Departamento de Computación

Defensa Tesis Licenciatura Martín Medina
2022-02-07 18:00 - 19:00 (America/Sao_Paulo) | https://youtu.be/xEtCCKMFV-k
Título: Un estudio del rendimiento del minado Bitcoin en escenarios de Merged Mining
Fecha: lunes 7/2/2022
Hora: 18:00hs
Lugar: https://youtu.be/xEtCCKMFV-k
Director: Esteban Mocskos
Jurados: Claudio Righetti y Rodolfo Baader
Resumen:
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La tecnología blockchain se caracteriza por permitir almacenar información de forma segura, verificable y no repudiable sin requerir de la presencia de terceras partes para generar confianza.
Hoy en día, el máximo exponente de esta tecnología son las criptomonedas, que se utilizan principalmente para la transferencia de valor, siendo Bitcoin la criptomoneda más utilizada.
Existe un gran mercado potencial para otros usos que podrían beneficiarse de Blockchain y, en particular, de Bitcoin dada su gran aceptación actual.
Sin embargo, no es posible utilizar esta ventaja directamente debido a diversas limitaciones que presenta.
El mecanismo de merged mining permite utilizar este poder de cómputo utilizado en Bitcoin no solo para validar sus propios datos sino para cualquier otra criptomoneda o incluso de otro tipo de blockchains.
Con este mecanismo sería posible validar datos de blockchains que no cuenten con la cantidad de actores suficientes, ni con el volumen de cómputo mínimo para funcionar de forma distribuida en manera segura.
Es decir, permitiría darle solidez a otras blockchains a partir de Bitcoin.
Este trabajo presenta una metodología y resultados para el estudio del rendimiento del minado Bitcoin en escenarios de merged mining.
Para esto se exhibe un conjunto de nuevas mediciones, desarrolladas especialmente para este estudio, y casos de prueba que representan diferentes escenarios.
Los resultados obtenidos permiten concluir que no se detecta impacto alguno del merged mining en la minería Bitcoin.
Gracias a lo anterior, es posible avizorar la factibilidad técnica de una solución de merged mining basada en Bitcoin.

Defensa Tesis Licenciatura Eric Brandwein y Agustín Sansone
2022-03-10 10:00 - 11:00 | aula 10 (virtual) del DC
Título: Sobre la thinness de árboles y otras clases de grafos
Directora: Flavia Bonomo
Co-directora: Carolina Lucía Gonzalez
Jurados: Verónica Becher y Moysés Sampaio
Resumen:
La thinness de un grafo es un parámetro de anchura que generaliza
algunas propiedades de grafos de intervalo, los cuales son
exactamente los grafos con thinness uno. Muchos problemas
NP-completos pueden ser resueltos en tiempo polinomial para grafos
de thinness acotada, dada una representación adecuada. En este
trabajo presentamos una algoritmo constructivo con complejidad
temporal O(n.log(n)) para computar la thinness de un árbol dado,
junto a una solución óptima consistente (orden y partición).
Utilizamos resultados intermedios de esta construcción para
mejorar cotas conocidas de thinness en árboles para algunos casos.
También mostramos la thinness exacta the los grafos corona, y
damos una cota superior para la thinness de otras clases de grafos
(incluyendo grafos grilla). Finalmente, proponemos algunas
heurísticas para construir una solución consistente para algunos
grafos más generales.

Defensa Tesis Doctorado Agustín Montero
2022-03-18 12:00 - 14:00 | https://youtu.be/0YxyEqxfYW4
Título: Modelos y algoritmos basados en programación lineal entera para problemas de ruteo de vehículos
Directores: Dra. Isabel Méndez-Díaz y Dr. Juan José Miranda Bront
Jurado:
Dra. Valentina Cacchiani (Universidad de Bologna),
Dr. Javier Marenco (Universidad de Buenos Aires / Universidad Nacional General Sarmiento),
Dr. Daniel Negrotto (Mercado Libre)
Link a streaming: https://youtu.be/0YxyEqxfYW4
Abstract:
En esta tesis se abordan variantes de uno de los problemas más importantes en el área del transporte, conocido como el Problema de Ruteo de Vehículos (VRP), a través de métodos basados en Programación Lineal Entera (ILP). El VRP consiste en determinar un conjunto de rutas de costo mínimo para una flota de vehículos que deben visitar exactamente una vez a determinados clientes, comenzando y finalizando sus recorridos en un único depósito, y satisfaciendo una restricción de capacidad.
La primera variante abordada es el VRP con Pickups and Deliveries (VRPPD), en la cual se consideran precedencias 1-a-1 entre los clientes. La investigación se centra en estudiar la factibilidad de utilizar modelos basados en ILP heurísticamente, como parte de un algoritmo de búsqueda local, para explorar espacios de búsqueda grandes a fin de mejorar soluciones de una calidad media o alta. Se obtienen muy buenos resultados, mostrando que el desarrollo tiene potencial para ser utilizado en la práctica.
La segunda variante contempla una generalización de la versión mono-vehículo del VRP sin capacidades, conocida como Problema del Viajante de Comercio (TSP). En esta versión denominada TDTSPTW se incluyen ventanas de tiempo y se incorpora variabilidad en los tiempos de viaje entre dos clientes que permite capturar la congestión y su potencial impacto en la práctica. Se desarrolla un algoritmo exacto siguiendo un esquema Branch-and-Cut, que es evaluado en instancias de prueba. A nuestro saber y entender, esta fue una de las primeras comparaciones exhaustivas de enfoques exactos para el TDTSPTW, donde resultados obtenidos mejoraron los de la literatura.
Finalmente, la tercera variante estudiada se denomina TSP-rd e incorpora fechas de disponibilidad para modelar el tiempo en el que cada uno de los productos llegan al depósito. Se dispone de un único vehículo que puede realizar múltiples rutas y que en todo momento debe decidir si conviene esperar a que lleguen más productos al depósito, o si es mejor comenzar el recorrido para entregar aquellos que ya están disponibles. El objetivo es minimizar el tiempo de finalización. Se propone un nuevo algoritmo basado en ILP que demuestra ser mejor que el estado del arte. Adicionalmente, se adapta el modelo a otras variantes de TSP-rd y se explora el comportamiento en nuevas instancias de prueba. Hasta donde sabemos, es el mejor modelo exacto para el problema.

Defensa Tesis Licenciatura Cristian Galli
2022-03-29 18:00 - 19:00 | Aula 1064
Título: Estrategias de Muestreo para Representaciones Implícitas de Modelos 3D con Redes Neuronales
Director: Emmanuel Iarussi
Jurados: Vanina Martinez y Daniel Acevedo
Resumen:
Recientemente, algunos desarrollos en el área de Machine Learning han demostrado el gran potencial que poseen las redes neuronales para realizar tareas sobre superficies y sólidos 3D. En particular, esta tesis de Licenciatura en Ciencias de la Computación se enmarca en el contexto de trabajos que proponen la utilización de redes neuronales para la representación de formas tridimensionales, sustentadas en una formulación implícita de geometrías denominada Función de Distancia con Signo (SDF). Comparadas con otros métodos tradicionales como las mallas de triángulos, estas representaciones permiten evaluar trivialmente la pertenencia de un punto a la superficie, a la vez que reducen significativamente el número de parámetros a almacenar. Sin embargo, las SDF neuronales son muy sensibles a la estrategia de muestreo utilizada durante el entrenamiento, y su performance empeora cuando se intentan aproximar formas intrincadas o topológicamente complicadas. Existe un fuerte compromiso entre la cantidad de parámetros de la red y la calidad de las reconstrucciones. Si bien aumentar el tamaño de la red neuronal permite capturar mejor los detalles, esto también incrementa su tamaño en memoria por lo que disminuye la tasa de compresión. La hipótesis de este trabajo se basa en que es posible escapar de esta dicotomía si se seleccionan adecuadamente las muestras durante el proceso de entrenamiento. En esta tesis se exploran y se evalúan diferentes algoritmos de muestreo para la obtención de rasgos representativos de mallas 3D, con el fin de mejorar la calidad de las reconstrucciones

Fecha límite de recepción de documentación en subcomisión - abril 2022
2022-04-08 08:00 - 16:00

Fecha límite de elevación de documentación a secretaría de posgrado - abril 2022
2022-04-09 08:00 - 16:00

Reunión de Comisión de Doctorado - abril 2022
2022-04-12 14:00 - 15:00
Se tratará lo que se incluya hasta el 31/05 hasta las 16 hs.

Defensa Tesis Licenciatura Iván Pondal
2022-04-21 14:00 - 15:00 | Aula a confirmar
Título: Inferencia de tipos sesión probabilísticos
Director: Hernán Melgratti
Jurados: Diego Garbervetsky, Carlos Gustavo Lopez Pombo.
Resumen:
Los últimos años testimonian un auge en el desarrollo de técnicas de descripción de interfaces y soporte a nivel de lenguajes de programación para el desarrollo de aplicaciones correctas por construcción. El desarrollo de tipos comportamentales y, en especial, los tipos de sesión se han consolidado como un formalismo central para el análisis modular de aplicaciones distribuidas basadas en procesos que comunican a través de canales.
Recientemente se propuso el uso de tipos de sesión para razonar sobre propiedades de alcanzabilidad en términos probabilísticos. Concretamente, el sistema de tipos permite determinar la probabilidad con la que una sesión termina exitosamente. En este trabajo presentamos una extensión con tipos probabilísticos de la librería FuSe, que implementa tipos sesión en OCaml.

Defensa Tesis Licenciatura Santiago Cifuentes
2022-04-28 13:00 - 14:00 | Aula 1604
Título: Sobre la complejidad del problema de encontrar data-graph repairs bajo restricciones de nodos y caminos
Director: Maria Vanina Martinez y Ricardo O. Rodriguez
Jurados: Santiago Figueira y Pablo Barenbaum

Resumen:
Las bases de datos con forma de grafo representan de una forma efectiva relaciones binarias entre entidades, y permiten procesar y consultar por conexiones no triviales de forma eficiente. Como en el caso relacional, se espera que los datos preserven un conjunto de restricciones de integridad que capturen la estructura semántica del mundo que representan. Un posible enfoque para lidiar con bases de datos que no satisfacen su conjunto de reglas de integridad consiste en reemplazarlas por una nueva base de datos ‘similar’ a la original, pero que satisfaga el conjunto de restricciones. Es decir, un repair de la base de datos original. En este trabajo estudiamos el problema de computar (subset y superset) repairs de bases de datos con forma de grafo con datos en los nodos usando una noción de consistencia basada en conjuntos de expresiones del lenguaje Reg-GXPath, interpretadas como restricciones de integridad. Demostramos que para los fragmentos positivos de Reg-GXPath estos problemas admiten algoritmos polinomiales mientras que el poder expresivo completo del lenguaje vuelve el problema intratable. Finalmente, también estudiamos el problema de computar preferred repairs sobre dos criterios de preferencia distintos, mostrando que en la mayor´ıa de los casos la complejidad computacional del problema no cambia.

Defensa Tesis Licenciatura Leila Abdala
2022-05-06 18:00 - 19:00 | Aula 1207
Título: Rutas de recuperación de productos en almacenes con selección de múltiples ubicaciones: Una solución heurística
Director: Javier Marenco
Jurados: Dra. Isabel Méndez-Díaz (DC, FCEyN, UBA). Dr. Ivo Koch (IDEI, UNGS)
Resumen:
El almacenamiento de estantes mixtos es una estrategia de guardado de productos que se encuentra a menudo en el comercio electrónico. Los productos se dividen en items individuales que se distribuyen por todo el almacén, lo que genera múltiples posiciones de almacenamiento por producto. Esta tesis investiga el problema de enrutamiento del recolector en un almacén con estantes mixtos, que se diferencia de los problemas clásicos de enrutamiento del recolector por ser un problema combinado de selección y enrutamiento, en nuestro caso en particular, con una limitación por tiempo pseudo-online.
Se presenta un modelo de programación lineal entera y se evalúan los límites de tamaño de instancias que puede resolver. También se proporcionan diferentes heurísticas eficientes para resolverlo, las cuales utilizan múltiples criterios parametrizables. Se realiza una búsqueda exhaustiva de la mejor combinación de criterios para solucionar el problema y como ésta se ve afectada por cambios en la distribución del almacén. Para la mejor combinación presentamos un análisis de la complejidad temporal teórico y práctico. Además, se analiza el impacto del grado de dispersión en el tiempo de ejecución de los algoritmos y se evalúa el rendimiento de la mejor solución en instancias reales.

Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Gambaccini
2022-05-13 11:00 - 12:00 | ZOOM
Titulo: Reescribiendo binarios de test usando C#
Directores: ​Dr. Diego Garbervetsky, Dr. Juan P. Galeotti
Jurados: Dr. Sebastian Uchitel (DC, FCEyN, UBA), Lic. Daniela Marottoli (DC, FCEyN, UBA)
Link Aula Zoom: https://zoom.us/my/dc.aula02
Nombre Aula Zoom: dc.aula02
Clave del Aula Zoom: vonNeumann
Resumen:
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Los sistemas distribuidos y la programación concurrente son hoy en día una forma común de diseñar aplicaciones. Esto se debe al incremento incesante de la capacidad de computación cloud y la disponibilidad de procesadores multicore. No obstante, este paradigma de programación no se encuentra libre de problemas, que resultan muy difíciles de encontrar, testear y reproducir. Esto se debe a su naturaleza probabilística producto de la intercalación de la ejecución de las aplicaciones concurrentes.
COYOTE es una herramienta que permite a los usuarios testear aplicaciones concurrentes para encontrar estos problemas, además de proveerles la posibilidad de reproducir problemas. Sin embargo, para lograr esto, las personas que usan esta herramienta necesitan escribir manualmente tests específicos usndo la API de COYOTE, de forma que la herramienta pueda hacer su trabajo.
En esta tesis de licenciatura, se propone una técnica para realizar una reescritura de tests existentes escritos en el lenguaje C# usando instrumentación de binarios. La evaluación inicial muestra que el enfoque puede tratar aplicaciones reales y resultar de ayuda a personas no expertas en el descubrimiento de errores de concurrencia.

Reunión de Comisión de Doctorado – mayo 2022
2022-05-17 14:00 - 16:00
Se tratará lo que se incluya hasta el 05/05 hasta las 16 hs.

Defensa Tesis Doctorado Juan Manuel Pérez
2022-06-08 14:30 - 16:30 | https://youtu.be/iDaear1KG6c
Título: Técnicas y recursos para la detección automática de lenguaje discriminatorio en redes sociales
Director: Franco Luque
Director Asistente: Agustín Gravano
Jurados:
– Laura Ación (Instituto de Cálculo, FCEyN, UBA)
– Valerio Basile (Universidad de Turín, Italia)
– Germán Rosati (Universidad Nacional de San Martín)
La defensa tendrá transmisión simultánea por YouTube, a través del siguiente link: https://youtu.be/iDaear1KG6c
Resumen:
El discurso discriminatorio (también conocido como discurso de odio) puede describirse como aquel discurso en clave de intenso aborrecimiento, denigración y enemistad que ataca a un individuo o un grupo de individuos por poseer –o aparentar poseer– cierta característica protegida por tratados internacionales como el sexo, el género, la etnia, etc. En los últimos años, este tipo de discurso ha tomado gran relevancia en redes sociales y otros medios virtuales debido a su intensidad y a su relación con actos violentos contra miembros de estos grupos. A raíz de esto, estados y organizaciones supranacionales como la Unión Europea han sancionado legislación que insta a las empresas de redes sociales a moderar y eliminar contenido discriminatorio, con particular foco en aquel que insta a la violencia física.
Debido a la enorme cantidad de contenido generado por usuarios en las redes sociales, es necesario contar con cierta automatización en esta tarea, bien para su análisis o para su moderación. Desde la óptica del procesamiento de lenguaje natural, la detección de discriminación puede entenderse como un problema de clasificación de texto: dado un texto generado por un usuario, predecir si es o no contenido discriminatorio. Así mismo, puede ser de interés predecir otras características: por ejemplo, si el texto contiene un llamado a la acción violenta, si está dirigido contra un individuo o un grupo, o el tipo de característica ofendida, entre otras.
Una de las limitaciones de los enfoques actuales para la detección del lenguaje discriminatorio es la falta de contexto en el mensaje. La mayoría de los estudios y recursos están hechos sobre datos fuera de contexto; es decir, mensajes aislados sin ningún tipo de contexto conversacional o del tema del cual se habla. Esto restringe la información disponible –tanto para un humano como para un sistema– para poder discernir si un texto social es discriminatorio. Otra información usualmente faltante es la característica atacada: es común que los datasets estén anotados de manera poco granular, no brindando información acerca de si la agresión es por motivos de sexo, género, clase social, etc. Por último, una limitación puntual del español es la poca disponibilidad de recursos para esta tarea.
En esta tesis pretendemos abordar algunas de las limitaciones marcadas. Por un lado, analizamos el impacto de agregar contexto a la detección de lenguaje discriminatorio en redes sociales. Para ello, construimos un conjunto de datos de tweets en base a las respuestas de los usuarios a los posteos de medios periodísticos en Twitter. Esto nos permite obtener dos tipos de contextos: uno «conversacional» al tener una respuesta a un tweet anterior, y otro más extenso al obtener el texto de la noticia en cuestión. El corpus fue recolectado sobre noticias relacionadas a la pandemia de COVID-19, en idioma español mayormente en su variedad dialectal rioplatense y anotado por hablantes nativos de ese dialecto con un nuevo modelo de etiquetado, que es granular respecto de las características ofendidas.
Sobre los comentarios de este dataset realizamos experimentos de detección de discurso de odio planteando dos tareas: detección binaria del lenguaje discriminatorio, donde sólo predecimos una etiqueta binaria indicando presencia de lenguaje discriminatorio; y detección granular, donde predecimos las características ofendidas. Usando técnicas del estado del arte, obtuvimos mejoras significativas en ambas tareas al agregar contexto como entrada de cada instancia, tanto en su forma corta (sólo el titular/tweet de la noticia) como en su forma larga (titular y cuerpo de la noticia). Así mismo, observamos que un clasificador entrenado para la tarea granular mejora levemente su performance al ser evaluado para la tarea binaria, obviando los posibles errores de motivos discriminatorios. Combinando la adición de contexto y granularidad, un clasificador para la detección de lenguaje discriminatorio obtiene mejoras considerables sobre un BERT en español que sólo consume el texto del comentario.
Considerando la detección de discurso de odio dentro del área más abarcativa de clasificación de documentos en dominios sociales, analizamos también algunos aspectos generales de tareas relacionadas como el análisis de sentimiento y la detección de emociones, entre otras. En particular, analizamos el desempeño de varias técnicas modernas de representación al ser entrenadas en dominios sociales. Comúnmente, los modelos de representación son entrenados a partir de textos de dominios formales, como pueden ser Wikipedia u otras fuentes similares. En esta tesis observamos que –desde los word embeddings hasta los modelos pre-entrenados basados en transformers– las representaciones generadas son robustas y mejoran la performance en un conjunto de tareas de clasificación en textos sociales. Sobre los modelos pre-entrenados, estudiamos el impacto de entrenarlos desde cero en textos sociales o efectuar una adaptación a este dominio.
Todos los estudios y recursos presentados en esta tesis fueron realizados en el idioma español. Como un objetivo secundario, pretendemos contribuir a mitigar la enorme asimetría de recursos existente en el área del procesamiento del lenguaje natural.
Palabras clave: Hate Speech, Natural Language Processing, Abusive Language Detection, Domain Adaptation, Social NLP.

Defensa Tesis Licenciatura Pablo Artuso
2022-06-09 18:00 - 19:00 | https://youtu.be/ZDxiv_m4t6Q
Título: Studying the logging capability of Windows Telemetry component using Reverse Engineering
Director: Rodolfo Baader
Jurados: Esteban Mocskos y Leandro Meiners
Resumen:
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Windows, uno de los sistemas operativos más populares, tiene un componente llamado Telemetría.
Dicho componente recolecta información del sistema con el objetivo de analizarla para después poder diagnosticar y reparar problemas de software y hardware, mejorar la experiencia de usuario, entre otros.
El tipo de información obtenida por este componente es parcialmente configurable a través de la especificación de uno de estos 4 niveles: Seguridad, Básico, Mejorado y Completo, siendo «Seguridad» el nivel que menos información recolecta y «Completo» el que más.
¿Cómo hace Telemetría para guardar/procesar/administrar la información extraída?
Hace uso de un mecanismo interno de Windows llamado «Seguimiento de Eventos para Windows» (ETW). Embebido tanto en aplicaciones de usuario como en módulos de Kernel, ETW tiene el objetivo de proveer una interfaz común de escritura de eventos y por lo tanto ayudar a depurar y dejar registro de operaciones del sistema.
En este trabajo, analizaremos una parte del Kernel de Windows con el objetivo de entender cómo funciona el componente de Telemetría desde una perspectiva interna. Dado que el código fuente del Kernel de Windows no es de público acceso, se aplicarán técnicas tales como ingeniería reversa; lo cual implica otros desafíos complejos tales como depuración de Kernel, lidiar con estructuras de Kernel no documentadas previamente, reverseo de mecanismos complejos (ETW), librerías sin símbolos, etc. Este trabajo hará que tanto analistas de Windows, administradores IT o incluso usuarios de Windows estén más conscientes sobre el comportamiento del componente. Como consecuencia, se proveerá de recursos necesarios para entender y ayudar a lidiar con temas de privacidad, corrección de errores, conocimiento de información recolectada, etc.

Elección de Representantes de Estudiantes, de Graduados, y de Profesores en el CoDep y relevamiento de opinión para Director/a del Departamento de Computación
2022-06-13 14:00 - 2022-06-16 18:00 | Oficina 1502. Pabellón Cero+Infinito
Horario:
Lunes 13/6 a miércoles 15/6 de 14 a 20hs
Jueves 16/6 de 14 a 18hs.
Lugar: oficina de alumnos del DC, planta baja, edificio 0+inf
Candidatos por claustro de alumnos:
Sebastián Felgueras
Julieta Goria
Ignacio Losiggio
Marcelo Pedraza
—————————-
Candidatos por claustro de graduados:
Bruno Bianchi
Christian Cossio Mercado
Lara Gauder
Malena Ivnisky
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Candidatos por claustro de profesores:
Matías López y Rosenfeld
Pablo Turjanski
Hernán Wilkinson
Paula Zabala
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Candidatos para director
Juan Pablo Galeotti

Reunión de Comisión de Doctorado - junio 2022
2022-06-14 14:00 - 16:00
Se tratará lo que se incluya hasta el 02/06 hasta las 16 hs.

Defensa Tesis Licenciatura Piotr Romashov
2022-06-21 14:00 - 15:00 | Sala 1606
Título: BAYCON: Generador Bayesiano de Contrafácticos para Inteligencia Artificial Explicable
Director: Maria Vanina Martinez
Jurados: Pablo Negri y Ricardo O. Rodriguez
Link: https://youtu.be/AF0uD2MKgUo
Resumen:
Generar contrafácticos para descubrir escenarios predictivos hipotéticos es el estándar de facto para explicar los modelos de aprendizaje automático y sus predicciones. Sin embargo, construir un explicador contrafáctico que sea eficiente en el tiempo, escalable y agnóstico del modelo, además de ser compatible con atributos continuos y categóricos, sigue siendo un desafío abierto. Para complicar aún más las cosas, garantizar que las instancias a contrastar están optimizadas para la esparsitud de los atributos, permanecen cerca de la instancia explicada y se mantiene dentro de la variedad de los datos, está lejos de lo trivial. Para abordar esta brecha, proponemos BayCon: un novedoso generador de contrafácticos basado en el muestreo de características probabilísticas y optimización bayesiana. Tal enfoque puede combinar múltiples objetivos empleando un modelo sustituto para guiar la búsqueda contrafáctica. Demostramos las ventajas de nuestro método a través de una colección de experimentos basados en seis conjuntos de datos de la vida real que representan tres tareas de regresión y tres de clasificación.

Charla de Alejandro Russo: "Análisis de datos respetando la privacidad de las personas"
2022-06-21 17:00 - 18:00 | Aula 1403
Profesor de la Universidad Tecnológica y de la Universidad de Göteborg, Suecia.
Ciclo de charlas ¡DATAME! (Licenciatura en Ciencia de Datos).

Reunión de Comisión de Doctorado - julio 2022
2022-07-12 14:00 - 16:00
Se tratará lo que se incluya hasta el 30/06 hasta las 16 hs.

Defensa Tesis Licenciatura Julio Augusto Mascitti
2022-07-12 15:00 - 16:00 | Sala 1606
Título: Impacto de la red FIBRE en Bitcoin: ¿Los mineros crearon un sistema casi centralizado?
Director: Esteban Mocskos
Jurados: Agustín Martínez Suñé y Esteban Lanzarotti
Resumen:
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En 2008, alguien bajo el pseudónimo de Satoshi Nakamoto propuso una solución computacional al problema de intercambiar valor entre participantes desconocidos sin la necesidad de un tercero de confianza que medie dichas transacciones. De esta manera nació Bitcoin y revolucionó la industria financiera proveyendo un sistema distribuido sin la necesidad de una autoridad central que regule las transacciones. Este sistema comenzó a ser una alternativa real a los sistemas bancarios tradicionales. A fines de 2018 durante uno de los principales picos de utilización de las criptomonedas, se pusieron de manifiesto distin-
tos problemas operativos. Por ejemplo, se evidenció la limitada capacidad de procesar un volumen importante de transacciones.
Como una forma de disminuir los cuellos de botella que presenta Bitcoin, se propuso la utilización de redes de retransmisión. Una red de retransmisión plantea una modificación a la forma en que se distribuye la información entre pares, buscando que algunos nodos seleccionados de la red tengan prioridad para el intercambio de información en lugar de
usar la propuesta original de Bitcoin.
En esta tesis nos enfocamos en analizar el impacto de las redes de retransmisión, intentando verificar si son una alternativa viable que mejora las prestaciones del sistema. Para tal fin, generamos toda la infraestructura necesaria para ejecutar un sistema Bitcoin sobre una
red emulada considerando todos los actores necesarios en condiciones similares a las reales. Los experimentos se realizan utilizando los clientes del protocolo Bitcoin real con unas mínimas modificaciones que permiten modelar el proceso de minado de un bloque sin tener que utilizar recursos del hardware para tal fin. Se realizaron las mediciones de interés una vez que el sistema ha generado 500 bloques para poder disminuir los posibles efectos artificiales originados durante la etapa inicial de funcionamiento del sistema.
Como resultado principal, pudimos concluir que las redes de retransmisión otorgan interesantes beneficios al sistema a la hora de aumentar la velocidad de consenso y disminuir el desperdicio de recursos. Por otro lado, pudimos verificar que la utilización de las redes de retransmisión no llevan a una mayor centralización del sistema ya que aquellos clientes que usufructúan esta red no consiguieron mejorar su participación en término de recompensa.
Sin embargo, lo que sí consiguieron fue ser más eficientes. No solo el sistema en general
mejoró su eficiencia, sino que aquellos clientes que estaban al alcance de la red de retransmisión consiguieron tener una mejora proporcionalmente mayor al resto de los clientes del sistema.

Defensa Tesis Licenciatura Gerardo Fuentes
2022-08-04 11:00 - 12:00 | Aula a confirmar
Título: Análisis de la evolución del aprendizaje y uso de TDD
Director: Hernán Wilkinson
Jurados: Juan Pablo Galeotti y Sebastían Uchitel
Resumen:
Actualmente si bien hay estudios sobre la aplicación de la técnica de Test
Driven Development (de ahora en adelante TDD), ninguno se enfoca en la evolución
de su aprendizaje. Debido a esto, no hay material empírico sobre el cual basarse
para planificar estrategias de enseñanza de la técnica, o su evaluación.
En el presente trabajo se analizó la aplicación de TDD y la progresión de su
aprendizaje en el contexto de la cursada de la materia Ingeniería de Software I de la
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.
Para este análisis se utilizó el modelo y la información que genera una
herramienta de validación de uso de TDD. Como input de dicha herramienta se
recolectaron datos de alumnos de dos cuatrimestres de la materia Ingeniería de
Software I, puntualmente datos de ejercicios y parciales.
Una vez que se obtuvo la información del uso de TDD, se calcularon diversos
indicadores con el fin de estudiar la evolución del aprendizaje de la técnica, su
aplicación y detectar algún patrón entre los distintos valores calculados. Luego, se
compararon los resultados obtenidos entre ejercicios y parciales para
posteriormente cotejarlos entre ambos cuatrimestres analizados.
Se realizó también una encuesta a los alumnos de los cuales se extrajeron
datos con el fin de validar algunos indicadores obtenidos y obtener información de
carácter más personal por parte de los estudiantes.
Se pudo observar que, si bien los alumnos aplicaron TDD en los ejercicios, no
lograron hacerlo en todo su contexto, se mostrarán los motivos.
Palabras Clave: TDD, TDDGuru, CuisUniversity, Evolución de aprendizaje, Ingeniería
de Software

Defensa Tesis Licenciatura Ignacio Fernandez y Emiliano Galimberti
2022-08-04 17:00 - 18:00 | Aula 1113
Título: Optimización de reglas de asociación generalizadas y jerárquico-temporales
Director: Cecilia Ruz
Jurados: Vanina Martinez y Pablo Turjansky
Resumen:
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Reglas de asociación es una técnica de minería de datos no supervisada que permite generar hipótesis a partir de los datos. Esta técnica consiste en encontrar todos los subconjuntos de items que ocurren frecuentemente en una base de datos, para luego generar reglas que indiquen la influencia y relación entre los elementos de los subconjuntos conseguidos anteriormente. El
dominio de problema más común son las compras de supermercado.
Las reglas de asociación generalizadas son una extensión de las reglas de asociación. Éstas aprovechan el uso de una taxonomía predefinida sobre los datos para obtener información más abstracta y compacta. La taxonomía es definida por un experto del dominio o por un proceso automático. En el caso de una base de datos transaccional como las compras del supermercado, la taxonomía puede ser la categorización de los productos.
Otra extensión son las reglas de asociación temporales. Éstas buscan relacionar el espacio temporal con los items de la base de datos y utilizar esta información para obtener los subconjuntos que ocurren frecuentemente en distintos períodos de tiempo, sin descartarlos en caso de no cumplir con la frecuencia deseada en la totalidad de la base de datos. Vamos a utilizar una jerarquía
temporal que nos ayudará a buscar reglas por períodos granulares.
En el presente trabajo se investigaron las soluciones existentes para este problema y las extensiones mencionadas. Luego, se llevaron a cabo implementaciones de cada una de ellas, agregando técnicas de optimización apoyadas por experimentación para luego concluir con la creación de un algoritmo que combina las reglas generalizadas con las temporales.
Finalmente, estos algoritmos se disponibilizarán mediante una librería pública en Python para su uso académico y profesional.

Defensa Tesis Licenciatura Maximiliano Martino
2022-08-08 11:00 - 12:00 | Sala 1604
Título: Aplicación de Redes Neuronales de Impulsos para el reconocimiento no supervisado de patrones secuenciales
Director: Dr. Pablo Negri (ICC)
Jurado: Dra. Teresa Serrano-Gotarredona (Instituto de Microelectrónica de Sevilla), Dr. Rodrigo Castro (ICC)
Resumen:
La llamada tercer generación de redes neuronales artificiales, las redes neuronales de impulsos, resultan ser más realistas y biológicamente plausibles.
En este trabajo se introduce un modelo basado en la dinámica «Leaky integrate-and-fire» y se agrega a las neuronas la capacidad de emitir disparos con un retraso, delay. Mediante experimentos, buscamos mostrar que el delay puede asociarse al concepto de «memoria».
Luego, durante la etapa de entrenamiento se utiliza un aprendizaje no-supervisado basado en la técnica «plasticidad dependiente del tiempo de disparos «. A esta técnica se la combina con un mecanismo de inhibición lateral, para evitar que las neuronas aprendan las mismas características. Además, se introducen modificaciones al entrenamiento que resultan en un mejor rendimiento de la red.
Con posterioridad, este modelo es validado experimentalmente para el reconocimiento no supervisado de múltiples patrones secuenciales.
Finalmente, se construye una red neuronal profunda que utiliza como principal unidad de cómputo el modelo propuesto. Esta red es entrenada para reconocer determinados dígitos en una secuencia aleatoria de números. Los resultados obtenidos por el modelo propuesto resultan superiores en comparación con aquellos que no poseen la capacidad de emitir disparos con delay.

Defensa Tesis Licenciatura Mariana Milicich
2022-08-10 14:00 - 15:00 | Aula 1206
Título: Semántica denotacional para un cálculo-λ relacional
Director: Pablo Barenbaum
Jurado: Alejandro Díaz-Caro y Hernán Melgratti
Resumen:
En esta tesis trabajamos con el cálculo-λU, una extensión del
cálculo-λ que incorpora las características fundamentales de la
programación relacional: alternativa no determinística,
secuenciación explícita, unificación de primer orden e introducción
de variables frescas. Proponemos un sistema de tipos y formulamos una
semántica denotacional para su fragmento tipado. Por semántica
denotacional entendemos a una función [[−]] que dado un programa
devuelve su significado o denotación, es decir, un elemento de algún
dominio de interpretación apropiado. El objetivo es demostrar que la
semántica cumple con propiedades esperables: por un lado, probar la
correctitud de la semántica operacional con respecto a la
denotacional, que asegura que dos programas equivalentes de acuerdo
con una teoría sintáctica de igualdad deben tener la misma
denotación; por otra parte, la propiedad de completitud de la
semántica operacional con respecto a la denotacional, que asegura que
dos programas con la misma denotación se pueden probar equivalentes
en una teoría sintáctica de igualdad. En este trabajo logramos
formular una semántica denotacional para la cual la semántica
operacional verifica una forma débil de correctitud. Queda como
trabajo futuro proponer una semántica denotacional para la cual la
operacional sea correcta y completa.

Defensa Tesis Licenciatura Cyntia Bonomi
2022-08-12 10:00 - 11:00 | Aula 1604
Título: Desarrollo y evaluación de sistemas de calificación de la pronunciación basados en redes neuronales profundas
Directora: Luciana Ferrer
Co-directora: Jazmín Vidal
Jurados: Claudio Estienne y Diego Fernandez Slezak
Resumen:
Los sistemas de calificación de la pronunciación son una herramienta importante para el aprendizaje de idiomas. Evalúan la manera en que se producen los sonidos del lenguaje y permiten interactuar de manera incansable con los estudiantes, indicando errores en tiempo real y permitiendo a cada alumno avanzar a su propio ritmo. Una manera de implementar sistemas de calificación de la pronunciación es usando como base un sistema de Reconocimiento Automático del Habla (RAH). Los sistemas RAH resuelven la tarea de estimar la transcripción ortográfica de una señal de habla. Pueden ser usados para calificar pronunciación con un método llamado Goodness of pronunciation (GOP). Este método consiste en utilizar un sistema RAH entrenado con habla nativa de la población de interés para estimar las probabilidades a posteriori de los sonidos que el estudiante debiera haber pronunciado. Se asume que estas probabilidades serán bajas cuando la pronunciación sea
incorrecta ya que las características de la señal no coincidirán con lo que el modelo entrenado con hablantes nativos espera encontrar. En esta tesis estudiamos un sistema de calificación de la pronunciación a nivel fono basado en DNN, entrenando diferentes modelos con el fin de encontrar la red con mejor rendimiento. Estos modelos usan distintas características para representar la señal y diversas arquitecturas e hiperparámetros de entrenamiento.

Defensa Tesis Licenciatura Enzo Cioppettini
2022-08-18 15:00 - 16:00 | Sala 1604
Título: Verificación estática de contratos para tipos de sesión en Haskell
Director: Hernán Melgratti
Jurados: Fernando Asteasuain, Carlos Gustavo Lopez Pombo.
Resumen:
El lenguaje de programación Haskell cuenta con diversas
implementaciones de tipos de sesiones binarias. En este trabajo estudiamos la
viabilidad de integrarlas con LiquidHaskell, una herramienta de verificación
estática que extiende el lenguaje con tipos refinados. Si bien la estructura
recursiva de las sesiones se puede codificar fácilmente mediante tipos
paramétricos, garantizar tanto la dualidad como el uso linear de los canales
requiere de extensiones del lenguaje de mayor complejidad. Nosotros partimos de
implementaciones existentes, y que utilizan distintas extensiones y mecanismos.
A partir de estas, en la medida en la que son compatibles con LiquidHaskell,
exploramos la clase de contratos sobre la comunicación que se pueden escribir y
verificar. Para esto utilizamos dos técnicas: una simple de integrar, pero que
solo permite escribir contratos sobre cada mensaje, es decir, sin tener en
cuenta los valores anteriormente intercambiados; y que permite expresar
propiedades más ricas, incluyendo dependencias con los mensajes previos, pero
cuya integración es más compleja.

Defensa Tesis Doctorado Martin Miguel
2022-08-24 09:30 - 11:00 | Aula 1102
Título: Inferencia de estructuras y patrones temporales para el modelado de la expectativa, certeza y ambigüedad en el pulso musical
Director: D. Fernández Slezak
Consejero: A. Gravano
Jurados: Ignacio Spiousas, Ramon López de Mántaras Badia, Maria Vanina Martinez

Link fijo para la defensa: https://youtu.be/wx7_kuTMKDc

Resumen:
Este trabajo presenta modelos computacionales y metodologías experimentales para el análisis, predicción y recolección de información en relación a la ambigüedad del pulso musical en estímulos rítmicos. La búsqueda de esta tesis se plantea en el contexto de teorías de psicología de la música donde el manejo de expectativas cumple un rol central para la generación de emociones. A su vez, el pulso musical es la construcción primaria para comprender la organización temporal de los eventos musicales. El trabajo presenta 4 formalismos y un experimento. Un primer modelo estima la certeza de distintos pulsos posibles a lo largo de un estímulo. El experimento recolectó datos del pulso subjetivo reportado por oyentes para distintos ritmos, sobre los cuales se evaluó el modelo mencionado. En un siguiente trabajo se inspeccionó el comportamiento interno de un modelo de redes neuronales y redes bayesianas dinámicas para adaptar la tarea de seguimiento del pulso a la de estimación de claridad del pulso. Un tercer trabajo presenta una tarea computacional nueva donde los modelos deben estimar la distribución de probabilidad de distintos pulsos. Además, como parte del diseño experimental se presentó una configuración experimental que permite obtener respuestas temporales a estímulos auditivos con gran precisión y a bajo costo. Este trabajo busca contribuir herramientas formales y computacionales para analizar la certeza y ambigüedad del pulso musical que permitan en el futuro indagar en el rol de estas características en la capacidad de distintos ritmos de evocar emociones.

Defensa Tesis Licenciatura Martín Amigo y Tobías Carreira Munich
2022-08-26 13:30 - 14:30 | Sala 1604
Título: «Un modelo de estimación de habilidad para la Asociación Argentina de Go con perspectiva internacional»
Director: Esteban Mocskos
Director adjunto: Gustavo Landfried
Jurados: Agustín Gutierrez y Matías López-Rosenfeld
Transmision en vivo: https://youtu.be/IAFimyMvBpg
Resumen
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El Go es un juego de mesa milenario creado en Asia que, a pesar de tener reglas relativamente sencillas, presenta una enorme complejidad combinatoria en cuanto a las posibles jugadas. Esto deriva en grandes
diferencias de habilidad entre distintos jugadores. Es una práctica común que, cuando la diferencia de habilidad entre dos jugadores es muy grande, se ofrezca una ventaja para producir un juego más entretenido. En la tradición del Go existe un sistema de ranking con el que se intenta clasificar a las personas en niveles con la idea de que la diferencia de niveles represente la ventaja que una persona debería otorgarle a la otra.
Sin embargo, determinar la ventaja necesaria para alcanzar un buen equilibrio en el juego es un problema de difícil solución ya que depende de la estimación de la habilidad de cada uno de los jugadores. El problema de estimar la probabilidad de ganar comenzó a resolverse a mediados del siglo pasado con el objetivo de evaluar la habilidad de los jugadores profesionales de ajedrez. Desde entonces la mayoría de los modelos utilizan la probabilidad del resultado observado, r, para actualizar las estimaciones de habilidad s, P(r|si, sj). En el caso del Go, además es importante estimar el efecto que produce la ventaja en la probabilidad de ganar.
Actualmente, la Asociación Argentina de Go (AAGo) reúne a las personas aficionadas del juego de Go en nuestro país y utiliza el sistema de ranking de la Asociación Estadounidense de Go. En la práctica, este
algoritmo ha mostrado tener serias dificultades según manifiestan los propios miembros de la AAGo. La dificultad particular que tiene la AAGo es el tamaño de su comunidad que además está compuesta por una gran diversidad de habilidades.
En esta tesis nos propusimos desarrollar un sistema para la AAGo que mejore sustancialmente las estimaciones de habilidad con las que cuentan en la actualidad haciendo un uso eficiente de los datos.
Para ello, decidimos adaptar el modelo estado del arte en la industria del video juego, TrueSkill Through Time (TTT), de modo tal que incorpore los efectos de las ventajas, modelo que llamamos TTT-hreg. En vez de propagar la información en un único sentido, del pasado al futuro, TTT propaga la información a través de todo el sistema ofreciendo así mejores estimaciones de habilidad con menor cantidad de datos.
Luego de su publicación original, se implementó un algoritmo similar denominado Whole History Rating (WHR), de referencia en la actualidad en la estimación de habilidad de los jugadores profesionales de Go.
Ambos algoritmos que utilizan toda la historia (TTT y WHR) mostraron tener un desempeño altamente superior al algoritmo utilizado actualmente por la AAGo. En particular, el modelo WHR mostró tener predicciones a priori mejores que TTT. Por otro lado, este último tiene la ventaja de permitir agregar nuevos factores respetando las reglas de la probabilidad dentro del marco bayesiano, simplificando su uso y adaptación a nuevos contextos.
En la actualidad, no es posible comparar las estimaciones de habilidad obtenidas por las diferentes Asociaciones de Go del mundo, no sólo porque utilizan sistemas diferentes, sino porque en general son bases
de datos disconexas. Sin embargo, unos pocos vı́nculos entre bases de datos le permitirían a nuestra solución propagar la información eficientemente, garantizando la comparabilidad entre las diversas asociaciones internacionales. En este trabajo dejamos sentadas las bases para extender el uso de nuestra solución como medida de referencia internacional utilizando la base de datos completa de KGS con 100
millones de partidas de todas las asociaciones de Go del mundo.
Palabras clave: Habilidad, Go, Handicap, Aprendizaje, Comparabilidad

Defensa Tesis Doctorado Marcelo Bianchetti
2022-09-01 11:00 - 13:00 | Sala 1604
Título: Un algoritmo branch-and-cut para el routing and spectrum allocation problem
Director: Dr. Javier Marenco
Jurados:
Dr. Hervé Kerivin (University Clermont Auvergne, Francia)
Dr. Juan José Miranda Bront (Universidad Torcuato Di Tella)
Dra. Paula Zabala (Universidad de Buenos Aires)
Transmisión en vivo: https://youtu.be/wlXcvVFDMM0
Resumen:
La fibra óptica flexible y en particular la tecnología llamada grilla flexible (flexgrid), especificada en el estándar ITU-T G.694.1, es una de las soluciones más prometedoras para lidiar con el enorme crecimiento del tráfico en redes muy grandes. En dicha especificación, el espectro de frecuencia de un cable de fibra óptica es dividido en canales más angostos, denominados slots. Cualquier secuencia consecutiva de slots puede ser usada como un solo canal. A la conexión que utiliza dicho canal a largo de una ruta a través de los nodos de la red se la denomina lightpath.
Dado un conjunto de demandas punto-a-punto, al problema de establecer los lightpaths para satisfacerlas se denomina problema de Ruteo y Asignación de Espectro (RSA). Dada su relevancia, este problema ha sido estudiado intensivamente en la última década. Se demostró que pertenece a la clase NP-difícil, y en la práctica se comprobó que es necesario aplicar técnicas computacionales no triviales para obtener soluciones de instancias reales.
En la última década, aplicando técnicas de programación entera se ha logrado resolver bien en la práctica una gran cantidad de problemas de optimización combinatoria. El principal objeto del presente trabajo es ampliar dicho campo, mediante la aplicación de técnicas de programación lineal entera sobre el RSA. El primer paso es explorar varios modelos de programación lineal entera para el RSA, analizando su efectividad en instancias conocidas. Recurrimos a varias técnicas de modelado, con el fin de encontrar formulaciones naturales de este problema. Una vez comparados estos modelos, analizamos en profundidad uno de los más prometedores para comprender sus características, fortalezas y debilidades, teniendo en cuenta sus propiedades combinatorias. A partir de los resultados de dicho estudio, desarrollamos procedimientos computacionales basados en programación lineal entera para el RSA, incluyendo el uso de planos de corte y heurísticas primales, con el objetivo final de resolver de manera ópima o casi óptima instancias reales de este problema.
Este trabajo también contiene el desarrollo de un generador de instancias basado en topologías reales, y la compilación bibliográfica más extensa hasta la fecha enumerando y clasificando los trabajos que tratan el RSA y sus variaciones más cercanas desde la óptica de la optimización combinatoria.

Defensa Tesis Licenciatura Martín Browarnik
2022-09-05 14:30 - 15:30 | Aula 1208
Título: «Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje»
Director: Esteban Feuerstein
Director adjunto: Juan Manuel Ortiz de Zarate
Jurados: Carlos Sarraute, Maria Vanina Martinez
Resumen
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La identificación de comunidades es una tarea ampliamente estudiada desde diversas disciplinas hace ya largos años; con la aparición de la digitalización de las relaciones humanas se hizo mucho más accesible analizar e identificar comunidades a escalas mucho más grandes. Las redes sociales, por ejemplo, juegan un rol sumamente preponderante en nuestras interacciones, influenciándolas directamente debido a sus algoritmos de segregación. Algunas de estas proveen APIs que permiten acceder a esta información e identificar facilmente las relaciones de los usuarios.
En este trabajo desarrollamos distintas metodologías para entrenar modelos PLN (Procesamiento de Lenguajes Natural) que logren identificar comunidades en redes sociales exclusivamente a través de su jerga, es decir por el lenguaje que utilizan, a lo largo del tiempo. Para esto, realizamos diversos experimentos que nos permiten determinar cuáles metodologías son mejores que otras dependiendo el contexto y cómo debemos mantener estos modelos para que sigan siendo útiles a lo largo del tiempo.
Palabras clave: Modelos de PLN, Detección de comunidades, Redes sociales.
