Segmentazione del pavimento di una scena basata sul riconoscimento del pattern

Nel contesto della tesi è stata sviluppata un'applicazione di Realtà Aumentata per tablet Android nell'ambito dell'interior design. Dopo aver acquisito un'istantanea con la fotocamera del dispositivo di un ambiente interno, è possibile selezionare attraverso un "tocco" sul display il rivestimento (pavimento o parete) di cui si vuole simulare il cambiamento di colore o texture. Una volta individuata ed evidenziata l'area di interesse, in tempo reale è possibile cambiare interattivamente l'aspetto del rivestimento precedentemente selezionato. La tesi si focalizza sulla ricerca di un metodo che consenta di avere una segmentazione accurata della superficie di interesse. L'algoritmo di segmentazione studiato, utilizzato nell'applicazione di Realtà Aumentata, è sviluppato nel contesto della collaborazione tra il Computer Vision Group (CVG), coordinato dal Prof. Alessandro Bevilacqua e Maticad S.r.l., un'azienda che opera nel settore dell'Information Technology, Distributed Applications, Internet e Computer Grafica, presso la quale ho effettuato un periodo di tirocinio. Maticad, oltre a software per pc desktop, sviluppa applicazioni per iOS e in questo contesto, durante il tirocinio, ho sviluppata un'applicazione demo per iOS 7 volta a studiare le prestazioni dei sensori (ottico, inerziali, magnetici), in vista di un futuro porting dell'applicazione su quel sistema operativo.

Esecuzione di applicazioni su macchina virtuale Android con esperimenti su ART

Si continua il lavoro riguardo il porting di UMView su android studiando i problemi affrontati nelle tesi precedenti e suggerendo soluzioni per superarli. Sono stati effettuati anche esperimenti sulla nuova runtime di Android, ART, per studiare casi di possibili incompatibilità ed eventuali differenze di gestione rispetto a Dalvik.

Ricostruzione 3d da immagini rgb-d su piattaforma mobile

Viene proposto un porting su piattaforma mobile Android di un sistema SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) chiamato SlamDunk. Il porting affronta problematiche di prestazioni e qualità delle ricostruzioni 3D ottenute, proponendo poi la soluzione ritenuta ottimale.

Sviluppo di algoritmi di autolocalizzazione su dispositivi mobili

Negli ultimi anni, complice la rapida evoluzione degli elaboratori e dei sensori, spinta dal mercato smartphone, una tecnologia si sta sviluppando e si sta diffondendo rapidamente. Si tratta di quella relativa agli unmanned vehicles (UV), i veicoli senza pilota, spesso nel linguaggio comune chiamati “droni”. Questi particolari veicoli sono dotati della tecnologia adatta per svolgere in relativa autonomia particolari mansioni, senza la necessità della presenza di un pilota a bordo. In questa Tesi magistrale si descrivono brevemente le diverse categorie di UV e l’attuale livello di autonomia raggiunta nello svolgimento di alcune funzioni, grazie a tecnologie quali i linguaggi ad agenti, di cui si presentano anche alcune significative applicazioni allo stato dell’arte. Per rendere più efficaci eventuali nuove funzionalità, fornendo una metodologia di sviluppo, atta ad aumentare il grado di astrazione, viene proposto un approccio architetturale a tre livelli. In particolare, viene approfondito il secondo livello, presentando l’implementazione di una funzionalità, l’autolocalizzazione spaziale, utile ad un sistema di terzo livello per arricchire la propria conoscenza dell’ambiente, al fine di raggiungere la massima autonomia nel controllo del mezzo. Questa prima esperienza ha consentito di approfondire le necessità in termini di hardware e software, al fine di poter effettuare una scelta mirata per l’ottimizzazione dei risultati ed un eventuale porting on-board, nella prospettiva di svincolare il mezzo da eventuali collegamenti con una stazione di terra, fino ad ora necessaria per eseguire le attività più complesse. Un interessante caso di studio consente di verificare la bontà del modello proposto e i risultati raggiunti nell’autolocalizzazione. In conclusione, si propongono ulteriori sviluppi che potranno fornire gli strumenti necessari alla massima espressione del potenziale che gli UV possiedono.

Implementazione dell'algoritmo filtered back-projection (FBP) per architetture low-power di tipo systems-on-chip

Il presente lavoro di tesi, svolto presso i laboratori dell'X-ray Imaging Group del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Bologna e all'interno del progetto della V Commissione Scientifica Nazionale dell'INFN, COSA (Computing on SoC Architectures), ha come obiettivo il porting e l’analisi di un codice di ricostruzione tomografica su architetture GPU installate su System-On-Chip low-power, al fine di sviluppare un metodo portatile, economico e relativamente veloce. Dall'analisi computazionale sono state sviluppate tre diverse versioni del porting in CUDA C: nella prima ci si è limitati a trasporre la parte più onerosa del calcolo sulla scheda grafica, nella seconda si sfrutta la velocità del calcolo matriciale propria del coprocessore (facendo coincidere ogni pixel con una singola unità di calcolo parallelo), mentre la terza è un miglioramento della precedente versione ottimizzata ulteriormente. La terza versione è quella definitiva scelta perché è la più performante sia dal punto di vista del tempo di ricostruzione della singola slice sia a livello di risparmio energetico. Il porting sviluppato è stato confrontato con altre due parallelizzazioni in OpenMP ed MPI. Si è studiato quindi, sia su cluster HPC, sia su cluster SoC low-power (utilizzando in particolare la scheda quad-core Tegra K1), l’efficienza di ogni paradigma in funzione della velocità di calcolo e dell’energia impiegata. La soluzione da noi proposta prevede la combinazione del porting in OpenMP e di quello in CUDA C. Tre core CPU vengono riservati per l'esecuzione del codice in OpenMP, il quarto per gestire la GPU usando il porting in CUDA C. Questa doppia parallelizzazione ha la massima efficienza in funzione della potenza e dell’energia, mentre il cluster HPC ha la massima efficienza in velocità di calcolo. Il metodo proposto quindi permetterebbe di sfruttare quasi completamente le potenzialità della CPU e GPU con un costo molto contenuto. Una possibile ottimizzazione futura potrebbe prevedere la ricostruzione di due slice contemporaneamente sulla GPU, raddoppiando circa la velocità totale e sfruttando al meglio l’hardware. Questo studio ha dato risultati molto soddisfacenti, infatti, è possibile con solo tre schede TK1 eguagliare e forse a superare, in seguito, la potenza di calcolo di un server tradizionale con il vantaggio aggiunto di avere un sistema portatile, a basso consumo e costo. Questa ricerca si va a porre nell’ambito del computing come uno tra i primi studi effettivi su architetture SoC low-power e sul loro impiego in ambito scientifico, con risultati molto promettenti.

Tool a supporto della programmazione multi-piattaforma: Il caso di robovm e itucson

La tesi, che si colloca all'interno di un progetto di esplorazione degli approcci alla programmazione multi-piattaforma tra Java e iOS, mira a proseguire ed ampliare lo studio del tool RoboVM, in particolare grazie allo sviluppo dell'applicazione iTuCSoN, porting del Command Line Interpreter contenuto in TuCSoN (http://tucson.apice.unibo.it/)

Sviluppo di applicazioni mobile platform-independent: Un caso di studio basato sul framework sencha

Negli ultimi anni si è imposto il concetto di Ubiquitous Computing, ovvero la possibilità di accedere al web e di usare applicazioni per divertimento o lavoro in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo. Questo fenomeno sta cambiando notevolmente le abitudini delle persone e ciò è testimoniato anche dal fatto che il mercato mobile è in forte ascesa: da fine 2014 sono 45 milioni gli smartphone e 12 milioni i tablet in circolazione in Italia. Sembra quasi impossibile, dunque, rinunciare al mobile, soprattutto per le aziende: il nuovo modo di comunicare ha reso necessaria l’introduzione del Mobile Marketing e per raggiungere i propri clienti ora uno degli strumenti più efficaci e diretti sono le applicazioni. Esse si definiscono native se si pongono come traguardo un determinato smartphone e possono funzionare solo per quel sistema operativo. Infatti un’app costruita, per esempio, per Android non può funzionare su dispositivi Apple o Windows Phone a meno che non si ricorra al processo di porting. Ultimamente però è richiesto un numero sempre maggiore di app per piattaforma e i dispositivi presenti attualmente sul mercato presentano differenze tra le CPU, le interfacce (Application Programming Interface), i sistemi operativi, l’hardware, etc. Nasce quindi la necessità di creare applicazioni che possano funzionare su più sistemi operativi, ovvero le applicazioni platform-independent. Per facilitare e supportare questo genere di lavoro sono stati definiti nuovi ambienti di sviluppo tra i quali Sencha Touch e Apache Cordova. Il risultato finale dello sviluppo di un’app attraverso questi framework è proprio quello di ottenere un oggetto che possa essere eseguito su qualsiasi dispositivo. Naturalmente la resa non sarà la stessa di un’app nativa, la quale ha libero accesso a tutte le funzionalità del dispositivo (rubrica, messaggi, notifiche, geolocalizzazione, fotocamera, accelerometro, etc.), però con questa nuova app vi è la garanzia di un costo di sviluppo minore e di una richiesta considerevole sul mercato. L’obiettivo della tesi è quello di analizzare questo scenario attraverso un caso di studio proveniente da una realtà aziendale che presenta proprio la necessità di sviluppare un’applicazione per più piattaforme. Nella prima parte della tesi viene affrontata la tematica del mobile computing e quella del dualismo tra la programmazione nativa e le web app: verranno analizzate le caratteristiche delle due diverse tipologie cercando di capire quale delle due risulti essere la migliore. Nella seconda parte sarà data luce a uno dei più importanti framework per la costruzione di app multi-piattaforma: Sencha Touch. Ne verranno analizzate le caratteristiche, soffermandosi in particolare sul pattern MVC e si potrà vedere un confronto con altri framework. Nella terza parte si tratterà il caso di studio, un app mobile per Retail basata su Sencha Touch e Apache Cordova. Nella parte finale si troveranno alcune riflessioni e conclusioni sul mobile platform-independent e sui vantaggi e gli svantaggi dell’utilizzo di JavaScript per sviluppare app.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Business Intelligence con Hadoop Impala

Il presente elaborato ha come oggetto l’analisi delle prestazioni e il porting di un sistema di SBI sulla distribuzione Hadoop di Cloudera. Nello specifico è stato fatto un porting dei dati del progetto WebPolEU. Successivamente si sono confrontate le prestazioni del query engine Impala con quelle di ElasticSearch che, diversamente da Oracle, sfrutta la stessa componente hardware (cluster).

Smart City e Analisi di Big Data da Tracce Vodafone di Dispositivi Mobili

I dispositivi mobili, dagli smartphone ai tablet, sono entrati a far parte della nostra quotidianità. Controllando l’infrastruttura delle comunicazioni, rispetto a qualsiasi altro settore, si ha un maggiore accesso a informazioni relative alla geo-localizzazione degli utenti e alle loro interazioni. Questa grande mole di informazioni può aiutare a costruire città intelligenti e sostenibili, che significa modernizzare ed innovare le infrastrutture, migliorare la qualità della vita e soddisfare le esigenze di cittadini, imprese e istituzioni. Vodafone offre soluzioni concrete nel campo dell’info-mobilità consentendo la trasformazione delle nostre città in Smart City. Obiettivo della tesi e del progetto Proactive è cercare di sviluppare strumenti che, a partire da dati provenienti dalla rete mobile Vodafone, consentano di ricavare e di rappresentare su cartografia dati indicanti la presenza dei cittadini in determinati punti d’interesse, il profilo di traffico di determinati segmenti viari e le matrici origine/destinazione. Per fare questo verranno prima raccolti e filtrati i dati della città di Milano e della regione Lombardia provenienti dalla rete mobile Vodafone per poi, in un secondo momento, sviluppare degli algoritmi e delle procedure in PL/SQL che siano in grado di ricevere questo tipo di dato, di analizzarlo ed elaborarlo restituendo i risultati prestabiliti. Questi risultati saranno poi rappresentati su cartografia grazie a QGis e grazie ad una Dashboard aziendale interna di Vodafone. Lo sviluppo delle procedure e la rappresentazione cartografica dei risultati verranno eseguite in ambiente di Test e se i risultati soddisferanno i requisiti di progetto verrà effettuato il porting in ambiente di produzione. Grazie a questo tipo di soluzioni, che forniscono dati in modalità anonima e aggregata in ottemperanza alle normative di privacy, le aziende di trasporto pubblico, ad esempio, potranno essere in grado di gestire il traffico in modo più efficiente.

Realizzazione di un sistema di ricostruzione 3D su piattaforma mobile.

Porting dell'esecuzione dell'algoritmo KinectFusion su piattaforma mobile (Android).

Seniors in Society. Strategies to Retain Individual Autonomy

The research project on "Seniors in Society. Strategies to Retain Individual Autonomy" (2002 - 2004) is supported by the Grant Agency of the Czech Republic. It's importance is empha-sized by the relevance of social and economic aspects of demographic ageing of the popula-tion and that of fundamental changes associated with the transformation of Czech society. The objectives of the research are (1) to find out seniors' material and social resources sup-porting their relative autonomy in everyday life, (2) to record their personal expectations from state, community, or formal and informal support and aid institutions, respectively, and (3) to uncover their engagement in social interaction and individual experiencing of the integration into social groups. The data acquired become the base for (4) identifying the typologies corre-sponding to the levels of seniors' social integration (i.e. groups of relatives, friends, neighbours, special-interest and professional groups). By applying qualitative methods, we explore (5) strategies of everyday life and coping with life cycle events and crisis within par-ticular types. Special attention is paid to the family background of the seniors, including rela-tives in the vertical line. Specifically, we focus on (6) conditions under which family is capa-ble and willing to help or actually is helping it's oldest members, as well as on their interpre-tation within (7) identified types of the relatives supportive systems.

Cost and energy efficient reconfigurable embedded platform using Spartan-6 FPGAs

Modern FPGAs with run-time reconfiguration allow the implementation of complex systems offering both the flexibility of software-based solutions combined with the performance of hardware. This combination of characteristics, together with the development of new specific methodologies, make feasible to reach new points of the system design space, and make embedded systems built on these platforms acquire more and more importance. However, the practical exploitation of this technique in fields that traditionally have relied on resource restricted embedded systems, is mainly limited by strict power consumption requirements, the cost and the high dependence of DPR techniques with the specific features of the device technology underneath. In this work, we tackle the previously reported problems, designing a reconfigurable platform based on the low-cost and low-power consuming Spartan-6 FPGA family. The full process to develop the platform will be detailed in the paper from scratch. In addition, the implementation of the reconfiguration mechanism, including two profiles, is reported. The first profile is a low-area and low-speed reconfiguration engine based mainly on software functions running on the embedded processor, while the other one is a hardware version of the same engine, implemented in the FPGA logic. This reconfiguration hardware block has been originally designed to the Virtex-5 family, and its porting process will be also described in this work, facing the interoperability problem among different families.

A Semantic Scraping Model for Web Resources - Applying Linked Data to Web Page Screen Scraping

In spite of the increasing presence of Semantic Web Facilities, only a limited amount of the available resources in the Internet provide a semantic access. Recent initiatives such as the emerging Linked Data Web are providing semantic access to available data by porting existing resources to the semantic web using different technologies, such as database-semantic mapping and scraping. Nevertheless, existing scraping solutions are based on ad-hoc solutions complemented with graphical interfaces for speeding up the scraper development. This article proposes a generic framework for web scraping based on semantic technologies. This framework is structured in three levels: scraping services, semantic scraping model and syntactic scraping. The first level provides an interface to generic applications or intelligent agents for gathering information from the web at a high level. The second level defines a semantic RDF model of the scraping process, in order to provide a declarative approach to the scraping task. Finally, the third level provides an implementation of the RDF scraping model for specific technologies. The work has been validated in a scenario that illustrates its application to mashup technologies

Time and space partitioning the EagleEye reference mission

We discuss experiences gained by porting a Software Validation Facility (SVF) and a satellite Central Software (CSW) to a platform with support for Time and Space Partitioning (TSP). The SVF and CSW are part of the EagleEye Reference mission of the European Space Agency (ESA). As a reference mission, EagleEye is a perfect candidate to evaluate practical aspects of developing satellite CSW for and on TSP platforms. The specific TSP platform we used consists of a simulate D LEON3 CPU controlled by the XtratuM separation micro-kernel. On top of this, we run five separate partitions. Each partition ru n s its own real-time operating system or Ada run-time kernel, which in turn are running the application software of the CSW. We describe issues related to partitioning; inter-partition communication; scheduling; I/O; and fault-detection, isolation, and recovery (FDIR)

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.