Estudio de la actividad cerebral durante la percepción y procesamiento afectivo de las expresiones faciales de la emoción

Las expresiones faciales de la emoción constituyen estímulos altamente relevantes en la interacción humana, dado que son señales comunicativas que nos permiten inferir el estado interno de otras personas. La función comunicativa de las expresiones faciales de la emoción ha sido objeto de gran interés y existe abundante literatura sobre el tema. Muchos autores han investigado los mecanismos involucrados en la percepción y decodificación de las expresiones faciales desde distintas perspectivas. En estudios realizados con medidas de la actividad cerebral de alta resolución temporal (electroencefalografía-EEG- y magnetoencefalografía-MEG) que se centran en el curso temporal del procesamiento perceptivo de las expresiones faciales de la emoción se ha encontrado una sensibilidad temprana a diversas emociones. Por ejemplo, el componente N170 ha mostrado sensibilidad diferenciada a las expresiones faciales de la emoción (ver revisión de Hinojosa, Mercado & Carretié, 2015). Un procedimiento utilizado habitualmente para investigar el procesamiento afectivo es el paradigma de priming afectivo, en el que primes y targets emocionales se presentan secuencialmente. La técnica de potenciales evocados (event-related potentials-ERP) se ha empleado habitualmente para explorar estos procesos y los estudios se han centrado en dos componentes principales: el N400 y el Potencial Tardío Positivo (Late Positive Potential-LPP). Se ha encontrado que el N400 es altamente sensible a la incongruencia semántica, mientras que su sensibilidad a la incongruencia afectiva no está tan clara. Por el contrario, se ha observado modulación del LPP debida a la incongruencia afectiva en ausencia de efectos en N400 (Herring et al., 2011)...

Un enfoque metalingüístico al procesamiento de documentos XML

Esta tesis defiende un enfoque metalingüístico al desarrollo de aplicaciones de procesamiento XML, según el cual estas aplicaciones se conciben como clases particulares de procesadores de lenguaje, se describen utilizando formalismos de especificación de alto nivel orientados a la implementación de lenguajes informáticos, y se generan automáticamente a partir de dichas especificaciones. La tesis comienza realizando un análisis unificado de las propuestas más relevantes al desarrollo dirigido por lenguajes de aplicaciones de procesamiento XML realizadas en el Grupo de Investigación en Ingeniería de Lenguajes Software y Aplicaciones (ILSA) de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), tanto aquellas basadas en esquemas de traducción, como aquellas basadas en gramáticas de atributos. Como resultado de este análisis, se identifican las dos principales limitaciones de estas propuestas: (i) no abordar la relación existente entre gramáticas específicas para el procesamiento y gramáticas documentales, y (ii) no abordar adecuadamente la especificación modular de tareas complejas. Una vez identificadas estas limitaciones, la tesis se centra en paliar las mismas...

Aplicación de métodos de aprendizaje automático para el estudio de la comorbilidad inversa entre cáncer y trastornos del sistema nervioso central

La cantidad de datos biológicos y médicos que se produce hoy en día es enorme, y se podría decir que el campo de las ciencias de la vida forma parte ya del club del Big Data. Estos datos contienen información crucial que pueden ayudar a comprender mejor los mecanismos moleculares en los sistemas biológicos. Este conocimiento es fundamental para el progreso en el diagnóstico y en el tratamiento de las enfermedades. La Bioinformática, junto con la Biología Computacional, son disciplinas que se encargan de organizar, analizar e interpretar los datos procedentes de la Biología Molecular. De hecho, la complejidad y la heterogeneidad de los problemas biológicos requieren de un continuo diseño, implementación y aplicación de nuevos métodos y algoritmos. La minería de datos biológicos es una tarea complicada debido a la naturaleza heterogénea y compleja de dichos datos, siendo éstos muy dependientes de detalles específicos experimentales. Esta tesis se basa en el estudio de un problema biomédico complejo: la menor probabilidad de desarrollar algunos tipos de cáncer en pacientes con ciertos trastornos del sistema nervioso central (SNC) u otros trastornos neurológicos, y viceversa. Denominamos a esta condición como comorbilidad inversa. Desde el punto de vista médico, entender mejor las conexiones e interacciones entre cáncer y trastornos neurológicos podría mejorar la calidad de vida y el efecto de la asistencia médica de millones de personas en todo el mundo. Aunque la comorbilidad inversa ha sido estudiada a nivel médico, a través de estudios epidemiológicos, no se ha investigado en profundidad a nivel molecular...

Reconocimiento óptico de caracteres mediante imágenes en contadores de gas

La gran evolución a lo largo de este tiempo sobre dispositivos móviles y sus características, así como las vías de conexión de alta velocidad 3G/4G, han logrado dar un giro a los planteamientos económicos empresariales consiguiendo que se replanteen los costes de sus infraestructuras tradicionales, involucrando las nuevas tecnologías en su nueva estructura económica y consiguiendo invertir menos recursos humanos en el proceso de producción. Este proyecto propone una solución real para la empresa Madrileña Red de Gas. Mientras el proyecto de contadores inteligentes se termina de concretar y desarrollar, es necesario disponer de un método que automatice la lectura de los contadores analógicos mediante el procesamiento de una imagen digital a través de una aplicación informática que sea capaz de determinar el código de identificación del contador así como la lectura del consumo actual. Para la elaboración del método desarrollado se han utilizado conceptos propios de Visión por Computador y de Aprendizaje Automático, más específicamente tratamiento de imágenes y reconocimiento óptico de caracteres, mediante la aplicación de métodos en el ámbito de dichas disciplinas.

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.

Detección de fraude bancario en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido

En este Trabajo de Fin de Máster se desarrollará un sistema de detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido. Concretamente se considerarán dos tecnologías: TIBCO, un conjunto de herramientas comerciales diseñadas para el procesamiento de eventos complejos, y Apache Spark, un sistema abierto para el procesamiento de datos en tiempo real. Además de implementar el sistema utilizando las dos tecnologías propuestas, un objetivo, otro objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en analizar y comparar estos dos sistemas implementados usados para procesamiento en tiempo real. Para la detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito se aplicarán técnicas de aprendizaje máquina, concretamente del campo de anomaly/outlier detection. Como fuentes de datos que alimenten los sistemas, haremos uso de tecnologías de colas de mensajes como TIBCO EMS y Kafka. Los datos generados son enviados a estas colas para que los respectivos sistemas puedan procesarlos y aplicar el algoritmo de aprendizaje máquina, determinando si una nueva instancia es fraude o no. Ambos sistemas hacen uso de una base de datos MongoDB para almacenar los datos generados de forma pseudoaleatoria por los generadores de mensajes, correspondientes a movimientos de tarjetas de crédito. Estos movimientos posteriormente serán usados como conjunto de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje máquina.

Reconocimiento de una plataforma para aterrizaje de UAV mediante procesamiento de imágenes

En el año 2016 se vendieron en EE.UU más de un millón de Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, Vehículos aéreos no tripulados), casi el doble que el año anterior, país del que se dispone de información. Para el año 2020 se estima que este mercado alcance los 5.600 millones de dólares en todo el mundo, creciendo a un ritmo del 30% anual. Este crecimiento demuestra que existe un mercado en expansión con muchas y diversas oportunidades de investigación. El rango de aplicaciones en los que se utiliza este tipo de vehículos es innumerable. Desde finales del s.XX, los UAVs han estado presentes en multitud de aplicaciones, principalmente en misiones de reconocimiento. Su principal ventaja radica en que pueden ser utilizados en situaciones de alto riesgo sin suponer una amenaza para ningún tripulante. En los últimos años, la fabricación de vehículos asequibles económicamente ha permitido que su uso se extienda a otros sectores. A día de hoy uno de los campos en los que ha adquirido gran relevancia es en agricultura, contribuyendo a la automatización y monitorización de cultivos, pero también se ha extendido su uso a diferentes sistemas, tales como seguridad, cartografía o monitorización, entre otros [1]. Es en esta situación en la que se propone el proyecto SALACOM [2], que explora la posibilidad de utilizar esta tecnología en sistemas de repuesta rápida para la detección y contención de vertidos contaminantes en entornos acuáticos con el apoyo de vehículos autónomos marinos de superficie (USV, Unmanned Surface Vehicles). En el mencionado proyecto se pretende utilizar sistemas UAVs para detectar y analizar las zonas de vertido y proveer la información respecto a la localización y las técnicas de contención adecuadas a los sistemas USV. Una vez se haya realizado el análisis de la situación del vertido, los USV trabajarían conjuntamente con los UAVs para desplegar las barreras de protección seleccionadas en la zona afectada. Para esto, los UAVs o drones, términos similares en lo que respecta a este proyecto y que a lo largo de esta memoria se usarán indistintamente, deben ser capaces de despegar desde los USV y volver a aterrizar sobre ellos una vez realizada su labor. El proyecto que se describe en la presente memoria se centra en la fase de aterrizaje y, más concretamente, en la detección de la plataforma seleccionada como plantilla mediante técnicas de tratamiento de imágenes. Esto serviría como sistema de apoyo para guiar el dron hacia la plataforma para que pueda realizar el descenso correctamente y finalizar así su misión o bien para realizar operaciones de recarga de la batería. El dron está equipado con la correspondiente cámara de visión a bordo, con la que obtiene las imágenes, las procesa e identifica la plataforma para dirigirse hacia ella, si bien, dado que el sistema de procesamiento de imágenes no se encuentra totalmente operativo, este trabajo se centra en el desarrollo de una aplicación software independiente del sistema de visión a bordo del dron, basada en el desarrollo de técnicas de reconocimiento de la plataforma. La plataforma a utilizar proviene de una patente [3], consistente en una figura geométrica con formas características, de muy difícil aparición en entornos de exterior. La figura pintada en negro se halla impresa sobre un panel de fondo blanco de 1m × 1m de superficie. En este trabajo se han explorado diversas opciones disponibles para realizar la identificación de las regiones de interés. El principal objetivo es realizar la selección de una tecnología que pueda cumplir potencialmente con los criterios necesarios para llevar a cabo la tarea y seleccionar los métodos de detección adecuados para realizar la identificación de la figura contenida en la plataforma. Se ha pretendido utilizar tecnologías de fácil uso, amplío soporte y, cuando ha sido posible, de código libre. Todo ello integrado en una aplicación informática, que es la que se presenta en el presente trabajo.

Marketing computacional: diseño automático de productos

El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación multiplataforma que, dadas las preferencias de los clientes por las posibles características que se pueden dar a un producto, y dados los productos que vende la competencia, decida las características del producto a vender para que éste obtenga el mayor número de clientes, bien de manera inmediata, o bien a largo plazo. La solución óptima de este tipo de problemas es intratable, ya que no se pueden resolver en tiempo polinómico, por lo que nosotros utilizamos soluciones heurísticas, concretamente: algoritmos genéticos, algoritmos minimax, algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de interpolación. Además, realizamos un caso de estudio con datos reales obtenidos a través de una serie de encuestas utilizando una plataforma web, concretamente de la empresa Feebbo, que nos permitió obtener resultados sobre las preferencias de más de 500 encuestados. Las preguntas de las encuestas se centraron en un tipo de producto en particular, en nuestro caso teléfonos móviles.