Los proyectos que aparecen a continuación se ofrecen para su realización en el curso 2016/17.

Dirigidos a : Alumnos de Trabajo Fin de Grado y Trabajo Fin de Máster que vayan a realizar y entregar su proyecto en el curso actual.

Debido a que queremos que los alumnos puedan desarrollar sus proyectos en la mejores condiciones y puedan recibir la mejor atención posible, rogamos que se abstengan los alumnos cuya situación académica sugiera que no van a presentar el proyecto en el curso 2016/17. Los proyectos se asignan por curso académico, por lo que aquellos proyectos no entregados al final del curso podrían ser reasignados a otros alumnos.

Para alumnos interesados: Enviar un correo electrónico a jfernand@um.es comentando los proyectos de interés, por qué les interesan y la descripción de su situación académica.

Área: Web Semántica, Informática Médica, Bioinformática

Descripción: El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una herramienta que facilite el descubrimiento de correpondencias entre modelos de información expresados en XML o usando un modelo relacional con un modelo de conocimiento representado mediante una ontología en el lenguaje OWL.

Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias:

- Procesar modelos de datos en XML, en concreto expresados en XML Schema. Para ello hará uso de la especificación JAXP de Java. - Obtener esquemas de bases de datos relacionales (MySQL, etc.). - Procesar modelos de conocimiento (ontologías) represantados en OWL utilizando la biblioteca OWL API. - Implementar algoritmos eficientes para el descubrimiento de correspondencias entre las entidades de un modelo de información y una ontología. - Desarrollar un servicio web RESTful que ofrezca la funcionalidad implementada (especificación JAX-RS de Java). - Gestionar un proyecto de desarrollo de software utilizando un repositorio de código Git (alojado en GitHub). - Aplicar una metodología de desarrollo de software ágil (Scrum). - Aplicar técnicas de aseguramiento de la calidad del software (pruebas, estándares de desarrollo, etc.) - Utilizar herramientas para la gestión del ciclo de vida de proyectos software (Maven).

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática / Máster en Nuevas Tecnologias en Informática / Máster en Bioinformática

Estado: sin asignar

Área: Web Semántica, Informática Médica, Bioinformática

Descripción: Linked Data es una iniciativa para la publicación de datos que puedan ser enlazados entre sí. Con este fin se utilizan tecnologías web como el direccionamiento URI y RDF para el intercambio de datos. La nube Linked Open Data (LOD) impone el requisito de que el contenido de esos datos sea abierto.

El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una herramienta para explorar la nube LOD con el fin de encontrar enlaces que enriquezcan semánticamente un conjunto de datos.

Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias:

- Estudiar el lenguaje de representación de datos RDF. Este lenguaje es una pieza fundamental de la iniciativa Web Semántica cuyo objetivo es hacer que el contenido publicado en la web sea procesable con mayor facilidad. - Conocer el concepto de ontología y estudiar lenguajes para su representación (OWL). - Estudiar lenguajes de consulta sobre fuentes de datos semánticas (SPARQL). - Conocer herramientas para el procesamiento semántico de datos (OWL API, Jena, OWL-BGP, Hermit, etc.) - Implementar algoritmos eficientes para la búsqueda de datos en la nube LOD. - Desarrollar un servicio web RESTful que ofrezca la funcionalidad implementada (especificación JAX-RS de Java). - Gestionar un proyecto de desarrollo de software utilizando un repositorio de código Git (alojado en GitHub). - Aplicar una metodología de desarrollo de software ágil (Scrum). - Aplicar técnicas de aseguramiento de la calidad del software (pruebas, estándares de desarrollo, etc.) - Utilizar herramientas para la gestión del ciclo de vida de proyectos software (Maven). Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática / Máster en Nuevas Tecnologias en Informática / Máster en Bioinformática

Estado: sin asignar

Área: Sistemas de Información, Open Data

Descripción: El objetivo de este trabajo es que un ERP sea capaz de interactuar con fuentes de datos externas que publiquen su información en formatos abiertos, con vista a recabar información actualizada de interés para la empresa.

El trabajo requerirá identificar qué tipo de información externa podría ser relevante para el usuario general de ERP y para algún sector concreto al que se orientará el trabajo. Este trabajo también requerirá implementar un módulo plug-in para ERP de conexión a datos externos.

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática

Estado: sin asignar

Área: Web Semántica, Informática Médica, Bioinformática

Descripción: Establecer correspondencias entre las entidades de distintos esquemas de datos es habitual en algunas áreas como Biología o Medicina. Estos esquemas suelen están expresados en formalismos como XML, bases de datos relacionales u ontologías, lo que dificulta la tarea de alineamiento entre ellos.

Este trabajo tiene como objetivo desarrollar un editor de alineamientos entre esquemas de datos. Para ello será preciso definir la interfaz visual más apropiada a cada formalismo de representación de esquemas, buscando en la medida de lo posible una interfaz uniforme que sea amigable al usuario. Así mismo, el editor ofrecerá la posibilidad de definir plantillas que agilicen la definición de correspondencias. Estas correspondencias serán respaldadas utilizando un servicio web. Finalmente, el desarrollo del editor estará soportado por tecnologías web tanto para la definición de la interfaz como para la comunicación con el servicio web.

Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias:

- Estudiar frameworks para el desarrollo de componentes web (JQuery UI) - Conocer y aplicar las técnicas de comunicación de las aplicaciones web con servicios web (AJAX). - Aplicar pruebas de caja negra al código JavaScript y pruebas funcionales al componente web. - Gestionar un proyecto de desarrollo de software utilizando un repositorio de código Git (alojado en GitHub). - Aplicar una metodología de desarrollo de software ágil (Scrum).

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática / Máster en Nuevas Tecnologias en Informática / Máster en Bioinformática

Estado: sin asignar

Área: Web Semántica, Informática Médica

Descripción: La historia clínica electrónica (HCE) es el conjunto de documentos relativos a la salud de un paciente registrados en formato electrónico. Entre los estándares de HCE destacan aquellos basados en la arquitectura del modelo dual que distinguen entre el modelo de información y el modelo de arquetipos. El modelo de arquetipos especifica cómo representar los conceptos clínicos que han de registrarse en la HCE. En el grupo de investigación trabajamos en la integración de los arquetipos clínicos en un entorno basado en tecnologías de la web semántica para conseguir la interoperabilidad semántica entre sistemas de información.

Una parte importante del arquetipo es su relación con otras terminologías y ontologías biomédicas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una aplicación web que permita a los usuarios analizar la relación entre los repositorios de arquetipos (e.g. Open EHR Clinical Knowledge Manager) y repositorios de ontologías biomédicas (BioPortal). Los trabajos previos han estudiado en mayor medida la relación entre los arquetipos y una terminología clínica de referencia como SNOMED-CT, aquí se pretende analizar otras relaciones que podrían contribuir a la mejora de métodos semánticos de similitud entre arquetipos así como relacionar las HCE con otros ámbitos biomédicos.

Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias: - Liderar el desarrollo de una aplicación web aplicando una metodología ágil - Trabajar con distintos modelos de representación semántica (ontologías y arquetipos) – Conocer y aplicar técnicas de alineamiento textual y semántico desarrolladas en Java – Desarrollar un back-end integrando diversas librerías de manipulación de datos (Java, OWLapi) e intégralo con llamadas a otros servicios web ya disponibles (E.g. Archeck para transformar arquetipos en OWL) – Desarrollar un front-end que permita la visualización de los resultados y su análisis posterior - Gestionar un proyecto de forma colaborativa usando un repositorio de código como BitBucket o GitHub.

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática, Máster en Nuevas Tecnologías en Informática

Estado: sin asignar

Área : Web semántica, Informática biomédica

Descripción: Actualmente existen numerosas propuestas para el análisis de la calidad en ontologías. En este trabajo nos centramos en aquellas soluciones que abordan el problema a través de la evaluación de métricas objetivas basadas en el análisis de los elementos de la ontología. Actualmente OQuaRE, herramienta elaborada en nuestro grupo de investigación, analiza 11 métricas primitivas sobre una ontología. El objetivo de este trabajo es desarrollar un servicio web que permita generalizar la definición de métricas, de manera que cualquier usuario pueda definir sus propias rutinas de cálculo de forma dinámica usando la librearía OWLApi. Se integrará el servicio con la funcionalidad actual de la página web de OQuaRE. Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias: - Liderar un proyecto web colaborativo usando una metodología ágil - Conocer herramientas para el procesamiento semántico de datos (OWL API, Hermit, etc.) - Desarrollar un servicio web RESTful que ofrezca la funcionalidad implementada (especificación JAX-RS de Java) - Gestionar un proyecto de forma colaborativa usando un repositorio de código como Bitbucket o GitHub - Aplicar una metodología de desarrollo de software ágil (Scrum) - Aplicar técnicas de aseguramiento de la calidad del software desarrolladas en JUnit.

Número de alumnos: 1.

Perfil: Grado en Ingeniería Informática

Estado: sin asignar

Área : Web Semántica, Informática Biomédica

Descripción: Actualmente existen repositorios de conocimiento biomédico que permiten el acceso a cientos de ontologías. El desarrollo de métodos semi-automáticos que permitan asegurar su calidad es una contribución importante tanto para el contenido de las ontologías como los programas que las usan.

La metodología propuesta por OntoEnrich permite el análisis de etiquetas de las ontologías con el objetivo de enriquecer la ontología usando contenido expresado en lenguaje natural pero no como axiomas lógicos.

El objetivo es aplicar la metodología a otros campos definidos en en lenguaje natural para evaluar si su estudio podría contribuir a asegurar la calidad de dichas ontologías. Para ello se propone: Analizar manualmente el contenido de algunas ontologías. Identificar un conjunto reducido de patrones que permitan detectar situaciones de error. Implementar e integrar en la herramienta OntoEnrich (http://sele.inf.um.es/ontoenrich) la nueva funcionalidad. Aplicar la metodología a un corpus relevante de ontologías biomédicas. Por ejemplo, en la figura adjunta de la Cell Ontology podemos ver que en la definición en lenguaje natural se especifica una relación part-of pero está codificada como una relación subClassOf. Esto podría ser un tipo de anti-patrón.

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática / Máster en Nuevas Tecnologías en Informática / Máster en Bioinformática

Estado: Sin asignar

Área: Bioinformática, Web Semántica

Descripción: En los últimos años se han creado varias bases de datos que contienen información sobre ortológos. Sin embargo cada una de ellas ha seguido criterios distintos de representación y organización de la información, con los consiguientes problemas para la compartición de información.

Existen iniciativas internacionales para intentar combatir este problema que pasa por definir una representación estandarizada para este tipo de información. Por tanto el objetivo de este trabajo es estudiar las diferentes representaciones existentes e identificar los conceptos principales sobre los que debería girar proponer una representación estándar para este tipo de información. Los objetivos específicos se definirían en función del nivel de estudios del estudiante.

Número de alumnos: 1

Perfil: Máster en Bioinformática

Estado: sin asignar

Área: Web Semántica, Informática Médica

Descripción: Los modelos clínicos se pueden ver como formularios de captura de datos en el sector sanitario. Un ejemplo sería la información a recoger al media la presión sanguínea. En los últimos años los modelos han sido representados en el lenguaje semántico OWL para mejorar la interoperabilidad semántica de datos clínicos. Recientemente existe interés en explorar representaciones basadas en un lenguaje más ligero como RDF, y que permiten la formulación y validación de restricciones en RDF como SPIN o Shape Expressions. El objetivo de este trabajo consiste en estudiar dichas representaciones y aplicarlas para la representación y de modelos y datos clínicos.

Número de alumnos: 1

Perfil: Máster en Nuevas Tecnologías en Informática

Estado: Sin asignar

Área: Web Semántica, Informática Biomédica

Descripción: Existen recursos de ontologías biomédicas como Bioportal que contienen más de 500 ontologías biomédicas. Las ontologías pueden ser interpretadas como un grafo compuesto de sus clases y relaciones. Algunas aplicaciones como OQuaRE hacen uso de estas estructuras para computar métricas de caminos entre las clases. El objetivo de este trabajo es implementar un algoritmo paralelo para mapear una ontología expresada en OWL en una base de datos no relacional como Neo4j. Una vez hecho esto, se estudiarán diferentes escenarios paralelos donde ejecutarlo y se analizará el rendimiento de cada uno de ellos. Como caso de uso se utilizará el procesamiento de ontologías procedentes de BioPortal y la ejecución de consultas sobre caminos usando Cypher. Con el desarrollo de este trabajo el estudiante podrá adquirir las siguientes competencias: - Conocer herramientas para el procesamiento semántico de datos (OWL API, Hermit, etc.) – Conocer bases de datos no relacionales y sus beneficios (Neo4j) – Conocer herramientas y lenguajes de consultas de bigdata (Cypher) – Estudiar diferentes tipos de arquitecturas paralelas y tecnologías (Multiprocesadores, Hadoop…)

Número de alumnos: 1

Perfil: Grado en Ingeniería Informática, Máster en Nuevas Tecnologías en Informática

Estado: asignado