Modelado y simulación de un protocolo de comunicaciones para redes subacuáticas

[ES] El Internet of Underwater Things (IoUT) es una nueva clase de IoT que podría definirse como una red de objetos inteligentes subacuáticos interconectados, y se espera que este paradigma posibilite un gran abanico de aplicaciones, contribuyendo no solo al desarrollo de smart cities/industry. El IoUT se basa en las Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs), que tienen características específicas respecto las tradicionales WSN, al utilizar señales acústicas en lugar de radiofrecuencia, como el retardo de propagación, limitado ancho de banda y baja fiabilidad, además de resultar especialmente crítico la eficiencia energética, representando todo ello grandes retos. En este TFG se modelará y evaluará la adaptación de un protocolo de comunicaciones del equipo de investigación para contribuir a posibilitar el IoUT considerando los retos planteados. Para ellos se implementará y adaptará la base del protocolo DBR (Depth-Based Routing), validándolo y comparándolo para entender su funcionamiento y los parámetros con los que funciona, realizando pruebas sobre cada uno de ellos con el fin de detallar y explicar los resultados del protocolo en cada una de sus simulaciones. Una vez comprendido esto se evolucionará a un protocolo desarrollando Clustering sobre la base del DBR para ver las ventajas que presenta respecto al anterior y si merece la pena su utilización, tanto en prestaciones de consumo como de paquetes recibidos. Para ello y al final se efectuará una comparación total.[CA] Internet of Underwater Things (IoUT) és una nova classe de IoT que podria definirse com una xarxa d’objectes intel·ligents subaquàtics interconnectats, i s’espera que este paradigma possibilite una gran quantitat d’aplicacions, contribuint no sols al desenvolupament d’ smart cities/industry. L’IoUT es basa en les Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs) , que tenen característiques específiques respecte les tradicionals WSN, a l’utilitzar senyals acústics en compte de radiofreqüència, com el retard de propagació, limitat amplada de banda i baixa fiabilitat, a més de resultar especialment crític l’eficiència energètica, representant tot això grans reptes. En este TFG es modelarà i avaluarà l’adaptació d’un protocol de comunicacions de l’equip d’investigació per a contribuir a possibilitar l’IoUT considerant els reptes plantejats. Per això s’implementarà i adaptarà la base del protocol DBR (Depth-Based Routing) , validant-ho i comparant-ho per a entendre el seu funcionament i els paràmetres amb què funciona, realitzant proves sobre cada un d’ells amb la fi de detallar i explicar els resultats del protocol en cadascuna de les seues simulacions. Una vegada comprés açò s’evolucionarà a un protocol desenvolupant Clustering sobre la base del DBR per a veure els avantatges que presenta respecte a l’anterior i si val la pena la seua utilització, tant en prestacions de consum com de paquets rebuts. Per això i a la fi, s’efectuaran una comparació total.[EN] The Internet of Underwater Things (IoUT) is a new class of IoT that could be defined as a network of interconnected underwater intelligent objects, and this paradigm is expected to enable a wide range of applications, contributing not only to the development of Smart cities/industry. The IoUT is based on the Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs), which have specific characteristics regarding traditional WSN, using acoustic signals instead of radio frequency, such as the propagation delay, limited bandwidth and low Reliability, besides being especially critical the energy efficiency, representing all this great challenges. This GFR will model and evaluate the adaptation of a communications protocol of the research team to contribute to enable the IoUT considering the challenges planned. For them, the DBR (Depth-Based Routing) protocol’s base will be implemented and adapted, validating and comparing it to understand its operation and the parameters with which it works, performing tests on each of them in order to detail and explain the results of the protocol in each of its simulations. Once this is understood, we will evolve to a protocol developing Clustering on the basis of the DBR to see the advantages that it presents with respect to the previous one and if it is worth its use, both in consumer benefits and in packages received. For this and in the end a total comparison will be made.Catalán Gallach, I. (2019). Modelado y simulación de un protocolo de comunicaciones para redes subacuáticas. http://hdl.handle.net/10251/128819TFG

Interactive Classroom Methods for Science classes

[EN] Interactive methods are a good resource for making students reason and think. This is because they favor open analysis and hypotheses and develop divergent thinking in STEMC subjects. The objectives: students need to build knowledge from intersubjective relationships by studying and working autonomously; develop the ability for self-learning, and publicize trends of perspective development with new methodologies in order to allow teachers and students enrich themselves with these experiences. Applying these methodologies the conclusion is that they are another means for teachers to improve their level of work with their students. In addition, serves to discover the attitudes of the students, their willingness to work and curiosity for research. At the same time, students are able to work in a more practical way the contents and to acquire training and information for their later use in STEMC subjects. Although it is early for results, the ratio of students which have passed the first call exams has beed improved about 10%.Catalán Gallach, I.; Viveros Contreras, R.; Catalán Catalán, JP.; Gallach Vela, MJ. (2020). Interactive Classroom Methods for Science classes. En 6th International Conference on Higher Education Advances (HEAd'20). Editorial Universitat Politècnica de València. (30-05-2020):183-191. https://doi.org/10.4995/HEAd20.2020.11010OCS18319130-05-202

Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA

[ES] En este Trabajo Final de Máster se va a desarrollar el soporte para el uso de sistemas basados en FPGA en el proceso de tratamiento y filtrado de imágenes para aplicaciones médicas. En el TFM se utilizan las librerías EDDL y ECVL del proyecto Europeo DeepHealth (destinado a la identificación de enfermedades a partir de el escaneo de fotografías) y se adaptan sus algoritmos para su correcta ejecución en sistemas FPGA. Se centra especialmente en esta última librería ECVL, buscando el completo soporte de la misma a través de una capa de abstracción Hardware. Los desarrollos se realizan, en primer lugar, con las herramientas de desarrollo de Xilinx y se utilizan tanto OpenCL como lenguaje de descripción de hardware. En segundo lugar, se hace uso de sistemas FPGA con el dispositivo Xilinx Alveo U200. Finalmente se toman medidas de tiempos para ver si el uso de estas herramientas con la librería ECVL en FPGAs mejora al uso en CPU.[EN] In this Master's degree final Project we develope part of the support for the use of FPGA-based systems in treatment and filtering of images for medical applications. In the project, the EDDL and ECVL libraries of the European DeepHealth project (which its goal is the identification of diseases from the scanning of photographs) and their algorithms will be adapted for their correct execution in FPGA systems. We focus especially on this latest ECVL library, seeking full support for it through a Hardware abstraction layer. The developments are carried out firstly, with Xilinx development tools using both OpenCL and hardware description language. Second, Xilinx Alveo U200 FPGA device will be used. Finally, time measurements have been taken to see[CA] En aquest Treball Final de Màster es va a desenvolupar tot el suport per l’ús de sistemes basats en FPGA en el procés de tractament i filtrat d’imatges per a aplicacions mèdiques. En el TFM s’utilitzen les llibreries EDDL i ECVL del projecte Europeu DeepHealth (destinat a la identificació de malalties a partir de l’escaneig de fotografies) i s’adapta als seus algoritmes per a la seva correcta execució en sistemes FPGA. Es centra especialment en aquesta última llibreria ECVL, buscant el suport complet de la mateixa a través d’una capa d’abstracció Hardware. Els desenvolupaments es realitzen, en primer lloc, amb les eines de desenvolupament de Xilinx i s’utilitzen tant OpenCL com llenguatge de descripció de hardware. En segon lloc, es fa ús de sistemes FPGA amb el dispositiu Xilinx Alveo U200. Finalment es prenen mesures de temps per veure si l’ús d’aquestes eines amb la llibreria ECVL en FPGAs millora a l’ús en CPU.Catalán Gallach, I. (2020). Desarrollo de Algoritmos de Inteligencia Artificial y de Visión por Computador Optimizados para Sistemas FPGA. http://hdl.handle.net/10251/150797TFG