Trabajos Fin de Máster

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Universidad Carlos III de Madrid. Trabajos Fin de Máster

Las enseñanzas de Máster Universitario concluyen con la elaboración y defensa pública de un trabajo fin de máster. En esta colección se reúnen trabajos de alumnos de los másteres impartidos en la Universidad Carlos III de Madrid.

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Recent Submissions

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    Uso de modelos de lenguaje natural para la interacción humano-robot
    (2024-01) Cruz Del Valle, Javier; Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática; Castro González, Álvaro; Onorati, Teresa
    Este proyecto fin de Máster se ha realizado en el marco del proyecto "Minería de Datos de Redes Sociales para la Interacción Humano Robot", acción financiada por la Comunidad de Madrid a través de la línea "Estímulo a la Investigación de Jóvenes Doctores/as" del Convenio Plurianual con la UC3M (SMM4HRI-CM-UC3M), en el marco del V PRICIT. El principal propósito del proyecto es el desarrollo de una nueva funcionalidad para el robot social Mini, que utilice las redes sociales para mantener a las personas informadas y conectadas con la actualidad. Para ello, se obtiene información actualizada de las noticias más recientes publicadas en Twitter, se procesa el contenido de estas, se genera un resumen mediante modelos de Inteligencia Artificial conocidos como grandes modelos de lenguaje y se responden las preguntas de los usuarios relacionadas con dichos artículos mediante otros modelos similares. Con todo ello, se ha implementado una solución adaptable a las gustos individuales de los usuarios que permite la personalización del contenido, estimulando una mayor adopción e interacción con el sistema. Los resultados obtenidos en la experimentación avalan un buen resultado en las respuestas generadas por los diferentes modelos de procesamiento de lenguaje natural que se han empleado, así como la capacidad para proporcionar información útil y responder preguntas de manera efectiva. Las conclusiones obtenidas respaldan una experiencia de usuario totalmente satisfactoria y una percepción del robot con altas capacidades para la tarea desarrollada. Por tanto, el proyecto demuestra ser una solución prometedora, ofreciéndose como una herramienta útil para mejorar la calidad de vida, especialmente para las personas mayores. La aplicación y uso están destinados en última instancia a la asistencia de personas mayores, con el objetivo de reducir su aislamiento social causado por las nuevas tecnologías, promoviendo así una sociedad más inclusiva. El proyecto se ha llevado a cabo de manera interdisciplinaria en conjunto con el Laboratorio de Robótica Social y el Grupo de Sistemas Interactivos, ambos de la Universidad Carlos III de Madrid.
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    Vías jurídicas ante la quema de los humedales del Delta del Rio Paraná, Argentina
    (2023-06) Fernández, Santiago Javier; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Viaene, Lieselotte
    Los humedales del Delta del Río Paraná en la Provincia de Entre Ríos, dentro de la República Argentina constituyen un territorio de interés internacional, y los mismos están reconocidos como tales dentro de la “Convención Ramsar”. Estos humedales desde hace tiempo están siendo objeto de incendios que persiguen la finalidad de tornarlos aptos para la industria ganadera, teniendo como consecuencia un grave perjuicio tanto para el medioambiente como para la salud de las personas. Este trabajo se dedica a analizar desde un punto de vista posibles soluciones para esta problemática atento a la evidente falta de operatividad de la normativa vigente. Dicho análisis se hace desde varios ángulos, explorando diferentes vías jurídicas basadas en conceptos y jurisprudencias emergentes que se encuentran en pleno desarrollo.
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    Sparse Regression for the Breathing Mode Instability: Extracting Governing Equations from Hall Effect Thrusters Simulation Data
    (2023) Bayón Buján, Borja; UC3M. Departamento de Ingeniería Aeroespacial; European Commission; Merino Martínez, Mario
    The development of efficient and reliable electric space propulsion systems relies on accurate modeling and identification of their underlying dynamics. Traditional approaches to model identification often involve intricate physical analysis or making extensive assumptions, limiting their applicability and scalability. In this thesis an algorithm for accurate modeling and identification of electric space propulsion systems is presented. The algorithm, based on sparse regression and model parsimony, allows automatic data-driven identification of models for space plasma thrusters. It incorporates statistical techniques, physical constraints, and trajectory-based information for robust system identification. The algorithm is demonstrated using PIC/fluid simulation data from a Hall Effect Thruster for several operating points. Models of varying complexity are obtained, focusing on physical explainability and coefficient variation with operating point. The resulting equations for average ion and neutral densities align well with existing models. Point-wise density models exhibit location dependency in the discharge chamber. The algorithm showcases its general applicability to other electric propulsion systems.
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    Niños, niñas y adolescentes en conflicto con la ley penal en Cuba: Aportes para una reforma con enfoque de derechos humanos
    (2023-06) García Crespo, Karla María; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Alcoceba Gil, Juan Manuel
    La presente investigación tiene por objeto analizar si el tratamiento jurídico-penal de las personas menores de edad en conflicto con la ley penal en Cuba es coherente con los estándares derivados del modelo de protección integral de derechos de la infancia. A través de la revisión documental y el análisis descriptivo y comparativo, se identifican los principales estándares internacionales de derechos humanos que marcan los alcances del tratamiento especial por infracciones a la ley penal de los niños, niñas y adolescentes respecto de los adultos, y se da cuenta de cómo han sido recogidos en la legislación española. Con base al estudio referencial y un enfoque crítico, se analiza la legislación cubana en la materia y se concluye que el actual tratamiento de las infracciones penales cometidas por las personas menores de dieciocho años en Cuba no cumple con las exigencias de especialidad y protección de derechos derivadas del modelo de integral, al mantener elementos del modelo tutelar y poca perspectiva de derechos humanos.
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    La aplicación del principio iura novit curia en el Sistema Interamericano de Derechos Humanos
    (2023-05) Risco Ponce, Jhakeline Margoth; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Quispe Remón, Florabel
    El presente trabajo tiene por objeto abordar un estudio completo sobre el principio iura novit curia y su implicancia en el Sistema Interamericano de Derechos Humanos; a fin de analizar de manera crítica la posición de la Comisión Interamericana de Derechos Humanos, y la Corte Interamericana de Derechos Humanos, sobre la praxis de este principio, para modificar el objeto expreso del proceso, incorporando al examen la transgresión de un derecho humano que no fue alegado por la parte peticionante. El Sistema regional constituye una piedra angular para lidiar contra la impunidad; por lo que, se pone de relieve a través del discurso si el acogimiento del principio iura novit curia en las decisiones, se encuentra ajustado a sus fines y límites como el principio dispositivo, contradicción, congruencia e imparcialidad, en consonancia con la protección de los derechos humanos.
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    Los avances de la Inteligencia Artificial y su impacto en el principio de igualdad y no discriminación de las personas en situación de discapacidad
    (2023-06) Alvárez Lozano, Italo Giancarlo; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Asís Roig, Rafael de
    Las nuevas tecnologías han proliferado sus usos en estos tiempos y han reformulado la composición, gestión y regulación de la sociedad, impactando de forma importante. Por eso resulta relevante analizar este fenómeno desde el discurso de los derechos humanos para evitar nuevas discriminaciones a colectivos en situación de vulnerabilidad. Dentro de este gran campo de ramilletes de nuevas tecnologías, para esta investigación el centro de importancia es la Inteligencia Artificial. En este tema, los algoritmos y los datos son el punto fundamental porque sus usos pueden hacer que un sistema de Inteligencia Artificial emita resultados o predicciones negativas a colectivos en situación de vulnerabilidad, como las personas en situación de discapacidad. Desde este hilo conductor resulta vertebral considerar el contenido jurídico de la Convención sobre los Derechos de las Personas con Discapacidad, así como los diversos discursos filosóficos y jurídicos en torno a la regulación de la Inteligencia Artificial con la finalidad de evitar situaciones que generen discriminación y ofrecer una respuesta a estos nuevos fenómenos.
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    La protección de los derechos humanos a través de la justicia climática: fundamento y perspectiva internacional de un nuevo paradigma
    (2023-06) González López, Irene; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Vacas Fernández, Félix
    El cambio climático ha dejado de ser una mera cuestión científica y ambiental y se ha convertido en una realidad social y política con implicaciones para los derechos humanos, especialmente los de los grupos en situación de vulnerabilidad. Ante la inacción estatal y el escaso cumplimiento de los compromisos climáticos nacionales e internacionales, la sociedad civil ha comenzado a movilizarse ante los tribunales para exigir una mayor ambición climática. Todo ello ha dado lugar al surgimiento de la “justicia climática” y al rápido desarrollo de los litigios climáticos con perspectiva de derechos humanos. El nuevo escenario es tan incierto como esperanzador. Por ello, este trabajo de fin de máster pretende analizar el surgimiento de esta nueva litigación estratégica a partir del estudio del régimen jurídico del cambio climático y de la protección de los derechos humanos para posteriormente proceder al análisis y comparativa de los litigios climáticos más recientes y relevantes.
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    La detención preventiva en Colombia a la luz de los estándares internacionales
    (2023-06) Mojica Ortiz, Diana Patricia; UC3M. Instituto de Derechos Humanos Bartolomé de las Casas; Alcoceba Gil, Juan Manuel
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    Segmentación semántica para la conducción autónoma mediante aprendizaje por refuerzo
    (2020-10) Moralejo Piñas, Javier; UC3M. Departamento de Informática; Alonso Weber, Juan Manuel
    La Conducción Autónoma es una tecnología que está ganando cada vez más inercia. Se están haciendo avances y estudios de forma constante para el despliegue de la Conducción Autónoma en el mundo del automóvil en un futuro cercano. Se está empujando esta tecnología para que los vehículos puedan conducir con mayor grado de autonomía. Existen diferentes técnicas que se puedes usar a la hora de crear un agente que controle un vehículo, y una de las técnicas que se están empezando a estudiar es el Aprendizaje por Refuerzo. Esta técnica podría superar al resto en la Conducción Autónoma, gracias a su capacidad para crear agentes que se automejoran y que exploran todas las posibilidades por su cuenta. En mi investigación anterior “Deep Reinforcement Learning Aplicado a la Conducción Autónoma” se creó un agente mediante Aprendizaje por Refuerzo que era capaz de conducir en una carretera con curvas en un desierto. En este proyecto se ha ido un paso más allá y se ha creado un agente capaz de conducir y seguir rutas en una ciudad con intersecciones. El agente se ha creado con el algoritmo de Soft Actor-Critic. La entrada del agente es una imagen codificada con un Variational Autoencoder. Sin embargo, un Autoencoder entrenado de la manera tradicional, para reconstruir la entrada original, no es capaz de afrontar esta tarea. Se ha entrenado el Autoencoder para reconstruir una versión de la entrada con Segmentación Semántica de forma que se codifique información más útil. En este proyecto se comparan ambas aproximaciones, y se comprueba si la versión con Segmentación Semántica obtiene mejores resultados. Para comparar ambos modelos se evalúan en función del tiempo medio entre fallos del agente, del porcentaje de autonomía y de la recompensa del agente (la cual depende de su velocidad, de lo centrado que vaya en la carretera y de la diferencia entre el ángulo del vehículo y la dirección de la carretera).
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    Creación de una ontología del Modelo de Gestión Documental del Gobierno Vasco mediante la aplicación del modelo conceptual "Records in Contexts"
    (2021-09-28) Miguel Aguayo, Ignacio; UC3M. Departamento de Biblioteconomía y Documentación; Méndez Rodríguez, Eva María
    Uno de los principales pilares de la actividad administrativa del Gobierno Vasco es su Modelo de Gestión de Documentos, que es utilizado con independencia del formato de los documentos acumulados durante su actividad. El presente trabajo consiste en la creación de una ontología de dicho Modelo de Gestión de Documentos mediante la aplicación del modelo conceptual RiC-CM (Records in Contexts - Concept Model) desarrollado por la ICA (International Council of Archives). Dicha ontología es el resultado del estudio del modelo de datos utilizado en el Gobierno Vasco y su adaptación a la ontología propuesta por la ICA llamada RiC-O (Records in Contexts - Ontology).
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    Industry 4.0 in the Theme Park Sector: Design of a RealTime Monitoring System for Queue Management
    (2022-09-28) Martínez Gil, Mario; Serrano Yáñez-Mingot, Pablo
    The theme park industry is a consolidated sector where different industrial technologies and management procedures are present. However, the Industry 4.0 paradigm aims at disrupting how industrial processes are conceived. In this thesis, we perform a thorough investigation of key relevant features of theme parks and how industry 4.0 could be applied within the theme park sector. Our methodology is as follows. First, we analyse the technology used in the most innovative attractions. Afterwards, we focus on the most recurrent problem within the sector: queue management at attractions. As part of the solution, a system is designed to allow real-time monitoring of waiting times through an IoT infrastructure. Radio Fre- quency Identification and Bluetooth Low Energy are the chosen technologies for people counting. They allow users to be located in the park in addition to counting. This system gives precise waiting times estimates, and park managers can obtain precious data about user behaviour and preferences. Finally, we develop a proof of concept to test the designed solution and detail the benefits of applying industry 4.0 to the theme park sector.
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    Simulating a CoAP Wireless Sensor Network using Cooja
    (2020-11-26) Clerias Aguado, Pau; García Rubio, Carlos
    Wireless Sensor Networks (WSN) have become, in the past few years, a fundamental part of the Digital Transformation of industries, cities, or agriculture, just to name a few. Their ability to autoconfigure without human intervention, and to wirelessly relay data within the WSN an to the Internet, make them very useful to exploit untapped sources of information, in order to create new knowledge that could better processes, city services, etc. In this thesis, a WSN will be developed using a simulation tool known as Cooja. The nodes that compose it will be provided with mechanisms, CoAP in this case, to display the data they obtain from its sensors, so other tools, external to the WSN, can benefit from it. Then, these external tools will be used to illustrate the process of extracting and processing the data originated in the WSN, with the final objective of creating knowledge and value from it. Lastly, an analysis of how the WSN behaves under different medium conditions and node configurations will be carried out. This work will prove why the WSNs have become so popular, while also showing that their design is a difficult process in which many factors have to be taken into account if one wants to perform a successful deployment. But, most importantly, it will show the symbiosis that is established between the physical world of the WSN (data source) and the digital world of the IT tools (data destination). This association is one of the mainstays of the Digital Transformation.
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    Analysis and Validation of AGV's services in a 5G environment
    (2021-09-12) Calonge Cruz, Diego; Berberana Fernández de Murias, Ignacio; Serrano Yáñez-Mingot, Pablo
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    Modelo actuarial de la medida del impacto del cambio climático en los riesgos de mortalidad y longevidad
    (2022-06-14) Crisóstomo Mazaira, Carlos; UC3M. Departamento de Economía de la Empresa; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
    Este trabajo presenta la primera investigacion desde el punto de vista actuarial sobre el impacto del cambio climatico en los riesgos de mortalidad y longevidad en España. En primer lugar, se prueba que el cuantil 0.95 muestra una tendencia mas elevada que los cuantiles inferiores y que es precisamente el que mejor captura la relacion con la mortalidad. Este estudio se ha llevado a cabo con una elevada granularidad de los datos (a nivel regional) y ha demostrado diferencias entre las regiones en cuanto a la exposicion de su mortalidad al cambio climatico. Sin embargo, no se ha encontrado evidencia de que la disminucion del frio este ligada con la longevidad. Ademas de ampliar el conocimiento sobre el cambio climatico y de proponer una nueva medida, este trabajo cuantifica cuanto puede verse afectada la mortalidad de los grupos de edad mas elevados ante un incremento de la temperatura tanto en el corto como en el largo plazo. De este modo, se relaciona el mismo con las Tablas PASEM 2020 y con Solvencia II.
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    Comparativa de los modelos GLM y GBM para la tarificación de una cartera de autos
    (2022-06-15) Gutiérrez Meléndez, Gonzalo; UC3M. Departamento de Economía de la Empresa; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
    El sector asegurador se encuentra en una constante evolución en todos los ámbitos gracias especialmente a los avances tecnológicos. En la rama de la tarificación, la búsqueda constante de una mejor modelización del riesgo ha generado la creación y uso de distintos algoritmos para capturar de la manera más eficiente y exacta el riesgo de los clientes. En este estudio se lleva a cabo la comparativa entre el método clásico de modelización lineal generalizado frente a la nueva corriente de modelos basados en Machine Learning llamados Gradient Boosting. Los resultados obtenidos muestran una mayor capacidad predictiva para el método más novedoso y una mayor granularidad para ajustar las primas de los asegurados. Ambos métodos son válidos de cara al estudio académico, y observando los resultados, todo parece indicar que es el momento de iniciar el cambio utilizando con mayor asiduidad los nuevos modelos de Machine Learning. También se lleva a cabo un análisis de negocio comparando una metodología de mutualización frente a una segmentación en los precios con el fin de mantener la cartera sana económicamente.
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    Inteligencia Artificial aplicada al cross-selling en seguros
    (2022-06-14) Arribas García, Miriam; UC3M. Departamento de Economía de la Empresa; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
    La transformación imparable que supone la Inteligencia Artificial no deja indiferente al sector asegurador. Una de las estrategias de venta más rentables e innovadoras actualmente es el cross-selling, que combinada con la Inteligencia Artificial en las compañías de seguros genera un enorme interés. En este trabajo se evalúan y discuten distintas metodologías modernas para predecir el interés de los actuales clientes de una compañía de seguros sobre una oferta de un seguro de automóviles. Este análisis constituye una propuesta que abarca numerosos beneficios debido a la exploración y manipulación de una gran cantidad de datos de la que se extrae información muy relevante.
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    Modelo predictivo de venta cruzada en productos de vida y salud: Random Forest vs XGBoost
    (2022-07-12) Sánchez Sardaña, Marcos; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
    Actualmente la tecnología avanza muy deprisa existiendo nuevos progresos como la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning que permiten a los algoritmos analizar el Big Data mucho más rápido y mejor que los humanos. Muchas empresas aseguradoras aún desconocen este tipo de tecnologías, o se encuentran aún en fase de implementación, sin saber muy bien cómo emplearlas para mejorar su nivel de ventas y suscripción de pólizas. Por ello, una gran oportunidad para optimizar los recursos de la empresa, y mejorar las ventas pasa por aplicar estas tecnologías a las campañas de venta cruzada. Este trabajo presenta un estudio comparado de dos modelos predictivos de venta cruzada en el contexto del mundo asegurador entre productos de Vida y Salud. En concreto, el presente estudio comparado se ha realizado sobre dos sistemas de aprendizaje automático supervisados (Random Forest y XGBoost) aplicados a la cartera de la compañía aseguradora ASESUISA – Seguros SURA de El Salvador con los objetivos, tanto de desarrollar una metodología, como de comparar ambos modelos, y determinar que algoritmo predice mejor los potenciales clientes objetivos en el caso de una campaña de venta cruzada y así optimizar los recursos y esfuerzos de las compañías. Para ello se han empleado dos carteras durante el período de 2015 a 2020, una de Vida Individual y otra de Salud. Los resultados empíricos proporcionan conclusiones interesantes para la venta cruzada como el perfil de los clientes. Aun así, independientemente de los resultados del sistema de aprendizaje automático la dirección de la compañía aseguradora es la encargada de iniciar una campaña de venta cruzada, y en última instancia son los esfuerzos de los empleados los que los que determinan el éxito o fracaso de la misma. Por lo tanto, este estudio adopta una perspectiva desde el punto de vista cuantitativo y de análisis de datos ya que pretende determinar los potenciales clientes objetivo y no establecer la estrategia de venta más adecuada. Adicionalmente se proporcionan posibles futuras líneas de investigación y metodologías a aplicar relacionados con la venta cruzada y el up-selling en el ámbito asegurador.
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    Comparación de tarificación de seguro de auto por GLM y redes neurales
    (2022-09-21) Li, Ying; UC3M. Departamento de Economía de la Empresa; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
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    Predicción de la reserva total de siniestros de un seguro de no vida mediante modelos estocásticos versus algoritmos de machine learning
    (2022-09-21) Canessa Poma, Yesenia; UC3M. Departamento de Economía de la Empresa; Rodríguez Pardo del Castillo, José Miguel; Simón del Potro, Jesús Ramón
    Este trabajo tiene como objetivo la comparación de las estimaciones de la reserva total de siniestros, incluyendo la reserva de siniestros pendientes de liquidación y de pago, y la reserva IBNR, obtenidas mediante la aplicación de los algoritmos de machine learning más utilizados actualmente como el Modelo lineal generalizado – GLM, k-Vecinos más cercanos – kNN, Bosque aleatorio, Gradient boosting machine – GBM y Extreme gradient boosting - XGB y dos de las metodologías estocásticas más clásicas basadas en Chain-Ladder, Mack con distribución libre y Bootstrap.
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    Esteganografía y ocultación de información aplicadas a bibliotecas
    (2022-09-27) Sanchís Francés, Cristian; UC3M. Departamento de Biblioteconomía y Documentación; Fuentes García-Romero de Tejada, José María de