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.

Anonimización de bases de datos médicas

La publicación de los resultados de programas de screening (exámenes médicos orientados a un grupo genérico de la población) es de sumo interés para la comunidad científica. A pesar de eliminar datos personales como DNI, nombre, etc, el resto de la información, los llamados cuasi-identificadores (código postal, género, edad, profesión, o información de la cita médica incluyendo el centro y la hora) pueden ser utilizados para desvelar la identidad de los participantes en el programa. En particular, la información de la cita médica puede resultar comprometedora si, ya sea intencionadamente o por casualidad, se descubre que una persona determinada ha acudido a un determinado centro en una fecha concreta. bastaría entonces con consultar los resultados del test para saber si el individuo cuyos cuasi-identificadores conocemos padece la enfermedad. El objetivo de este trabajo es programar la asignación de citas, de manera que se aumente el nivel de anonimato de las bases de datos finales. Para ello, se pretende que personas con características comunes (edad, etc.) acudan a la misma cita (hora y centro), dificultando la identificación de los resultados médicos de un individuo aunque se conozcan sus datos personales, ya que se encontrarán con varias personas con los que comparte los mismos cuasi-identificadores.