Data Science Lab Blog

Emilio López, investigador del DSLAB, ha participado en el Foro de Economía Circular del Banco Asiático de Desarrollo (ADB), celebrado en Manila los días 17 y 18 de junio de 2025. El evento abordó los retos de la contaminación marina por plásticos en Asia y el Pacífico, promoviendo la economía circular como eje estratégico del Plan de Acción Medioambiental 2024–2030 del ADB.

La participación del DSLAB se enmarca en un proyecto conjunto con MRC Consultants and Transaction Advisors (grupo Seureca Veolia), centrado en reducir la contaminación plástica desde su origen hasta el mar. Como experto clave en modelización, Emilio López lideró una prueba de concepto basada en una plataforma de datos abiertos construida con CKAN, que permite gestionar y reutilizar datos mediante dashboards interactivos en R y PowerBI.

Durante el foro, Emilio participó en dos sesiones técnicas sobre digitalización de la cadena de valor del plástico, donde presentó la plataforma como caso práctico. El proyecto continuará en una segunda fase, en la que el DSLAB seguirá aplicando su experiencia en Ciencia e Ingeniería de Datos al desarrollo de soluciones sostenibles basadas en buenas prácticas.

El proyecto DICYME estuvo presente en las Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad (JNIC 2025), celebradas en Zaragoza, de la mano de nuestro compañero Javier Sánchez, quien presentó algunos de los resultados más recientes e innovadores llevados a cabo junto a DeNexus. Esta participación forma parte de las actividades de difusión del proyecto y contribuye a dar visibilidad a los avances que estamos desarrollando.

Por un lado, participó en el track de transferencia con el artículo “Dynamic Industrial Cyber Risk Modelling based on Evidence (DICYME)”, donde se explicó cómo este proyecto busca traducir los riesgos técnicos de los sistemas industriales en métricas claras y útiles para la toma de decisiones empresariales. Una propuesta que combina datos dinámicos con técnicas avanzadas de Ciencia de Datos, así como LLMs.

Además, Javier presentó el póster “Basal Attractiveness Concept for Cybercriminals”, en el que se introduce un concepto innovador para entender qué hace que determinadas entidades resulten especialmente atractivos para los ciberdelincuentes. Esta línea de trabajo complementa el enfoque de DICYME, aportando nuevas perspectivas para anticipar y mitigar amenazas.

Ambas contribuciones reflejan el compromiso del grupo con la transferencia de conocimiento y el desarrollo de soluciones avanzadas en ciberseguridad industrial. La participación en JNIC 2025 ha sido una excelente oportunidad para dar visibilidad al proyecto DICYME y reforzar la colaboración con el ecosistema nacional de ciberseguridad.

El juego de mesa ¡CONECTA!, diseñado por el DSLAB en colaboración con la Academia Joven de España y patrocinado por el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT), ha comenzado su distribución a instituciones de todo el territorio nacional como parte de las acciones de divulgación del proyecto Teleco Renta. Centros de comunidades como Madrid, Cataluña, Andalucía, Comunidad Valenciana, Galicia, Cantabria, Aragón, Castilla y León, y Extremadura ya están recibiendo sus ejemplares.

¡CONECTA! propone una experiencia colaborativa y contrarreloj en la que los jugadores deben afrontar los retos de un proyecto de telecomunicaciones utilizando datos, tecnología e inteligencia artificial.

Toda la información sobre el juego, junto con un vídeo explicativo de su dinámica, está disponible en nuestra página web.

Una herramienta educativa que une ciencia, estrategia y diversión, con el objetivo de acercar la ingeniería de telecomunicaciones a nuevos públicos de forma práctica y entretenida.

El juego de mesa DSGAME premiado por su contribución la divulgación científica.

Dentro del evento Ciencia eres tú, organizado por el Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia y la Unidad de Cultura Científica y de la Innovación de la URJC, los investigadores Isaac Martín y Carmen Lancho, miembros del DSLAB han visto reconocida su labor de divulgación científica por a su participación en eventos como la vigésimocuarta Semana de la Ciencia y la décimoquinta Innovación o la Noche Europea de los Investigadores.

Además, a la par se han leído los premios de la sexta convocatoria de Premios de Divulgación Científica. En dicha convocatoria ha resultado premiado, en tercer lugar, el DSGAME: El juego de mesa de la Ciencia de Datos. Isaac ha destacado el objetivo de este trabajo de acercar a la sociedad de una forma lúdica y amena los diferentes aspectos de la Ciencia de Datos (disciplina que combina las matemáticas, la estadística y las ciencias computacionales), así como mostrar su utilidad y la importancia de los datos en el mundo digital actual.

Nuestro compañero Emilio ha presentado hoy la aplicación Shiny CRAS: Cybersecurity Risk Analysis and Simulation en el congreso useR!, celebrado en Salzburgo.

Esta permite simular pérdidas en ciberseguridad, permitiendo al usuario elegir entre la metodología FAIR (ampliamente utilizada en el análisis de riesgos de ciberseguridad) o modificaciones de la misma, como diferentes distribuciones de probabilidad o cambios en la ontología FAIR. El análisis estadístico de los resultados de la simulación se muestra mediante tablas y gráficos interactivos.

Además, la aplicación permite generar informes automáticos en Quarto y explorar diferentes escenarios mediante una interfaz intuitiva. Su versatilidad la hace útil tanto para profesionales del sector como para la enseñanza en cursos de análisis de riesgos en ciberseguridad.

Oferta de TFG y TFM del DSLAB para el curso 2023-2024:

• Desarrollo de tutor virtual inteligente.
• Diseño e implementación de un sistema de recomendación de viajes.
• Integración de un sistema de juego multiplataforma.
• Aplicación Shiny para la automatización de informes de ensayos interlaboratorios.
• Aplicación Shiny para la elaboración de informes de proyectos de I+D.
• Creación de un paquete de R que implemente los métodos estadísticos de alguna norma legal o estándar.
• Creación de un paquete de R que implemente una serie de técnicas de visualización de datos para el Aprendizaje Automático.
• Efecto de la técnica de aumento de datos para una mejor visualización de datos desbalanceados.
• Dashboard de medidas de complejidad.
• Efecto de la métrica en las medidas de complejidad basadas en distancias.
• Explainable Machine Learning.

Hoy nuestros compañeros del DSLAB han presentado su trabajo "La Inteligencia Humana al rescate de la Inteligencia Artificial" en la XXI edición de la Semana de la Ciencia y la Innovación. Enhorabuena por el trabajo realizado.

Oferta de TFG y TFM del DSLAB para el curso 2019-2020:

• SABERMED
• Evaluación de modelos de clasificación binaria y multiclase utilizando diferentes métricas.
• Clustering genéticos.
• Métricas para medir el solapamiento entre clases en problemas de clasificación.
• Datos simbólicos y su uso para la representación y clasificación de textos.
• Red neuronal para análisis de sentimiento en español.
• Soluciones software para datos desequilibrados.
• Sistema de recomendación de animes basado en grafos de conocimiento.
• Clasificación en tiempo real de patrones de comportamiento en ganado mediante análisis de series temporales.
• Métodos de reducción de la dimensionalidad como herramienta de diagnosis y evaluación de modelos de predicción.
• Time Series for Drift Detection.
• Métodos de reducción de la dimensionalidad y su proyección en el plano.
• Sistema de detección y clasificación de oportunidades en el sector viajes.
• User Behavior Analytics para detectar comportamientos anómalos y su implantación en sistemas de gestión de identidades.
• Red Neuronal para transferencia de estilos en imágenes de anime / manga.
• Plataforma de tráfico rodado.

Oferta de TFG y TFM del DSLAB para el curso 2018-2019:

• Sistema de recuperación de información en páginas web del ámbito sanitario.
• Conocimientos básicos de web scraping.
• Python.
• Sistema para la evaluación de la imagen de marca.
• Machine Learning.
• Aprendizaje Profundo.
• Redes Neuronales.
• Visión por Computador
• Seguridad Informática mediante Machine Learning.
• Análisis del comportamiento de usuario.
• Aprendizaje Máquina.
• Ciencia de Datos sobre el uso de aplicaciones móviles por parte de discapacitados intelectuales.
• Procesamiento de la información.
• Limpieza de datos.
• Aprendizaje Máquina.
• Organizador Automático de Comunidades Web.
• Extracción de la información web.
• Perfilado de usuarios.
• Aprendizaje Semi-supervisado.
• Detección de Fake news mediante técnicas de Minería de Texto y Aprendizaje Máquina.
• Mineria de Texto.
• Aprendizaje supervisado.
• Clustering Genético Distribuido
• Big Data
• Algoritmos Genéticos
• Aprendizaje no supervisado.

Oferta de TFG y TFM del DSLAB para el curso 2016-2017:

• Big Data en VideoVigilancia Inteligente.
• Machine Learning para el análisis de sentimientos en la web.
• Video Tagging con Deep Learning.
• Seguridad Informática mediante Machine Learning.