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Trabajos de investigación

Algoritmos distribuidos para el procesamiento de grandes consultas espaciales y espacio-textuales

Raúl García-Muñoz  

Diariamente se genera una gran cantidad de datos georeferenciados mediante dispositivos móviles, dispositivos con GPS y otros sensores, lo que aumenta la importancia de los análisis espacio-textuales de dichos datos. Los grandes volúmenes de datos espacio-textuales requieren nuevas tecnologías de procesamiento distribuido para gestionar, almacenar, analizar y visualizar datos espacio-textuales a gran escala. Sistemas distribuidos de gestión de datos espacio-textuales (DSTDMS) consisten en grupos de ordenadores con arquitectura shared-nothing, diseñados específicamente para el procesamiento distribuido de datos espacio-textuales a gran escala. Este artículo presenta nuestro trabajo emergente en el diseño de nuevos m ́etodos de almacenamiento y algoritmos de procesamiento de consultas para Apache Sedona (un reciente sistema de computación en clúster en memoria de código abierto para el procesamiento de datos espaciales) para soportar el procesamiento de datos espacio-textuales por lotes y en streaming. Nuestra investigación tiene como objetivo incorporar nuevos métodos de partición y mecanismos de indexación que ayudarán a implementar nuevas consultas espacio-textuales (estáticas y continuas), especialmente uniones espacio-textuales basadas en distancia. Finalmente, evaluaremos las nuevas propuestas con experimentos exhaustivos sobre Apache Sedona como DSTDMS, analizando y sacando conclusiones del resultado experimental.

Enhancing Solar Furnace Control: Robust Stability through Linear Quadratic Tracking-FeedForward Strategy

Igor Mendes Lima Pataro

Harnessing solar energy for material resistance experiments in solar furnaces holds great promise for renewable energy applications. The control of solar furnaces demonstrates a challenging task due to the nonlinear dynamics, critical disturbances, and precise reference tracking issues. Therefore, in 2023, this thesis project focused on introducing an advanced control strategy, Linear Quadratic Tracking-FeedForward (LQT-FF), tailored for optimizing the performance of solar furnaces during materials thermal stress tests. The controller is developed based on a linear model of the solar furnace and significantly reduces computational demands compared to existing optimal control algorithms. The key innovation of this research lies in the incremental formulation of the state space model, incorporating an artificial integrator into the original states. Robust stability analysis is employed to fine-tune the LQT-FF, carefully considering the state estimator in closed-loop. The controller is proved in simulations of the SF60 solar furnace mode from the Plataforma Solar de Almería. Results showcase the benefits of using the LQT with disturbance rejection, which can improve the temperature regulation of the material temperature under different process operating points. The proposed solution's efficiency and reduced computational effort make it well-suited for practical application, marking a significant step forward in controlling solar furnace systems.

Sistemas de Detección, Conteo y Seguimiento de Personas

Francisco Javier Rosales Almansa

Entorno al 40% de la energía consumida globalmente está asociada a los sistemas de climatización e iluminación. Los sistemas de detección, conteo y seguimiento de personas están en auge principalmente debido a la funcionalidad que presentan para el desarrollo de procesos de gestión de energía. Este tipo de sistemas se caracteriza principalmente por la precisión que presentan para realizar procesos de detección y conteo de personas. Con su aplicación se persigue obtener una gestión eficiente del consumo de energía en los sistemas de climatización e iluminación en edificios, minimizando el impacto ambiental del sector de la construcción mientras se mantiene unos niveles de confort óptimos para los usuarios. Estos sistemas proporcionan información cuantificable del número de personas en recintos en el interior de edificios. Pueden estar formados por diferentes tipos de componentes hardware: sensores, sistemas de cómputo y sistemas de comunicación. Los sensores pueden ser de diferentes tipos de tecnologías obteniendo información del medio donde se encuentran instalados. Esta información es procesada por los sistemas de cómputo aplicando metodologías algorítmicas e inteligencia artificial, permitiendo obtener información en tiempo real e interactuando de forma remota con el sistema de climatización para su gestión.

Una arquitectura de modelo de descubrimiento para sistemas ciberfísicos en la Web de las Cosas

Juan Alberto Llopis Expósito

Un sistema ciberfísico es un conjunto de dispositivos heterogéneos que integra sus capacidades computacionales y digitales con su sistema físico. A medida que la tecnología evoluciona con el objetivo de facilitar las tareas desempeñadas por las personas, se desarrollan sistemas ciberfísicos más complejos, llegando a integrarse los sistemas ciberfísicos con tecnologías web (Web de las Cosas), por ejemplo, siendo capaces de gestionar escenarios de ciudades inteligentes con miles de dispositivos que pueden ser descubiertos y consultados en la web. En estos escenarios complejos se deben proporcionar funcionalidades relacionadas con la localización, el registro y la consulta de dispositivos con el objetivo de adaptar el sistema a los continuos cambios de los dispositivos. Algunas de las posibles capacidades que pueden cubrir las funcionalidades necesarias son el uso de consultas en lenguaje natural, la descripción y descubrimiento automático de nuevos dispositivos, o la localización de dispositivos desplegados en distintos subsistemas. Como avance a la arquitectura de servicio de descubrimiento propuesto en jornadas anteriores, proponemos una arquitectura de modelo de descubrimiento para sistemas ciberfísicos basada en la Web de las Cosas. La arquitectura incluye la capacidad de descubrir proactivamente, de recomendar dispositivos, de trabajar con federaciones y de realizar expansión de consultas.

Análisis Predictivo de la Temperatura en los Páramos de Ecuador Utilizando Redes Neuronales Multivariantes

Marco Javier Castelo

Este artículo examina la predicción de temperatura en dos localidades de Tungurahua, Ecuador: Mula Corral, situado en el páramo, y el Aeropuerto Ambato, en la ciudad, utilizando series temporales multivariantes y redes neuronales. Destaca la eficacia de la arquitectura LSTM con Mecanismo de Atención en Aeropuerto Ambato, alcanzando un RMSE de 0.82 y un R-Squared de 0.66, y la efectividad de las redes LSTM y GRU en Mula Corral, con RMSE de 0.63 y 0.89, respectivamente. En contraste, la CNN-LSTM mostró un rendimiento inferior, especialmente en Mula Corral. El estudio subraya la relevancia de predecir cambios en la temperatura para entender y responder a los impactos climáticos en el páramo ecuatoriano. Estas variaciones pueden ocasionar alteraciones en los ciclos hídricos, afectar los patrones de lluvia, y tener un impacto significativo en la disponibilidad de agua. Además, las fluctuaciones de temperatura pueden influir en la distribución de especies, incrementar el riesgo de incendios y afectar la biodiversidad del ecosistema. La predicción de temperatura mediante series temporales se muestra como una herramienta clave para la conservación y restauración de los páramos, adaptándose a los cambios climáticos y maximizando la eficacia de diversas técnicas de regeneración. Este enfoque es crucial para la protección de especies endémicas y la mitigación del calentamiento global, destacando la importancia de la investigación en el entendimiento de las tendencias climáticas en los páramos andinos.

Greenhouse-based global digital twins: real-time interactive computation of 3D CFD

Zhang Chunhao

The field of greenhouse horticulture is increasingly using digital twin technology to improve production monitoring, which reflects in virtual space the behaviour and state of its production cycle, focusing on achieving real-time monitoring and full coverage of the greenhouse landscape. In this context, finite volume discretisation methods are considered to be beneficial in describing the differential distribution of the greenhouse as a whole. This paper brings together the contributions made in this field during the author's PhD thesis up to February 2024, which is based on the simulation-based Computational Fluid Dynamics (CFD) methodology for the actual construction of a 1:1 scale Almeria greenhouse, with Tui and Scheme commands to complete the data linkage to Matlab, and which provides a similar regulation to the actual greenhouse to fit the actual physical phenomena, integrating The absolute error of air temperature and relative humidity in the simulation results is less than 2 degrees and 6%.

Optimización en tiempo real del proceso de producción de microalgas en reactores raceway

Pablo Otálora Berenguel

La producción de microalgas en reactores raceway es un proceso altamente sostenible, muy interesante debido a su gran variedad de aplicaciones, permitiendo el tratamiento de aguas residuales a la vez que se genera un producto de interés. Sin embargo, su competitividad se encuentra estrechamente ligada a su productividad. Se trata de un proceso complejo, con muchas variables que interactúan entre sí, de naturaleza cambiante debido a su carácter biológico, y constantemente expuesto al exterior. Estos factores hacen que alcanzar la máxima productividad del proceso no sea una tarea trivial. Ante esta casuística, en este trabajo se ha desarrollado una estrategia para alcanzar la optimización del proceso con un enfoque económico. Se ha implementado una arquitectura de control jerárquica, empleando un optimizador en tiempo real (RTO) estático para la gestión de referencias de las variables principales del pro ceso, complementado con controladores PI que logren alcanzar dichas consignas de manera din ́amica. Los resultados demuestran los beneficios del uso de optimizadores para el control del proceso, permitendo un enfoque sencillo. Este trabajo presenta algunos de los avances logrados durante la estancia de esta tesis en la Norwegian University of Science and Technology (NTNU) en el periodo de agosto a noviembre de 2023.

Estrategias de control híbrido y optimización para biorrefinerías de microalgas basadas en técnicas de aprendizaje automático.

José González Hernández

En los últimos años, las microalgas han despertado un creciente interés debido a su potencial para abordar desafíos medioambientales y alimentarios. Estos organismos unicelulares poseen la capacidad única de reproducirse y crecer rápidamente en diversos entornos, convirtiéndolos en una fuente valiosa de soluciones sostenibles, como el tratamiento de aguas residuales. A pesar de su potencial, la producción a gran escala se realiza principalmente en fotobiorreactores abiertos de tipo raceway, que, aunque presenta una productividad por superficie muy alta, enfrentan desafíos como la contaminación del cultivo y la dependencia de las condiciones ambientales. En respuesta a estos desafíos, la presente tesis aborda la problemática mediante el desarrollo de herramientas innovadoras. En primer lugar, se trabaja en una red convolucional capaz de clasificar el género del cultivo a través de un barrido espectral en el laboratorio, permitiendo así un control del cultivo de manera rápida y de bajo costo. Por otro lado, se ha desarrollado una herramienta que facilita la selección de ubicaciones geográficas óptimas para el crecimiento del cultivo, teniendo en cuenta las características del reactor y el género a cultivar.

Modelo de árbol de regresión para el control adaptativo del pH en reactores raceway para la producción de microalgas

Malena Caparroz

Las microalgas son microorganismos con un gran potencial en la producción de biomasa con alto valor añadido. Constituyen una vía para combatir el calentamiento global del planeta gracias a su capacidad de convertir fuentes carbónicas en biomasa y producir grandes cantidades de oxígeno. Su capacidad de crecimiento presenta una fuerte dependencia del pH, el oxígeno disuelto, la radiación y la temperatura del medio. De todas las variables, el pH es una de las más críticas y complejas de controlar, ya que la fotosíntesis hace que su dinámica sea muy variable con el tiempo. En este trabajo, se desarrollan modelos de árboles de regresión capaces de estimar los parámetros del modelo empleado para predecir el comportamiento del pH. Para dicha estimación se utilizan las condiciones a las que se encuentra sometido el sistema de radiación, temperatura y nivel. El objetivo es evaluar la validez de este tipo de modelos sencillos y de rápida ejecución para el modelado de procesos biológicos complejos.

Gestión óptima de recursos heterogéneos del nexo agua-energía-carbono-alimentación en la producción de cultivos bajo invernadero

Rubén A. González

Recientemente, el paradigma de los Energy Hubs (EHs) se ha utilizado ampliamente como una metodología para lograr un desarrollo sostenible en sistemas energéticos integrados (SEIs) en el contexto del nexo agua-energía-alimentación. Agroconnect, una instalación agroindustrial situada en la costa de Almería, es un excelente ejemplo de un SEI que puede modelarse para optimizar su uso de recursos. La instalación está equipada con una amplia gama de fuentes renovables, como paneles solares fotovoltaicos y colectores solares térmicos, así como un sistema de calefacción por biomasa para un invernadero. Este trabajo presenta el progreso realizado en la tesis del autor sobre la gestión de recursos en entornos agroindustriales utilizando el paradigma de los EHs. Primero, se presenta una evaluación económica del agua desalada por ósmosis inversa para la irrigación del invernadero de Agroconnect, basada en la metodología de EHs. En segundo lugar, se presenta un trabajo sobre la gestión óptima de recursos heterogéneos utilizando la metodología EH. En este trabajo, se incluyen los sistemas de agua, calor y CO2 de Agroconnect. Finalmente, el autor presenta algunas propuestas para trabajos futuros, como la inclusión de incertidumbres en el modelo de EHs y la expansión del modelo propuesto hacia estructuras de control más complejas.

Estimación de la pose humana en 3D haciendo uso de sensores termales desde diferentes perspectivas. 

Marcos Lupión Lorente

Este trabajo aborda la estimación de la pose humana en entornos inteligentes mediante imágenes, destacando la preocupación por la privacidad. Se establece el uso de sensores de visión térmica para preservar la privacidad y su despliegue en configuraciones multi-perspectiva para mejorar la precisión de la estimación de pose 3D. Aunque existen limitaciones en la literatura respecto al uso de sensores térmicos en esquemas multi-perspectiva, el trabajo propone una solución en la Smart Home de la UAL.

El enfoque incluye el emparejamiento de imágenes térmicas y visibles mediante homografía, utilizando herramientas como YOLOv3 y Blazepose para la anotación. Se presenta ThermalYOLO, una adaptación de YOLOv3, que supera a este último en reconocimiento de cuadros delimitadores y valor IoU. Asimismo, se identifica InceptionResNetV2 como la arquitectura más adecuada para la estimación de pose 2D.

Finalmente, se propone una red neuronal que hace uso de tres bloques ResNet50 fusionados con poses 2D. La red resultante muestra un rendimiento destacado, superando a los enfoques de una sola vista en el espectro visible, especialmente en escenarios con oclusiones. Estos resultados contribuyen al avance en soluciones de estimación de pose humana en entornos inteligentes, combinando privacidad y precisión.

Modelado y gestión óptima de un sistema de refrigeración combinado

Juan Miguel Serrano Rodríguez

Esta tesis está enfocada en contribuciones a la tecnología de destilación multi-efecto (MED) combinada con energía solar térmica y térmica de concentración (CSP), la cual se plantea como alternativa sostenible para aplicaciones de desalación y minería del agua. En este último caso, tienen un mayor campo de aplicación en zonas de interior y, en este contexto, un componente crítico para ambos sistemas es el sistema de refrigeración.

En este trabajo se presentan los resultados obtenidos durante el último año en la optimización en la operación de un sistema novedoso que combina dos tipos de sistemas de refrigeración: uno húmedo (refrigeración mediante evaporación de agua) y otro seco (refrigerados mediante convección por aire). Aunque estas tecnologías por sí solas plantean limitaciones importantes (alto consumo de agua y alto consumo eléctrico, respectivamente), combinadas adquieren una alta flexibilidad. En este trabajo se muestra el modelado y validación de una planta piloto de refrigeración combinada y una estrategia de optimización de la operación, adaptándose tanto a las condiciones ambientales como de carga térmica a refrigerar. Los resultados experimentales en la planta piloto muestran el gran potencial de la tecnología, pudiéndose alcanzar una solución de compromiso entre los consumos de agua y electricidad.

Control Óptimo Basado en Rechazo Activo de Perturbaciones para Sistemas de Segundo Orden 

Jose Jorge Carreño Zagarra

Este documento revisa los progresos alcanzados durante el periodo 2022/2023 en el marco de una investigación doctoral. En este lapso, se abordó el control de sistemas dinámicos de segundo orden frente a incertidumbres y perturbaciones mediante un enfoque optimizado de Control Activo de Rechazo de Perturbaciones (ADRC). Con el objetivo de lograr una implementación práctica, se introdujo un Observador Integral Proporcional Generalizado (GPI) de orden reducido para estimar perturbaciones agrupadas potencialmente variables en el tiempo, resolviendo así un problema de optimización. Este enfoque busca alcanzar un rendimiento óptimo en el seguimiento, especialmente en escenarios caracterizados por perturbaciones e incertidumbres. Para validar numéricamente esta propuesta, se llevaron a cabo simulaciones en tres modelos distintos de sistemas de segundo orden: un convertidor de potencia, un motor de corriente continua (CC) y un sistema no lineal de dos tanques. Los resultados resaltan la robustez de la solución de control propuesta al compararla con un controlador Proporcional Integral Derivativo (PID) diseñado mediante el método de asignación de polos. El enfoque ADRC propuesto garantiza un seguimiento preciso de la referencia incluso en presencia de perturbaciones e incertidumbre paramétrica, demostrando su eficacia en aplicaciones prácticas.

Aprovechando Clústeres Heterogéneos para Diseño Eficiente de Planes de Radioterapia

Juan José Moreno Riado

Este estudio mejora la eficiencia computacional de la optimización de planes de Radioterapia de Intensidad Modulada, una técnica que dirige haces de radiación con diferentes ángulos e intensidades hacia volúmenes tumorales, protegiendo al mismo tiempo y en la medida de lo posible los órganos sanos. Una de las métricas más utilizadas para planificación en IMRT es la Dosis Uniforme Equivalente generalizada, pues proporciona una cobertura óptima del volumen tumoral. Como contrapartida, los modelos basados en esta métrica demandan alto esfuerzo computacional, debido a la gran cantidad de parámetros y restricciones. Para acelerar este proceso, se propone un método novedoso que integra un algoritmo de descenso de gradiente con una metaheurística basada en optimización evolutiva, explorando eficientemente todo el espacio de parámetros. A pesar de su efectividad y la calidad de los planes obtenidos con esta técnica, la alta demanda computacional de este enfoque limita su aplicación clínica. Para superar esto, se implementan estrategias de distribución y paralelización en clústeres HPC heterogéneos. La evaluación de estas estrategias utilizando un conjunto de pacientes de cabeza y cuello demuestra que la adecuada explotación de los recursos acelera significativamente el cálculo de planes de radioterapia, facilitando potencialmente la adopción clínica de este avanzado método.

La Webradio Discord mediante la tecnología streaming para fomentar el aprendizaje interactivo en el área de fundamentos de programación estructurada

Teresa Santamarìa-Lòpez

La investigación tiene como objetivo  dar a conocer la herremienta tecnologica webradio discord mediante la tecnología streaming para fomentar el aprendizaje interactivo en el área de fundamentos de programación estructurada en la educación superior es por eso que estas nuevas metodologías de enseñanza y una profunda transformación del rol de profesores y alumnos. El protagonismo de los contenidos audiovisuales educativos, sus formatos adaptados para dispositivos móviles y la consolidación de la web como sistema de aprendizaje reglado o no formal son realidades que, aunque ya estaban consolidadas, la situación de pandemia por COVID-19 las ha reforzado. La revolución del audio es un hecho que se constata actualmente con la expansión de productos sonoros a través del formato pódcast y la aparición de nuevos dispositivos tecnológicos como los altavoces inteligentes que incentivan su crecimiento. Ante este escenario, este trabajo se centra en cómo se está trasladando esta situación al aula en una realidad comunicativa en constante transformación. Por otro lado, los resultados obtenidos señalaron que los alumnos no se acostumbran al uso de las plataformas virtuales, por carecer de espacios interactivos más bien poseen habilidades para manejar correctamente sus dispositivos.

Modelado y gestión energética de una microrred

Alex Omar Topa Gavilema

Resumen: Este trabajo consiste en el modelado y gestión energética tanto del lado de la producción como del lado de la demanda de energía en una microrred. Mediante la utilización del modelo de la microrred basado en primeros principios, se gestionará y controlará de una forma óptima la microrred. Para ello, se utilizarán una o varias técnicas de optimización utilizadas en gestión energética de microrredes. La gestión energética desde el punto de vista de la producción empezó adoptando uno de los algoritmos de control más utilizados en la gestión energética de microrredes, que es el control predictivo basado en el modelo lineal e hibrido de la microrred. Además, la gestión energética del lado de la demanda se realizó a través de la optimización de las curvas de demanda y producción basada en un algoritmo genético, e inspirada en el rompecabezas chino Tangram. Estas estrategias de gestión de la energía fueron desarrolladas, con el objetivo de cubrir la demanda de energía de una oficina del Centro de Investigaciones de la Energía Solar (CIESOL). Finalmente, los resultados de esta investigación se mostrarán, mediante la elaboración y publicación de artículos científicos en revistas de alto impacto, congresos nacionales e internacionales para validar la investigación realizada.

Streaming interactivo de secuencias de imágenes de alta resolución JPEG2000

José Juan Sánchez Hernández

Este informe de progreso muestra un resumen del estado actual de los trabajos de investigación que se han realizado durante los últimos años de esta tesis. Los trabajos realizados se basan en estrategias que permiten optimizar la transmisión de secuencias de imágenes de alta resolución JPEG2000 en arquitecturas cliente/servidor que hagan uso del estándar de compresión JPEG2000 y el protocolo JPIP. Todas las propuestas realizadas tratan de optimizar la transmisión desde el punto de vista del cliente para que puedan ser compatibles con cualquier servidor JPIP estándar. La principal contribución se basa en una estrategia de control de flujo de datos donde los clientes se encargan de hacer la estimación de la capacidad del canal y de realizar el control del flujo de datos durante la transmisión. Otra de las contribuciones que se realiza en este trabajo, es la actualización condicional y la compensación de movimiento controlada por el cliente. Los resultados de los experimentos demuestran que la calidad de las imágenes reconstruidas mejoran significativamente cuando se aplican las estrategias propuestas.

Construcción y aplicación de un sistema de gestión de producción en invernaderos basado en un modelo integrado con microclima, crecimiento de cultivos y modelo de enfermedades: Un estudio de caso del crecimiento de pepinos bajo mildiu velloso en invernadero solar

XUE, Qingyu

Para modelar el crecimiento de los cultivos en un invernadero solar, se realizó un experimento de observación del crecimiento de pepinos en Tianjin desde 2023 hasta 2024. Se midió el crecimiento dinámico de las raíces, tallos, hojas y frutos de pepino, mientras se observaban elementos microclimáticos como la temperatura, la humedad y la luz dentro del invernadero solar. Estos datos respaldarán la construcción de modelos posteriores de invernaderos solares. Durante el período de recolección de datos, se desarrolló una versión web prototipo del modelo de crecimiento de cultivos, que incorpora modelos existentes como WOFOST, ORYZA y Wheat-SM, para proporcionar referencias para el desarrollo futuro del modelo.

Creación de un sistema de aprendizaje profundo mediante redes neuronales híbridas que sean capaces de predecir el pronóstico de cierta enfermedad a partir de datos heterogéneos

Carlos Ortega Casanova

El derecho a la salud es un principio fundamental del estado del bienestar. Cada día cobra más importancia mantener una buena salud y la esperanza de vida es cada año más elevada. Es por ello que el campo de estudio relacionando enfermedad, tratamiento y supervivencia sigue siendo de los que más adeptos atrae. El inicio de la presente tesis doctoral consiste en recopilar información de diferentes fuentes de datos (imágenes, series temporales, tablas de datos, etc) y, tras un preprocesamiento previo, utilizarlas como entrada en distintas redes neuronales que formen una única, híbrida y gran red neuronal que proponga un pronóstico para los datos de entrada. Se estaría trabajando al mismo tiempo con imágenes (resonancia magnética, por ejemplo), datos clínicos, series temporales con alguna variable susceptible de ser medida en el tiempo, etc. Para ello se utilizarán redes neuronales tradicionales, redes convolucionales, redes neuronales recurrentes (LSTM, GRU...), técnicas de reducción de dimensionalidad, autoencoders, embeddings, o recientes técnicas basadas en mecanismos de atención como los Transformers. La metodología de trabajo prevista se basa en la tecnología scrum, donde se fijarán una serie de sprints con unos objetivos concretos a alcanzar en ese periodo. A la finalización de éste, se evaluarán los objetivos alcanzados, los no alcanzados, los problemas que han ocasionado la no consecución de esos objetivos y se plantearán, tanto nuevos objetivos para el siguiente sprint así como soluciones para desbloquear aquéllos que se quedaron atrás. Para el procesamiento de datos se utilizará Python en la versión más actualizada posible (3.10.7 a día de hoy). Como entorno de trabajo se propone Google Collab debido a las grandes ventajas que ofrece para el trabajo colaborativo y la enorme capacidad de procesamiento computacional disponible de manera gratuita. La complejidad del problema que se está tratando es bastante elevada, ya que se pueden incorporar tantas fuentes de datos como se consideren. Es indiscutible el beneficio tanto social como económico que supondría conseguir alertar de manera temprana de un problema de salud grave. Aunque aún no se ha decidido cuál será esta enfermedad, el objetivo de esta tesis doctoral es aportar un sistema novedoso en la detección precoz de enfermedades graves para la salud de las personas. Además, una vez se haya alcanzado el resultado deseado en la enfermedad seleccionada, la idea que aportará esta tesis quedará disponible para extrapolarla a cualquier otra enfermedad.

Innovative Lightweight Key Agreement Protocol Based on Hyperelliptic Curve for IoT Mutual Authentication 

Mohamad Al-Samhouri

Fog nodes are established to be intermediate between the IoT devices node and the cloud data center to alleviate the latency of data transmission. Fog computing enables low-cost IoT systems to communicate with high-end cloud servers at the network's edge. As a result, fog systems can conduct data summarization and analysis, resulting in a substantial reduction in request delay for latency-sensitive applications. It can perform data aggregation, reducing the bandwidth required, which is critical for wireless connection with cloud servers. Due to the huge amount of data exchanged among three nodes namely: IoT device, fog, and cloud nodes, it poses many security issues like how to protect these connected devices from unauthorized access.