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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Gustavo Landfried
DESCRIPTION:Título: Análisis bayesiano del aprendizaje en comunidades de video juegos \nDirector: Esteban Mocskos\nCo-director: Diego Fernández Slezak \nConsejero de estudios: Hernán Melgratti \nJurados: \nDr. Daniel Ramos Castro – Universidad Autónoma de Madrid\nDra. Marcela Svarc – Universidad de San Andrés & CONICET\nDr. Mariano G. Beiró Facultad de Ingeniería\, UBA & CONICET \nTransmisión: https://youtube.com/live/HvNwM5Fmf9I?feature=share \nResumen: \nLas especie humana tiene una singular capacidad de aprendizaje social\,\nque le permite acumular adaptaciones sucesivas en el tiempo que van\nproduciendo el inimaginablemente complejo sistema de información\ncultural. Si bien el aprendizaje humano ocurre en los cuerpos\nbiológicos\, el aprendizaje cultural es un fenómeno poblacional que\nemerge de la interacción prolongada entre individuos y entre\ngeneraciones. Entender las propiedades de los sistemas de información\ncultural es uno de los problemas fundamentales de la antropología\,\nrelevante para las ciencias de la computación y la inteligencia\nartificial multi-agente. En particular\, comprender las relaciones que\nvinculan el nivel poblacional (como la dinámica y estructura de la red\nde intercambios de información cultural) con el nivel individual (el\naprendizaje efectivo que se produce en los cuerpos)\, ha sido la pregunta\nque motivó esta tesis de doctorado. Para ello\, decidimos estudiar las\ncomunidades de video juegos en línea. Además de que ofrecen la\noportunidad de estudiar poblaciones grandes sin perder un alto grado de\ndetalle\, ellas son un lugar privilegiado para estudiar cómo cambian las\nestrategias en el tiempo. Algunas de las preguntas que nos propusimos\nresponder durante el doctorado fueron las siguientes. ¿Cuál es la mejor\nforma de medir el aprendizaje de un individuo en el tiempo? ¿Cuál es la\nrelación entre la formación de equipos y el aprendizaje individual a\nlargo plazo? ¿Cuál es el efecto que la posición topológica de un\nindividuo en la red información cultural tiene sobre el aprendizaje\nindividual? ¿Cuáles son algunas de las propiedades generales del\naprendizaje?\nDurante el doctorado en ciencias de la computación el enfoque bayesiano\nde la probabilidad respondió las preguntas metodológicas y\nepistemológicas más profundas que traía de mi formación previa en\nciencias antropológicas: cómo alcanzar acuerdos respecto a la correcta\nevaluación de argumentos causales alternativos. Las reglas de la\nprobabilidad se conocen desde finales del siglo 18 y desde entonces se\nlas ha adoptado como sistema de razonamiento en todas las ciencias\nempíricas. Si bien en todo este tiempo no se ha propuesto nada mejor en\ntérminos prácticos\, el costo computacional asociado a la evaluación de\ntodo el espacio de hipótesis ha limitado históricamente la aplicación\nestricta de las reglas de la probabilidad (enfoque bayesiano). El\nenfoque bayesiano se fue incorporando lentamente durante el transcurso\nde la tesis\, hasta transformarse en un protagonista.\nEn el primer trabajo usamos el modelo bayesiano de habilidad más\nutilizado en la industria del video juego para estudiar una comunidad en\nel que las personas podían jugar individualmente o en equipos. Mediante\ntest de hipótesis estadísticos detectamos que jugar en equipo está\nasociado a mayor aprendizaje a largo plazo\, y que mantener un equipo\nestable está asociado a mayor velocidad de aprendizaje. Los estimadores\nde habilidad disponibles\, considerados estado del arte al inicio del\ndoctorado\, no permiten sin embargo obtener estimaciones iniciales\nfiables ni garantizar la comparabilidad entre estimaciones distantes en\nel tiempo y el espacio. En el transcurso del doctorado descubrimos la\nespecificación matemática de un modelo conocido como TrueSkill Through\nTime (TTT) que resolvı́a estos problemas realizando la inferencia en\núnica red bayesiana\, propagando la información histórica correctamente.\nDebido a que el modelo no se encontraba disponible en ningún lenguaje de\nprogramación en el segundo trabajo resolvimos la matemática de este\nmodelo\, la documentamos\, la implementamos y la publicamos en los\nlenguajes de programación Julia\, Python y R. En un tercer trabajo\,\nestudiamos la evolución de una red de partidas en el juego de Go durante\nun periodo de ocho años y encontramos\,con el nuevo estimador\, que la\nposición de los individuos en la red tiene un efecto sobre el\naprendizaje en los personas que están en el medio del proceso de\naprendizaje\, ausente entre novatas y expertas. \nPalabras claves: Ciencias Sociales Computacionales\, Inferencia\nbayesiana\, Cultura\, Habilidad\, Aprendizaje\, Comunidades virtuales\,\nVideojuegos
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura David Venegas
DESCRIPTION:Título: «Modelado de funciones propagadoras para taint tracking con CodeQL y GPT-4: una aproximación experimental» \nDirector: Víctor Braberman\nDirector adjunto: Iván Postolski\nJurados: Diego Garbervetsky\, Rodolfo Baader\n\nResumen\n———————-\n\n\nEn el análisis estático de programas\, el taint tracking se utiliza para detectar vulnerabilidades relacionadas con el flujo de inputs no sanitizados\, como lo son las inyecciones de código. CodeQL es una herramienta de data-flow analysis que convierte el código fuente en una base de datos para detectar vulnerabilidades utilizando queries\, sin embargo\, su eficacia es limitada al utilizar métodos de APIs no contempladas en estas reglas. Este desafío se resuelve agregando modelos que extiendan las queries y especifiquen cómo fluye la información a través de sus parámetros. El proceso de modelado\, que identifica las funciones propagadoras\, requiere conocimientos especializados en CodeQL y seguridad informática\, así como un entendimiento del dominio del problema y el código en cuestión por lo que resulta en una tarea costosa que debe ser abordada por un experto en el área.\n\nEsta tesis estudia si el rol de un humano en el modelado de estas funciones propagadoras puede ser relegado a un modelo de lenguaje (GPT-4). Primero\, se propone una taxonomía de los subproblemas del modelado y los distintos tipos de variaciones de información contextual a los que se enfrenta un experto. Adicionalmente\, se identifican las competencias que caracterizan a dicho experto. Luego\, se analizan estrategias de prompt engineering adecuadas y se recopilan casos relevantes creados por la comunidad para ser utilizados como oráculo. La evaluación empírica muestra que las capacidades de las LLMs aún no alcanzan las de un experto en ciberseguridad\, sin embargo\, a pesar de las limitaciones de esta técnica\, como un contexto de prompting acotado y la falta de garantías teóricas de utilizar IA\, se obtuvo un set de casos donde es viable usar al agente. Además\, se establecen las bases para futuras investigaciones que extiendan el rol de las LLMs en la detección de vulnerabilidades en el código fuente.\n\n\nPalabras claves: CodeQL\, Taint Tracking\, Static Analysis\, LLM\, GPT4\, CWE\, API modeling
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Ivan Arcuschin Moreno
DESCRIPTION:Título: Generación aleatoria de casos de test Espresso para Android\nDirector: Prof. Dr. Juan Pablo Galeotti\nConsejero de estudios: Prof. Dr. Hernán Melgratti\nJurados:\nProf. Dra. Alessandra Gorla – IMDEA Software Institute\nProf. Dr. Marcelo d’Amorim – NC State University\nDr. Renzo Degiovanni – University of Luxembourg \nTransmisión: https://youtube.com/live/Z7-gBWNfZuw \nResumen: \nEl testing es una parte integral del proceso de desarrollo de aplicaciones Android: al correr casos de test regularmente en sus aplicaciones\, los desarrolladores pueden verificar el correcto comportamiento y la usabilidad antes de poner las aplicaciones a disposición del público. Espresso es un framework de testing que permite a los desarrolladores escribir casos de test de interfaz de usuario (UI) Android concisos\, confiables y legibles\, y es el único framework de testing de UI con una amplia adopción entre los desarrolladores de aplicaciones. Se han propuesto varias herramientas de generación automática de tests para ayudar a los desarrolladores en la tarea de testing. Sin embargo\, muchas de estas herramientas no producen casos de test ejecutables\, solo informan errores\, y de las que generan tests\, sólo algunas admiten el formato Espresso. \nEsta tesis se centra en mejorar la generación de casos de test Espresso para aplicaciones Android. Comenzamos realizando un estudio empírico que compara la efectividad de distintos algoritmos evolutivos y muestra que dichos algoritmos no son adecuados para generar casos de test Android\, siendo muchas veces superados por algoritmos puramente aleatorios. A continuación\, analizamos los desafíos de generar casos de test en formato Espresso\, utilizando un enfoque basado en traducción que aprovecha la salida de herramientas de testing automático existentes. Encontramos que uno de los principales desafíos es la falta de propiedades únicas para identificar de manera inequívoca widgets específicos en la UI. Esto se agrava debido a que muchas herramientas utilizan el Servicio de Accesibilidad de Android\, que puede devolver información inconsistente. \nFinalmente\, esta tesis presenta una técnica para generar casos de test Espresso que son ampliamente más confiables que los generados utilizando el enfoque basado en traducción según una evaluación experimental en 1.035 apps Android. Esta técnica incluye algoritmos novedosos para generar View Matchers de Espresso que seleccionan de manera concisa widgets de Android\, y para crear View Assertions de Espresso que sirven para tests de regresión. Utiliza además el framework Espresso directamente para obtener información e interactuar con la aplicación bajo test. \nPalabras claves: Android\, Espresso\, generación de casos de test\, oráculos de test\, algoritmos basados en búsqueda.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Vera
DESCRIPTION:Título: «Análisis de estabilidad y seguridad en una red de Proof of Stake: el ejemplo de Algorand»\nDirector: Esteban Mocskos\nJurados: Gustavo Sadovoy\, Ariel Waissbein \nTransmite por: https://youtube.com/live/hVe3CpH6LYg?feature=share \nResumen\n=======\nEn este trabajo de tesis estudiamos Algorand\, una red de blockchain basada en Proof of Stake\, analizando la estabilidad y seguridad de la misma en dos etapas. \nEn una primera etapa\, experimentamos con la estabilidad y adaptación a cambios en la topología física de la red. Para ello creamos experimentos con distintas configuraciones en los que afectamos enlaces agregando latencias de manera incremental. En todos ellos logramos degradar y hasta detener la red al afectar un 20% del stake participante del consenso\, encontrando un potencial vector de ataque. \nComo segunda etapa\, ante la factibilidad de un ataque de este tipo\, nos interesó poder reconstruir la topología lógica de la red para ubicar a los nodos de mayor stake\, a partir de los mensajes recibidos por un relay del sistema. Experimentamos con redes de diferentes tamaños hasta replicar la escala de la red real. Para cada uno creamos un escenario en el que el stake se distribuye de manera homogénea entre los nodos\, y otro heterogéneo en el que se respeta la distribución real de la red para fines de 2022. \nPara los escenarios homogéneos\, logramos predicciones que aciertan por completo en las conexiones de los nodos a los relays vecinos del relay analizado\, pero que comienzan a fallar en la escala realista (bajando el nivel de detección y generando falsos positivos). \nPara los escenarios heterogéneos observamos un comportamiento similar: partimos de predicciones exactas para redes más pequeñas\, que comienzan a fallar a medida que incrementamos el tamaño de la red. Sin embargo\, nuestro algoritmo pudo predecir en escala realista de manera exacta y precisa las conexiones de las cuentas más importantes de la red (aquellas con mayor stake). \nEste estudio es el primero para la red de Algorand en base a los aspectos analizados\, con emulaciones de la misma en escala realista.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Carolina Lucía Gonzalez
DESCRIPTION:Título: Problemas localmente verificables parametrizados por treewidth\, clique-width y mim-width\nDirectora: Flavia Bonomo\nConsejero de estudios: Javier Marenco\nJurados:\nDr. Sergio Cabello Justo – Prof. Full\, DMAT\, Univ. de Liubliana\nDra. Paloma T. De Lima – Prof. Asis.\, Univ. de Copenhagen\nDr. Dimítrios Thilikós Touloupas – Dir. de Inv.\, CNRS – LIRMM \nResumen:\nIntuitivamente\, un problema localmente verificable es un problema de partición de vértices (o\, equivalentemente\, de coloreo de vértices) para el cual una solución puede ser verificada simplemente chequeando una determinada propiedad local para cada vértice\, es decir\, una propiedad que involucra solamente la solución restringida al vértice y a sus vecinos. Este es el caso de diversas variantes de los problemas de dominación\, conjunto independiente y k-coloreo\, entre otros. Existen numerosos marcos generales que incluyen un gran subconjunto de estos problemas\, para los cuales se propusieron algoritmos para resolverlos eficientemente en varias clases de grafos.\nEn esta tesis definimos un nuevo marco para problemas localmente verificables\, formalizando la noción intuitiva que tenemos de ellos para luego analizar bajo qué circunstancias podemos proponer algoritmos eficientes que los resuelvan. Los algoritmos propuestos se basan en programación dinámica y para ellos calculamos sus complejidades parametrizadas por treewidth\, clique-width y mim-width. Los resultados obtenidos generalizan aquellos de marcos definidos anteriormente. Mostramos además cómo modelar dentro de nuestro marco diversos problemas de la literatura\, como ser [k]-dominación romana\, k-comunidad y dominación Grundy\, probando así que son FPT o XP parametrizados por treewidth\, clique-width o mim-width. Más aún\, proponemos esquemas de aproximación polinomiales para algunos problemas localmente verificables en grafos planares. \nPalabras claves: problema localmente verificable\, treewidth\, clique-width\, mim-width\, complejidad parametrizada\, esquema de aproximación polinomial.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Darío Ocles
DESCRIPTION:Título: El algoritmo de Huang\nDirectora: Verónica Becher\nJurados: Nicolás Álvarez y Martín Mereb \nResumen:\nFijemos un alfabeto. Una secuencia de De Bruijn de orden n es una secuencia de símbolos del alfabeto que contiene todas las palabras de longitud n exactamente una vez. Estas secuencias fueron descubiertas y redescubiertas más de una vez a partir de finales del 1800. En este trabajo analizamos el algoritmo de Yuejiang Huang del año 1990 que produce secuencias de Bruijn en un alfabeto de dos símbolos. Es un algoritmo óptimo en tiempo y memoria\, que arroja secuencias de Bruijn muy balanceadas\, esto significa que en cada segmento de la secuencia los dos símbolos del alfabeto aparecen casi la misma cantidad de veces. Mostramos aquí de qué manera el algoritmo de Huang construye una secuencia de Bruijn de orden n definiendo un camino Euleriano en el grafo de Bruijn de orden n-1\, uniendo una clase particular de ciclos simples.
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SUMMARY:Charla Dátame: Neurociencias y reducción de dimensionalidad: de millones de neuronas al comportamiento
DESCRIPTION:Este viernes 19/4 hay Dátame! El encuentro es a las 16hs. en el aula 1402 del Edificio 0+Infinito. \n \nEsta vez\, la charla estará a cargo de Ana Amador (Dpto de Física\, Exactas-UBA e INFINA-CONICET). El título de la charla es \nNeurociencias y reducción de dimensionalidad: de millones de neuronas al comportamiento\n \nSobre la charla \nUna pregunta central en el área de neurociencias es cómo emerge el comportamiento a partir de la interacción de grandes cantidades de neuronas. En esta charla tomaré la producción de vocalizaciones de aves como ejemplo de un comportamiento complejo que requiere la delicada coordinación de músculos respiratorios y del aparato vocal. Veremos distintas estrategias para estudiar cómo emergen en el cerebro de un ave las características rítmicas del canto\, mostrando los desafíos involucrados para extraer información relevante de la actividad neuronal en redes biológicas complejas. \nSobre Ana \nAna ha estado trabajando con datos toda su vida científica. Empezó su carrera científica en temas de epidemiología\, primero con datos de la epidemia de Fiebre Aftosa del 2001 en Argentina\, para luego trabajar en Brasil con datos de Tuberculosis. Volvió a Argentina para realizar su doctorado en física (UBA) en los mecanismos de fonación de aves y nunca más dejó la interdisciplina. Realizó un postdoctorado en Neurociencias en la Universidad de Chicago y volvió a Argentina en el 2012. Desde entonces es profesora e investigadora en el CONICET y en el departamento de Física de Exactas\, UBA\, trabajando en neurociencia del canto de aves. \nConsultas: info.lcd@exactas.uba.ar\nSobre ¡DÁTAME!Este ciclo de charlas busca simultáneamente: \n– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos\ncercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera\ncercanas\, docentes\, investigadores/as interesados/as o simplemente\namigos/as de LCD. \n– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles\ncaminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos. \n– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina\nque trabajan en diversos ámbitos (investigación científica\, empresas\,\norganismos estatales\, ONGs\, etc. ) \n– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se\npueden resolver con ellos y cuáles no\, qué precauciones debemos tener\,\nqué desafíos afronta la disciplina y mucho más. \n– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera\ny experimentar cómo interactúan. \n– Compartir un buen rato\, un viernes a la tarde\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os\nsomos bienvenidas/os. \nNos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Facundo Pessacg
DESCRIPTION:Título: Aplicaciones de SLAM: mapeo de ambientes naturales\, localizacion consistente en tiempo real y exploración autónoma multi-robot.\nDirector: Pablo De Cristóforis\nConsejero de estudios: Julio Jacobo\nJurados:\nDr. Manuel Jesús Marín Jiménez (Universidad de Córdoba\, España).\nDr. Gonzalo Daniel Tejera López (Universidad de la República\, Uruguay).\nDr. Matias A. Nacusse (Universidad Nacional de Rosario\, Argentina). \nTransmisión: https://youtube.com/live/IWlfBVeq3xA?feature=share \nResumen: \nEn el ámbito de la robótica móvil los sistemas de SLAM (Localización y Mapeo Simultáneo) abrieron nuevas posibilidades con respecto a la navegación autónoma y la reconstrucción del entorno. De acuerdo a la aplicación específica\, el proceso de tratamiento de las imágenes capturadas por el robot puede variar\, imponiendo diferentes restricciones al problema. Sin embargo\, los modelos matemáticos y\nmétodos numéricos subyacentes resultan equivalentes. En este trabajo se estudió el problema de SLAM desde diferentes perspectivas enfocándose en tres aplicaciones. \nEn primer lugar\, se realizó un estudio de reconstrucciones 3D en zonas boscosas utilizando imágenes capturadas por VANTs (Vehículos Aéreo No Tripulado)\, tanto reales como simuladas. Para esto se construyó un VANT para la adquisición autónoma de imágenes reales\, y un simulador altamente realista para generar imágenes sintéticas. Luego se optimizaron los parámetros de las misiones de vuelo. Además\, se desarrolló un nuevo método para estimar el model digital de terreno (DTM) en entornos boscosos. Finalmente\, este flujo de trabajo seaplicó en la detección de tala no autorizada. \nEn segundo lugar\, se desarrolló un novedoso método para resolver el problema de SLAM con estimaciones consistentes de la incertidumbre de las variables de estado\, cuando el tiempo de procesamiento es limitado. El método acota la cantidad de variables consideradas durante el proceso de estimación\, pero mantiene la consistencia global de las estimaciones de las variables e incertidumbres calculadas. \nPor ultimo\, se desarrolló una aplicación de exploración y planificación de trayectorias multi-robot utilizando métodos de SLAM capaces de mantener estimaciones de incertidumbres consistentes\, cuando los tiempos de cómputo son acotados. Esta aplicación permite explotar los beneficios de los métodos de SLAM\, demostrando su utilidad en tareas de navegación autónoma eficientes.
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