Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación. Proyecto de Fin de Grado o Máster. Salidas profesionales. Tecnun. Escuela de Ingeniería. Universidad de Navarra.

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Ofertas en: Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación

Procesos superficiales de alta precisión mediante láseres de femtosegundos

Supervisor académico:
Santiago M Olaizola

Departamento Tecnun/División CEIT:
División Materiales y Fabricación: grupo de Fabricación Láser de Precisión

Área temática:
Procesos de fabricación industrial

Descripción y objetivos:
Nuestra actividad de investigación se centra en el procesamiento de materiales con láser. Para ello, utilizamos pulsos láser ultracortos (láseres de femtosegundos), capaces de producir estructuras muy precisas en superficies de materiales con una definición muy alta del orden del micrómetro. Esto es posible gracias al régimen de proceso de "ablación en frío". Las texturas superficiales de alta definición se pueden utilizar para diversas aplicaciones, como la gestión de la fricción, moldes de inyección de plásticos, implantes, metrología de objetos autolimpiantes, antenas, etc.
El proyecto de investigación ofrecido en este grupo cubre la fabricación, medición y modelado de las estructuras para una aplicación seleccionada. La naturaleza específica del proyecto depende de la duración de la pasantía y de la formación del estudiante. Por ejemplo:
Ingeniería de tecnologías industrial: modificación láser de acero inoxidable para controlar la hidrofobicidad de la superficie, diseño y programación de procesos láser.
Ingeniería de telecomunicación: análisis de la predictibilidad de corrugaciones periódicas en superficies producidas por láseres de femtosegundos, análisis de resultados, control de haz láser.
Campo: aplicaciones láser
Requisitos: sólidos conocimientos de física. Se recomiendan habilidades de programación en Python.

Validación de funciones de red basadas en KUBERNETES (KNF) en OSM para aplicaciones cloud native en 5g

Supervisor académico:
Saioa Arrizabalaga

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

Área temática:
5G, Kubernetes, Cloud Computing, Virtualization.

Descripción y objetivos:
La adopción de Cloud Native en los sistemas de telecomunicaciones 5G se ha identificado como un buen candidato para reducir el coste, mejorar la agilidad del sistema y el papel de los servicios 5G. Con base en el estándar 3GPP, el Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI) ha publicado la arquitectura de referencia de la NFV adaptada a los entornos Cloud Native y para mejorar el marco de NFV, incluyendo, contenedores, balanceadores de carga y otros elementos como parte de la arquitectura de referencia.
Este trabajo persigue la validación de la tecnología de contenedores en la plataforma MANO alojada en el ETSI, en un entorno de CN, de manera que los resultados que se obtengan en el trabajo pueden ayudar a animar a los usuarios y a los operadores a utilizar los KNFs y aprovechando de este modo las tecnologías de contenedores.

Integración continua y entrega continua (CI/CD) para sistemas integrados

Supervisor académico:
Saioa Arrizabalaga

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

Área temática:
Desarrollo de software, Seguridad.

Descripción y objetivos:
CI/CD es cada vez más popular en el desarrollo de software embebido. No obstante, los proyectos suelen estar limitados de un modo que no lo está en el desarrollo de aplicaciones (por ejemplo, web). Además de las limitaciones físicas y computacionales de la plataforma de hardware de destino, existen limitaciones del mercado. El mercado del software embebido tiene requisitos únicos de seguridad, privacidad y ciclos de vida extremadamente largos (por ejemplo, los productos pueden permanecer en el mercado durante décadas). A nivel de desarrollo, el software embebido no es muy diferente que el desarrollo de aplicaciones típicas (por ejemplo, web), ya que requiere IDEs, compiladores, análisis estáticos y dinámicos y herramientas de dinámicas. Sin embargo, las herramientas suelen dirigirse a arquitecturas en las que trabajan (entorno de host vs entorno de destino). La automatización a nivel de compilación utiliza las mismas técnicas, pero cuando hay que ejecutar código, la barrera host/destino se vuelve significativa. La automatización de la ejecución de código requiere un soporte especial desarrollo de software. La automatización de las pruebas de software es más retadora debido a la complejidad de iniciar y pruebas en objetivos integrados, por no mencionar el limitado acceso limitado al hardware de destino que tienen los equipos de software. Este proyecto, pretende llevar a cabo una primera aproximación al desarrollo básico CI/CD sobre sistemas embebidos. De esta forma, dado un desarrollo básico en C/C++, se pretende pasar este código por etapas de testeo, verificaciones de seguridad y compilación (CI), para luego realizar una entrega automatizada sobre un dispositivo (por ejemplo, un microcontrolador), no sin antes realizar también testeos funcionales (CD).

Test-bed híbrido para investigación en ciberseguridad

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.

Estudio de la privacidad como código dentro del ciclo de vida del software

Supervisor académico:
Saioa Arrizabalaga

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

Área temática:
Desarrollo de software, Privacidad, Automatización de código, contenedores.

Descripción y objetivos:
Fides es una plataforma de código abierto de gestión de la privacidad, que permite aplicar normas de privacidad a nivel de código. Las herramientas de Fides permite etiquetar las características de privacidad del sistema, orquestar el cumplimiento de los derechos programáticos y auditar la información personal identificable almacenada en todos los sistemas e infraestructuras de las aplicaciones. Fides a su vez, es compatible con las principales normativas de privacidad (por ejemplo, GDPR, CCPA y LGPD), y con normas como la ISO 19944 por defecto.
Este proyecto busca la implementación automatizada de la plataforma Fides en un caso de uso práctico, de manera que pueda crearse una definición coherente y versionada de las características y los recursos de privacidad de este sistema, siendo utilizado como parte de un pipeline de CI/CD para procesar las solicitudes de privacidad.

Desarrollo de función como parte de una plataforma de protección de aplicaciones nativas de la nube basada en la supervisión de activos

Supervisor académico:
Saioa Arrizabalaga

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

Área temática:
Desarrollo de software, Seguridad.

Descripción y objetivos:
Las herramientas de monitorización y observabilidad son muy utilizadas hoy en día para tener un control de los procesos que se ejecutan en nuestro clúster kubernetes. La mayoría de estas herramientas solo ofrecen una monitorización y observabilidad básica del clúster Kubernetes, pero pocas de ellas aplican detección y contramedida. Este escenario hace que la capacidad de monitorizar la protección de un clúster frente a ataques sea muy baja. Por otro lado, disponemos de herramientas que ofrecen descubrimiento de ataques y alertas, pero sin aplicar ninguna contramedida sobre el mismo. Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta de alerta, descubrimiento y contramedida para entornos industriales, y la integración de esta herramienta con herramientas de terceros, capaz de resolver los problemas anteriormente mencionados. Estas funcionalidades deberán integrarse en un clúster kubernetes personalizado para monitorizar y proteger el clúster de ataques externos.

Clasificación Automática de Secciones de Documentos Utilizando Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)

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.

Aplicación de Generative Adversarial Networks (GANs) en la simulación de datos para plantas de aguas residuales

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.

Aplicación de técnicas de “physics informed neural networks” para obtener modelos reducidos de plantas de tratamiento de agua

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.

Desarrollo de un modelo de autocalibración para el influente en plantas de aguas residuales

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.

Joint Models para datos longitudinales y supervivencia discreta en el contexto de credit scoring

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:

Revisión bibliográfica sobre modelos conjuntos y su aplicación en scoring crediticio.
Formulación matemática del modelo conjunto en tiempo discreto.
Implementación del modelo en R o Python.
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.

Desarrollo de una herramienta software open-source para la optimización de plantillas de mantenimiento

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:

Revisión bibliográfica sobre los problemas y algoritmos de optimización más comunes aplicados en programación de mantenimiento.
Formulación matemática del problema, estableciendo los criterios y restricciones relevantes.
Implementación de la solución utilizando un algoritmo heurístico de optimización o solvers de código abierto.
Análisis de resultados y comparación de la efectividad del enfoque aplicado, con recomendaciones para su uso en distintas situaciones de mantenimiento.

Sistema electrónico para análisis de movimiento aplicado al Pádel

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

Desarrollo e Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático en Microcontroladores de Bajo Consumo para Aplicaciones de Transporte

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.

Gestor de flotas de robots interoperable

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

Creación de tesbed OT de turbinas eólicas para la realización de pruebas de seguridad y rendimiento

Los Testbed son elementos fundamentales para la realización de pruebas de seguridad. Sin embargo, una primera aproximación consiste en verificar la viabilidad del Testbed con base al desarrollo de pruebas de rendimiento.

El siguiente trabajo pretende crear un Testbed para la realización de pruebas de rendimiento con base a la integración del gemelo digital de una Turbina Eólica a modo de Hardware In The Loop (HIL), un PLC virtual como OpenPLC y un conjunto de clientes Modbus, que permitirán la realización de pruebas de escalabilidad. La siguiente figura muestra una arquitectura de referencia con los componentes participantes del Testbed.

Figura 1: Flujo de comunicación.

Concretamente, el gemelo digital de turbina eólica a integrar es el siguiente:

Figura 2: Generador eólico creado sobre Matlab Simulink.

Figura 3: Ataques sobre PLC virtual/real.

El proyecto involucraría una segunda aproximación utilizando un PLC real, es decir, cambiando el PLC virtual (OpenPLC) por un PLC real Omron. El resto de los procedimientos de experimentación serían idénticos. De esta forma se podría utilizar uno de los entornos como benchmark para establecer una comparativa con respecto al otro. A continuación, se listan las tareas a desarrollar:

Analizar el repositorio base, comprendiendo la forma de generar flujos de información.
Paquetizar en un contenedor un generador eólico desarrollado en Matlab Simulink (ver Figura 2).
Agregar los componentes necesarios para establecer comunicación UDP entre el modelo de simulink (paquetizado) y las interfaces (ver Figura 1).
Desarrollar el código de control necesario en el PLC virtual para habilitar la comunicación con la turbina eólica.
Conectar el PLC virtual con los clientes Modbus, creados usando la librería pymodbus, para habilitar las pruebas de rendimiento.
Recolección de métricas de pruebas de rendimiento para la realización de análisis.
Transformar el código de control creado para el PLC virtual en el código necesario para el PLC real de manera que se habilite la comunicación con la turbina eólica.
Conectar el PLC real con los clientes Modbus, creados usando la librería pymodbus, para habilitar las pruebas de rendimiento.
Recolección de métricas de pruebas de rendimiento para la realización de análisis.
Recolectar herramientas que permitan explotar vulnerabilidades existentes sobre el PLC virtual/real (ver Figura 3).
Realización de pruebas de seguridad clasificándolas según el pilar de la ciberseguridad que comprometen, por ejemplo, disponibilidad, integridad, etc (ver Figura 3).

Creación de tesbed OT de robótica colaborativa para pruebas de ciberseguridad

Los Testbed son elementos fundamentales para la realización de pruebas de seguridad. Concretamente el ámbito de robótica colaborativa constituye un entorno Safety de mucho interés para la investigación en ciberseguridad. Actualmente se están teniendo progresos en esta dirección, trabajando en un flujo como el que se muestra en la Figura 1.

Figura 1: Testbed para realización de pruebas de ciberseguridad sobre entornos de robótica colaborativa.

Sin embargo, aún queda bastante camino por recorrer en varias de estas etapas. En este trabajo se pretende estudiar a profundidad una de ellas. Concretamente, la comunicación dispositiva de campo (robot) con el Gateway IoT, es decir, el flujo representado en la Figura 2. A continuación se definen las principales tareas a acometer en este trabajo:

Figura 2: Área de mejora del Testbed.

1- Dado que Universal Robots ha liberado una serie de simuladores, nos interesaría saber, cuál de todas es la serie o ROBOT_MODEL que nos permitiría tener un mayor control sobre el dispositivo de campo, lo cual se traduce en mayor capacidad de lectura/escritura sobre las variables del dispositivo.

2- Obtención y almacenamiento de registros (logs) del robot como elemento clave para la realización de análisis durante las pruebas de seguridad. Estos registros deben permitir una monitorización activa del dispositivo.

3- Considerando una Raspberry Pi como Gateway IoT se instalará en esta una infraestructura basada en K3s. Sobre esta infraestructura K3s deberá desplegarse una arquitectura basada en microservicios las cual contendrá 4 microservicios: cliente Modbus, Publisher de Kafka, consumer de Kafka, Engine. Nota: Esta tarea se desarrollará en colaboración con otros investigadores del grupo para llevar a cabo una implementación que integre la metodología CI/CD para habilitar las actualizaciones automáticas sobre la Raspberry.

4- Se instalará un módulo 5G en las Raspberry para habilitar la comunicación con la central Amarisoft. Nota: Esta tarea depende del proceso de compra del módulo.

5- Considerando Modbus como protocolo de transporte entre el dispositivo de campo y el Gateway IoT la siguiente tarea busca la mejora del código actualmente generado (paquetizado en un contenedor) para monitorizar con cierta periodicidad el conjunto de variables que habilita el robot.

6- Estas variables serán recolectadas y enviadas a un segundo microservicio el cual utiliza el protocolo Kafka, el cual deberá ser optimizado programáticamente para reducir latencia y aumentar el throughput. Para testear este microservicio deberá usarse el bróker de prueba ejemplificado en la Figura 3.

7- Se integrará un tercer microservicio que actuará como publisher de Kafka el cual también deberá ser optimizado. Para testear este microservicio deberá usarse el bróker de prueba ejemplificado en la Figura 3.

8- Se deberá desarrollar un cuarto microservicio que actuará como motor de respuestas el cual dependerá de la predicción recibida desde el consumer de Kafka, con base a la cual deberá tomar decisiones que serán transmitidas al cliente Modbus y trasladadas al dispositivo de campo como muestra la Figura 3.

Figura 3: Integración de Engine sobre el Testbed.

9- Integración del Gateway IoT sobre el flujo de comunicación del caso de uso como muestra la Figura 4. Nota: Esta tarea depende de progresos de otros investigadores del grupo.

Figura 4: Testbed con flujo de comunicación completo.

Procesamiento y Clasificación de Etiquetas Sin Chip mediante un Software-Defined Radio

Supervisor académico:
Ainhoa Rezola

Departamento:
Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Descripción y objetivos:

Este proyecto se embarca en la vanguardia de la tecnología en colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Se centra en la exploración de la revolucionaria tecnología sin chip para el Internet de las Cosas (IoT), con especial énfasis en las etiquetas sin chip codificadas en frecuencia (FC). Estas etiquetas, reconocidas por su atractivo económico y capacidades de sensorización, presentan desafíos en términos de detección y procesamiento.

La propuesta implica la utilización de un dispositivo conocido como Software-Defined Radio (SDR) para llevar a cabo medidas y recopilar datos provenientes de las etiquetas. El proyecto propone aplicar técnicas de procesamiento de señales con el objetivo de mejorar la calidad de la información obtenida. Asimismo, se explorará el potencial de algoritmos de Machine Learning (ML) para clasificar de manera más eficiente estas etiquetas, mejorando así la capacidad de identificación.

Es importante destacar que el lector requerido para estas tareas ya ha sido previamente desarrollado, por lo que el foco principal radicará en las fases de medición, procesamiento y clasificación. Se abordará también la importancia de las antenas, elementos fundamentales en comunicaciones inalámbricas, contribuyendo al mejoramiento de la calidad de las señales y, por tanto, a la eficiencia del sistema.

Desarrollo de una interfaz de usuario para la simulación numérica del proceso de mecanizado de materiales con láseres de pulso ultracorto

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.

Integración continua y entrega continua (CI/CD) para sistemas integrados

Supervisor académico:
Santiago Figueroa Lorenzo

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

Área temática:
Desarrollo de software, Seguridad.

Estudio de la privacidad como código dentro del ciclo de vida del software

Supervisor académico:
Santiago Figueroa Lorenzo

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

Área temática:
Desarrollo de software, Privacidad, Automatización de código, contenedores.

Este proyecto busca la implementación automatizada de la plataforma Fides en un caso de uso práctico, de manera que pueda crearse una definición coherente y versionada de las características y los recursos de privacidad de este sistema, siendo utilizado como parte de un pipeline de CI/CD para procesar las solicitudes de privacidad.

Desarrollo de función como parte de una plataforma de protección de aplicaciones nativas de la nube basada en la supervisión de activos

Supervisor académico:
Santiago Figueroa Lorenzo

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

Área temática:
Desarrollo de software, Seguridad.

Validación de funciones de red basadas en Kubernetes (KNF) en OSM para aplicaciones Cloud Native en 5G

Supervisor académico:
Santiago Figueroa Lorenzo

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

Área temática:
5G, Kubernetes, Cloud Computing, Virtualization.

Este trabajo persigue la validación de la tecnología de contenedores en la plataforma MANO alojada en el ETSI, en un entorno de CN, de manera que los resultados que se obtengan en el trabajo pueden ayudar a animar a los usuarios y a los operadores a utilizar los KNFs y aprovechando de este modo las tecnologías de contenedores.

Desarrollo de un sistema de posicionamiento en interiores basado en WiFi

Supervisor académico:
Paul Zabalegui

División CEIT:
Transporte y movilidad sostenible

Área temática:
Ingeniería de telecomunicación

Descripción y objetivos:
El uso de los sistemas de posicionamiento es cada vez más habitual en el día a día tanto de las personas como de las empresas, las cuáles los integran en sus sistemas como piezas clave a la hora de querer un grado de seguridad y eficiencia que cumpla con las expectativas del mercado. En este sentido, los grandes actores del sector ferroviario (CAF, Thales, SNCF, Siemens, etc.) están dedicando grandes esfuerzos al posicionamiento preciso y continuo de sus trenes.

Al basar principalmente sus sistemas de posicionamiento en tecnologías GPS/GNSS, el mayor reto a afrontar se encuentra en poder localizar los receptores en entornos interiores, donde la señal satelital se ve degradada. Actualmente, Ceit se encuentra inmerso en una gran iniciativa europea en la que se busca desarrollar sistemas de posicionamiento totales, que funcionen tanto en interiores como en exteriores, y que lo hagan de forma precisa y continuada, con el fin de poder alcanzar el mayor grado de madurez en el camino hacia el tren autónomo.

El cometido de este PFG sería diseñar e implementar un sistema de posicionamiento basado en WiFi que funcione en interiores y pueda fusionarse posteriormente con tecnologías GPS/GNSS.

Estudio y simulación de un sistema de posicionamiento en interiores basado en 5G

Supervisor académico:
Paul Zabalegui

División CEIT:
Transporte y movilidad sostenible

Área temática:
Ingeniería de telecomunicación

El cometido de este PFG sería realizar un estudio del uso de la tecnología 5G para el posicionamiento en interiores e implementar un algoritmo de posicionamiento basado en 5G que haga uso de señales sintéticas simuladas mediante Matlab.

Diseño de un decodificador de señales ultraprecisas para los satélites Galileo

Supervisor académico:
Paul Zabalegui

División CEIT:
Transporte y movilidad sostenible

Área temática:
Ingeniería de telecomunicación

Al basar principalmente sus sistemas de posicionamiento en tecnologías GPS/GNSS, un gran reto a afrontar es el de obtener precisiones centimétricas de forma continuada de forma global. Actualmente, Ceit se encuentra inmerso en una gran iniciativa europea en la que se busca desarrollar sistemas de posicionamiento totales, que sean capaces de localizar trenes de forma ultraprecisa en su misión a lo largo de las vías, con el fin de poder alcanzar el mayor grado de madurez en el camino hacia el tren autónomo.

El cometido de este PFG sería implementar un algoritmo de decodificación de las señales de augmentación HAS de los satélites Galileo para el posicionamiento ultrapreciso, y su aplicación a un algoritmo de posicionamiento en Matlab ya funcional basado en señales GPS/GNSS.

Online Monitoring and data collection with IoT and Satellite Networks for Ultra-Remote Areas

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.

Evaluación de la tecnología Bluetooth de largo alcance

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.

Sistema de “Ground Truth” para localización en interiores mediante visión artificial

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.

Logística y machine tending con un manipulador móvil.

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.

Estudio de procesamiento de imagen con datos de sistemas multiespectrales procedentes de satélite

Supervisor académico:

Diego Borro

División CEIT:

Sistemas Inteligentes para la Industria 4.0

Área temática:

Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación

Descripción y objetivos:

Copernicus es, a día de hoy, el programa más importante de Observación de la Tierra a nivel mundial. El programa es una iniciativa conjunta de la Comisión Europea y de la Agencia Espacial Europea (ESA) que persigue construir un sistema autónomo de observación de la Tierra. El programa Copernicus se apoya en una familia de satélites llamados Sentinel, propiedad de la Unión Europea y desarrollados para satisfacer las necesidades de los servicios Copernicus y de sus usuarios.

Cada objeto de la superficie de la Tierra refleja y absorbe energía en diversas formas. La firma espectral representa la forma única en la que una superficie refleja la energía del sol, dentro del espectro electromagnético. Además, las firmas espectrales típicamente se caracterizan en una gráfica de eje X (largo de onda) e Y (porciento de reflectancia) de modo que diferentes superficies tienen distintas firmas espectrales.

Actualmente existen multitud de datos, herramientas y software,… para acceder a los datos de los satélites y procesarlos. El objetivo de este PFG sería acceder a la información multiespectral de cierta zona del planeta y procesarla para obtener cierta información como cambios en la cobertura del suelo, el crecimiento de algas en el agua, diferentes tipos de cultivos, o la cantidad de desarrollo urbano en un área. La información concreta necesaria depende de la aplicación y se definirá cuando empiece el PFG.

El alumno no empezará de cero ya que se ha defendido un PFM que ha realizado un estudio del arte de todas las tecnologías y herramientas existentes.

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