Supervisor académico:
Saioa Arrizabalaga

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Modelado proceso industrial. Ciberseguridad.

Descripción y objetivos:
Los testbed híbridos permiten el estudio de mecanismos ofensivos y defensivos de ciberseguridad en los entornos industriales y también su impacto en el proceso que se ataca o se quiere defender.
Este proyecto estaría focalizado en la generación de gemelos digitales para sistemas industriales (como por ejemplo aerogeneradores, redes de distribución de agua...), para lo que se parte de modelos de Simulink ya existentes. El estudiante tendrá que mapear sensores/actuadores en los modelos, definir los estados de operación (normal, anormal) para mejorar las capacidades de monitorización y respuesta del testbed, analizar las potenciales amenazas de ciberseguridad de sistemas y desarrollar estrategias de mitigación. Se modificarán los modelos de Simulink para que se puedan integrar en el testbed virtualizado de forma que se pueda operar con ellos en tiempo real.
 

Supervisor académico:
Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Optimización Matemática, Data Science

Descripción y objetivos:
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema que utilice Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para clasificar automáticamente secciones de un documento, que no son capítulos completos, sino partes intermedias (como subsecciones, apartados o fragmentos) de acuerdo con criterios definidos por el usuario. Por ejemplo, el sistema podrá identificar y clasificar secciones de contenido como "metodología", "resultados", "discusión", entre otros, según las características del texto.
A través del uso de fine-tuning sobre modelos preentrenados, el modelo será capaz de etiquetar cada sección según temas (tecnología, salud, economía, etc.) o tipo de contenido (informativo, argumentativo, descriptivo, etc.), lo que permite una organización y análisis más estructurado de documentos largos.
Actividades propuestas para el estudiante:

• Revisión bibliográfica sobre clasificación de texto, segmentación de documentos y uso de LLMs.

• Preprocesamiento de datos: Segmentación de los documentos en secciones (no capítulos completos) y etiquetado de los datos.

• Desarrollo del modelo: Fine-tuning de un LLM preentrenado para clasificar las secciones según los criterios definidos por el usuario.

• Entrenamiento y evaluación: Evaluar el rendimiento del modelo usando métricas como precisión, recall y F1-score.

•  Implementación de una interfaz o API: Permitir al usuario definir los criterios de clasificación y cargar documentos para clasificar las secciones automáticamente.

•     6. Análisis y mejora del modelo: Ajustar el modelo según los resultados obtenidos, mejorando la clasificación y precisión.

Supervisor académico:
Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Optimización Matemática, Data Science, Ingeniería de Medio Ambiente

Descripción y objetivos:
El uso de Generative Adversarial Networks (GANs) en el contexto de las plantas de tratamiento de aguas residuales permite generar datos meteorológicos e influentes realistas a partir de series temporales históricas. Estas redes pueden generar datos sintéticos que simulan las condiciones operativas reales, lo que facilita el análisis y la simulación sin necesidad de nuevos datos constantes. Estos datos generados pueden alimentar modelos de orden reducido (ROMs), mejorando la precisión de las simulaciones.
Además, el proyecto puede ampliarse para predecir el influente de entrada en función de variables meteorológicas, permitiendo usar los simuladores para optimizar la operación de la planta durante los siguientes días.
Actividades propuestas para el estudiante:

• Revisión bibliográfica sobre el uso de GANs en la generación de datos para simulación de plantas.

• Desarrollo de una GAN para generar datos meteorológicos e influentes realistas.

• Integración de los datos generados en simuladores de la planta.

• Ampliación del modelo para predecir el influente a partir de datos meteorológicos.

• Evaluación de resultados y comparación de la precisión de los modelos generados.

Supervisor académico:
Itxaro Errandonea / Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Inteligencia Artificial, Data Science, Machine Learning

Descripción y objetivos:
Muchos procesos industriales reales se pueden formular matemáticamente mediante modelos mecanicistas complejos compuestos por ecuaciones diferenciales no lineales. Aunque estos modelos son de gran utilidad para llevar a cabo estudios de diseño y operación, su hándicap es su alto coste computacional el cual los hace inviables para su uso en la toma de decisiones en tiempo real.
Con la llegada de las técnicas de Deep Learning, han surgido propuestas que permiten reducir la complejidad de estos modelos y con ello el coste computacional. El cometido de este PFG será utilizar la técnica conocida como “physics informed neural networks” para obtener un modelo reducido de una planta de tratamiento de agua. Para llevar a cabo el proyecto se utilizará el entorno Python.

Supervisor académico:
Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Optimización Matemática, Data Science, Ingeniería de Medio Ambiente

Descripción y objetivos:
En las plantas de tratamiento de aguas residuales en España, se registra diariamente el volumen de agua que ingresa y se descarga, generando una base de datos continua sobre el influente y efluente de estas instalaciones. Para realizar simulaciones y predicciones en estas plantas, se emplean modelos mecanicistas que se basan en principios de bioquímica, termodinámica y mecánica de fluidos. Sin embargo, uno de los principales desafíos radica en que no existe una correspondencia directa entre las mediciones de laboratorio disponibles y las variables necesarias en los modelos. Esta brecha impide una calibración precisa del modelo, afectando la calidad de las simulaciones.
El proyecto aborda este problema mediante una técnica de autocalibración del influente, en la que se ajustan automáticamente las variables de entrada de los modelos a partir de los datos experimentales obtenidos. Este proceso, similar a una deconvolución, tiene el objetivo de mejorar la precisión de las simulaciones y su capacidad predictiva, ofreciendo un modelo adaptado a las condiciones específicas de cada planta.
Actividades propuestas para el estudiante:

• Revisión bibliográfica sobre técnicas de autocalibración y deconvolución aplicadas a plantas de tratamiento de aguas.

• Formulación matemática del problema de autocalibración del influente.

• Implementación del modelo en R o Python.

• Análisis de resultados, evaluando la precisión y efectividad del modelo en escenarios específicos.

Supervisor académico:
Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Optimización Matemática, Data Science

Descripción y objetivos:
La aplicación de covariables dependientes del tiempo en análisis de supervivencia ha mejorado la predicción del tiempo de impago en modelos de scoring crediticio de comportamiento. Sin embargo, cuando estas covariables son endógenas, se producen dos problemas: sesgo en la estimación y la falta de un marco para predecir los valores futuros del evento y las covariables. 
Los modelos conjuntos (joint models) son un enfoque estadístico que integra simultáneamente datos longitudinales y de supervivencia, permitiendo modelar la evolución conjunta de un evento de interés (como el tiempo de impago) y de las covariables endógenas dependientes del tiempo. Este proyecto explora por primera vez la aplicación de modelos conjuntos en tiempo discreto al scoring crediticio, y propone una extensión novedosa mediante la inclusión de términos autorregresivos en las covariables endógenas.
El proyecto aplicará estos métodos a datos de hipotecas en EE. UU., evaluando si los modelos conjuntos en tiempo discreto mejoran la precisión predictiva en comparación con los modelos de supervivencia tradicionales y si el rendimiento se optimiza al incluir un término autorregresivo.
Actividades propuestas para el estudiante:

1. Revisión bibliográfica sobre modelos conjuntos y su aplicación en scoring crediticio.

2. Formulación matemática del modelo conjunto en tiempo discreto.

3. Implementación del modelo en R o Python.

4. Análisis de resultados, comparando el rendimiento predictivo frente a otros modelos.

Este proyecto permitirá al estudiante explorar técnicas avanzadas de modelado estadístico aplicadas a datos financieros y mejorar las predicciones en el contexto del riesgo crediticio.

Supervisor académico:
Luis Vitores Valcárcel García

Departamento Tecnun/División CEIT:
División TIC. Grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información

Área temática:
Optimización Matemática, Data Science

Descripción y objetivos:

El problema de cuadrar horarios de mantenimiento, conocido como Problema de Programación de Mantenimiento o Problema de Planificación de Mantenimiento (Maintenance Scheduling Problem), consiste en organizar actividades de mantenimiento dentro de un calendario de manera óptima. Este problema busca minimizar interrupciones y costos operativos, asegurando que tanto el mantenimiento preventivo como el correctivo se realicen en los momentos adecuados. 
El objetivo de este proyecto de fin de grado es desarrollar una herramienta de optimización que aborde la programación eficiente de horarios de mantenimiento. La herramienta se desarrollará preferentemente en Python, con opciones adicionales de Matlab o R.
Actividades propuestas para el estudiante:

1. Revisión bibliográfica sobre los problemas y algoritmos de optimización más comunes aplicados en programación de mantenimiento.

2. Formulación matemática del problema, estableciendo los criterios y restricciones relevantes.

3. Implementación de la solución utilizando un algoritmo heurístico de optimización o solvers de código abierto.

4. Análisis de resultados y comparación de la efectividad del enfoque aplicado, con recomendaciones para su uso en distintas situaciones de mantenimiento.

Supervisor académico:
Markos Losada

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Transporte y Energía: Grupo de Transporte y Movilidad Sostenible

Área temática:
diseño electrónico, codificación, tratamiento de datos

Descripción y objetivos:
El planteamiento de este trabajo de fin de grado se centra en el análisis de las tecnologías avanzadas de estimación de distancia que podrían ser integradas en un sistema para una pulsera que permita analizar el juego de Pádel. El proyecto se divide en varias fases, comenzando con un análisis exhaustivo de los sistemas comerciales existentes, evaluando sus ventajas y proponiendo mejoras. La revisión de tecnologías actuales como los sensores de tiempo de vuelo (ToF), Lidar y ultrasonidos es fundamental para seleccionar la tecnología más adecuada para este propósito. La propuesta de mejora incluirá la selección de la tecnología, el desarrollo de un algoritmo específico y la integración del sistema, considerando factores como el tamaño, coste y consumo energético. El objetivo es que el alumno no solo adquiera conocimientos sobre estas tecnologías, sino que también proponga una solución concreta que pueda ser implementada.

En la fase de implementación, el alumno se encargará de integrar los sensores seleccionados y desarrollar un sistema capaz de detectar una matriz de puntos para estimar distancias con precisión. Los resultados obtenidos serán analizados para evaluar la efectividad del algoritmo propuesto y determinar la viabilidad de su implementación en un producto comercial. Este proyecto no solo busca mejorar la experiencia de juego en el pádel, sino también explorar aplicaciones potenciales de estas tecnologías en otros campos, como el pesaje o la monitorización de vagones

Supervisor académico:
Iñigo Adín

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Transporte y Energía: Grupo de Transporte y Movilidad Sostenible

Área temática:
Aprendizaje mediante inteligencia artificial, codificación, tratamiento de datos

Descripción y objetivos:
Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo principal el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo, específicamente de la familia STM32, utilizando TensorFlow Lite. El proyecto se centra en la aplicación de estos modelos en el sector del transporte, con un enfoque particular en el análisis y mejora de sistemas de frenado automático.
Para alcanzar este objetivo, el alumno deberá:

Formación en Herramientas y Tecnologías:
Adquirir conocimientos sobre TensorFlow Lite para microcontroladores, a través de recursos Machine Learning como la documentación de Andrew Ng, y "Aprendizaje Automático con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow", como base y utilizando "Python para el Análisis de Datos" de Wes McKinney como referencia para el manejo y análisis de datos.

Desarrollo de Modelos de Aprendizaje Automático:
Diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático que puedan ser optimizados para su ejecución en microcontroladores de bajo consumo.
Evaluar el rendimiento de estos modelos en términos de precisión, eficiencia y consumo energético. Para ello, se tomarán datos con una bancada de frenos sensorizada y se entrenarán los modelos con ellos

Integración en Microcontroladores:
Implementar los modelos desarrollados en microcontroladores STM32 utilizando TensorFlow Lite. Asegurar que la integración sea eficiente en términos de recursos y resultados de fiabilidad de los resultados.

Aplicación en el Sector del Transporte:
Aplicar los modelos integrados para mejorar la función de frenado automático en vehículos, analizando datos en tiempo real para optimizar la seguridad y eficiencia del sistema.
Evaluar el impacto de la implementación en escenarios de prueba, ajustando los modelos según sea necesario para mejorar el rendimiento.

La documentación uy resultados se organizarán documentando las referencias y el proceso de desarrollo. Se presentarán los resultados obtenidos, destacando las mejoras logradas en la función de frenado automático y las posibles aplicaciones futuras de la tecnología desarrollada.

Supervisor académico:
Ainhoa Cortés/Juan Manuel Galán

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Materiales y Fabricación: Grupo de Sistemas Inteligentes para Industrial 4.0

Área temática:
Diseño electrónico, sistemas embebidos

Descripción y objetivos:
El objetivo de este PFG es la toma de contacto del alumno con la arquitectura RISC-V, sus características y su uso en sistemas embebidos. Para ello se propone la comparación de (al menos) un microcontrolador comercial basado en RISC-V contra RISC-V CEIT, un microcontrolador RISC-V desarrollado en CEIT. Este trabajo tratará de identificar las diferencias en diversos aspectos tales como (pero no limitados a):

• Funcionalidad (Extensiones ISA, Periféricos, Pinout…)
• Frecuencia de trabajo
• Consumo (teniendo en cuenta los modos de trabajo disponibles)
• Herramientas de desarrollo

Además, el alumno deberá proponer mejoras al diseño de microcontrolador desarrollado in-house para mejorar los déficits revelados de la anterior comparación.

Supervisor académico:
Andoni Irizar/Juan Manuel Galán

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Materiales y Fabricación: Grupo de Sistemas Inteligentes para Industrial 4.0

Área temática:
Diseño electrónico, sistemas embebidos

Descripción y objetivos:
Dentro de una de las líneas de investigación de CEIT, se ha desarrollado un microcontrolador basado en RISC-V actualmente disponible para FPGAs Xilinx y Microchip. El objetivo principal de este PFG es la adaptación de este microcontrolador a FPGA Altera mediante: 

• Análisis características de las FPGA Altera

• Identificación de los elementos del microcontrolador a adaptar (parámetros, macros…)

• Desarrollo de scripts de simulación y verificación funcional

• Desarrollo de scripts de síntesis y constraints (timing y pinout)

• Síntesis y verificación en placa

Supervisor académico:
Juan Manuel Galán/Andoni Irizar

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Materiales y Fabricación: Grupo de Sistemas Inteligentes para Industrial 4.0

Área temática:
Sistemas embebidos

Descripción y objetivos:
Dentro de una de las líneas de investigación de CEIT, se ha desarrollado un microcontrolador basado en RISC-V (RISC-V CEIT). El objetivo principal de este PFG es el desarrollo de un bootloader para este microcontrolador. Algunas de las actividades a realizar son: 

• Desarrollo y verificación librería SW (en C) para acceso a memoria Flash.

• Desarrollo de bootloader capaz de cargar SW mediante UART y SPI (entre otras funciones)

• Gap análisis desarrollo U-boot para RISC-V CEIT

Supervisor académico:
Emilio Sánchez Tapia

Departamento Tecnun/División CEIT:
División de Materiales y Fabricación: Grupo de Robótica y Control Industrial

Área temática:
Ingeniería Robótica

Descripción y objetivos:
En el contexto de la robótica del siglo XXI, surge el concepto de la fábrica conectada donde coexisten máquinas, robots móviles y humanos. Los robots móviles pueden o no constar de un brazo manipulador robótico o MoMa (MObile MAnipulator, MAnipulador MÓvil). En el caso de sólo existir el robot móvil se suele hablar de AMR (Autonomous Mobile Robot) o AGV (Autonomous Guide Vehicle) según su grado de libertad en la navegación (ver siguiente figura). 

Figura 1: Elementos constitutivos de un robot colaborativo sobre plataforma (o MoMa).
La principal aplicación de este tipo de dispositivos es incrementar el nivel de automatización de la fábrica en sectores que a fecha de hoy la automatización tiene baja penetración, como puede ser la intralogística y machine tending. En estos escenarios el robot puede trasladar materias primas, productos en proceso de fabricación o incluso buscar piezas de reemplazo de máquinas (como por ejemplo un cabezal de corte para un CNC). En cualquier caso, el MoMa podrá hacer la tarea o bien de forma autónoma o bien como asistente de un operario humano (ver siguiente figura).

Figura 2: Escenario de fábrica donde un MoMa se convierte en un recurso más de la fábrica donde puede él trabajar sólo o en colaboración de otros operarios humanos.
Un escenario probable es que en la fábrica nos encontremos más de un robot móvil, cada uno de ellos con distintas capacidades y probablemente de distintos fabricantes. En este caso es importante contar con un software que coordine las tareas y las reparta adecuadamente según la disponibilidad y/o capacidad de cada robot. Dicho software es conocido con el nombre de gestor de flotas de robots.

Figura 3: Un gestor de flotas coordina el trabajo de un conjunto de robots.

Existen en el mercado numerosas soluciones para gestores de flota, pero suelen ser propietarias y compatibles con sólo una marca de robots.

El objetivo del proyecto final de grado es desplegar y testear un gestor de flotas robótico de código abierto (open-source). Los test se harán tanto en simulación como con robots reales.

A fecha de redacción del presente documento, se prevé utilizar open-rmf (Open-RMF: https://www.open-rmf.org/ ) o equivalente, ver siguiente figura.

Figura 4: Pantallazo de una simulación de flotas coordinadas desde open-rmf.

Se ofrece, durante la ejecución del proyecto:

• Incorporación al grupo de robótica de investigadores del CEIT 

• Formación en las herramientas de software/hardware empleadas 

• Posibilidad de oferta de trabajo en una empresa del sector

Supervisor académico:
Sebastián Gutiérrez.

Grupo de Tecnun:
Grupo de Control y Robótica del departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales de TECNUN.

Área temática:
Ingeniería en Automatización y Sistemas Electrónicos.

Descripción y objetivos:

El objetivo de este PFG es alinearse con la evolución hacia la Industria 4.0 en el ámbito de la robótica, la cual está revolucionando la forma en que las empresas diseñan, producen y distribuyen sus productos. En este contexto, los avances en robótica están desempeñando un papel fundamental al permitir la integración de una amplia variedad de sensores y actuadores en los robots industriales. La combinación del Internet de las Cosas (IoT), los sistemas ciberfísicos y la computación en la nube proporciona a estos robots la capacidad de recopilar y analizar datos de manera eficiente, lo que facilita la toma de decisiones informadas y la optimización de los procesos de fabricación.

Este proyecto se enfoca en la implementación de una pinza adaptable que se integra como dispositivo esclavo con un robot industrial maestro, el cual está controlado por un autómata BECKHOFF. Utilizando el protocolo EtherCAT, se busca aprovechar estas tecnologías avanzadas para mejorar la automatización y optimizar el rendimiento del sistema en entornos de fabricación modernos.

Supervisor académico:
Enrique Castaño Carmona

División CEIT:
Advance Powder Metallurgy and Laser Manufacturing Group

Área temática:
Informática, modelización y simulación

Descripción y objetivos:
El mecanizado de materiales mediante el uso de láseres de pulso ultracorto es una tecnología de muy reciente desarrollo y que abre múltiples posibilidades en el ámbito de las superficies funcionales, tales como superficies de bajo coeficiente de fricción en aerogeneradores o superficies anti-hielo en aeronáutica. 

Actualmente, Ceit lidera un proyecto europeo en el que uno de sus objetivos es desarrollar un software de simulación del proceso de mecanizado con este tipo de láseres. El modelado matemático del proceso se encuentra ya muy avanzado, así como su implementación numérica.
La tarea de este PFG será diseñar y desarrollar la interfaz gráfica con el usuario del programa de simulación de forma que su utilización resulte fácil e intuitiva. El estudiante aplicará y ampliará sus conocimientos de programación en Python, GUI (Graphic User Interface) y diseño UX/UI (User Experience/User Interface) para conseguir una interfaz que posibilite al usuario una experiencia atractiva del programa de simulación.

Supervisor académico:
Yuemin Ding

Departamento Tecnun:
Electrical and Electronic Engineering

Área temática:
Telecommunication

Descripción y objetivos:

Online monitoring and data collection in ultra-remote areas is specifically meaningful to investigate the local characteristics of climate change, biodiversity evolution, etc. It is also very important to prevent huge disasters, such as wildfires. However, online monitoring and data collection in ultra-remote areas have been challenging during the past decades. A major challenge is the lack of digital infrastructure for communication and data collection. However, the emerging satellite networking (such as Starlink) and low-power and long-distance IoT (such as MIoTy) technologies enable an alternate solution for online monitoring and data collection. The aim of this project is to develop a system based on satellite networks and low-power and long-distance IoT to enable online monitoring and data collection in ultra-remote areas.

Supervisor académico:

Íñigo Adín

División CEIT:

División TIC

Área temática:

IoT, comunicaciones, bajo consumo, bluetooth.

Descripción y objetivos:

Este proyecto plantea la evaluación de la tecnología de Bluetooth 5.1 en su modalidad Long Range para su uso en entornos industriales. Se trata aquí de ver las posibilidades de esta versión de mayor alcance para competir en las tecnologías IoT a instalar en las plantas productivas o en sensores remotos, con alcance para los metros admisibles en este caso.

Se trata de evaluar esta tecnología mediante placas de evaluación y configurando los elementos a nivel de FW y SW para medir la calidad de señal en los parámetros potencialmente útiles en aplicaciones industriales (Tiempo de vuelo, data rate, Packet Error rate, etc.). Para ello, se propondrá una búsqueda de estas placas de evaluación y se necesitará programar mediante los interfaces admisibles en cada caso.

Supervisor académico:

Ainara Rodríguez – Isabel Ayerdi

División CEIT:

Materiales y Fabricación. Grupo de Fabricación Avanzada en Pulvimetalurgia y Láser

Descripción y objetivos:

La funcionalización de superficies con láser es una aproximación ampliamente utilizada en una gran variedad de aplicaciones y sectores, ya que permite dotar a productos finales de acabados con funcionalidades añadidas, entre las que se encuentran, entre otras, los efectos decorativos, la capacidad de repeler líquidos o la mejora de la adhesión de recubrimientos. En estos momentos Ceit está desarrollando un proyecto de I+D internacional en este último campo, cuyo objetivo es mejorar la adhesión de recubrimientos antibacterianos y antivíricos a objetos de alto tráfico como manillas, interruptores o pulsadores.

En el marco de este proyecto en cooperación, se plantea un TFG cuyo objetivo es el diseño e implementación de un banco de ensayos para la caracterización de las propiedades superficiales de las muestras fabricadas, entre las que se encuentran la mejora de la adhesión, las características de hidrofobicidad/hidrofilicidad o las propiedades ópticas entre otras. Además de lo anterior, será necesario implementar un sistema de procesado inteligente de los datos obtenidos por los elementos de medida.

Supervisor académico:

Yago Olaizola

División CEIT:

Materiales y Fabricación. Grupo de Fabricación Avanzada en Pulvimetalurgia y Láser

Descripción y objetivos:

Los materiales transparentes se utilizan actualmente en multitud de aplicaciones en las que sus propiedades ópticas son especialmente relevantes: lentes, dispositivos para comunicaciones ópticas, vidrios inteligentes o sensores ópticos, entre otras. En este contexto, la caracterización de las propiedades ópticas es un punto clave en el desarrollo de los dispositivos.

El objetivo de este proyecto será diseñar e implementar un sistema de microscopía óptica, partiendo de diferentes elementos ópticos y mecánicos, para análisis de ciertas propiedades de los materiales transparentes. Tras la validación del equipo, se procederá a estudiar el comportamiento óptico de este tipo de sustratos tras diferentes procesos de grabado láser. En paralelo, será necesario implementar un sistema de procesado inteligente de los datos obtenidos por los dispositivos de medida.

Supervisor académico:

Gemma García Mandayo

División CEIT:

Materiales y Fabricación. Grupo de Fabricación Avanzada en Pulvimetalurgia y Láser

Descripción y objetivos:

El proyecto se enmarca dentro del desarrollo de un sistema innovador para la medida de la velocidad de sedimentación globular (VSG) y la coagulación, para su aplicación en el diagnóstico clínico. La finalidad principal del sistema es proporcionar resultados de la VSG y/o coagulación de la sangre en un tiempo mínimo, con una mínima cantidad de muestra y utilizando materiales sostenibles, ofreciendo prestaciones significativamente superiores a los dispositivos actualmente disponibles en el mercado, y permitiendo de esta forma un diagnóstico más rápido y precoz de patologías tales como infecciones, tumores o enfermedades autoinmunes.

El objetivo del proyecto es la optimización de los procesos de caracterización de muestras, desarrollando un banco de ensayos y efectuando pruebas que permitan mejorar las prestaciones del dispositivo.

Supervisor académico:

Íñigo Adín

División CEIT:

TIC

Área temática:

NDT, RF, Transporte

Descripción y objetivos:

Este proyecto pretende diseñar un sistema de detección de grietas en carriles ferroviarios. A nivel del principio básico de detección, se plantea aquí que se realice mediante una técnica de radar en tecnologías de radiofrecuencia con la capacidad de iluminar el carril en movimiento. Las reflexiones recibidas deberán de tratarse para determinar la presencia de grietas de tamaño menor al que se fija en las normativas antes de proceder al amolado del carril. Con este proyecto, se pretende avanzar en la concreción del principio básico de detección, e indagar en las necesidades de montaje sobre un elemento móvil.

Supervisor académico:

Íñigo Adín

División CEIT:

TIC

Área temática:

IoT, Energy Harvesting, bajo consumo

Descripción y objetivos:

Este proyecto plantea la adquisición y puesta en funcionamiento de plataformas novedosas para la transformación de movimiento, radiofrecuencia, sonido o viento en energía usable por sistemas autónomos IoT. Existen actualmente plataformas más integradas y más eficientes que prometen proporcionar alimentación a sistemas electrónicos de toma de datos y de conexión remota y conviene conocer el alcance real de sus posibilidades. Se refiere aquí a probar y fusionar las posibilidades de aprovechar elementos/eventos físicos pocos habituales para estas aplicaciones, para sustituir a las habituales placas solares.

Supervisor académico:

Leticia Zamora Cadenas – Iker Aguinaga Hoyos.

División CEIT:

Tecnologías de la Información y Comunicación. Grupo de Sistemas Inteligentes para Industria 4.0.

Área temática:

Ingeniería de Telecomunicación/Industrial

Descripción y objetivos:

Los sistemas de localización para interiores son un elemento en auge en los últimos años. Ya sea mediante tecnologías de radiofrecuencia, sensores inerciales o sistemas de visión artificial, la localización de objetos o personas en espacios interiores es un elemento clave en muchas aplicaciones (tracking de piezas, accesos a zonas de seguridad, seguimiento de personas, realidad aumentada, etc.).

Para determinar y evaluar la precisión de un sistema de localización, lo más habitual es recurrir a la medida manual de unos puntos de control o test en un entorno controlado, que permitan determinar la precisión del mismo. Sin embargo, este tipo de medidas siempre están sujetas a errores en la medida, errores humanos, y la imposibilidad de seguir un elemento que se mueve en tiempo real. Otra opción muy extendida, sobre todo cuando se quiere evaluar la precisión en dinámico, es recurrir a sistemas de gran coste económico que permitan crear el recorrido real o “ground truth”, como, por ejemplo, sistemas de seguimiento mediante visión. Sin embargo, no siempre es posible un despliegue de este tipo de sistemas, o no se dispone de los medios económicos para ello. Es por ello que, poder evaluar la precisión de los sistemas de posicionamiento en interiores con un coste bajo, sigue siendo un problema que investigadores y empresas intentan resolver.

Actualmente Ceit tiene una línea de investigación asociada a los sistemas de posicionamiento para espacios interiores, en la que trabaja con diversas empresas para dar solución a sus necesidades. Es por ello que nace la necesidad de tener un sistema de “ground truth” sencillo de instalar y de coste no elevado.

El cometido de este PFG sería desarrollar un sistema de “ground truth”, mediante el uso de sistemas de realidad virtual/aumentada, para su posterior uso en la evaluación de la precisión del sistema de localización en interiores del que es propietario Ceit. Se dispone del hardware HTC Vice, Oculus Quest y Hololens 2 para el desarrollo de este sistema empleando la plataforma de programación Unity3D. El candidat@ deberá tener conocimientos de programación en lenguaje C# o en lenguajes similares como C++ o Java.

Supervisor académico:

Emilio Sánchez Tapia

División CEIT:

Tecnologías de información y comunicaciones. Grupo de Sistemas Inteligentes para Industria 4.0. Subgrupo de Visión y Robótica

Área temática:

Ingeniería Robótica

Descripción y objetivos:

La industria 4.0 ha abierto camino a múltiples formas de automatización que tienen como objetivo mejorar la productividad y optimizar los procesos de trabajo. En este contexto, se pretende desarrollar un manipulador móvil inteligente: un nuevo tipo de robot que integra la tecnología de un robot móvil autónomo y un brazo robótico colaborativo muy eficiente capaz de realizar diversas operaciones.

La idea del proyecto es desarrollar un robot que pueda desplazarse, detectar y evitar obstáculos, explorar su entorno para reconocer objetos a través de la visión artificial y llevar a cabo tareas de manipulación de piezas, siendo capaz de interactuar con los operarios. Con la idea de implantar un modelo de transformación digital, exigido hoy en día en entornos de fábrica reales, los robots, elementos de control, sensores y el resto de elementos embarcados estarán conectados entre ellos a través de una plataforma digital para tener un control del proceso en tiempo real y desde cualquier lugar.

Actualmente CEIT tiene ya desarrollado un primer prototipo funcional (ver siguiente figura).

El cometido de este PFG sería la programación bajo ROS-2 de una secuencia de tareas para que el robot interactúe con una celda robotizada clásica. El caso concreto a desarrollar será que el robot vaya a un repositorio de piezas a procesar, las acerque a la celda, espere su procesamiento y las lleve a otro almacén de piezas ya clasificadas.

Bajo esta tarea simple, se probarán conceptos de:

• Robótica móvil colaborativa
• Machine tending
• Control en fuerza
• Problemática de sincronización de dos dispositivos automáticos

Se requiere conocimientos de programación en C/C++, Python o java-script.

Supervisor académico: Gurutz Artetxe.

División CEIT: Vehículo Eléctrico y Redes Inteligentes.

Área temática: Ingeniería Eléctrica.

Descripción y objetivos: El calentamiento por inducción es un método eficiente y rápido para generar calor. Puede ser empleado en diversas aplicaciones en las que se requiera templar, soldar o fundir metales. CEIT está interesado en desarrollar herramientas de cálculo (basadas en un conjunto de herramientas previamente desarrolladas) para utilizarlas en el diseño de sistemas de calentamiento por inducción para encofrados. El objetivo de este proyecto es modelar el comportamiento electromagnético y el calentamiento de un sistema de calentamiento de encofrados y que con ellos se realicen estudios de optimización para llevar a cabo el diseño de un caso práctico.

• Perfil/Grado: Tecnologías Industriales, Mecánica, Electricidad, Electrónica Industrial.
• Supervisor Académico: Juan Carlos Ramos.
• Departamento/Área: Departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales / Área de Ingeniería Térmica y de Fluidos.
• Descripción: Se trata de resolver mediante el Método de las Diferencias Finitas un modelo térmico de la generación y la conducción de calor en el núcleo y las bobinas del interior de un transformador. Las ecuaciones del modelo y la resolución mediante el método iterativo de Gauss-Seidel se implementarán en Matlab. Se aplicarán cuestiones de transferencia de calor. Para ampliar la información contactar con el profesor.

Supervisor académico:

Andoni Irizar

Departamento Tecnun/División CEIT:

CEIT. División de Materiales y Fabricación

Área temática:

Sistemas electrónicos

Descripción y objetivos:

En los procesos industriales de hoy en día es cada vez más necesario monitorizar el proceso de fabricación y la calidad de los componentes que resultan del proceso. Existen una gran variedad de métodos que permiten esa monitorización en tiempo real, que no requieren separar las piezas del resto para su análisis y que no dañan las piezas en el proceso. Las técnicas de inspección más usadas son las que utilizan campos electromagnéticos, señales de ultrasonidos y visión artificial. Este proyecto trata sobre las técnicas de ultrasonidos. El Ceit dispone de un banco de ensayos de señales ultrasonidos propio que permite generar y capturar señales de ultrasonidos de una manera sencilla desde un PC. El objetivo del proyecto consistirá en realizar una propuesta de diseño de un banco de ensayos miniaturizado (por ejemplo, del tamaño de una Raspberry) Como comparación el diseño actual ocupa el tamaño de un ordenador Desktop. Se trataría de hacer un diagrama de bloques del sistema, realizar una selección de componentes que incluya la plataforma de procesamiento a utilizar y los componentes de la fuente de alimentación. Finalmente, será necesaria una estimación de consumo y coste del equipo final.

Supervisor académico:

Jorge Juan Gil.

Departamento Tecnun/División CEIT:

CEIT. Grupo de Sistemas Inteligentes para la Industria 4.0

Área temática:

Ingeniería de Sistemas y Control

Descripción y objetivos:

Hasta el momento los conceptos de control se muestran en la pizarra, por medio de simulaciones o con videos. Para la asignatura de Ingeniería de Control se desea construir un sistema de control mecánico (dos péndulos acoplados con muelles) que sirva para la docencia: mostrar en clase el distinto comportamiento del sistema antes varios controladores. Para garantizar la portabilidad, el sistema será controlable a través de USB por medio de una tarjeta ARDUINO. En un proyecto previo se ha construido el sistema mecánico. En el proyecto propuesto se programarán en C diversos controladores, en especial, un controlador proporcional-integral (PI) que permita “teleoperar” (que el usuario mueva uno de los péndulos y el otro siga su movimiento sin error en régimen permanente).