía IoT (Internet of Things) están orientados a la medida de corriente alterna (AC). No son aptos para monitorizar equipos que no estén conectados a la red eléctrica (baterías, paneles fotovoltaicos, etc.) o que formen parte de otros equipos más grandes y que estén situados detrás del transformador (ej. aceleradores de cómputo en supercomputadores). El presente trabajo tiene como objetivo principal construir un sistema, con una instalación sencilla y reducida, que permita la monitorización de consumo de dispositivos conectados a corriente continua. Toda la información recogida será mostrada a través de una interfaz web, que nos permitirá observar los cambios en el consumo en tiempo real con un intervalo de actualización especificado por el usuario. Además el sistema será robusto, con bajo coste de implementación y permitirá una alta escalabilidad, ya que el objetivo del proyecto es que sea escalable a nivel de centro de datos o institución.

Diseño e implementación de una herramienta de visualización para análisis en tiempo real de redes SDN/OpenFlow

Las Redes Definidas por Software (Software Defined Networking) permiten la monitorización y el control centralizado de la red, de forma que los administradores pueden tener una visión real y completa de la misma. El análisis y visualización de los diferentes parámetros obtenidos representan la forma más viable y práctica de programar la red en función de las necesidades del usuario. Por este motivo, en este proyecto se desarrolla una arquitectura modular cuyo objetivo es presentar en tiempo real la información que se monitoriza en una red SDN. En primera instancia, las diferentes métricas monitorizadas (error, retardo y tasa de datos) son almacenadas en una base de datos, para que en una etapa posterior se realice el análisis de dichas métricas. Finalmente, los resultados obtenidos, tanto de métricas en tiempo real como de los datos estadísticos, son presentados en una aplicación web. La información es obtenida a través de la interfaz REST que expone el controlador Floodlight y para el análisis de la información se plantea una comparación entre los valores medios y máximos del conjunto de datos. Los resultados obtenidos muestran gráficamente de forma clara y precisa las diferentes métricas de monitorización. Además, debido al carácter modular de la arquitectura, se ofrece un valor añadido a los sistemas actuales de monitorización SDN.