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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tobías Valdés Castro
DESCRIPTION:Título: ¿Cómo ordenamos?\nDirector: Matías Lopez-Rosenfeld\nCo-Director: Pablo Turjanski\nJurados: Gabriela di Piazza\, Ariel Salgado y Rodrigo Laje \nResumen:\nEntre los temas iniciales que se suelen incluir en la currícula de las carreras de Ciencias de la Computación se encuentra el ordenamiento. Una de las estrategias didácticas para abordarlo es la problematización del tema con diferentes escenarios\, como pueden ser las secuencias de números\, naipes\, etc. Desarrollamos un videojuego para poder estudiar el comportamiento de estudiantes frente a distintos escenarios\, y de esta manera analizar ventajas y desventajas de cada propuesta. En la caracterización de escenarios\, se destaca que en algunos de ellos la información disponible y operaciones mínimas necesarias para resolver no son equivalentes a las usadas por los algoritmos que se presentan en los cursos\, parte de la tarea es computada sin la necesidad de realizar explícitamente una de sus operaciones. Finalmente\, se concluye que se debe prestar atención al momento de seleccionar un escenario\, de manera tal que las operaciones e información disponibles sean similares a las que tienen y utilizan luego los algoritmos que se enseñarán al resolverlo. Esto es\, que incluya los comandos básicos a utilizar por el algoritmo a introducir en clase.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Daniel Grimaldi
DESCRIPTION:Título: Estudio lógico-matemático de una familia de operadores de actualización no-priorizados de bases de conocimiento\nDirectora: M. Vanina Martinez\nDirector adjunto: Ricardo O. Rodriguez\nConsejero de estudios: Daniel Acevedo \nJurados:\nDr. Eduardo Barrio UBA & CONICET\, Buenos Aires\, Argentina\nDr. Ramón Pino Perez\, Université Artois\, Lens\, Francia\nDra. Renata Wassermann\, USP\, São Paulo\, Brasil \nLink Youtube: https://youtube.com/live/k1Omx6jME9s \nResumen: \nDesde la década de 1980\, el modelo AGM de operadores revision y contraction en la teoría del cambio de creencias ha sido adoptado en inteligencia artificial para enfrentar el problema de actualizar bases de conocimiento con información potencialmente inconsistente. Este modelo ofrece tanto un enfoque formal\, como también una perspectiva computacional realista y una claridad semántica. Con el tiempo\, el modelo AGM se ha generalizado para aplicarse en diversos contextos\, desarrollando operadores priorizados para entornos dinámicos\, como update y erase; operadores de cambios múltiples priorizados\, como package y choice; operadores no priorizados\, como credibility-limited revision\, shielded contraction o filtered revision; e incluso variantes aplicables a lógicas no clásicas. \nEn esta tesis\, proponemos un enfoque homogéneo para analizar esta diversidad bajo un mismo marco teórico. Presentaremos una semántica basada en mundos posibles\, desvinculada de cualquier lógica subyacente\, donde las creencias se representan únicamente como un conjunto de mundos\, sin depender de una sintaxis específica. A continuación\, adaptaremos varios de los modelos conocidos a este marco\, y propondremos una familia de operadores no priorizados que engloba las propuestas anteriores. Finalmente\, demostraremos que nuestro marco teórico efectivamente homogeneiza y generaliza las propuestas clásicas\, finitas y múltiples que se conocen para la lógica proposicional clásica.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Alexis Martín Abad
DESCRIPTION:Título: Pure Pattern Calculus à la de Bruijn\nDirector: Andrés Ezequiel Viso\nCo-director: Alejandro Ríos\nJurados:\n   Pablo Barenbaum (Universidad de Buenos Aires)\n   Hernán Melgratti (Universidad de Buenos Aires)\n\nResumen:\nEs bien conocido en el estudio de lenguajes de programación que lidiar con ligadores y\nnombres de variables puede ocasionar conflictos como ser capturas indeseadas de variable\nal implementar intérpretes o compiladores. Este problema puede resolverse recurriendo a\níndices de de Bruijn en cálculos cuyos ligadores capturen un único nombre de variable\,\ncomo el Cálculo λ. Otra ventaja del enfoque con índices es que la α-equivalencia se\ntransforma en igualdad sintáctica.\nPor otra parte\, en estos últimos años los cálculos de patrones ganaron considerable atención\npor su expresividad. Resultan ser notablemente convenientes al estudiar los fundamentos de\nlenguajes de programación funcional que modelen pattern matching\, path polymorphism\,\npattern polymorphism\, entre otros. Sin embargo la literatura no aborda la cuestión de cómo\nlidiar con α-conversión y ligadores que capturen múltiples nombres de variable\nsimultáneamente. Tal es el caso del Pure Pattern Calculus (PPC): una extensión natural del\nCálculo λ que permite abstraer prácticamente cualquier término. Este trabajo extiende las\nideas de de Bruijn para abordar el problema de ligadura múltiple mediante la introducción de\nuna novedosa presentación de PPC con índices bidimensionales\, parte de un proyecto de\nimplementación de un prototipo de un lenguaje de programación funcional tipado basado en\nPPC que captura path polymorphism.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Damina Furman
DESCRIPTION:Título: Generación automática de contra-narrativas utilizando información argumentativa para combatir mensajes de odio.\nDirectoras: M. Vanina Martinez\, Laura Alonso Alemany\nDirector adjunto: Ricardo O. Rodriguez\nConsejero de estudios: Fernando Schapachnik \nJurados:\nDr. Ing. Luis Chiruzzo\, Universidad de la Republica\, Montevideo\, Uruguay\nDra. Diana I. Perez\, Universidad de Buenos Aires\, Argentina\nDr. Axel Soto\, Universidad del Sur & Conicet\, Argentina \nLink Youtube: https://youtube.com/live/dT73wB4Ao5g?feature=share \nResumen: \nEn el siguiente trabajo elaboramos un dataset de tweets de odio anotados con componentes argumentativos generales y específicos del dominio y con tipos distintos de contranarrativas definidas según estrategias basadas en estos componentes\, con el objetivo de utilizarlos para mejorar el rendimiento de distintos modelos de lenguaje en la tarea de generación automática de contra-narrativas para combatir la xenofobia. \nMostramos que se puede obtener un nivel aceptable de acuerdo entre anotadores\, a pesar de la naturaleza subjetiva de la tarea\, al utilizar un manual de anotación definido a través de un proceso iterativo que involucra a los anotadores y que los componentes argumentativos propuestos pueden ser identificados\, luego\, de manera automática con un rendimiento satisfactorio. \nEstudiamos y desarrollamos las falencias que tienen las métricas utilizadas para realizar evaluaciones automáticas de generación de texto en la tarea de generación de contra-narrativas\, tanto aquellas basadas en superposición de n-gramas como aquellas basadas en comparación de embeddings y proponemos categorías de evaluación que permiten definir una metodología para asignar puntajes numéricos a las contranarrativas a la vez que se explicitan las características deseables que deben tener y definen qué significa que una contra-narrativa sea aceptable o buena. \nCon esta herramienta realizamos una evaluación con anotadores humanos a través de la cual concluimos que para la familia de modelos Flan-T5 el factor que aumenta en mayor medida el rendimiento de los modelos es el ajuste fino a un conjunto de datos de calidad\, en comparación a aumentar el tamaño del modelo o incluso a utilizar la información argumentativa. La información argumentativa no mejora el rendimiento de los modelos de manera significativa con la excepción de aquellos que se ajustan utilizando un solo tipo de contranarrativa y la información argumentativa en la que basan su estrategia. \nFinalmente\, utilizamos la evaluación humana para entrenar modelos para realizar evaluaciones automáticas y evaluamos así la generación realizada por distintos Grandes Modelos de Lenguaje con múltiples configuraciones de generación.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Capdevielle
DESCRIPTION:Título: Explicabilidad basada en lógica para modelos simples de Inteligencia Artificial: Sobre la complejidad y los algoritmos para el cálculo de features relevantes\, necesarias y útiles en clasificadores booleanos\nDirector: Santiago Cifuentes\nJurados: Santiago Figueira\, Sergio Abriola\n\nResumen:\nEsta tesis propone una exploración sobre el campo de la explicabilidad en modelos de inteligencia artificial\, comúnmente conocido como XAI. En concreto\, el enfoque de este trabajo está puesto en la explicabilidad basada en lógica; esto es\, dado un modelo de clasificación y una entrada para el mismo\, seleccionar aquellas features o atributos que cumplan con ciertas propiedades lógicas. Esto da lugar a las nociones de features relevantes y necesarias\, en cuyo cálculo se profundiza aquí. Se aportan resultados formales que sustenten algoritmos existentes en la literatura\, así como también se proponen algoritmos eficientes para detectar la necesidad de features en modelos tanto simples (e.g. árboles de decisión) como complejos (e.g. redes neuronales). A su vez\, se exploran generalizaciones para la noción de relevancia\, con el objetivo de capturar una visión más detallada del comportamiento de un modelo para una predicción dada. Por último\, se introduce una nueva noción global de utilidad\, que apunta a explicar si una feature es importante para el comportamiento de un modelo a nivel general\, sin considerar una entrada en particular. De aquí surge también una propuesta para un sistema de feature ranking basado en utilidad\, para cuyo cálculo se presentan algoritmos eficientes para ciertos modelos.
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SUMMARY:DÁTAME: Un link digital: cerebros\, computadoras y datos
DESCRIPTION:Este Viernes 30/05 tenemos DÁTAME! de Mayo\, con presentación a cargo de Victoria Peterson.\nEl encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402 del Edificio 0+Infinito. \nSobre la charla \n¿Alguna vez escuchaste hablar de chips implantados para decodificar el habla? o ¿sobre la capacidad de comandar dispositivos externos sólo con tus pensamientos? y\, ¿sobre terapias basadas en la estimulación cerebral? No\, no es ciencia ficción. Estas son algunas de las investigaciones actuales que pasan dentro del gran mundo de las interfaces cerebro-computadora. En esta charla vamos a entender cómo es que nuestros cerebros se pueden «conectar» a una computadora y cómo es que la inteligencia artificial y la Cs. de Datos se involucran en todo esto. \nSobre la oradora \nVictoria Peterson es Investigadora del CONICET en el IMAL\, Santa Fe y Profesora Asociada en la FIQ-UNL\, Santa Fe. Sus investigaciones unen la bioingeniería con la inteligencia artificial para mejorar la decodificación de la actividad cerebral en neurotecnologías. Fue visitante doctoral del ETH Zurich y becaria postdoctoral de Harvard en el MGH\, Boston\, USA. Hoy lidera el grupo de Neuroingeniería Computacional Aplicada (NiCALab) dentro del IMAL\, CONICET-UNL. \nConsultas: info.lcd@exactas.uba.ar \nSobre ¡DÁTAME! \nEste ciclo de charlas busca simultáneamente \n– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas\, docentes\, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD. \n– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos. \n– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica\, empresas\, organismos estatales\, ONGs\, etc. ) \n– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no\, qué precauciones debemos tener\, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más. \n– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan. \n– Compartir un buen rato\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nHabitualmente\, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs. excepto en ocasiones especiales. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Manuel Costa
DESCRIPTION:Título: Word-embeddings contextualizados para detección de entidades nombradas en textos de radiología en español\nDirectora: Viviana Cotik\nJurados: María Teresa Martín Valdivia\, Pablo Brusco \nResumen:\nLa creciente digitalización de los procesos médicos ha generado una gran cantidad de datos textuales\, como informes de estudios clínicos\, que permiten mejorar procesos a través de la automatización de la extracción de información. Sin embargo\, esta última presenta desafíos significativos\, especialmente en español\, debido a la escasez de recursos en este idioma y al uso de vocabulario especializado. Además\, algunos de estos textos suelen contener abreviaturas\, errores ortográficos y de tipeo\, lo que agrega una complejidad adicional. Este trabajo busca contribuir al campo del Procesamiento del Lenguaje Natural Biomédico (BioNLP\, por sus siglas en inglés) mediante el desarrollo de mejores representaciones de textos que optimicen la extracción de información en informes clínicos escritos en español. \nEn esta tesis se desarrolla un estudio sobre el uso de word embeddings y modelos de lenguaje para informes de ecografía escritos en español. Se proponen y evalúan diferentes modelos de embeddings\, incluyendo técnicas estáticas como FastText y modelos basados en arquitecturas contextuales como Transformers y BiLSTM. Los embeddings se entrenaron utilizando un corpus anonimizado de más de 80 mil informes de ecografías. Se realizaron dos tipos de evaluaciones sobre los embeddings: una extrínseca y una intrínseca. Para la evaluación extrínseca se utilizó la tarea de reconocimiento de entidades nombradas con el conjunto de datos de la competencia SpRadIE. Además\, se realiza un estudio de ablación para intentar establecer un vínculo más directo entre el uso de las representaciones y el rendimiento obtenido por los modelos. Para la evaluación intrínseca\, se presenta un marco basado en análisis cualitativo para medir la calidad de los embeddings en dominios donde no existen benchmarks estandarizados. \nLos resultados obtenidos muestran mejoras sobre el estado del arte para la tarea de reconocimiento de entidades nombradas de SpRadIE\, destacando el impacto de usar representaciones contextuales adaptadas al subdominio específico de la tarea. Observamos que los mejores resultados del reconocimiento de entidades nombradas se obtienen con modelos basados en Transformers; sin embargo\, las representaciones generadas a partir de BiLSTM parecen capturar información semántica más rica\, como evidencian los estudios de ablación y el análisis cualitativo. \nPalabras clave: embeddings\, reconocimiento de entidades nombradas\, BioNLP en español\, informes clínicos\, ecografías\, transformers\, BiLSTM\, FastText
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Sofía Goldberg
DESCRIPTION:Título: Aplicación de embeddings de BERT para detección automática de Alzheimer\nCuándo: Lunes 19 de Mayo\, 12:30 hs.\nDónde: Aula 1308\, Edificio 0+infinito\, Ciudad Universitaria\, UBA.\nDirectores: Pablo Brusco\, Lara Gauder\nJurados: Viviana Cotik\, Gustavo Juantorena \nResumen\nLa detección temprana del Alzheimer representa un desafío clave en el ámbito médico\, ya que un diagnóstico preciso en las primeras etapas de la enfermedad puede facilitar intervenciones más efectivas y mejorar la calidad de vida de los pacientes. En este contexto\, el análisis del habla y el lenguaje ha surgido como una herramienta prometedora para identificar patrones lingüísticos asociados con el deterioro cognitivo. En este estudio\, investigamos la efectividad de los embeddings generados con BERT para la clasificación de transcripciones de habla\, con el propósito de distinguir entre individuos con Alzheimer y controles sanos\, en inglés y en español. Además de replicar un trabajo previo\, ampliamos el análisis comparando el desempeño de distintas representaciones de los textos\, agregando métricas de evaluación y observando el impacto de utilizar modelos entrenados con texto capitalizado (cased) y modelos entrenados únicamente con texto en minúsculas (uncased). \nTanto en inglés como en español\, nuestros resultados superaron a los reportados en el trabajo replicado. En inglés\, el mejor F1-score obtenido fue de 0.76 con Random Forest\, superando el 0.69 reportado en el trabajo original con XGBoost. En español\, SVM alcanzó un F1-score de 0.70\, mejorando significativamente el 0.53 reportado. \nNuestros experimentos revelaron que el F1-score no es una métrica adecuada para evaluar el desempeño de los clasificadores\, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Por ello\, analizamos métricas adicionales como precision\, recall\, accuracy\, specificity\, ROC AUC y PR AUC\, que permitieron una evaluación más detallada del rendimiento de los clasificadores. \nLos hallazgos obtenidos evidencian que las representaciones contextuales derivadas de la última capa de BERT superan a los embeddings extraídos de la primera capa\, gracias a su capacidad de capturar información semántica más rica y dependiente del contexto. En el Pitt Corpus (inglés)\, los embeddings de la última capa lograron un ROC AUC de hasta 0.89\, mientras que los embeddings de la primera capa alcanzaron un máximo de 0.84. En Chile AD (español)\, aunque el rendimiento general fue inferior\, los embeddings de la última capa de BERT obtuvieron un ROC AUC de 0.72\, superando ampliamente a los embeddings provenientes de la primera capa\, cuyo mejor desempeño fue 0.54. \nAsimismo\, observamos que en español\, los modelos cased mejoran el rendimiento de los clasificadores\, mientras que en inglés\, los modelos uncased resultan más eficaces. En el Pitt Corpus\, SVM con embeddings de la última capa logró un ROC AUC de 0.90 con el modelo uncased\, mientras que con el modelo cased obtuvo 0.87. En contraste\, en Chile AD\, el uso de la versión uncased redujo significativamente el desempeño\, con una caída en ROC AUC de 0.72 a 0.41 en Random Forest con los embeddings de la primera capa. \nNuestros resultados indican que\, en general\, el desempeño en inglés fue superior al obtenido en español\, lo que podría atribuirse a la menor cantidad de datos disponibles\, el desbalance entre las clases en el conjunto en español o a las diferencias entre los modelos de BERT empleados en cada idioma. \nPalabras claves: Alzheimer\, Embeddings\, BERT\, Clasificación\, Análisis Cruzado entre Lenguajes.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Carlos Miguel Soto
DESCRIPTION:Título: On the Completeness of a Syntactically Linear Logic\nDirector: Alejandro Díaz-Caro\nJurados:\nPablo Barenbaum (Universidad de Buenos Aires)\nOctavio Malherbe (Universidad de la República)\nBenoît Valiron (Université Paris-Saclay) \nResumen:\nEl cálculo L-S\, una extensión del lenguaje de pruebas de la lógica lineal relacionado con la computación cuántica\, ha sido dotado de una semántica concreta en [DCM23]. En este artículo\, demostramos resultados de completitud para esta semántica con respecto a la equivalencia computacional. Introducimos una semántica operacional para L-S y demostramos su isomorfismo con la semántica categórica bajo ciertas condiciones. Además\, mostramos que la categoría se puede restringir a semimódulos finitamente generados\, los cuales poseen mejores propiedades.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Edwin Pin
DESCRIPTION:Título: Lógicas para razonar sobre grafos con datos\nDirector: Santiago Figueira\nDirector adjunto: Diego Figueira\nConsejera de estudios: Teresa Krick\nJurados:\nDra. Flavia Bonomo\, UBA & CONICET\nDra. Magdalena Ortiz\, TUW\, Austria\nDr. Domagoj Vrgoc\, PUC\, Chile\n\nLink Youtube: https://youtube.com/live/6e82iE8-hco\n\nResumen:\nEn esta tesis analizamos una serie de problemas relevantes en el área de Teoría de Bases de Datos\, usando herramientas lógicas\, modelo-teóricas y computacionales. Nos enfocamos particularmente en el caso donde la información se almacena en una estructura con forma de grafo etiquetado.Estudiamos la inconsistencia de una base de datos respecto a un conjunto de restricciones (ontología). Por un lado\, existen varias maneras de formalizar este escenario\, que depende tanto de las clases de estructuras a considerar como del lenguaje ontológico utilizado para razonar sobre tales estructuras. Por otro lado\, existen muchas formas de lidiar con bases de datos inconsistentes\, ya sea tratando de eliminar la inconsistencia manipulando la base de datos\, o manteniendo el estado actual de la base pero identificando la información certera\, es decir\, los datos que prevalecerán independientemente del tipo de modificación que se haga sobre la base original.Una reparación de una base de datos inconsistente es una base de datos consistente que se obtiene a partir de la original realizando una cantidad mínima de modificaciones. Introdujimos una semántica de satisfacción global respecto a restricciones expresadas en GXPath (una lógica que permite expresar propiedades de nodos y caminos sobre la base de datos en forma de grafo)\, y analizamos el problema de hallar reparaciones de una base de datos con forma de grafo. Las nociones de reparación usadas se formalizaron en dos categorías: subreparaciones\, que se obtienen mediante el proceso de eliminación de información; y superreparaciones\, que se obtienen mediante el proceso de agregado de información. Con todo el poder expresivo de GXPath\, demostramos que el problema de hallar superrepaciones es indecidible\, mientras que el problema de hallar subreparaciones es NP-completo. Abordamos los mismos problemas respecto a fragmentos de GXPath\, en particular GXPath-pos (expresiones positivas de GXPath) y Core-GXPath (con la estrella de Kleene restringido a átomos). Si bien los problemas de subreparaciones y superreparaciones siguen siendo NP-completos respecto a expresiones de camino\, demostramos que los respectivos problemas respecto a expresiones de nodo son ambos polinomiales.\nSe abordó el problema de Fininte Ontology Mediated Query Answering (FOMQA)\, una variante de Ontology Mediated Query Answering (OMQA) en la que se asume que el mundo representado es finito\, y por lo tanto\, solo se consideran modelos finitos de la ontología. Estudiamos la propiedad de controlabilidad finita\, es decir\, cuándo FOMQA y OMQA son equivalentes\, para fragmentos de C2RPQ (Conjunctive Regular Path Queries con reverso). Para una clase de grafos S\, consideramos los fragmentos C2RPQ(S) de C2RPQ como las consultas cuyo grafo subyacente pertenece a S. Clasificamos completamente los fragmentos controlables finitamente y los que no lo son\, bajo: dependencias de inclusión\, reglas frontier-guarded\, reglas frontier-one (tanto con como sin constantes)\, y de manera más general bajo restricciones de lógica de primer orden con guarded-negation. Para los fragmentos controlables finitamente\, mostramos una reducción al problema de satisfacibilidad para la lógica de primer orden con guarded-negation\, lo que da lugar a un algoritmo en 2EXPTIME (en complejidad combinada) para el problema correspondiente de (F)OMQA.En otra línea de trabajo\, propusimos un nuevo lenguaje de consulta denominado CPDL+\, que extiende a la Propositional Dynamic Logic (PDL)\, con una nueva construcción sintáctica para “programas conjuntivos”\, compatible con los demás operadores sintácticos de PDL. Mostramos que ciertas subclases naturales de CPDL+ pueden definirse en términos del tree-width de los grafos subyacentes de las fórmulas. Demostramos que la clase de fórmulas CPDL+ con tree-width 2 es equivalente a PDL con intersección de programas y que también coincide con las fórmulas de CPDL+ de tree-width 1. Sin embargo\, más allá de tree-width 2\, incrementar el tree-width aumenta estrictamente el poder expresivo. Caracterizamos el poder expresivo de cada clase de fórmulas con tree-width fijo mediante un juego de bisimulación con piedritas. Basándonos en esta caracterización\, demostramos que CPDL+ posee una propiedad de modelo “tree-like”. Probamos que el problema de satisfacibilidad para CPDL+ es decidible en 3EXPTIME y es 2EXPTIME-completo para el fragmento de tree-width acotado. Finalmente\, establecemos que el problema de model checking para fórmulas con tree-width fijo está en PTIME\, a diferencia de la clase completa de CPDL+\, en donde solo tenemos una cota de PTIME con acceso a un oráculo NP.
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SUMMARY:DÁTAME! las charlas de LCD - Abril
DESCRIPTION:El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402 del Edificio 0+Infinito. \nLa presentación estará a cargo de Constanza Sanchez F. de la Vega y el título de la charla es: \n¿Pueden las ecuaciones diferenciales y las libélulas trabajar en equipo para controlar una epidemia? \nSobre la charla \nEn esta charla veremos cómo las ecuaciones diferenciales y el control óptimo nos permiten entender y controlar la propagación de enfermedades transmitidas por vectores\, como el dengue. Presentaremos un modelo que combina el clásico esquema SIR —utilizado para describir la dinámica de una epidemia— con el modelo de Lotka-Volterra\, que representa las relaciones entre depredadores y presas en un ecosistema. \nEste modelo conjunto\, conocido como modelo SIR-Lotka-Volterra\, permite estudiar de forma integrada la interacción entre humanos\, mosquitos (vectores del virus) y sus depredadores naturales\, como por ejemplo las libélulas. A través de este enfoque\, es posible analizar cómo intervenciones ecológicas —como la introducción de depredadores que se alimentan de mosquitos— pueden influir en la evolución de un brote epidémico. \nVeremos cómo las herramientas de control óptimo permiten diseñar estrategias para minimizar el impacto de la enfermedad aprovechando mecanismos naturales.\nSobre la oradora\nConstanza Sánchez F. de la Vega es Profesora en el Departamento de Matemática de esta facultad e Investigadora CONICET en el Instituto de Cálculo. Es Licenciada en Ciencias Matemática de FCEN-UBA y Doctora de la Universidad de Buenos Aires en Ciencias Matemáticas. Su trabajo de investigación se centra en el estudio de ecuaciones diferenciales con aplicaciones en sistemas físicos y biológicos\, combinando herramientas de control óptimo\, análisis numérico y modelado matemático. \nConsultas: info.lcd@exactas.uba.ar \nSobre ¡DÁTAME! \nEste ciclo de charlas busca simultáneamente \n– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas\, docentes\, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD. \n– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos. \n– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica\, empresas\, organismos estatales\, ONGs\, etc. ) \n– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no\, qué precauciones debemos tener\, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más. \n– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan. \n– Compartir un buen rato\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nHabitualmente\, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs.\, excepto en ocasiones especiales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ian Grinspan
DESCRIPTION:Título: Generador de Abstracciones de Comportamiento para Contratos Inteligentes mediante Fuzzing\nDirectores: Javier Godoy\, Diego Garbervetsky\nJurados: Dr. Gustavo Grieco\, Dr. Juan Pablo Galeotti \nResumen:\nLos contratos inteligentes son programas inmutables desplegados en la blockchain\, utilizados para gestionar activos digitales y automatizar acuerdos sin intermediarios. Dada la inmutabilidad de su código una vez desplegado y el manejo de recursos de alto valor que emplean\, la identificación temprana de errores y vulnerabilidades es crucial para evitar pérdidas económicas y fallos de seguridad.\nEn este trabajo se presenta un enfoque para la generación automática de abstracciones por predicados\, aplicada a contratos inteligentes escritos en Solidity para la red Ethereum. A diferencia de herramientas previas que emplean análisis estático\, esta propuesta se basa en técnicas de análisis dinámico mediante fuzzing\, utilizando la herramienta de código abierto Echidna.\nEl prototipo desarrollado permite explorar el comportamiento de los contratos generando abstracciones que reflejan el estado del contrato y las precondiciones necesarias para la habilitación de sus funciones. Este enfoque permite identificar estados de ejecución no triviales y condiciones que podrían pasar desapercibidas en un análisis manual. Se analizan las ventajas y limitaciones de la herramienta propuesta\, comparándola con enfoques previos que emplean analizadores estáticos\, y se discuten posibles extensiones para mejorar la eficiencia y precisión del análisis.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Federico Suaiter
DESCRIPTION:Título: ¿Capturan los embeddings de los LLMs información sobre temporalidad y relaciones espaciales?\nDirector: Esteban Feuerstein\nCodirector: Juan Manuel Ortiz de Zárate\nJurados: Gabriel Tolosa\, Ernesto Mislej \nResumen:\nLos Large Language Models (LLMs) han demostrado una capacidad notable para capturar relaciones semánticas a través de sus embeddings\, contribuyendo significativamente al avance de diversas aplicaciones\, como el procesamiento del lenguaje natural. Este trabajo tiene como objetivo analizar cómo los LLMs modelan el tiempo y el espacio dentro de sus representaciones vectoriales. Dicho análisis se lleva a cabo de forma directa sobre la estructura interna de las representaciones\, permitiendo una evaluación transparente y una interpretación accesible. Los resultados obtenidos al analizar diferentes modelos de LLMs revelan patrones específicos en la manera en que dichos LLMs representan eventos temporales y ubicaciones geográficas\, sugiriendo que efectivamente incorporan de manera implícita una estructura\, en mayor o menor medida\, espacio-temporal en sus representaciones vectoriales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Javier Petri
DESCRIPTION:Título: Extracción de información de Historias Clínicas Electrónicas escritas en español para realizar inteligencia epidémica\nDirectora: Viviana Cotik\nCo-Directora: Pilar Bárcena Barbeira\nJurados: Martina Pesce\, Juan Manuel Pérez \nResumen:\nLas historias clínicas son una herramienta fundamental para la atención médica. La creciente adopción de las historias clínicas electrónicas facilita la extracción automática de datos para realizar análisis que permitan detectar brotes de enfermedades de forma temprana y tomar decisiones basadas en datos\, contribuyendo así a la vigilancia basada en eventos. \nEsta tesis aborda dos tareas principales: la detección automática de síntomas asociados a cinco síndromes de interés —síndrome febril agudo inespecífico\, COVID-19\, diarrea\, neumonía y enfermedad tipo influenza— y la clasificación de historias clínicas en cuanto a la presencia\, sospecha o ausencia de COVID-19. Para lograr estos objetivos\, se utilizaron corpus de historias clínicas electrónicas escritas en español provenientes del sistema de salud argentino\, previamente anotadas por expertos\, así como métodos avanzados del procesamiento del lenguaje natural. \nPara la primer tarea utilizamos 6.228 historias clínicas etiquetadas y aproximadamente 1 millón de historias clínicas no etiquetadas. Nuestro enfoque consistió en ajustar (i.e. realizar el fine-tuning) modelos de reconocimiento de entidades nombradas del estado del arte\, incluyendo BiLSTM-CRF y modelos basados en transformers de la familia de BERT y RoBERTa. Nos enfocamos en modelos orientados al dominio y a la tarea para mejorar el rendimiento: los primeros fueron pre-entrenados en corpus biomédicos\, mientras que los últimos fueron pre-entrenados adicionalmente en nuestras historias clínicas no etiquetadas. A pesar de las limitaciones computacionales con las que contamos para entrenar nuestros modelos\, estos demostraron resultados prometedores. En particular\, RoBERTa-Clinico\, un transformer preentrenado en nuestro corpus no etiquetado\, alcanzó el mejor rendimiento con un micro recall de 79.30 y un micro F1-score de 70.83\, resultados comparables a los reportados en estudios similares. \nPara la tarea de clasificación\, se utilizaron 4.996 historias clínicas etiquetadas y se implementaron modelos basados en transformers de la familia BERT y RoBERTa\, adaptados al español y al dominio clínico. Los resultados de estos modelos se compararon con los obtenidos previamente por un proyecto anterior que incluyó la implementación de algoritmos clásicos de aprendizaje automático como la regresión logística. Los modelos basados en transformers\, al igual que en la tarea de detección de síntomas\, fueron preentrenados en grandes corpus de texto biomédico y luego ajustados con nuestro conjunto de datos sin etiquetar. Uno de esos modelos\, BETO Clínico\, una variante de BERT para el español\, ajustado posteriormente con nuestros datos\, alcanzó un micro F1 del 88.1%\, superando por un margen pequeño pero significativo el 85.1% obtenido por regresión logística\, siendo este el mejor de los modelos más sencillos.
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SUMMARY:DÁTAME: Hacia modelos de aprendizaje automático más robustos y equitativos
DESCRIPTION:Este jueves 20/03 adelantamos DÁTAME! de Marzo\, la primera de 2025! \nEl encuentro será a las 16 hs. en el aula 1401 del Edificio 0+Infinito. \nLa presentación estará a cargo de Celia Cintas (IBM Research Africa – Nairobi) y el título de la charla es: \nHacia modelos de aprendizaje automático más robustos y equitativos \n \nSobre la charla \nCuando pensamos en llevar a producción modelos de aprendizaje automático\, necesitamos que estos sean robustos y equitativos. Actualmente\, la mayoría de los modelos consideran condiciones ideales y suponen que los datos de producción provienen de la misma distribución que los de entrenamiento. Sin embargo\, esto no suele ser el caso en las aplicaciones de la vida real. Por ejemplo\, en un entorno clínico\, podemos encontrar diferentes dispositivos de captura de imágenes\, diversas poblaciones de pacientes\, o condiciones médicas diferentes o desconocidas. Por otro lado\, debemos evaluar las posibles disparidades en la evaluación o diagnóstico\, ya que pueden trasladarse y amplificarse en nuestras soluciones de aprendizaje automático. En esta charla vamos a ver cómo usamos modelos de ML para evaluar la representación en aplicaciones de dermatología y cómo podemos ayudar a modelos ya entrenados a ser más robustos ante cambios en los datos de entrada. \nSobre la oradora \nCelia Cintas es investigadora en IBM Research Africa – Nairobi. Es miembro del equipo de IA en el Kenia Lab. Su investigación actual se centra en mejorar las técnicas de ML para abordar los desafíos de la salud global en los países en desarrollo y explorar el escaneo de subconjuntos para la detección de anomalías en modelos generativos. Fue becaria de CONICET y trabajó en Deep Learning para estudios de población en LCI-UNS e IPCSH-CONICET (Argentina) como parte del Consortium for Analysis of the Diversity and Evolution of Latin America (CANDELA). Durante su doctorado\, fue estudiante visitante en el University College of London (Reino Unido). También fue investigadora visitante postdoctoral en la Universidad de Jaén (España). Tiene un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad del Sur (Argentina). Co-preside varias conferencias de Scipy Latinamerica\, de la Ayuda Financiera del Comité de SciPy (EE. UU.) (2016-2019) y Diversidad de SciPy (2020-2022)\, entre otros. Una lista detallada de charlas\, publicaciones y eventos está disponible en https://celiacintas.io/ \nConsultas: info.lcd@exactas.uba.ar \nSobre ¡DÁTAME! \nEste ciclo de charlas busca simultáneamente \n– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas\, docentes\, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD. \n– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos. \n– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica\, empresas\, organismos estatales\, ONGs\, etc. ) \n– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no\, qué precauciones debemos tener\, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más. \n– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan. \n– Compartir un buen rato\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nHabitualmente\, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs.\, excepto en ocasiones especiales. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Franco Demarco
DESCRIPTION:Título: Análisis de las dimensiones políticas y temporales a través del lenguaje \nDirector: Esteban Feuerstein\nCo-Director: Juan Manuel Ortiz de Zárate \nJurados:\nDr. Bruno Bianchi\nDr. Juan Manuel Pérez \nResumen:\nEste trabajo se centra en el análisis de dimensiones político-partidarias y temporales mediante el uso de modelos de representación de palabras estáticas y contextuales. Presentamos un nuevo método para evaluar la capacidad de estos modelos para capturar información político-partidaria y temporal utilizando como corpus de texto publicaciones de comunidades online angloparlantes y discursos presidenciales de EE.UU. El objetivo principal es identificar orientaciones político-partidarias y aspectos temporales implícitos en el lenguaje\, así como evaluar la capacidad de los modelos para representar estas dimensiones. \nPalabras clave: PLN\, LLM\, redes sociales\, discursos\, partidismo\, tiempo \n\n 
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Manuel Panichelli
DESCRIPTION:Título: PPA – Un asistente de demostración para lógica de primer orden con extracción de testigos usando la traducción de Friedman\nDirector: Pablo Barenbaum\nJurado:\n– Verónica Becher\n– Miguel Pagano (FaMAF\, UNC) \nTransmision: https://youtube.com/live/9uIHpGT4EnI \nResumen:\nLos asistentes de demostración son programas que simplifican la escritura de demostraciones matemáticas\, permitiendo la colaboración masiva o la verificación formal de programas.\nExisten muchos asistentes como Mizar\, Coq e Isabelle\, basados en distintas teorías. Un criterio deseable que pueden cumplir es el de De Bruijn: a partir de demostraciones en un lenguaje de alto nivel se pueden extraer demostraciones en un lenguaje núcleo fácilmente verificable. Esto elimina la necesidad de tener que confiar en la implementación del asistente\, ya que las demostraciones pueden ser verificadas por un programa independiente.\nEn esta tesis se presenta PPA\, un asistente de demostración para lógica clásica de primer orden. Cumple con el criterio de De Bruijn\, generando demostraciones en el sistema lógico de deducción natural a partir de programas escritos en un lenguaje de alto nivel\, cuyo objetivo es ser similar a cómo serían en lenguaje natural. Tiene un mecanismo principal de demostración\, el by\, que por debajo cuenta con un solver heurístico para lógica de primer orden que facilita la escritura de demostraciones. Está inspirado en el mecanismo análogo en Mizar.\nAlgunos asistentes implementan la extracción de testigos de existencial. Dada una demostración de ∃x.p(x)\, se extrae un testigo t tal que cumpla p(t). Es sencillo hacerlo sobre lógica intuicionista por su naturaleza constructiva\, pero un desafío sobre lógica clásica\, que no lo es. Para ello hay dos grandes categorías: directas (mediante técnicas semánticas como realizabilidad clásica) o indirectas (mediante traducciones a otra lógica\, como intuicionista).\nEl aporte principal del trabajo es una implementación práctica de la extracción de testigos. PPA la implementa de forma indirecta usando la traducción de Friedman\, que permite convertir demostraciones clásicas de fórmulas Π2 de la forma ∀y0…∀yn.∃x.φ\, con φ sin cuantificadores\, a demostraciones intuicionistas. Se describe cómo una vez traducidas pueden ser normalizadas usando reglas de reducción bien conocidas\, que se corresponden con las reglas de reducción del cálculo-lambda vistas desde el isomorfismo Curry–Howard. Finalmente\, de una demostración normalizada se podrá extraer un testigo. Identificamos algunos detalles en la implementación práctica de la traducción\, que limitan las fórmulas para las cuales se puede usar (más allá de la limitación teórica de Π2) y también limitan las axiomatizaciones de las teorías que se pueden procesar.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gabriel Leclercq
DESCRIPTION:Título: Integración de información cognitiva en modelos de lenguaje\n\n\n\nDirector: Bruno Bianchi\n\nCo-Director: Fermín Travi\n\nJurados: Álvaro Cabana\, Leonardo Pepino \nResumen\n\nLos ojos han probado ser una ventana a una gran variedad de procesos cognitivos\, por ejemplo\, relacionados con la atención y la memoria. Ambas son funciones fundamentales del proceso de lectura y comprensión lectora. Por ello\, el estudio de los movimientos de los ojos durante la lectura ha captado la atención de los neurolingüistas por más de un siglo\, estableciendo al seguimiento ocular como una herramienta fundamental para entender el procesamiento del lenguaje en el cerebro.\nEn paralelo\, en el campo del procesamiento del lenguaje natural\, se han desarrollado herramientas para análisis del texto\, principalmente a través de la tarea de predicción de palabras o de extracción de tópicos\, y\, más recientemente\, junto a la generación de texto se han desarrollado modelos capaces de comprender textos para sostener interacciones fluidas con humanos en el desarrollo de tareas generales. El entrenamiento de estos modelos siempre ha sido a partir de textos escritos\, los cuales generalmente fueron editados\, y el modelo los utiliza como insumo de forma lineal y uniforme tal como le fueron presentados. Sin embargo\, si bien la lectura es generalmente lineal\, existen tanto variaciones en los tiempos de lectura de cada palabra como regresiones a secciones del texto anterior. Estas variaciones en la forma de la lectura están asociadas principalmente a la dificultad o ambigüedad del texto leído.\nEl objetivo de la tesis es cambiar el foco de los modelos de la persona que escribe a la que lee\, incorporando información de los movimientos oculares durante el entrenamiento. A partir de datos experimentales recolectados de 76 personas leyendo cuentos cortos\, se procedió a extraer métricas clásicas sobre seguimiento ocular durante la lectura (como\, por ejemplo\, la duración de la mirada sobre una palabra). Esta información se incorporó a un modelo de lenguaje basado en redes LSTM (Long Short-Term Memory) a través de su predicción y de alimentar al modelo con el texto en el mismo orden que fue leído. Al extraer las representaciones vectoriales de las palabras (embeddings)\, se observó que la distancia coseno entre pares de palabras correlacionaron menos con juicios de similitud humanos sobre esos mismos pares de palabras con respecto a un modelo base de referencia (0.12 frente a 0.19\, con una distancia intercuartil de 0.5 para ambos). No obstante\, la adición de información de movimientos oculares mejoró levemente esta correlación frente a no poseer dicha información (0.13 vs 0.12\, con una distancia intercuartil de 0.5 para ambos).\nEl reentrenamiento con texto bajo el orden leído por las personas no proporcionó mejoras frente a su equivalente con el orden original del texto\, posiblemente debido a su pre entrenamiento con texto de Wikipedia. Por otro lado\, la incorporación de información de movimientos oculares pareciera acercar levemente al espacio vectorial de las palabras a los juicios de similitud humanos. Trabajo a futuro incluye distintas maneras de incorporar esta información\, así como la adición de otras métricas\, y la utilización de tareas más extrínsecas para la evaluación. La presente tesis es una prueba de concepto de los avances que se podrían lograr incorporando más información de la persona que lee\, y escalando a modelos más complejos.\n\n\n 
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Paula Perez Bianchi
DESCRIPTION:Título: Evaluación de rendimiento de humanos y modelos generativos en tareas de generación de imágenes a partir de texto \nDirector: Diego Fernandez Slezak \nCodirector: Pablo Riera\n\nLink al streaming: https://youtube.com/live/LtplBbiRSSo?feature=share\n\nFrente a la evolución de los modelos generativos\, persisten preguntas sobre sus capacidades en comparación con las de los humanos. En esta tesis se propone una tarea innovadora para abordar este problema\, evaluar modelos de texto a imagen mediante un experimento de neurociencia inspirado en el juego del “tel´efono descompuesto”. Este experimento\, realizado con humanos\, se planteó en el contexto de las ciencias cognitivas con el objetivo de identificar los elementos descriptivos que influyen en la comunicación del conocimiento. Dado que los modelos generativos pueden estar involucrados en múltiples fases dentro del experimento\, inicialmente se concentró el análisis en la fase que incluye la generación de imágenes a partir de descripciones textuales. Esto permitió comparar directamente el rendimiento de los modelos de texto a imagen con la capacidad humana. Se exploraron dos modelos Stable Diffusion v1.5 y DALL·E 3 y varias técnicas de alignment para generar imágenes de composiciones geométricas utilizando las descripciones humanas recolectadas durante el experimento anterior. Finalmente se realizó una evaluación crowdsourced de las imágenes generadas\, encontrando que los humanos superan tanto a DALL·E 3 como a Stable Diffusion v1.5 en esta tarea.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Agustín Delmagro
DESCRIPTION:Título: Efectos de la categorización de estímulos en la reconstrucción semántica de lenguajes continuos a partir de señales fMRI\nDirector: Juan Kamienkowski\n\nCo-Director: Bruno Bianchi\n\nJurados: Enzo Tagliazucchi\, Rodrigo Etcheveste\nStreaming: https://youtube.com/live/acJV2uo5Op4?feature=share \nResumen\n\nEn los últimos a ̃nos han surgido algunos estudios en los que se analizan im ́agenes de resonancia magnética funcional (fMRI) mientras se efectúan ciertas tareas relacionadas a la comprensión del lenguaje natural. Siguiendo el éxito del estudio de la concordancia del sistema visual y los modelos de redes profundas\, en estos trabajos se preguntan cuán similar es la representación del lenguaje en el cerebro respecto de los nuevos modelos de redes profundas. En particular\, varios trabajos se han basado en el dataset liberado por LeBel\, Huth y colaboradores (“A natural fMRI dataset for encoding models” [LeBel et al.\, 2023])\, donde se capturaron estas respuestas cerebrales mientras los participantes escuchaban relatos autobiográficos de los podcasts The Moth y Modern Love. Haciendo uso de estos datos\, han realizado un mapeo semántico de distintas áreas del cerebro e incluso llegando a la generación de decoders para poder reconstruir semánticamente estas historias a partir de dichas señales cerebrales [Tang et al.\, 2023].\nEn esta línea\, en la presente tesis\, nos preguntamos cuáles pueden ser los efectos de introducir sesgos temáticos en los estímulos utilizados para entrenar los modelos\, y si el desempeño mejora al intentar decodificar un estímulo cuyo tema coincide con el del entrenamiento. Para ello\, consideramos que aquellas historias con temáticas similares deberían tener ciertas similitudes en el vocabulario utilizado. En primer lugar\, buscamos agrupar estas narraciones por el tema principal que tratan\, logrando separarlas en dos grupos. Luego\, estos subconjuntos fueron utilizados como entrenamiento comparando los efectos que tiene en las reconstrucciones semánticas generadas el hecho de entrenar y evaluar con distintos subconjuntos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Felipe Mateo Curti
DESCRIPTION:Título: Reconocimiento de emociones utilizando modelos de lenguaje de habla\nDirector: Pablo Riera\n\nJurados: Esteban Feuerstein\, María Lara Gauder\n\n\nResumen\n\nEn este trabajo se propone el uso de modelos de lenguaje de habla del proyecto Textless NLP de Meta para la tarea de reconocimiento de emociones a partir de información del habla\, utilizándolos tanto para la generación de features para algoritmos de machine learning clásicos\, como generadores de embeddings para modelos de deep learning.\nEl modelo utilizado\, llamado PGSLM (Prosody-Aware Generative Spoken Language Modeling) consiste de 3 componentes: un encoder que\, basándose en HuBERT\, genera a partir de un audio una secuencia de unidades discretas junto con su información prosódica\, un modelo generativo de lenguaje\, que predice de manera auto-regresiva la próxima unidad y su prosodia y un decoder que genera una waveform desde las unidades de habla.\nSe evalúan los resultados usando la base de datos de emociones IEMOCAP comparándolos con los obtenidos entrenando de manera similar un modelo con HuBERT y WavLM como generadores de features.\nLos resultados obtenidos muestran que si bien PGSLM tiene la capacidad de codificar información emocional de los audios\, en los experimentos realizados se observó una performance menor debido a un mayor sobreajuste comparando con los otros modelos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Abi Oppenheim
DESCRIPTION:Título: Cuantificando la Diversidad Cultural en Redes Sociales: Un Enfoque de Embeddings de Comunidades\nDirector: Esteban Feuerstein\nCo-Director: Federico Albanese\nJurados: Leandro Lombardi y Tomás Cicchini \nResumen: Los avances en el análisis de redes sociales y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) han mejorado nuestra comprensión de las dinámicas intercomunitarias y sus impactos. Este trabajo introduce una métrica novedosa que cuantifica la diversidad social y cultural dentro de comunidades online\, con el propósito de examinar su relación con la toxicidad en las interacciones de los usuarios. Nuestro método se diferencia de enfoques previos al emplear embeddings de usuarios y comunidades generados a partir de vastos volúmenes de datos de Reddit\, capturando dimensiones culturales e ideológicas de manera precisa. Asignamos un puntaje de diversidad tanto a nivel individual como comunitario\, y lo comparamos con el puntaje de Generalismo-Especialismo (GS)\, mostrando cómo cada uno aporta información complementaria sobre las interacciones y la diversidad temática en el ecosistema digital. La métrica de diversidad propuesta tiene valor intrínseco\, ya que permite caracterizar y segmentar comunidades según su composición social\, identificando patrones de homogeneidad o heterogeneidad que impactan en la cohesión y resiliencia comunitaria. Este puntaje de diversidad se convierte en una herramienta valiosa para la investigación y la gestión de comunidades\, ya que posibilita la evaluación comparativa de grupos\, incluso en ausencia de indicadores de toxicidad\, y puede informar políticas de moderación y estrategias de diseño de plataformas. Nuestro análisis emplea modelos NLP para evaluar el contenido conversacional y correlacionarlo con los puntajes de diversidad\, aportando un enfoque integral al estudio de las interacciones en entornos digitales. Este trabajo contribuye tanto a la teoría de la interacción online como a la práctica\, proporcionando bases para mejorar la moderación y fomentar espacios digitales más inclusivos y respetuosos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Emiliano Höss
DESCRIPTION:Título: SLAM denso\, globalmente consistente y acelerado por GPU\nDirector: Dr. Pablo De Cristóforis\nJurados:\nDr. Daniel Acevedo (Universidad de Buenos Aires)\nDr. Javier Civera (Universidad de Zaragoza) \nResumen: \nUn sistema de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) denso es esencial para los robots móviles\, ya que no sólo proporciona la localización del agente sino que también permite la navegación\, la planificación de trayectorias\, la evasión de obstáculos y la toma de decisiones en entornos no estructurados. A medida que aumentan las demandas computacionales\, crece el uso de GPU en sistemas de SLAM denso. En este trabajo\, presentamos coVoxSLAM\, un novedoso sistema de SLAM volumétrico acelerado por GPU que aprovecha al máximo la potencia del procesamiento paralelo para construir mapas globalmente consistentes incluso en entornos de gran escala. El sistema se evaluó en diferentes plataformas (GPU discreta e integrada) y se comparó con el estado del arte. Los resultados obtenidos utilizando conjuntos de datos públicos muestran que coVoxSLAM ofrece una mejora significativa del rendimiento considerando los tiempos de ejecución manteniendo al mismo tiempo una localización precisa. Como contribución a la comunidad\, el sistema desarrollado se publicó como código abierto en https://github.com/lrse-uba/coVoxSLAM
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Emiliano Lombardo
DESCRIPTION:Título: Feature set analysis for chess NNUE networks\nDirector: Agustín Sansone\nCo-Director: Diego Fernandez Slezak \nJurados: Pablo Riera y Gonzalo Ruarte \nResumen:\nHistóricamente\, los motores de ajedrez han utilizado funciones altamente complejas para evaluar posiciones de ajedrez. Recientemente\, las redes neuronales eficientemente actualizables (NNUE) han desplazado a estas funciones sin necesidad de utilizar conocimiento humano. El input de estas redes se denomina feature sets y se aprovechan del orden en que se evalúan las posiciones en una búsqueda depth-first para ahorrar cómputo.\nEn esta tesis se desarrolla un motor de ajedrez clásico\, en donde la función de evaluación es reemplazada por una red NNUE entrenada con un pipeline creado de cero. Esta tesis busca probar novedosos feature sets que puedan mejorar los que ya existen. Adicionalmente\, se prueba una manera alternativa de entrenar las redes utilizando un método propuesto hace años pero con un volumen y calidad de datos superiores disponibles en la era post-NNUE.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Philip Garrett
DESCRIPTION:Título: EvoMaster – Mejoras de Usabilidad\nDirector: Juan P. Galeotti\nJurados: Martín Urtasún\, Hernán Wilkinson \nResumen:\nEn el presente trabajo se introducen dos mejoras de usabilidad a EvoMaster\, una herramienta open-source de generación automática de casos de test para APIs REST\, GraphQL y RPC en base a algoritmos genéticos. El core de la herramienta es el encargado de utilizar algoritmos evolutivos\, en particular el algoritmo de búsqueda MIO para generar los casos de test. Dicha generación abarca la caracterización del objeto de test y a su vez la escritura de los casos de test en el lenguaje elegido. Las mejoras se encuentran orientadas a la escritura de los casos. Por un lado se incorpora Python como una nueva elección de salida para los casos de black-box Fuzzing. Por el otro\, se utiliza la información obtenida por el algoritmo genético para nombrar los casos de test en base a las acciones y objetos de test que el mismo se encuentre evaluando. Dichas mejoras se evaluaron utilizando APIs pertenecientes a un benchmark de EvoMaster.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ignacio Mariotti
DESCRIPTION:Título: Modelos de programación lineal entera para el problema de enrutamiento y asignación de espectro manycast\nDirector: Javier Marenco\nJurados: Gabriela Di Piazza y Federico Pousa \nResumen:\nLa creciente demanda de servicios de alta velocidad en redes de comunicaciones ha puesto en el centro de atención la optimización del uso de las redes de fibra óptica. Una tecnología prometedora para abordar este desafío es la arquitectura “flexgrid”\, que divide el ancho de banda de la fibra óptica en slots\, los slots consecutivos se pueden unir en lo que se llama “canal” y los canales permiten crear una conexión entre nodos de una red. Si bien flexgrid posibilita una asignación mucho más eficiente de la red\, plantea un problema de optimización conocido como “routing and spectrum allocation” (RSA). En este trabajo se abordará una generalización de este problema llamada “manycast-RSA (MRSA)”\, que surge en escenarios en los que el envío de información es de un origen a muchos destinos. \nAmbos problemas suelen ser modelados sobre grafos dirigidos. Dados un digrafo\, la cantidad de slots en la fibra\, y un conjunto de demandas (donde cada demanda requiere una cantidad de slots contiguos\, tiene un nodo origen y un conjunto de nodos de destino)\, se quiere satisfacer todas las demandas sin ocupar el mismo slot por dos demandas y sin exceder la capacidad de la red. Mientras que en RSA se busca un camino para cada par origen-destino\, en MRSA se busca una arborescencia entre el origen y los destinos. \nRSA fue demostrado NP-hard (Christodoulopoulos et al. 2011) y\, si bien se han propuesto diversas soluciones\, los modelos basados en programación entera demostraron ser particularmente prometedores. El objetivo de este trabajo es encontrar soluciones exactas para el problema MRSA\, tomando modelos planteados para RSA. A partir de ellos\, se propone una serie de formulaciones de programación lineal entera para resolver MRSA y se comparan sobre instancias generadas a partir de diferentes topologías de la literatura.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Julián Gutiérrez Ostrovsky
DESCRIPTION:Título: TypeCheckerDragon: Chequeo de Tipos Contextualizados en un Lenguaje de Tipado Dinámico\nDirector: Hernán Wilkinson\nCo-Director: Agustín Martinez\nJurados: Edgardo Zoppi\, Juan Pablo Galeotti \nResumen:\nEste trabajo utiliza la información de tipos recolectada e inferida por LiveTyping en Cuis Smalltalk para realizar un chequeo de tipos que tiene por objetivo ayudar al desarrollador a encontrar posibles errores no detectados durante el proceso de desarrollo.\nA diferencia de un lenguajes estáticamente tipado\, este chequeo de tipos no interviene en la compilación del código fuente\, sino que se realiza luego de dicha etapa y por demanda.\nAdicionalmente implementa un «filtrado de tipos contextual» en base a un análisis de código por bloques\, que provee información de tipos más exacta dependiendo del contexto en el que se realiza el análisis. Esto genera información más concisa que es consumida por herramientas como el auto-complete y la información de tipos\, logrando que estas sean más útiles y confiables.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Belén Páez y Facundo Totaro
DESCRIPTION:Título Páez: Contextualización de palabras ambiguas: comparación del comportamiento humano y de redes basadas en transformers \nTítulo Totaro: Contextualización de palabras ambiguas en modelos de lenguaje: generación de significados \nDirector: Bruno Bianchi \nCo-Director: Juan Kamienkowski \nJurados: Francisco Valentini\, Laura Alonso Alemany \nResumen Conjunto:\nLos modelos de lenguaje del estado del arte\, basados en transformers\, son capaces de interpretar texto de forma muy similar al humano. En estos modelos las palabras son representadas como vectores\, llamados embeddings. Previo a ser procesadas por el modelo de lenguaje\, estos vectores tienen una representación estática y descontextualizada. Al ser procesados por el modelo\, las componentes del vector cambian\, siendo afectadas por el contexto en el que se encuentran. Es decir se contextualizan. Este proceso\, que ocurre sucesivamente en cada capa de los modelos\, resulta particularmente interesante para el estudio de la desambiguación semántica. En esta tesis se estudió el sesgo semántico en estos modelos y su similitud con los humanos. Este tipo de sesgo es aquel que está relacionado con qué interpretación se tiene de una palabra ambigua bajo un contexto en el cual no es claro el significado de la misma. Utilicemos como ejemplo la oración “Él estaba parado al lado del banco”. Una posible interpretación que se le puede dar a la palabra banco es la del mobiliario que se puede encontrar en una plaza para sentarse. Otra es la entidad bancaria. Si ahora sumamos la oración “Estaba por ingresar a retirar dinero cuando de repente escuchó un ruido fuerte. Él estaba parado al lado del banco.”. Al procesar esta oración se esperaría observar que el embedding de la palabra banco se encuentre más cerca de palabras relacionadas a un contexto financiero que a palabras relacionadas a un mueble. La presente tesis surge como continuación de un trabajo preliminar realizado en el grupo de trabajo. En el mismo se estudió la relación entre el sesgo semántico en humanos y en GPT-2. En dicho trabajo se llegó a la conclusión de que para analizar con precisión el sesgo semántico a nivel de los embeddings de un modelo de lenguaje es necesario definir el significado de cada una de las palabras ambiguas utilizadas en base a listas de palabras relacionadas\, en lugar de utilizar solo una palabra. Por otro lado\, también se propuso analizar el sesgo semántico a nivel de cada una de las capas del modelo. Los resultados de la presente tesis muestran una mejoría en la medición del sesgo semántico generado en los modelos de lenguaje al utilizar los significados definidos con las listas de palabras\, en relación a los significados usados en el trabajo preliminar. Además\, al comparar la similitud del sesgo computacional en cada capa de GPT-2 con el sesgo generado en humanos\, vemos que las capas intermedias guardan una mejor relación con el comportamiento humano.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ayelén Dinkel
DESCRIPTION:Título: Thinness condicionada a órdenes canónicos de ciertas clases de grafos\nDirectora: Flavia Bonomo\nCo-director: Eric Brandwein\nJurados: Pablo Terlisky\, Esteban Lanzarotti \nResumen:\nLa teoría estructural de grafos consiste en la caracterización de distintas clases de grafos por medio de subgrafos inducidos prohibidos\, propiedades de descomposición o de orden de vértices\, patrones prohibidos\, comportamiento de ciertos parámetros\, como por ejemplo los parámetros de ancho.\nEse tipo de caracterizaciones o propiedades son las que habitualmente se utilizan para el desarrollo de algoritmos eficientes dentro de la clase para problemas de optimización combinatoria que son NP-completos.\nEn este trabajo nos enfocamos en la caracterización por patrones prohibidos de las clases de grafos definidas por su thinness\, uno de los parámetros de ancho en grafos definidos en la literatura.\nCaracterizamos por patrones prohibidos minimales a la clase de grafos co-bipartitos con thinness condicionada a lo sumo 2.\nTambién mostramos propiedades que cumple esta familia de grafos cuando conocemos un orden y partición consistentes en dos clases.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Patricio Damian Bruno
DESCRIPTION:Título: Certificación de Teleportación Cuántica en Escenarios con Ruido: Desarrollo de una Herramienta de Qiskit para Estimar la Distancia Media de Teleportación en Simuladores y Computadoras Cuánticas \nDirector: Gustavo Martin Bosyk \nCo-Director: Guido Bellomo \nJurados: Laura Knoll y Sanitago Cifuentes \nResumen: La teleportación cuántica es un protocolo fundamental en la computación cuántica\, el cual permite la transferencia de estados cuánticos entre sistemas distantes. En condiciones ideales\, el estado transferido permanece inalterado\, pero en aplicaciones prácticas\, el ruido ambiental afecta el proceso\, alterando el estado recibido. En este trabajo se estudia el desempeño de la teleportación cuántica en escenarios con diferentes tipos y niveles de ruido. Se evalúan la certificación cuántica y el rendimiento del protocolo mediante distintas métricas. Asimismo\, se presenta una herramienta basada en Qiskit para estimar experimentalmente la distancia media de teleportación en entornos ruidosos. Los resultados obtenidos en simuladores y computadoras cuánticas reales confirman su correcto funcionamiento.
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