もちろん！ここでは、難易度のレベルによって組織されたコンピューターエンジニアリングの仕事で使用する10のオリジナルアイデアのリストがあります。

1.シミュレーションシステムの開発。プログラミングシミュレーションは、プログラミングやコンピューターサイエンスに長い間行ってきた数人の人々にとって、実用的かつシンプルであると考えることができます。それはそれほど多くのスキルを必要とせず、すべてをコンピューターから実行できます。
2.推奨システムの実装：このシステムは、Tiktok、Instagram、YouTubeなどに存在する可能性のある単純なアルゴリズムのベースから始まります。ここでは、システムエンジニアに関するもう少し知識が必要ですが、それはあまり要求の厳しい仕事でもありません。
3.拡張現実技術を使用するモバイルアプリケーションの開発。このアイデアは、アプリの開発などのシンプルで基本的な概念から始まります。ただし、拡張現実のテクニックを実装するには、非常に高価な機器と非常に詳細な仕事を備えた、困難で広範なプロセスが必要です。この作業で最も難しいことは、捧げる時です。
4.顔認識システムの設計。このアイデアには、より広範で詳細なプロセスが必要であり、顔のジオメトリも大幅に実装されているため、システムエンジニアリングが重要です。このプロセスには、進歩したいくつかの手法が必要ですが、それはまだ正当な研究と実践のプロセスであなたの家の快適さから実行することができます。
5.データ分析プラットフォームの実装とミツバチの健康監視。データに基づいてデータを分析、比較、提供するプラットフォームは、興味深いアイデアです。複雑さは、これらのデータがミツバチから来て、必要なデータを収集するシステムを実現して、このような種に基づいて分析できるようにします。
6.ブロックチェーン管理システムの実装。ブロックチェーンは非常に複雑で広範な数学的プロセスです。ただし、このツールは2008年に作成され、テクノロジーとインターネットの進歩により、このテクノロジーとそのすべてのアルゴリズムを実装および理解する方がはるかに簡単です。それはまだいくつかの分野で知識を必要とする広範なプロセスであり、完全に機能する必要があります。
7.仮想現実プラットフォームの設計と実装。アプリケーションとは異なり、プラットフォームはサーバーで動作します。サーバーでは、異なる人が同時に対話し、同じリアルタイムツールを使用します。この作成プロセスははるかに複雑であり、いくつかの場合、結果が予想されるように、より多くの協力者として必要になります。
8.ヒューマノイドロボットの設計と構造。このプラクティスは、プロジェクトの背後にあるエンジニアリングとアーキテクチャのために複雑です。特定の方法で対話するロボットをプログラミングすることは、数年間行われてきた仕事です。ただし、このプロセスには、企業だけが資金を提供できるかなり高価なアイデアであることに加えて、他の人のより多くのツールと知識が必要です。
9.誤ったニュース検出システムの開発。このアイデアは、虚偽の記事やニュースを検出することに関して、その複雑さを目立たせます。心理学、執筆と執筆を理解するシステムが作成されなければならないため、画像とテキストの真実性を分析することができ、不実表示と虚偽と混同しないことはできません。 。これは、真のニュースを知るために絶えず更新されているシステムを意味し、そこから誤っているかどうかに合格または除外するフィルターを作成します。
10.病気を説く人工知能システムの開発。何かを予測できる人工知能システムは、実行するのが非常に困難で複雑であり、これまでの記録はありません。人工知能が何かを説くことができるようにするために、その瞬間までイベントのすべての行動とパターンを分析し、すべての可能性を理解し、どの可能性が最も正確であるかを計算できる数学モデルを作成する必要があります。医学の文脈では、人工知能は患者の体にアクセスできないため、はるかに複雑です。そのため、人工知能がすべての患者のリアルタイムデータを持つことができる方法も実装する必要があります。
¡Por supuesto! Aquí tiene una lista sobre diez ideas originales para usar en un trabajo de fin de carrera de ingeniería informática organizada por nivel de dificultad, menor a mayor:

1. Desarrollo de un sistema de simulación. El programar una simulación puede considerarse práctico y sencillo para varias personas que llevan mucho tiempo en la programación y la informática. No requiere de tantas habilidades y todo se puede realizar desde un computador.
2. Implementación de un sistema de recomendación: Este sistema parte de la base de simples algoritmos que quizás te has dado cuenta están presentes en TikTok, Instagram, Youtube, etc. Aquí se necesita un poco más de conocimiento de ingeniera de sistemas, pero tampoco es un trabajo muy demandante.
3. Desarrollo de una aplicación móvil que utilice técnicas de realidad aumentada. Esta idea parte de conceptos simples y básicos como lo son el desarrollo de una APP. Sin embargo, el implementar técnicas de realidad aumentada requiere de procesos arduos y extensos, con equipos bastante costosos y con un trabajo muy detallado. Lo más difícil de este trabajo es el tiempo que hay que dedicarle.
4. Diseño de un sistema de reconocimiento facial. Esta idea requiere de procesos más extensos y detallados, en el cual también se implementa mucho la geometría de la cara, por lo que es importante la ingeniería de sistemas. Este proceso demanda varias técnicas que son avanzadas, pero que aún se pueden realizar desde la comodidad de tu casa con el debido proceso de investigación y práctica.
5. Implementación de una plataforma de análisis de datos y monitoreo de la salud de las abejas. Una plataforma que analice, compare y brinde soluciones con base en datos es una idea interesante. La complejidad llega cuando esos datos provienen de las abejas, y lograr un sistema que recopile los datos necesarios para que se puedan analizar con base en una especie como esta es complejo.
6. Implementación de un sistema de gestión con blockchain. El blockchain es un proceso matemático muy complejo y amplio. Sin embargo, esta herramienta se creó en el 2008, y con el avance de la tecnología y el internet es mucho más fácil implementar y comprender esta tecnología y todos sus algoritmos. Aún así es un proceso extenso que requiere de conocimiento en varias áreas y que debe funcionar de forma perfecta.
7. Diseño e implementación de una plataforma de realidad virtual. A diferencia que con las aplicaciones, las plataformas funcionan con un servidor, en el cual distintas personas van a interactuar al mismo tiempo y usar las mismas herramientas en tiempo real. Este proceso de creación es mucho más complejo y en varios casos se necesitará de más colaboradores para que el resultado sea el esperado.
8. Diseño y construcción de un robot humanoide. Esta práctica es compleja por el hecho de la ingeniería y la arquitectura detrás del proyecto. El programar robots para que interactúen de cierta manera es un trabajo que se ha realizado desde hace varios años. No obstante, este proceso requiere de muchas más herramientas y conocimientos de los demás, además de ser una idea bastante cara la cual en su mayoría solo se podrían permitir financiar empresas.
9. Desarrollo de un sistema de detección de noticias falsas en línea. Esta idea destaca por su complejidad a la hora de lograr detectar artículos y noticias falsas, ya que se debe crear un sistema que entienda la psicología, la redacción y escritura, sea capaz de analizar la veracidad de imágenes y texto, y no confunda la tergiversación con la falsedad. Esto implica un sistema que se actualice constantemente para que sepa las noticias verídicas, y de ahí cree un filtro para pasar o descartar noticias similares que puedan ser falsas o no.
10. Desarrollo de un sistema de inteligencia artificial que predique enfermedades. Un sistema de inteligencia artificial capaz de predecir algo es sumamente díficil y complejo de realizar, de lo cual hasta la fecha no se tiene registro. Para lograr que una inteligencia artificial pueda predicar algo, se debe analizar todos los comportamientos y patrones del suceso hasta ese momento, entendiendo todas las posibilidades y creando un modelo matemático capaz de calcular cual posibilidad es la más precisa. En el contexto de la medicina, es mucho más complicado ya que la inteligencia artificial no tiene acceso al cuerpo del paciente, por lo cual también se tendría que implementar una manera en la que la inteligencia artificial pueda tener todos los datos en tiempo real del paciente.