Fingerpay

Estamos acostumbrados a pagar en los supermercados y comercios con tarjeta de crédito. Para ello necesitamos una tarjeta bancaria y un documento identificativo. Hemos unido estos dos requisitos en uno de cara a hacer el pago más sencillo, rápido y cómodo. La solución que proponemos es registrar nuestra huella dactilar y asociarla a una cuenta bancaria, de forma que nuestro dedo sea suficiente para pagar. Para ello, hemos desarrollado varios programas, para implementar los distintos puntos del proceso: • Registro • Terminal de punto de venta • Verificación y tratamiento de huellas dactilares • Consultas en la base de datos. También hemos utilizado una base de datos en Dropbox™ para el almacenamiento de las imágenes de las huellas, todas ellas encriptadas, y otra relacional para los datos de los clientes. Para la intercomunicación dentro de la aplicación se han utilizado canales seguros SSH. Con este nuevo método de pago bastará poner tu dedo en el lector de huellas para que el pago se realice automáticamente.

Aceleración de algoritmos para imágenes hiperespectrales con OpenCL

En el presente trabajo se propone dar solución a uno de los problemas principales surgido en el campo del análisis de imágenes hiperespectrales. En las últimas décadas este campo está siendo muy activo, por lo que es de vital importancia tratar su problema principal: mezcla espectral. Muchos algoritmos han tratado de solucionar este problema, pero que a través de este trabajo se propone una cadena nueva de desmezclado en paralelo, para ser acelerados bajo el paradigma de programación paralela de OpenCl. Este paradigma nos aporta el modelo de programación unificada para acelerar algoritmos en sistemas heterogéneos. Podemos dividir el proceso de desmezclado espectral en tres etapas. La primera tiene la tarea de encontrar el número de píxeles puros, llamaremos endmembers a los píxeles formados por una única firma espectral, utilizaremos el algoritmo conocido como Geometry-based Estimation of number of endmembers, GENE. La segunda etapa se encarga de identificar los píxel endmembers y extraerlos junto con todas sus bandas espectrales, para esta etapa se utilizará el algoritmo conocido por Simplex Growing Algorithm, SGA. En la última etapa se crean los mapas de abundancia para cada uno de los endmembers encontrados, de esta etapa será encargado el algoritmo conocido por, Sum-to-one Constrained Linear Spectral Unmixing, SCLSU. Las plataformas utilizadas en este proyecto han sido tres: CPU, Intel Xeon E5-2695 v3, GPU, NVidia GeForce GTX 980, Acelerador, Intel Xeon Phi 31S1P. La idea de este proyecto se basa en realizar un análisis exhaustivo de los resultados obtenidos en las diferentes plataformas, con el fin de evaluar cuál se ajusta mejor a nuestras necesidades.

Generadores ScalaCheck para property-based testing de programas Spark y Spark Streaming

En los últimos años hemos sido testigos de la expansión del paradigma big data a una velocidad vertiginosa. Los cambios en este campo, nos permiten ampliar las áreas a tratar; lo que a su vez implica una mayor complejidad de los sistemas software asociados a estas tareas, como sucede en sistemas de monitorización o en el Internet de las Cosas (Internet of Things). Asimismo, la necesidad de implementar programas cada vez robustos y eficientes, es decir, que permitan el cómputo de datos a mayor velocidad y de los se obtengan información relevante, ahorrando costes y tiempo, ha propiciado la necesidad cada vez mayor de herramientas que permitan evaluar estos programas. En este contexto, el presente proyecto se centra en extender la herramienta sscheck. Sscheck permite la generación de casos de prueba basados en propiedades de programas escritos en Spark y Spark Streaming. Estos lenguajes forman parte de un mismo marco de código abierto para la computación distribuida en clúster. Dado que las pruebas basadas en propiedades generan datos aleatorios, es difícil reproducir los problemas encontrados en una cierta sesion; por ello, la extensión se centrará en cargar y guardar casos de test en disco mediante el muestreo de datos desde colecciones mayores.

Diseño y desarrollo de un servicio big data en la nube para búsqueda, compartición de ficheros y data mining

En esta memoria se presenta el diseño y desarrollo de una aplicación en la nube destinada a la compartición de objetos y servicios. El desarrollo de esta aplicación surge dentro del proyecto de I+D+i, SITAC: Social Internet of Things – Apps by and for the Crowd ITEA 2 11020, que trata de crear una arquitectura integradora y un “ecosistema” que incluya plataformas, herramientas y metodologías para facilitar la conexión y cooperación de entidades de distinto tipo conectadas a la red bien sean sistemas, máquinas, dispositivos o personas con dispositivos móviles personales como tabletas o teléfonos móviles. El proyecto innovará mediante la utilización de un modelo inspirado en las redes sociales para facilitar y unificar las interacciones tanto entre personas como entre personas y dispositivos. En este contexto surge la necesidad de desarrollar una aplicación destinada a la compartición de recursos en la nube que pueden ser tanto lógicos como físicos, y que esté orientada al big data. Ésta será la aplicación presentada en este trabajo, el “Resource Sharing Center”, que ofrece un servicio web para el intercambio y compartición de contenido, y un motor de recomendaciones basado en las preferencias de los usuarios. Con este objetivo, se han usado tecnologías de despliegue en la nube, como Elastic Beanstalk (el PaaS de Amazon Web Services), S3 (el sistema de almacenamiento de Amazon Web Services), SimpleDB (base de datos NoSQL) y HTML5 con JavaScript y Twitter Bootstrap para el desarrollo del front-end, siendo Python y Node.js las tecnologías usadas en el back end, y habiendo contribuido a la mejora de herramientas de clustering sobre big data. Por último, y de cara a realizar el estudio sobre las pruebas de carga de la aplicación se ha usado la herramienta ApacheJMeter.

Enseñando a programar: un camino directo para desarrollar el pensamiento computacional

Está ampliamente aceptado que es fundamental desarrollar la habilidad de resolver problemas. El pensamiento computacional se basa en resolver problemas haciendo uso de conceptos fundamentales de la informática. Nada mejor para desarrollar la habilidad de resolver problemas usando conceptos informáticos que una asignatura de introducción a la programación. Este trabajo presenta nuestras reflexiones acerca de cómo iniciar a un estudiante en el campo de la programación de computadores. El trabajo no detalla los contenidos a impartir, sino que se centra en aspectos metodológicos, con la inclusión de experiencias y ejemplos concretos, a la vez que generales, extensibles a cualquier enseñanza de programación. En general, aunque se van desarrollado lenguajes cada vez más cercanos al lenguaje humano, la programación de ordenadores utilizando lenguajes formales no es una materia intuitiva y de fácil comprensión por parte de los estudiantes. A la persona que ya sabe programar le parece una tarea sencilla, pero al neófito no. Es más, dominar el arte de la programación es complejo. Por esta razón es indispensable utilizar todas las técnicas y herramientas posibles que faciliten dicha labor.

Aula de juegos para el fomento del aprendizaje autónomo y la creatividad

El juego como modo de aprendizaje es algo inherente no sólo al ser humano sino, en general, al reino animal. Para cualquier mamífero el juego constituye la forma de aprendizaje fundamental. A través del juego se aprende a luchar, a defenderse y las normas básicas de convivencia en la manada. Sin embargo en el ser humano, juego y aprendizaje se han ido desligando progresivamente, excepto en las etapas iniciales de crecimiento, en las que los niños siguen aprendiendo los comportamientos más básicos a través de juegos. A medida que vamos avanzando en la escuela, se va abandonando el juego, contraponiendo las actividades lúdicas a las estrictamente relacionadas con el trabajo, con un aprendizaje más costoso. De esta forma al llegar a la etapa universitaria, el juego se ha abandonado por completo como forma de aprendizaje. No es fácil definir lo que es el juego o cuáles son sus características. Tiene una fuerte componente cultural, actividades que unas culturas pueden considerar eminentemente lúdicas, no lo serán en contextos culturales distintos. No obstante, una vez admitida la importancia del juego en el desarrollo de la personalidad, sí podemos establecer algunas de las funciones básicas que el juego desempeña en el ser humano, en relación con el perfeccionamiento y adquisición de habilidades tanto cognitivas como sociales o conductuales. El juego facilita la integración de experiencias en la conducta, contribuye a inhibir conductas no admitidas socialmente y a reforzar aquéllas con una mayor aceptación dentro del marco cultural de referencia. Mejora considerablemente la interacción social y la adquisición de las habilidades básicas necesarias para que se produzca dicha interacción de modo satisfactorio. En el caso de juegos competitivos, enseña a manejar situaciones desfavorables, a soportar y superar la frustración. Tradicionalmente, los juegos se han usado en los niveles iniciales de enseñanza, sin embargo son una poderosa herramienta también en el nivel universitario, especialmente para promover el aprendizaje activo y la adquisición de variadas competencias profesionales. En este proyecto se plantea la elaboración de una herramienta para la creación de simuladores de juegos de mesa con fines didácticos.

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.

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.

Ejercicios interactivos en juez evaluador de problemas

Los jueces online de problemas no son nuevos y como todo, tienden a mejorarse y a renovarse. Es en este punto donde cobran sentido los ejercicios interactivos, ejercicios en los que la solución a un problema se obtiene mediante la comunicación con el propio juez. Este trabajo trata de implantar y adaptar a un juez, diseñado en sus inicios para ejercicios tradicionales, los ejercicios interactivos. Esta nueva funcionalidad no sólo está pensada para que los usuarios habituales tengan nuevos retos, sino que los alumnos que utilizan esta herramienta como apoyo en asignaturas de algoritmia tengan la posibilidad de reforzar sus conocimientos a través de este tipo de ejercicios, ya que con ellos se pueden plantear problemas que no tienen sentido con los ejercicios tradicionales.

Aceleración de algoritmos de estimación de movimiento mediante OpenCL

El flujo óptico y la estimación de movimiento es área de conocimiento muy importante usado en otros campos del conocimiento como el de la seguridad o el de la bioinformática. En estos sectores, se demandan aplicaciones de flujo óptico que realicen actividades muy importantes con tiempos de ejecución lo más bajos posibles, llegando a tiempo real si es posible. Debido a la gran complejidad de cálculos que siguen a este tipo de algoritmos como se observará en la sección de resultados, la aceleración de estos es una parte vital para dar soporte y conseguir ese tiempo real tan buscado. Por lo que planteamos como objetivo para este TFG la aceleración de este tipo de algoritmos mediante diversos tipos de aceleradores usando OpenCL y de paso demostrar que OpenCL es una buena herramienta que permite códigos paralelizados con un gran Speedup a la par que funcionar en toda una diversa gama de dispositivos tan distintos como un GPU y una FPGA. Para lo anteriormente mencionado trataremos de desarrollar un código para cada algoritmo y optimizarlo de forma no especifica a una plataforma para posteriormente ejecutarlo sobre las diversas plataformas y medir tiempos y error para cada algoritmo. Para el desarrollo de este proyecto partimos de la teoría de dos algoritmos ya existentes: Lucas&Kanade monoescala y el Horn&Schunck. Además, usaremos estímulos para estos algoritmos muy aceptados por la comunidad como pueden ser el RubberWhale o los Grove, los cuales nos ayudarán a establecer la corrección de estos algoritmos y analizar su precisión, dando así un estudio referencia para saber cual escoger.

Evaluación del rendimiento de un planificador de tareas sobre una plataforma heterogénea ARM+DSP de Texas Instruments

El presente trabajo estudia la viabilidad a la hora de aplicar un modelo de programación basado en la extracción de paralelismo a nivel de tareas sobre distintas arquitecturas heterogéneas basadas en un procesador multinúcleo de propósito general acelerado con uno o más aceleradores hardware. Se ha implementado una aplicación completa cuyo objetivo es la detección de bordes en una imagen (implementando el Algoritmo de Canny), y se ha evaluado en detalle su rendimiento sobre distintos tipos de arquitecturas, incluyendo CPUs multinúcleo de última generación, sistemas multi-GPU y una arquitectura objetivo basada en procesadores ARM Cortex-A15 acelerados mediante un DSP C66x de la compañía Texas Instruments. Los resultados experimentales demuestran la viabilidad de este tipo de implementación también para arquitecturas heterogéneas novedosas como esta última, e ilustran la facilidad de programación que introduce este tipo de modelos de programación sobre arquitecturas de propósito específico.

Personalización de rutas en sistemas de turismo y ocio

El objetivo de este trabajo es proporcionar un marco general y teórico para la personalización de rutas en sistemas de turismo y ocio. Además, se verán técnicas que utilizan Realidad Aumentada para mejorar la experiencia del usuario que recorra esas rutas. Para ello, se introducirán los conceptos necesarios de teoría de grafos, así como los algoritmos para recorrerlos. Posteriormente, describiremos el problema de personalización de rutas para individuos y grupos, proponiendo tres enfoques distintos para su resolución: utilizando el algoritmo A*, el algoritmo voraz, y el razonamiento basado en casos respectivamente. Además, se realizará un análisis sobre Realidad Aumentada, explicando los distintos dispositivos y técnicas que se utilizan en ella. Con el objetivo de ver un ejemplo del marco general definido en este trabajo, estudiaremos dos casos en los que aplicaremos los algoritmos de personalización y técnicas de Realidad Aumentada explicadas anteriormente. Dichos casos de uso estarán centrados en el Museo de Informática García Santesmases y en el ámbito del turismo en Madrid.

EasyInterface: a toolkit for the rapid development of GUIs for research prototype tools

During the lifetime of a research project, different partners develop several research prototype tools that share many common aspects. This is equally true for researchers as individuals and as groups: during a period of time they often develop several related tools to pursue a specific research line. Making research prototype tools easily accessible to the community is of utmost importance to promote the corresponding research, get feedback, and increase the tools’ lifetime beyond the duration of a specific project. One way to achieve this is to build graphical user interfaces (GUIs) that facilitate trying tools; in particular, with web-interfaces one avoids the overhead of downloading and installing the tools. Building GUIs from scratch is a tedious task, in particular for web-interfaces, and thus it typically gets low priority when developing a research prototype. Often we opt for copying the GUI of one tool and modifying it to fit the needs of a new related tool. Apart from code duplication, these tools will “live” separately, even though we might benefit from having them all in a common environment since they are related. This work aims at simplifying the process of building GUIs for research prototypes tools. In particular, we present EasyInterface, a toolkit that is based on novel methodology that provides an easy way to make research prototype tools available via common different environments such as a web-interface, within Eclipse, etc. It includes a novel text-based output language that allows to present results graphically without requiring any knowledge in GUI/Web programming. For example, an output of a tool could be (a structured version of) “highlight line number 10 of file ex.c” and “when the user clicks on line 10, open a dialog box with the text ...”. The environment will interpret this output and converts it to corresponding visual e_ects. The advantage of using this approach is that it will be interpreted equally by all environments of EasyInterface, e.g., the web-interface, the Eclipse plugin, etc. EasyInterface has been developed in the context of the Envisage [5] project, and has been evaluated on tools developed in this project, which include static analyzers, test-case generators, compilers, simulators, etc. EasyInterface is open source and available at GitHub2.

Análisis de terminación para una plataforma de verificación de programas

De entre una serie de métodos estudiados acerca de la terminación de algoritmos, tales como Size-Change Termination o Isabelle, elegimos el método de RANK como instrumento para desarrollar nuestro propio programa de detección de terminación sobre el lenguaje de la IR. Esta decisión se basa en el coste polinómico de este método (frente a costes en PSPACE como el Size-Change Termination)y la posibilidad de obtener una herramienta asociada al mismo que además nos da la posibilidad de conocer un tiempo de ejecución aproximado. La herramienta asociada a RANK es compleja y va de la mano de una segunda herramienta (ASPIC). Hemos estudiado varios ejemplos, tales como el Mergesort o el Quicksort, para explicar la utilización de estas dos herramientas y a su vez ponernos en situación de los diferentes problemas que nos podemos encontrar a la hora de estudiar un programa. Partiendo del proceso que hemos usado para construir los automátas de los ejemplos anteriores, hemos diseñado e implementado en Java un algoritmo para transformar programas en el lenguaje de la IR al formato de entrada de RANK. Los resultados han sido satisfactorios, puesto que con los autómatas generados somos capaces de detectar de forma automatizada la terminación de, entre otros, los algoritmos recursivos antes mencionados.

Simulador de escáner de rayos X: creación y análisis de imágenes

Actualmente cada vez son mayores las medidas de seguridad que nos rodean. Cada vez son más importantes y severas estas medidas de seguridad en infraestructuras y edificios públicos. Como consecuencia de estos hechos, cada vez se aumenta la necesidad de contar con personal de seguridad más cualificado y preparado. Esto ha provocado que aumente la demanda de formación en esta área, ya que las empresas de seguridad que operan en el aeropuerto deben formar a su personal para que puedan ejercer su trabajo con la mayor eficacia. Ante esta situación, hemos decidido desarrollar una aplicación para la formación de los alumnos en materia de seguridad aeroportuaria. Con esta aplicación, los usuarios pueden conseguir cualquiera de las tres certificaciones que emite AESA (Agencia Estatal de Seguridad Aérea). Cada certificación es distinta según la zona del aeropuerto en donde opere el alumno. Por tanto, el objetivo de este proyecto es la implementación de una herramienta de aprendizaje y evaluación por parte de alumnos, que está compuesta por dos aplicaciones que se relacionan mediante la arquitectura cliente-servidor.