Browsing by Subject "Datos masivos"

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    Una aproximación del efecto en el aprendizaje de una lengua extranjera debida a la obtención de datos a través de exámenes en línea de idiomas
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2017) Magal-Royo, Teresa; García Laborda, Jesús
    La Inteligencia Artificial orientada a la educación (AIEd) permite adecuar y/o adaptar los itinerarios del aprendizaje de un usuario mediante procesos inductivos basados en la extracción de datos obtenidos de las evidencias formativas que genera a lo largo de su vida escolar. El Big data, o datos masivos es el almacenamiento de grandes cantidades de datos que pueden ser analizados por diversos procedimientos y que permite encontrar patrones repetitivos o formulas predictivas que pueden generar un aprendizaje sobre nosotros mismos y sobre todo en la red. En el caso de los datos masivos que se generan a través de los exámenes utilizados en el aprendizaje y certificación de conocimiento de idiomas como segunda lengua a nivel nacional encontramos que podría ser útil aplicar las metodologías de procesamiento del Big Data para conocer mejor si la información generada a través de los test pueden mejorar o crear nuevas estrategias de aprendizaje o establecer criterios formales en el diseño de las pruebas, teorías de adquisición de se segunda lengua o incluso políticas educativas. La novedad de artículo se centra en establecer directrices viables para aplicar los conceptos más genéricos del Big Data en el contexto específico de los test de evaluación de idiomas como segunda lengua y donde existe a priori una gran cantidad de información a procesar a nivel educativo. El artículo muestra algunas directrices que podrían aplicarse en los mecanismos aplicados en la extracción de datos educativos del aprendizaje de idiomas a gran escala en el entorno específico de los test de evaluación de idiomas como lengua extranjera
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    Desarrollo de sistemas de tiempo real mediante el uso de aceleradores gráficos y específicos aplicados a la óptica visual humana
    (Universidad de Murcia, 2021-02-10) Mompeán Esteban, Juan; Aragón Alcaraz, Juan Luis; Artal Soriano, Pablo; Escuela Internacional de Doctorado
    Esta Tesis viene motivada por la necesidad de procesar grandes cantidades de datos en un corto espacio de tiempo. El tipo de datos sobre los que se ha trabajado presenta, en la mayoría de los casos, una estructura uniforme y un procesamiento repetitivo, aunque no siempre es así. Por ello, la paralelización del procesamiento se ha realizado principalmente mediante procesadores gráficos (GPUs) que obtienen un muy buen rendimiento ante este tipo de algoritmos y, en algunos casos, con aceleradores específicos implementados en una FPGA. El trabajo realizado se ha centrado en la paralelización de algoritmos utilizados en diferentes aplicaciones de la óptica. Esta Tesis se divide en seis capítulos: introducción, seguimiento pupilar de alto rendimiento, gafas de corrección automática y en tiempo real de la presbicia, procesado de imágenes de Hartmann-Shack en tiempo real, paralelización del procesado de imágenes de OCT, y conclusiones y vías futuras. En cuanto al seguimiento pupilar se han implementado y paralelizado varios algoritmos con el fin de obtener una versión de alto rendimiento. Además, se ha caracterizado un conjunto de imágenes de pupilas con el que se ha llevado a cabo un análisis de la precisión y rendimiento de los diferentes algoritmos implementados. En la implementación GPGPU se han llevado a cabo numerosas optimizaciones para mejorar el rendimiento, consiguiéndose velocidades de procesamiento superiores a 1000 imágenes por segundo en algunas configuraciones. Partiendo de los avances conseguidos en el capítulo sobre seguimiento pupilar se han desarrollado las gafas de corrección automática y en tiempo real de la presbicia. Este dispositivo es completamente autónomo, siendo controlado únicamente a través de un teléfono móvil inteligente. Dicho teléfono es el encargado de procesar las imágenes de los ojos y, a partir de los datos obtenidos, calcular la corrección que se debe aplicar en las lentes optoelectrónicas. Todo el dispositivo se alimenta de la batería del teléfono móvil y de una pequeña batería externa utilizada para la iluminación infrarroja. Además, se ha llevado a cabo un experimento con 8 sujetos présbitas que han mejorado su agudeza visual en 0.3 de media en escala decimal sobre un test situado a 35cm de distancia. Por otra parte, se ha realizado una implementación en OpenCL optimizada para FPGAs con el propósito de explorar la idoneidad de estas plataformas para controlar este dispositivo. De forma que se ha medido tanto su consumo como su rendimiento, y se ha comparado con el obtenido por el teléfono inteligente. En el capítulo relativo a las imágenes de Hartmann-Shack se han paralelizado y optimizado tres algoritmos de procesado de éstas para su ejecución en procesadores gráficos. Además, se ha desarrollado, paralelizado y optimizado un novedoso algoritmo de seguimiento pupilar en imágenes de Hartmann-Shack. Asimismo, se ha caracterizado tanto su precisión como su rendimiento, mediante el uso de imágenes generadas mediante simulaciones. Se han obtenido resultados significativos tanto en precisión como en rendimiento. Si bien se han comparado una gran variedad de configuraciones y resoluciones, con algunas de las imágenes utilizadas se consiguen aceleraciones superiores a 100x entre la versión secuencial y la versión paralela GPGPU. Por último, se ha paralelizado y optimizado el procesado de imágenes obtenidas mediante un sistema OCT (Tomografía de Coherencia Óptica). Los sistemas OCT generan grandes cantidades de datos en cada medida, pudiendo alcanzar fácilmente los 2GB según el sistema de adquisición utilizado. Estos datos requieren un procesamiento muy intensivo en cómputo para obtener las imágenes finales. Es por ello que la paralelización de este procesamiento mediante el uso de procesadores gráficos ha arrojado resultados con aceleraciones que alcanzan hasta 8x.
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    Simulación y visualización de datos espacio-temporales en brotes de infecciones hospitalarias
    (Universidad de Murcia, 2024-10-14) Kim, Denisse Misoo; Campos Martínez, Manuel; Juárez Herrero, José Manuel; Escuela Internacional de Doctorado
    Las bacterias multirresistentes (MDR) son microorganismos que han desarrollado resistencia a los antimicrobianos comúnmente utilizados contra ellas. Se relacionan principalmente con infecciones nosocomiales y representan una grave amenaza para la salud pública debido a su rápida propagación y a las complicaciones clínicas asociadas. La Organización Mundial de la Salud destaca la necesidad de desarrollar mejores herramientas de control y prevención, y fortalecer los sistemas de salud para su detección y control en entornos hospitalarios. Este control se realiza mediante el estudio de datos clínicos, lo cual permite obtener información epidemiológica, identificar patrones y tendencias, y analizar espacial y temporalmente las enfermedades. Sin embargo, este tipo de datos no suelen ser abiertos, porque contienen información personal sobre individuos. En los pocos casos que sí están disponibles, constituyen un conjunto de pacientes reducidos, enfocado al estudio concreto de un problema clínico. Como consecuencia, estos datos no pueden ser reutilizados para múltiples objetivos y suelen tener problemas de sesgo. Esta tesis parte de la hipótesis de que la representación de las dimensiones espacial y temporal de datos epidemiológicos facilita la comprensión y ayuda a la toma de decisiones en hospitales ante situaciones epidémicas provocadas por bacterias MDR. Para probar esta hipótesis, esta tesis se centra en 2 campos: Por un lado, trabajaremos en modelos de simulación con los siguientes objetivos: diseñar y desarrollar un modelo de simulación espacial y temporal de un problema epidemiológico por bacteria MDR en hospitales, así como del comportamiento de pacientes y funcionamiento de un hospital. Seguido a esto, generar conjuntos de datos espacio-temporales sintéticos de infecciones nosocomiales por bacterias MDR. Por el otro, trabajaremos en técnicas de visualización con los siguientes objetivos: estudiar técnicas y métodos de visualización espacial y temporal para explicar los resultados de análisis epidemiológicos. Además de esto, estudiar el uso de herramientas software, conjuntos de datos de acceso abierto, y métodos de evaluación en la implementación de dichas técnicas de visualización. Posteriormente, diseñar y proponer técnicas visuales para la toma de decisiones con información espacio-temporal de una situación epidémica en un entorno hospitalario. Finalmente, desarrollar y evaluar una herramienta interactiva visual para el estudio de pacientes hospitalizados y la dispersión de una infección por bacteria MDR. Las conclusiones de esta tesis doctoral respecto a los objetivos son: (1) identificamos 4 usos de las técnicas espacio-temporales visuales: presentación de datos, detección de datos en tiempo real, post-análisis y predicción de tendencias. Las técnicas de visualización más empleadas plasman la situación de una población, frente a escasos estudios a nivel individual y de representaciones de edificios. (2) Se observa un predominio de programas geográficos y web simples, pero se requieren mejores prácticas para visualizaciones efectivas. Cada vez hay más acceso público a los datos, pero suelen contener información agregada. (3) La combinación de micromodelos y macromodelos demuestra ser efectiva para crear un modelo de simulación para estudiar infecciones bacterianas MDR en hospitales sobre pacientes individuales con utilidad epidemiológica. (4) El uso de reglas de movimiento y limitaciones espacio-temporales de los pacientes en el modelo de simulación permite el análisis de escenarios virtuales fieles a la realidad. (5) Los modelos de simulación propuestos permiten generar datos realistas y de acceso abierto para su uso en la comunidad científica. (6) Observamos que el uso de metodologías y cuestionarios estandarizados son efectivos para modelar las vistas e interacciones para obtener una herramienta óptima y una comunicación más eficiente entre los participantes. (7) La interactividad y dinamismo de la herramienta visual permite representar fielmente los movimientos y procesos de infección. El uso de gráficos generalizados ayuda a comprender el progreso temporal mediante indicadores epidemiológicos. La combinación de técnicas de visualización dinámicas y estáticas ofrece diferentes perspectivas de los datos, facilitando la comprensión y el reconocimiento de nuevos conocimientos. La evaluación con 14 profesionales ha arrojado resultados positivos sobre el uso potencial de esta herramienta en su flujo de trabajo.