Yearly Archive 19 de diciembre de 2023

Bysmartin

SISTEMA DE DETECCIÓN DE CAIDAS BASADO EN IMÁGENES INFRARROJAS

El pasado 18 de Diciembre de 2023 se defendió la Tesis Doctoral titulada «SISTEMA DE DETECCIÓN DE CAIDAS BASADO EN IMÁGENES INFRARROJAS», dirigida por Sergio Martín y Víctor Rodríguez Ontiveros.

En un mundo cuya población está envejeciendo cada vez más, el campo del cuidado de las personas mayores, que ya es muy relevante, se espera que se vuelva extraordinariamente importante. Los recursos y el personal dedicado a tareas en este campo crecerán de forma exponencial durante las próximas tres décadas, ya que el número de personas mayores de 65 años o más se duplicará durante este período.

Hasta ahora, el sector ha automatizado muy pocas tareas. Sin embargo, un mayor número de ellas necesitarán ser automatizadas si se desea un cuidado universal de personas mayores a costos razonables. Una de las tareas candidatas para esta automatización será la vigilancia de personas mayores y, dentro de ese campo, la detección de caídas. Esta área ha atraído un considerable interés de investigación en los últimos años. Sin embargo, la desconexión entre las comunidades de investigadores y usuarios ha dificultado el uso generalizado de este tipo de sistemas.

Esta tesis abarca la identificación de las necesidades reales de los usuarios y el diseño y desarrollo de un sistema innovador adaptado a ellos y sus necesidades reales. Para hacerlo, se lleva a cabo una revisión exhaustiva de todos los trabajos de investigación en el campo publicados desde 2015. Esta revisión identifica dos deficiencias principales: una profunda desconexión entre los investigadores y los usuarios, y una casi completa ausencia de datos reales para desarrollar sistemas.

Para abordar el primer problema, se lleva a cabo un importante estudio entre los usuarios. Este trabajo, el más grande de su tipo, identifica cuáles son las necesidades y percepciones reales de las diferentes comunidades integradas en el campo del cuidado de personas mayores. El estudio sugiere claramente que, aunque la supervisión humana siempre es preferida debido al valor añadido que proporciona el contacto humano, existen circunstancias en las que los usuarios aceptarían el uso de sistemas de detección de caídas.

Algunas de estas situaciones no están cubiertas por ninguno de los sistemas ya desarrollados, ya que están asociados a entornos nocturnos no iluminados en los que el uso de sensores adheridos al cuerpo no sería una opción razonable. Sin embargo, la tecnología basada en imágenes de infrarrojo lejano (FIR) es ideal para abordar estos escenarios.

De esta manera, y con el fin de evaluar las prestaciones de los modelos más significativos de estimación de la postura humana desarrollados para procesar imágenes del espectro visible (RGB) cuando trabajan con imágenes FIR, se compila una base de datos compuesta por clips de video de infrarrojo lejano de varios voluntarios realizando diferentes actividades. Esta base de datos, llamada FIR-Human, también contiene las anotaciones de las posiciones de las articulaciones, lo que permite el entrenamiento y evaluación de los modelos.

Para abordar la segunda cuestión, la falta de datos reales, y el problema de la generalización asociado a ella, se propone en este trabajo un enfoque alternativo para la detección automática de caídas. Los sistemas actuales de detección de caídas basados en visión se desarrollan utilizando bases de datos grabados por actores o voluntarios jóvenes. Dadas las diferencias en la forma en que se mueven las personas jóvenes y mayores, los descriptores cinemáticos utilizados por estos sistemas para evaluar las caídas, que son una generalización de los descriptores determinados para personas jóvenes, podrían ser inapropiados para establecer si ha ocurrido una caída real. Nuestro sistema, que utiliza descriptores dinámicos en lugar de cinemáticos, aborda el cuerpo humano en términos de equilibrio y estabilidad, por lo que las diferencias entre caídas reales y simuladas se vuelven irrelevantes, ya que todas las caídas son el resultado directo de un fallo en el esfuerzo continuo del cuerpo por mantener el equilibrio, independientemente de otras consideraciones.

A continuación, se evalúan las prestaciones de un sistema que integra la estimación de la postura humana sobre imagen ifrarroja lejana y los descriptores dinámicos, utilizando para ello el bloque de caídas de la base de datos FIR-Human.

Por último, se llega a una serie de conclusiones generales y se hacen algunas sugerencias para futuras investigaciones.

Bysmartin

Internet of Things Remote Laboratory for MQTT remote experimentation

En la pasada Conferencia UCAMI 2023 – International Conference on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence, celebrada en México del 28 al 30 de Noviembre de 2023, se presentaron resultados del proyecto In4Labs a través del artículo «Internet of Things Remote Laboratory for MQTT remote experimentation«.

Los laboratorios remotos han madurado sustancialmente y han visto una adopción generalizada en universidades de todo el mundo. Este artículo describe el diseño e implementación de un laboratorio remoto para la Industria 4.0, específicamente para el Internet de las Cosas (IoT).

Emplea microcontroladores Raspberry Pi y ESP8266 para reforzar plataformas de aprendizaje y experimentación en línea de IoT. Dichas plataformas tienen un valor significativo en la entrega de programas educativos en línea de alta calidad centrados en IoT.

Los estudiantes tienen acceso a una interfaz web donde pueden escribir código Arduino para programar el comportamiento de cada uno de los nodos de un escenario de Internet de las Cosas. Esta configuración les permite programar remotamente tres placas NodeMCU de manera similar al uso del IDE de Arduino conectado a una placa Arduino localmente.

El sistema ofrece la capacidad de compilar y subir código, completo con notificaciones de error. Además, proporciona varias funcionalidades como la capacidad de cargar nuevo código local, guardar el código creado en la computadora personal del usuario, cargar ejemplos predefinidos, acceder a un monitor serial y disponer de la plataforma Node Red.

Esta combinación de características promete ofrecer una experiencia de aprendizaje remoto interactiva y completa para los estudiantes que interactúan con tecnologías IoT.

Bysmartin

Laboratorio Remoto de Ciberseguridad IoT

Recientemente, investigadores del grupo I4Labs han publicado un artículo en la revista Sensors, titulado «Exploring IoT Vulnerabilities in a Comprehensive Remote Cybersecurity Laboratory», como resultado del proyecto In4Labs.

Esta es la referencia:

Delgado, I.; Sancristobal, E.; Martin, S.; Robles-Gómez, A. Exploring IoT Vulnerabilities in a Comprehensive Remote Cybersecurity Laboratory. Sensors 202323, 9279. https://doi.org/10.3390/s23229279

Este es el abstract:

Con la rápida proliferación de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) en diversos sectores, asegurar prácticas robustas de ciberseguridad se ha vuelto primordial. La complejidad y diversidad de los ecosistemas IoT plantean desafíos de seguridad únicos que los enfoques educativos tradicionales a menudo no logran abordar de manera integral.

Los currículos actuales pueden proporcionar conocimiento teórico, pero típicamente carecen de los componentes prácticos necesarios para que los estudiantes se involucren con escenarios de ciberseguridad del mundo real. Esta brecha obstaculiza el desarrollo de profesionales de ciberseguridad competentes capaces de asegurar infraestructuras IoT complejas.

Para cerrar esta brecha educativa, se desarrolló un laboratorio en línea remoto, permitiendo a los estudiantes adquirir experiencia práctica en la identificación y mitigación de amenazas de ciberseguridad en un contexto de IoT.

Este entorno virtual permite trabajar con ecosistemas IoT reales, permitiendo a los estudiantes interactuar con dispositivos y protocolos reales (RSs485, I2C, Serial, WiFi, BLE) mientras practican diversas técnicas de seguridad:

  • Monitorización
  • Suplantación
  • Main in the middle
  • Denial of service
  • Cifrado de comunicaciones

El laboratorio está diseñado para ser accesible, escalable y versátil, ofreciendo una gama de módulos desde el análisis de protocolos básicos hasta la gestión avanzada de amenazas.  La implementación de este laboratorio remoto demostró beneficios significativos, equipando a los estudiantes con las habilidades necesarias para enfrentar y resolver de manera efectiva los problemas de seguridad de IoT. Nuestros resultados muestran una mejora en las habilidades prácticas de ciberseguridad entre los estudiantes, destacando la eficacia del laboratorio en mejorar la educación en seguridad de IoT.

Bysmartin

GEMELO DIGITAL HUMANO PARA LA INDUSTRIA 5.0 

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «GEMELO DIGITAL HUMANO PARA LA INDUSTRIA 5.0», y dirigido por el profesor Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Master of Information and Communication Electronic System.

La creciente complejidad de los entornos laborales en la Industria 5.0 requiere un enfoque integral para garantizar la seguridad de los trabajadores. Esta tesis de maestría se centra en la aplicación de la seguridad laboral aprovechando la tecnología de gemelo digital y técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA). El objetivo es desarrollar un sistema integrado que permita el monitoreo y análisis en tiempo real de los aspectos físicos, mentales y emocionales de los trabajadores, mejorando así su bienestar y seguridad general.

La tesis abarca una gama de enfoques tecnológicos para lograr su objetivo. En primer lugar, se utilizará una báscula inteligente para recopilar datos precisos sobre la composición corporal, incluyendo peso, porcentaje de grasa corporal y masa muscular. Estos datos proporcionarán información valiosa sobre la salud física y los niveles de aptitud de los trabajadores, lo que permitirá tomar medidas proactivas para abordar cualquier riesgo potencial. Para abordar posibles emergencias de salud, se utilizará un reloj inteligente equipado con GPS y capacidades de monitoreo de frecuencia cardíaca.

Este dispositivo portátil permitirá el seguimiento en tiempo real de la ubicación de los trabajadores y facilitará la detección temprana de problemas relacionados con el corazón. La identificación pronta de situaciones peligrosas o emergencias médicas facilitará la intervención y respuesta rápida, mejorando la seguridad de los trabajadores. La tesis también se enfoca en el bienestar mental de los trabajores. Se administrarán pruebas de personalidad para obtener una comprensión más profunda de las características psicológicas y los niveles de estrés de los trabajadores. Los resultados de estas pruebas servirán como base para identificar factores que pueden contribuir a problemas de salud mental o impactar el desempeño y la seguridad de los trabajadores.

Al reconocer y abordar estos factores, se pueden implementar medidas para promover un entorno de trabajo más saludable. Se emplearán registros de video para capturar las expresiones faciales y los patrones de habla de los trabajadores. Técnicas de IA como el reconocimiento de voz a texto y el análisis de texto a emoción se utilizarán para extraer y analizar estados emocionales a partir de los datos recopilados. Este enfoque innovador permite identificar estrés, ansiedad u otros factores emocionales que pueden afectar el bienestar y la seguridad de los trabajadores. En consecuencia, se pueden implementar intervenciones para proporcionar apoyo oportuno y mitigar riesgos potenciales.

La tesis propone el desarrollo de un chatbot entrenado como un evaluador empático, que analiza las emociones expresadas en conversaciones escritas utilizando procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento. Al proporcionar retroalimentación y apoyo en tiempo real, el chatbot puede ayudar a los trabajadores a manejar su bienestar emocional e identificar posibles problemas que puedan impactar su seguridad. Al integrar estos enfoques tecnológicos dentro del marco de la tecnología de gemelo digital, esta tesis de maestría tiene como objetivo revolucionar la seguridad de los trabajadores en la Industria 5.0.

El monitoreo holístico y el análisis de IA de los aspectos físicos, mentales y emocionales de los trabajadores permitirá intervenciones proactivas y facilitará la creación de entornos de trabajo más seguros. Los resultados de esta investigación tienen el potencial de mejorar significativamente el bienestar y la seguridad de los trabajadores, estableciendo nuevos estándares para la Industria 5.0.

Bysmartin

SUTEE: Nuevo Proyecto sobre IoT y ecología urbana

Recientemente la Comisión Europea ha concedido el proyecto Erasmus+ «SUTEE project (Showcasing Urban Trees for Environmental Education with IoT Technology«, coordinado en la UNED por Sergio Martín, y como coordinador principal a Bernardo Tabuenca de la Universidad Politécnica de Madrid, ambos miembros también del proyecto eMadrid. Este proyecto está englobado en la acción KA220-SCH – Cooperation partnerships in school education.


El proyecto SUTEE se dedica a contribuir a la lucha contra el cambio climático, con un enfoque especial en los entornos naturales (árboles, espacios verdes, riberas de ríos) en regiones afectadas por la creciente urbanización, es decir, grandes áreas metropolitanas. Conecta cinco grandes ciudades europeas en sus esfuerzos por abordar las islas de calor urbanas, la contaminación del aire/ruido, los déficits de humedad del suelo, etc., con una serie de medidas educativas para aumentar la conciencia ambiental en la joven población urbana.

El proyecto utilizará y desarrollará tecnologías modernas como sensores IoT, datos abiertos vinculados y aplicaciones para smartphones para facilitar la exploración pedagógica de información y conjuntos de datos altamente complejos sobre entornos urbanos y microclimas por parte de estudiantes y sus profesores.

Con este enfoque, el proyecto avanzará las competencias de los educadores en dos dominios muy importantes: el aprendizaje basado en datos/digitalización y la educación ambiental. Para alcanzar a los beneficiarios previstos de las generaciones del siglo 21, nos dirigiremos a sus profesores en un enfoque en cascada que se extiende desde los profesores a los padres y ciudadanos adultos involucrados en la educación ambiental urbana, ya sea a través de actividades curriculares o extracurriculares, o a través de movimientos activistas seleccionados.

Con la participación de expertos en planificación de ciudades verdes y utilizando tecnologías portátiles disponibles (IoT, datos abiertos vinculados, computación en la nube, aplicaciones para smartphones), se idearán y probarán actividades de aprendizaje estimulantes e innovadoras sobre el entorno urbano en un enfoque de ciencia ciudadana basada en la indagación. Una colección general de documentos de desarrollo urbano, estrategias de la UE, marcos de competencia (DigComp, GreenComp) e iniciativas individuales proporcionará una visión general de los sistemas más completa de lo que actualmente está disponible para la población urbana común.

Las disposiciones educativas generadas por el proyecto SUTEE conducirán a microcredenciales para el desarrollo profesional continuo (CPD) de profesores en servicio y otras personas. Además, se generarán una aplicación para smartphones y una colección de actividades de aprendizaje innovadoras y estimulantes para compartir entre una comunidad educativa internacional más amplia.

El proyecto tratará las plantas y espacios urbanos al aire libre como objetos de aprendizaje vivos para mejorar la comprensión y apreciación de la flora y fauna urbanas en relación con la protección del clima, la biodiversidad y el medio ambiente. Además de una serie de actividades de capacitación para profesores y conferenciantes, se producirá una plataforma para compartir actividades de aprendizaje recién desarrolladas y probadas, basadas en modelos pedagógicos sólidos para mejorar las competencias digitales y verdes de los futuros ciudadanos europeos.

Todos los resultados estarán abiertos y disponibles gratuitamente. Las plantillas, la tecnología y las prácticas de enseñanza se promocionarán y, por lo tanto, se podrán transferir a otras grandes ciudades europeas con circunstancias ambientales y necesidades educativas similares.

Bysmartin

DESARROLLO DE UN COMPROBADOR DEL PANEL DE CONDUCCIÓN DE LAS UNIDADES DE TREN 4300 DE METROVALENCIA

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Grado titulado «DESARROLLO DE UN COMPROBADOR DEL PANEL DE CONDUCCIÓN DE LAS UNIDADES DE TREN 4300 DE METROVALENCIA», y dirigido por el profesor Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Grado en Ingeniería Electrónica y Automática.

En la realización de los trabajos de mantenimiento y reparación de los paneles de conducción de las UT 4300 de Metrovalencia no se tiene una herramienta para su comprobación.

De esa necesidad surge la idea de este PFG y este nos lleva a la realización en todas sus etapas de un comprobador de dicho panel cuyo objetivo sea la comprobación de todos los elementos que lo componen: llave de habilitación de cabina, selector de sentido de marcha, manipulador de T/F y codificadores.

Para su diseño se han utilizado herramientas de software de simulación, programación y diseño. Como componente principal se ha utilizado la placa Arduino Mega que utiliza el microcontrolador ATmega2560 y tiene una capacidad de 54 entradas digitales necesarias por la gran cantidad de señales digitales que posee el panel de conducción.

Como periférico de salida se ha utilizado una pantalla LCD que nos muestra mediante un menú principal las distintas opciones de pruebas de todos los componentes del panel de manera individual y conjunta y como periféricos de entrada se han usado dos pulsadores que nos permiten interactuar con el programa.

Se ha realizado el montaje de un prototipo y se han realizado pruebas de este en los talleres. Con este nuevo equipamiento se ha mejorado sustancialmente los trabajos de comprobación y reparación ahorrando en tiempo de trabajo y aumentando la fiabilidad.

Bysmartin

 Cybersecurity Secure Boot for IoT Devices

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «CYBERSECURITY SECURE BOOT FOR IOT DEVICES», y dirigido por los profesores Gabriel Díaz y Sergio Martín, del grupo In4Labs.

Debido al creciente despliegue global de dispositivos IoT, las consideraciones de seguridad deben aumentar en consecuencia. Parte de estos dispositivos IoT están siendo desarrollados directamente por los usuarios en plataformas estándar como Arduino. Una característica básica de seguridad que estos sistemas embebidos deben implementar es la funcionalidad de arranque seguro. 

El arranque seguro es una característica de seguridad que garantiza que solo se permita la ejecución de software confiable, como sistemas operativos y software de arranque, durante el proceso de arranque. Cuando se habilita el arranque seguro, el sistema verifica las firmas digitales de los componentes de software que se cargan durante el proceso de arranque. Esta verificación asegura que el software provenga de una fuente confiable y no haya sido alterado o modificado por entidades maliciosas. 

El objetivo de este trabajo es explorar e investigar la viabilidad de esta implementación en la plataforma ampliamente utilizada de Arduino para sistemas embebidos. Se evalúan diferentes criptosistemas en términos de viabilidad para los recursos del microcontrolador y nivel de seguridad, para seleccionar el más adecuado para tales dispositivos. 

Además de la implementación de la funcionalidad dentro de un firmware de gestión de arranque, se generan y proporcionan herramientas utilizadas para la validación funcional y para la composición de firmas de firmware dentro de esta tesis. 

Bysmartin

ADVANCED PROCESSING OF DATA WITH QUANTUM COMPUTING

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «ADVANCED PROCESSING OF DATA WITH QUANTUM COMPUTING», y dirigido por los profesores Manuel Castro y Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Máster UNED en Ciberseguridad.

Este trabajo Fin de Máster pretende ofrecer un ejercicio exploratorio sobre la disciplina emergente de computación cuántica. Este trabajo cubre una revisión exhaustiva del Estado del Arte y presenta dos problemas básicos – aleatoriedad real y modelado de red Bayesiana – junto a las soluciones propuestas, a modo de prueba de conceptos, usando un marco de trabajo híbrido de computación clásica y cuántica.

Finalmente, este trabajo Fin de Máster lleva a cabo una evaluación crítica de los resultados obtenidos al ejecutar los circuitos cuánticos creados para la resolución de cada problema en un ordenador cuántico real de IBMQ e identifica una potencial línea de trabajo futura.

El contexto de los problemas descritos está asociado al procesamiento de datos avanzados con aplicación a la observación de la Tierra. El código creado de los circuitos cuánticos y clásico con la plataforma de IBMQ se han incluido como anexos.

Bysmartin

Design and implementation of an IoT-based Infrared Thermal Imaging System with low-cost thermal camera for fire and human detection 

El pasado mes de Septiembre 2023, se defendió el Trabajo Fin de Máster «Design and implementation of an IoT-based Infrared Thermal Imaging System with low-cost thermal camera for fire and human detection» correspondiente al Máster UNED en «INFORMATION AND COMMUNICATION ELECTRONIC SYSTEMS», defendido por los Profesores Sergio Martín y Francisco Mur, ambos investigadores del grupo I4Labs.

Este es el resumen del trabajo:


La imagen térmica opera bajo el principio de detectar y visualizar la radiación infrarroja emitida por los objetos. Todos los objetos emiten radiación infrarroja, la cual es invisible al ojo humano. Las cámaras de imagen térmica capturan esta radiación y la convierten en imágenes visibles. El color de cada píxel representa una temperatura diferente. Las cámaras de imagen térmica tradicionales son muy efectivas, sin embargo, su principal desventaja es su alto costo, que puede variar desde unos pocos miles de dólares hasta decenas de miles de dólares, dependiendo de sus especificaciones y características.

En este trabajo, se han revisado varias aplicaciones de la imagen térmica infrarroja así como algunas alternativas de bajo costo. Además, utilizando la cámara térmica AMG8833, se ha implementado una solución basada en IoT para recopilar datos ambientales y térmicos. Toda la información se gestiona a través de una aplicación web en línea, donde el usuario puede visualizar los datos recién adquiridos y obtener alertas si se ha detectado un humano o fuego por el dispositivo. El dispositivo IoT se configura fácilmente gracias a una aplicación móvil personalizada. También se muestra el diseño de un mecanismo movido por dos microservomotores con el objetivo de controlar la posición de la cámara térmica.

Bysmartin

Ransomware en España: Análisis de los ataques y defensas de las infraestructuras críticas 

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Ransomware en España: Análisis de los ataques y defensas de las infraestructuras críticas», y dirigido por los profesores Gabriel Díaz y Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Máster UNED en Ciberseguridad.

Con este trabajo se pretende realizar un estudio del ransomware en España, en concreto se plantea un análisis de los ataques y defensas de las infraestructuras críticas en los sectores energético y sanitario. 

Es común que los ataques de ransomware se produzcan en todo el mundo y en diferentes organismos, incluidas las infraestructuras críticas de los sectores energéticos y sanitarios españoles, un incidente en alguna de estas infraestructuras tendrá un impacto disruptivo muy elevado, es por ello por lo que se quiere medir el grado de transparencia de la información de los ataques ransomware recibidos en estas infraestructuras. 

También se quiere medir el impacto económico del ransomware en estas infraestructuras críticas en los últimos 3 años. 

Así mismo, se evaluará la utilidad frente a los ataques de ransomware, los diferentes procedimientos y herramientas para mejorar la ciberseguridad en las infraestructuras críticas que se analizarán en este trabajo. 

Por último, se extraerán conclusiones de todo lo anterior sobre el estado actual de la cultura y concienciación sobre la ciberseguridad en las infraestructuras críticas. 

Bysmartin

Laboratorio Virtual de Ciberseguridad IoT con MQTT

Enl pasado mes de Septiembre, investigadores del grupo I4Labs, publicaron un artículo titulado «IoT Cybersecurity Virtual Laboratory Based On MQTT» en la International Conference on Interactive Collaborative Learning 2023 (ICL 2023), celebrada en Madrid los días 26-29 de Septiembre de 2023, como resultado del proyecto In4Labs. 
Esta es la referencia:

Santiago R. Urbano, Gabriel Diaz and Sergio Martin, IoT Cybersecurity Virtual Laboratory Based On MQTTICL2023 – 26th International Conference on Interactive Collaborative Learning, pp 1061-1068, 26–29 September 2023, Hotel NH Ventas.


Este es el abstract del artículo publicado:
Uno de los desafíos que enfrenta la ciberseguridad industrial es la falta de trabajadores capacitados. El protocolo MQTT se está utilizando extensamente tanto en entornos IoT como en OT para enviar mensajes entre diferentes procesos.

El objetivo de este trabajo es proporcionar las herramientas necesarias (máquinas virtuales) y el conocimiento (prácticas) para enseñar a los estudiantes progresivamente a comprender cómo funciona el protocolo MQTT, auditar la seguridad de su implementación y resolver las debilidades encontradas.

Las sesiones están pensadas desde un punto de vista ofensivo y defensivo, haciendo que los alumnos adopten una mentalidad de atacante y defensor. Además, se ha adoptado un enfoque metodológico para aumentar la dificultad de los temas relacionados con el protocolo. Para ello, se han diseñado seis prácticas con diferentes escenarios para, primero, aprender sobre el protocolo y luego mejorar progresivamente el nivel de seguridad del entorno.

Mientras que los primeros escenarios cubren el análisis del protocolo y sus funciones básicas de seguridad, en los últimos, se encuentra un escenario donde las zonas de red de IT y OT están segmentadas, pero los conductos no están implementados correctamente. Esta implementación permite movimientos laterales de IT a entornos OT. De esta manera, los estudiantes verán el peligro que representa la presencia de una vulnerabilidad explotable.

Bysmartin

REDES LORAWAN Y SU APLICACIÓN EN LA AGRICULTURA

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «REDES LORAWAN Y SU APLICACIÓN EN LA AGRICULTURA», y dirigido por los profesores Gabriel Díaz y Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Máster Investigación en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Control Industrial.

El mercado y uso del llamando internet de las cosa[SM1] s está cada vez más extendido y continuamente se adapta a nuevos ámbitos y aplicaciones donde su empleo proporciona ventajas indudables.

El sector primario agrícola y ganadero ha estado frecuentemente relegado como actor secundario en el desarrollo económico, y retrasado en la adopción de los avances tecnológicos que se han ido implementado en otros sectores como por ejemplo el industrial o la automoción.


En la actualidad esta situación está cambiando con la creciente concienciación sobre la sostenibilidad, y la necesidad de asegurar la alimentación frente a retos como la superpoblación y el cambio climático que conduce a la exigencia de procesos más eficientes y limpios.

 El despliegue de tecnologías avanzadas de comunicación, gestión de datos y control, con una disponibilidad y precio no encontradas hasta el momento en los dispositivos electrónicos, permite que el sector primario pueda adoptar y utilizar los medios tecnológicos de la Industria 4.0 en lo denominado agricultura de precisión para optimizar sus procesos y conseguir mejores resultados.

Dentro de las necesidades de esta nueva agricultura, las redes de comunicación de largo alcance y bajo consumo como LoRaWAN suponen grandes ventajas al permitir monitorizar y gestionar de forma remota en tiempo real con una reducción de esfuerzo humano necesario, la optimización de recursos y la reducción de residuos.

Este trabajo describe las necesidades relativas la modernización de la agricultura, los conceptos de internet de las cosas y la aplicación de las tecnologías de la información y de las comunicaciones es este sector con especial interés en las redes LoRaWAN con un ejemplo final de implementación de un sistema de control y monitorización de bajo coste.

Se comprueba que los medios tecnológicos actuales permiten disponer de tecnologías avanzadas a sectores como el agrícola, y que una solución basada en redes LoRaWAN sirve como herramienta de mejora de los procesos tradicionales del sector.

Bysmartin

Application of a Convolutional Neural Network for Fall Detection System 

Recientemente, el pasado mes de Septiembre 2023, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster «Application of a Convolutional Neural Network for a Fall Detection System», dirigido por Sergio Martín, investigador del grupo de investigación I4Labs. Este TFM pertenece al Máster UNED en «INFORMATION AND COMMUNICATION ELECTRONIC SYSTEMS».

La necesidad de desarrollar diversas soluciones que permitan disminuir los efectos de los accidentes por caídas está aumentando como consecuencia del creciente envejecimiento de la población. Es importante vigilar a las personas mayores con movilidad limitada para disminuir las consecuencias de posibles caídas.

El objetivo de este proyecto es examinar el comportamiento de las redes neuronales profundas para analizar su posible aplicación a la detección rápida y precisa de las caídas en este segmento de población. Para llevar a cabo esta tarea se necesita algún tipo de tecnología, como sensores no intrusivos que recojan continuamente datos de aceleración. Este proyecto se ha centrado en la utilización de redes neuronales profundas convolucionales que procesan datos procedentes de los sensores.

Se ha realizado un análisis previo de las propiedades y el rendimiento de estas redes y, posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio de su aplicación al reconocimiento de movimientos de actividad humana registrados en la base datos SisFall. Este conjunto de datos contiene registros de acelerómetros y giroscopio que llevan los voluntarios cuando simulan caídas o realizan actividades de la vida diaria. Se han probado varios parámetros buscando los ajustes más precisos.

Los resultados se ofrecen siempre basados en las métricas precisión, sensibilidad y especificidad, que son aceptadas en el entorno de la investigación, como buenos indicadores de rendimiento para el reconocimiento de patrones. Por último, se ofrece una comparación para poder decidir objetivamente cuál sería la combinación más precisa de los parámetros, con el fin de obtener los mejores resultados. 

Bysmartin

RGB-D-Fusion: Image Conditioned Depth Diffusion of Humanoid Subjects

Recientemente, los co-ips del grupo de investigación I4Labs han publicado un artículo en la revista IEEE Access titulado «RGB-D-Fusion: Image Conditioned Depth Diffusion of Humanoid Subjects».

Referencia:
S. Kirch, V. Olyunina, J. Ondřej, R. Pagés, S. Martín and C. Pérez-Molina, «RGB-D-Fusion: Image Conditioned Depth Diffusion of Humanoid Subjects,» in IEEE Access, vol. 11, pp. 99111-99129, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3312017.

En este artículo presentamos RGB-D-Fusion, un modelo probabilístico de difusión de denoising condicional multimodal para generar mapas de profundidad de alta resolución a partir de imágenes monoculares RGB de baja resolución de sujetos humanoides. RGB-D-Fusion primero genera un mapa de profundidad de baja resolución utilizando un modelo probabilístico de difusión de denoising condicionado por imagen y luego aumenta la resolución del mapa de profundidad utilizando un segundo modelo probabilístico de difusión de denoising condicionado por una imagen RGB-D de baja resolución.

Además, introducimos una técnica de aumento novedosa, el aumento de ruido de profundidad, para incrementar la robustez de nuestro modelo de super-resolución.

Bysmartin

Prácticas de ciberseguridad en comunicaciones con Laboratorio remoto de IoT

El pasado mes de Julio de 2023 se defendió el Trabajo Fin de Máster titulado «Prácticas de ciberseguridad en comunicaciones con Arduino«, dirigido por los Profesores Elio San Cristóbal y Sergio Martín, del grupo In4Labs, correspondiente al Máster en Ciberseguridad.

El objetivo general del TFM es el de la creación e implementación de prácticas guiadas de ciberseguridad en comunicaciones para un laboratorio de 3 placas Arduino desarrollado en la UNED.

Para ello, previamente se ha realizado un análisis de la placa Arduino que se integra en el laboratorio, de los sistemas de comunicaciones más comunes en IoT (centrándonos en los que posee el laboratorio), y en las posibles vulnerabilidades y ataques que se pueden producir en el laboratorio.

A continuación, se explican todas las características del laboratorio de trabajo y se ha desarrollado un análisis de riesgos del laboratorio para categorizar las posibles amenazas y los efectos que se producirían sobre el sistema en caso de ser explotadas.

Seguidamente se han desarrollado una serie de casos de estudio de enseñanza/aprendizaje en el laboratorio de trabajo. Cada uno de estos casos de estudio se dedica a un protocolo de comunicaciones, entre los que se encuentran: Puerto Serie, RS485, I2C, BLE y WiFi.

Durante el desarrollo de los casos de estudio, que no solo están centrados en la programación de las placas, se irán demostrando las distintas vulnerabilidades, carencias o deficiencias en los protocolos de comunicaciones que provocan que exista posibilidad de ataque.

Ataques que se irán desarrollando a medida que avanza el caso de estudio, para al final concluir que existen amenazas que seguirán ocurriendo. Ya que son debidas a las características de los distintos sistemas de comunicaciones elegidos.

Bysmartin

Webinar «La evaluación en tiempos de la IA»

El próximo viernes 14 de Julio de 2023 se va a celebrar un webinar en línea sobre inteligencia artificial, dirigido a facilitar un espacio de reflexión y debate sobre las implicaciones en la educación universitaria ante la irrupción de la inteligencia artificial (IA) y la necesidad de desarrollar una evaluación auténtica ante el reto del ChatGPT.

La evaluación en tiempos de la IA(4 horas)

El webinar «La evaluación en tiempos de la IA», iniciativa del Vicerrectorado de Innovación Educativa, busca facilitar un espacio de reflexión y debate sobre las implicaciones en la educación universitaria ante la irrupción de la inteligencia artificial (IA) y la necesidad de desarrollar una evaluación auténtica ante el reto del ChatGPT. 

14/07/2023 – 10.00-14.00h.

Programa

10.00-11.00h. La irrupción de la IA en el proceso de enseñanza y aprendizaje: ¿a qué nos enfrentamos?

  Sergio Martín Gutiérrez.  Vicerrector Adjunto de Tecnologías Educativas. UNED

  María del Mar Román García. Directora Adjunta de Innovación Educativa IUED. UNED

11.00-12.30h. Estrategias y claves para adaptar las pruebas de evaluación ante la irrupción de la IA.

 – Pruebas de desarrollo

   María del Mar Sánchez Vera. Departamento de Didáctica y Organización Escolar. Universidad de Murcia

 – Pruebas objetivas

   Enrique Navarro Asencio. Departamento de Investigación y Psicología en Educación. Universidad Complutense de Madrid

 – Pruebas de evaluación continua en la UNED

   Tiberio Feliz Murias. Departamento de Didáctica, Organización Escolar y Didácticas Especiales. UNED

12.30 – 13.30hBuenas prácticas en el uso de la IA en la realización de trabajos fin de título.

  Daniel Torres Salinas. Departamento de Información y Comunicación. Universidad de Granada

  Wesceslao Arroyo Machado. Departamento de Información y Comunicación. Universidad de Granada

Información y solicitud de inscripción

La sesión se desarrollará a través de Zoom y también se retransmitirá a través de Canal UNED.

Como resultado de este debate se espera aportar estrategias y claves que faciliten la adopción de distintas pruebas de evaluación y la generación buenas prácticas en el uso de la IA en la realización de trabajos fin de título.

Bysmartin

Publicado nuevos artículos sobre » Laboratorio remoto de industria 4.0 basado en microcontroladores pic»

Recientemente ha sido publicado varios artículos sobre nuestro » Laboratorio remoto de industria 4.0 basado en microcontroladores pic«, tanto en la revista DYNA, indexada en JCR, como en DYNA New Technologies.

Este artículo analiza el estado del arte en cuanto a laboratorios remotos basados en Internet de las Cosas, para poner de manifiesto la escasez de este tipo de herramientas educativas, muy útiles en la enseñanza de la ingeniería, especialmente en el contexto de la Industria 4.0.

El sistema propuesto en este artículo consiste en una plataforma web que permite a los estudiantes enviar y ejecutar su código C a una placa microcontroladora PIC remota diseñada para Internet de las Cosas

En este proyecto se ha conseguido diseñar y montar a modo de ejemplo un laboratorio remoto totalmente funcional basado en el módulo de desarrollo para IoT de microchip PIC-IoT WG, demostrando en gran medida el potencial que puede tener este tipo de dispositivos para la enseñanza de este mundo tan en auge. 

En él se ha expuesto como realizar el montaje de una estación del laboratorio, así como ejemplos resueltos de posibles prácticas que se pueden implementar dentro del entorno. Donde los alumnos pueden desarrollar distintas tareas relativas a la programación de microcontroladores PIC, conectividad Wi-Fi, protocolos de comunicación MQTT y despliegue de aplicaciones web en los principales proveedores de servicios cloud. 

Por parte de los trabajos futuros que quedan pendientes y que pueden mejorar el entorno se pueden plantear algunos. En primer lugar, se debe comentar que la placa después de su lanzamiento fue adaptada para el tercer gigante de los servicios cloud, Microsoft con Azure, pero debido a que Azure tiene un desarrollo totalmente a parte de los servicios de Google y Amazon, no se ha realizado una demostración de este servicio y puede ser interesante realizar ese trabajo. 

En la misma línea que lo anterior, no tiene por qué limitarse la comunicación de este laboratorio a los servidores de terceros como los que se exponen, también podría ser interesante realizar un estudio sobre cómo conectar por socket directos o mediante un protocolo MQTT bajo un bróker instalado en un servidor local, la comunicación con un servicio propio. 

Os dejamos las referencias por si queréis consultarlos:

  • Gomez-Alonso A., Martin S. and Castro M., Development of an IoT remote laboratory based on PIC microcontrollers, DYNA New Technologies, January-December 2023, vol. 10, no. 1, p.[10P.]. DOI: https://doi.org/10.6036/NT10828
  • A. Gómez-Alonso, S. Martin, M. Castro. Industry 4.0 remote lab based on PIC microcontrollers. Dyna, Julio-Agosto 2023, vol. 98, issue 4, pp. 72-84-9. Print ISSN: 0012-7361.EISSN: 1989-1490

La publicación es parte del proyecto TED2021-131535B-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea “NextGenerationEU”/PRTR.

Bysmartin

REDES LORAWAN Y SU APLICACIÓN EN LA AGRICULTURA

El pasado 5 de Julio de 2023 se defendió el Trabajo Fin de Máster titulado «», dirigido por los Profesores Gabriel Díaz y Sergio Martín, del grupo In4Labs, correspondiente al Máster en «Investigación en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Control Industrial».

El mercado y uso del llamado Internet de las Cosas está cada vez más extendido y continuamente se adapta a nuevos ámbitos y aplicaciones donde su empleo proporciona ventajas indudables.

El sector primario agrícola y ganadero ha estado frecuentemente relegado como actor secundario en el desarrollo económico, y retrasado en la adopción de los avances tecnológicos que se han ido implementado en otros sectores como por ejemplo el industrial o la automoción.
En la actualidad esta situación está cambiando con la creciente concienciación sobre la sostenibilidad, y la necesidad de asegurar la alimentación frente a retos como la superpoblación y el cambio climático que conduce a la exigencia de procesos más eficientes y limpios.

 El despliegue de tecnologías avanzadas de comunicación, gestión de datos y control, con una disponibilidad y precio no encontradas hasta el momento en los dispositivos electrónicos, permite que el sector primario pueda adoptar y utilizar los medios tecnológicos de la Industria 4.0 en lo denominado agricultura de precisión para optimizar sus procesos y conseguir mejores resultados.

Dentro de las necesidades de esta nueva agricultura, las redes de comunicación de largo alcance y bajo consumo como LoRaWAN suponen grandes ventajas al permitir monitorizar y gestionar de forma remota en tiempo real con una reducción de esfuerzo humano necesario, la optimización de recursos y la reducción de residuos.

Este trabajo describe las necesidades relativas la modernización de la agricultura, los conceptos de internet de las cosas y la aplicación de las tecnologías de la información y de las comunicaciones es este sector con especial interés en las redes LoRaWAN con un ejemplo final de implementación de un sistema de control y monitorización de bajo coste.

Se comprueba que los medios tecnológicos actuales permiten disponer de tecnologías avanzadas a sectores como el agrícola, y que una solución basada en redes LoRaWAN sirve como herramienta de mejora de los procesos tradicionales del sector.


Bysmartin

Human stability assessment and fall detection based on dynamic descriptors

Recientemente han aprobado para publicación en la revista «IET Image Processing«, indexada en JCR, el artículo titulado «Human stability assessment and fall detection based on dynamic descriptors«.

Este trabajo es fruto de una tesis doctoral realizada dentro del programa de Doctorado en Tecnologías Industriales, y dirigida por Sergio Martín (Profesor Titular de la UNED) y Víctor Rodríguez Ontiveros (investigador colaborador de la Universidad de Zaragoza).

Aquí os dejamos el abstract por si os resulta de interés:

Both fall detection and fall prevention systems use an array of different technologies to achieve their goals, contributing this way to better life conditions for the elderly community. The artificial vision is one of these technologies and, within this field, it has gained momentum over the course of the last few years with the incorporation of different neural network architectures. These architectures, although different, share a common characteristic, they are used to extract static or kinematic descriptors from images and video clips that, properly processed, will determine if a fall has taken place or if a patient’s gait fulfils the characteristics associated to frequent fallers’ ones. However, these descriptors are inferred from datasets recorded by young volunteers or actors who simulate falls, and the differences between these falls and the real ones are well documented. This way, concerns about system performances in the wild, out of laboratory environments, are raised.

This work aims to reframe the problem of fall detection and approach it as a stability assessment task. To do it, for the first time to the best of our knowledge, we propose the introduction of human dynamic stability descriptors used in other fields. These new descriptors are determined by using the information provided by a neural network able to estimate the body center of mass and the feet projections onto the ground plane, as well as the feet contact status with the ground.

The theory behind this new approach and its validity is studied in this article with very promising results, as it is able to match or over exceed the performances of previous systems using kinematic or static descriptors in laboratory conditions and, given the independence of this system performances from fall dataset information, it has the potential to behave better than systems based on other approaches in real world environments.

Y aquí os dejamos la referencia por si queréis citarla:

  • J. Gutierrez, S. Martin, V. Rodriguez. Human stability assessment and fall detection based on dynamic descriptors. IET Image Processing. 00, 1– 19 (2023), Wiley. Print ISSN: 1751-9659. EISSN: 1751-9667. https://doi.org/10.1049/ipr2.12847
Bysmartin

Security management on Arduino-based electronic devices

Recientemente ha sido publicado nuestro artículo » Security management on Arduino-based electronic devices» publicado en la revista indexada en JCR (Q1) «IEEE Consumer Electronics Magazine».

Aquí os dejamos el abstract por si os interesa:

Arduino has emerged as a very popular electronic board because of its low-cost, open hardware approach and flexibility with a huge potential for prototyping, small product runs, Internet of Things, makers or educational electronic projects, among others. However, there is a literature gap concerning wide analysis on different versions and types of Arduino boards, which include software, hardware and communication vulnerabilities analysis. This work analyzes the software, hardware and communication vulnerabilities that can be found in different versions of Arduino boards (entry level, enhanced features, Internet of Things-oriented, non-official and with Operating System). The results of the analysis show that, in most cases, Arduino boards present hardware and software limitations and security vulnerabilities, probably due to their low-cost requirement design. Some examples are: an easy-to override firmware, lack of power protection or non-encrypted board communications in the case of Arduino Yun. Also Arduino does not check bad use of memory stack, so bad memory operations may end up easily on memory corruption and unexpected behavior.

All these limitations and vulnerabilities may lead to security breaches on the deployed environment. Therefore, any security management policy must take these weaknesses into account

Aquí os dejamos el enlace a la referencia por si queréis citarla:

  • J. Sainz-Raso, S. Martin, G. Diaz, M. Castro. Security management on Arduino-based electronic devices. IEEE Consumer Electronics Magazine, May 2023, vol. 12, issue 3, pp. 72-84-9. Print ISSN: 2162-2248. On-line ISSN: 2162-2256. Digital Object Identifier: 10.1109/MCE.2022.3184118. IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers), Print ISSN: 2162-2248. Online ISSN: 2162-2256.

Esta investigación está muy relacionada con otras que llevamos realizando desde hace tiempo, a través por ejemplo de los artículos:

  • Sainz-Raso J., Martin, S., Diaz G., and Castro. M. “Security Vulnerabilities in Raspberry Pi–Analysis of the System Weaknesses,” IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 8, no. 6, pp. 47-52, Nov. 2019.
  • S. Martin-Gutierrez, P. Martin, G. Diaz-Orueta, and M. Castro-Gil, «Vulnerabilities on embeded systems,» Dyna. Septiembre 2016, pp. 484-484.
Bysmartin

Assessment and recognition in technical massive open on-line courses with and without on-line laboratories

El pasado 2 de Mayo se ha presentado en la conferencia EDUCON 2023 el artículo titulado «Assessment and recognition in technical massive open on-line courses with and without on-line laboratories«. Ha sido presentado por Manuel Castro y escrito por todos los miembros del proyecto In4Labs.

Aquí os dejamos el abstract:

This paper describes the organization and results of several MOOCs delivered about technical topics (i.e., digital electronics, VHDL design on FPGAs, open education and OERs repositories and the use of STEAM technologies to encourage diversity and inclusion), where on-line laboratories have been used in some of them. An analysis of the enrollment, students participating on tasks or quizzes, drop-out rate and certifications requests have been done.

Y aquí tenéis la referencia completa:

S. Martin et al., «Assessment and recognition in technical massive open on-line courses with and without on-line laboratories,» 2023 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), Kuwait, Kuwait, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/EDUCON54358.2023.10125261.

Es posible descargar un preprint de ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/370972022_Assessment_and_recognition_in_technical_massive_open_on-line_courses_with_and_without_on-line_laboratories?_iepl%5BviewId%5D=hayv53BUIi6mWwnVnQGJ7XfB&_iepl%5Bcontexts%5D%5B0%5D=publicationCreationEOT&_iepl%5BtargetEntityId%5D=PB%3A370972022&_iepl%5BinteractionType%5D=publicationCTA

La publicación es parte del proyecto TED2021-131535B-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea “NextGenerationEU”/PRTR.

Bysmartin

Industry 4.0 Drivers and Educational Technologies

Como parte de la estancia de investigación del Profesor Sergio Martín en Northumbria University, se va a impartir un seminario presencial el próximo 19 de Abril de 2023 donde se describirá la investigación llevada a cabo en el grupo de investigación I4Labs, «Industria Conectada y Tecnologías Educativas para la Ingeniería» de la UNED, poniendo especial foco en el proyecto de investigación In4Labs que está actualmente en marcha.

Los desarrollos más representativos que se comentarán son el trabajo en torno a las tecnologías educativas, principalmente a través de laboratorios remotos y MOOCs, centrando últimamente muchos esfuerzos en fomentar los impulsores de la Industria 4.0 en el aprendizaje en línea. También se discutirán otros trabajos, como la ciberseguridad de IoT, la inteligencia artificial y la salud digital.

Bysmartin

Arranque proyecto In4Labs

El pasado 1 de Diciembre de 2022 dio comienzo el proyecto «In4Labs – Plataforma abierta para facilitar el desarrollo de laboratorios remotos de industria 4.0«, correspondiente a la convocatoria 2021 de «Proyectos Estratégicos Orientados a la Transición Ecológica y a la Transición Digital«.

Dirigido por los Profesores Sergio Martín y Antonio Robles, ambos pertenecientes al Grupo de Investigación I4Labs de la UNED, tendrá una duración de 2 años

Como objetivo fundamental tendrá el desarrollo de una plataforma abierta que permita el desarrollo rápido de laboratorios remotos sobre Industria 4.0, tales como Internet de las Cosas, Big Data, Robótica, Cloud Computing, Ciberseguridad, Sistemas de Percepción e Integración de Sistemas.

Así, cualquier institución podrá utilizar nuestra plataforma para desarrollar sus propios laboratorios de Industria 4.0 en menos de 2 horas.

Equipo del proyecto:

  • Manuel A. Castro Gil
  • Elio San Cristóbal Ruiz
  • Mª de los Llanos Tobarra Abad
  • Clara Pérez Molina
  • Gabriel Díaz Orueta
  • África López-Rey García-Rojas
  • Rosario Gil Ortego
  • Blanca Quintana Galera
  • Félix García Loro

Colaboradores:

  • Jose Antonio Ruiperez Valiente
  • Johann M. Marquez-Barja
  • Germán Carro Fernández
  • Sascha Kirch
  • Pablo Losada de Dios

Se puede consultar toda la información del proyecto en su página web: https://open.ieec.uned.es/in4labs/