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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Patricio Sagobal
DESCRIPTION:Título: Verificación de contratos en Algorand\nDirector: Diego Garbervetsky\nJurados: Javier Godoy\, Esteban Mocskos\n\nResumen: La creciente adopción de tecnologías blockchain ha generado un interés significativo en la seguridad y confiabilidad de los contratos inteligentes. Algorand\, una plataforma blockchain de código abierto\, utiliza el lenguaje de script TEAL (Transaction Execution Approval Language) para escribir contratos inteligentes.\nLa verificación formal de estos contratos es esencial para garantizar su correctitud y prevenir vulnerabilidades. La presente tesis tiene como objetivo desarrollar un enfoque de verificación de TEAL utilizando un acercamiento de traducción a un lenguaje intermedio llamado Boogie\, que ha sido utilizado exitosamente para la traducción de varios lenguajes.\nEl enfoque aplicado se basa en traducir de TEAL a Boogie y la de utilizar la herramienta Corral como verificador\, idea similar utilizada en VeriSol para la verificación de contratos inteligentes en Ethereum. Al traducir TEAL a Boogie se podrá utilizar Corral para realizar la verificación formal del código resultante.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Miguel Fainstein
DESCRIPTION:Título: Campos diferenciables de distancias sin signo para representaciones implícitas neuronales\nDirector: Dr. Emmanuel Iarussi\nCo-director: Dr. Diego Fernandez Slezak\nJurados: Dra. Maria Elena Buemi y Dr. Rodrigo Castro \nResumen:\nEn los últimos años\, ha crecido el interés por el entrenamiento de redes neuronales para aproximar campos de distancia sin signo (UDF) con el fin de representar superficies abiertas en el contexto de la reconstrucción 3D. Sin embargo\, los UDFs no son diferenciables en la isosuperficie de nivel cero\, lo que conduce a errores significativos en distancias y gradientes\, dando lugar a superficies fragmentadas y discontinuas. En este trabajo\, proponemos aprender un escalado hiperbólico del campo de distancias sin signo\, que define un nuevo problema de Eikonal con condiciones de frontera distintas. Esto permite que nuestra formulación se integre perfectamente con las redes neuronales diferenciables más avanzadas\, ampliamente aplicadas en la literatura para representar campos de distancia con signo. \nEsta tesis no sólo aborda el desafío de la representación de superficies abiertas\, sino que también demuestra una mejora significativa en la calidad de la reconstrucción y la eficiencia del entrenamiento. Además\, la diferenciabilidad del campo abierto permite el cálculo preciso de propiedades topológicas esenciales como las direcciones normales y las curvaturas\, omnipresentes en tareas de post-procesamiento como el renderizado. Mediante una serie de experimentos exhaustivos\, validamos el método en varios conjuntos de datos  y frente al estado del arte en el área. Los resultados muestran una mayor precisión y un aumento de la eficiencia de cómputo de hasta un orden de magnitud en comparación con los métodos anteriores.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-miguel-fainstein/
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