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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Marcelo Bianchetti
DESCRIPTION:Título: Un algoritmo branch-and-cut para el routing and spectrum allocation problem\nDirector: Dr. Javier Marenco\nJurados:\nDr. Hervé Kerivin (University Clermont Auvergne\, Francia)\nDr. Juan José Miranda Bront (Universidad Torcuato Di Tella)\nDra. Paula Zabala (Universidad de Buenos Aires) \nTransmisión en vivo: https://youtu.be/wlXcvVFDMM0 \nResumen: \nLa 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. \nDado 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. \nEn 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. \nEste 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.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Browarnik
DESCRIPTION:Título: «Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje»\nDirector: Esteban Feuerstein\nDirector adjunto: Juan Manuel Ortiz de Zarate\nJurados: Carlos Sarraute\, Maria Vanina Martinez \nResumen\n=======\nLa 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.\nEn 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. \nPalabras clave: Modelos de PLN\, Detección de comunidades\, Redes sociales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Julian Len
DESCRIPTION:Título: Detección de comportamiento malicioso en la Blockchain de Ethereum\nDirectora: Maria Vanina Martinez\nJurados: Esteban Mocskos  y Diego Garbervetsky \nResumen:\nCon el objetivo de eliminar un tercero de confianza en las transacciones monetarias entre dos partes\, se crea el concepto de criptomoneda con Bitcoin y Ethereum dos de los primeros casos de usos exitosos utilizando blockchain como infraestructura. Sus propiedades de inmutabilidad\, descentralización y privacidad motivaron que una parte del sistema financiero se mueva a ellas\, creando un nuevo concepto de finanzas descentralizadas (DeFi).\nPara lograr esto\, crearon las criptomonedas Bitcoin (BTC) y Ether (ETH) respectivamente. Además\, Ethereum como infraestructura permite la creación de programas denominados Smart Contracts que corren de manera descentralizada y distribuida. Con el auge de las criptomonedas y DeFi\, es que en las blockchains se almacenan y transfieren grandes cantidades de valor. Por lo tanto\, gracias a la privacidad que estas proveen\, son blanco de\ndistintos ataques informáticos cuyo autor queda bajo el anonimato. En este trabajo con el objetivo de detectar comportamiento malicioso en Ethereum\, instanciamos la arquitectura de inteligencia artificial NetDER que a diferencia de otros métodos de detección\, los cuales implementan soluciones ad-hoc a comportamientos específicos\, NetDER permite crear modelos híbridos que combinen técnicas de análisis de datos\, machine learning y razonamiento basado en conocimiento ontológico para la detección de comportamientos maliciosos de distinto tipo. Para esto\, modificamos la implementación existente para optimizar la ejecución\, desarrollamos reglas propias que detecten comportamiento sospechoso de las cuentas en blockchain y generamos una base de conocimiento utilizando Ethereum como dominio. Por cada una de estas reglas analizamos los distintos resultados y cómo estas reglas se comportan entre sí.
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SUMMARY:¡DÁTAME! de Septiembre con Germán Dima
DESCRIPTION:Los y las invitamos a la charla Dátame! del mes Septiembre. \nLa charla será el viernes 16 de Septiembre en su NUEVO HORARIO: 16 hs!!\nEn el aula 1402 del Edificio 0+Infinito\, esta vez a cargo de Germán Dima. \nTítulo: Cómo ser un (buen) data scientist y no overfittear en el intento. \nSobre la charla \nEl currículum vitæ juega un rol clave a la hora de buscar trabajo. Es lógico\, luego\, que se ponga en él toda la carne en el asador. En muchas ocasiones\, destacamos frases como “gran capacidad para resolver problemas” o “a la vanguardia en temas del área”. ¿Qué significan realmente estas palabras para un científico de datos? ¿Qué es lo que espera la industria respecto de las habilidades blandas? ¿Cuáles son las principales diferencias entre el ámbito académico y el mercado laboral? En esta charla hablaremos sobre los aspectos en los que un data scientist se puede destacar y las principales falencias que hay que tratar de evitar a toda costa. ¡No te la pierdas! \nSobre Germán \nGermán se doctoró en ciencias físicas en la Universidad de Buenos Aires y luego realizó una diplomatura en Deep Learning en el ITBA. Se desempeñó como científico de datos en el Ministerio de Trabajo y en la CEPAL (Naciones Unidas). Actualmente está a cargo de I+D (Investigación y desarrollo)\, dentro del área de Advanced Analytics en Clarín. En sus ratos libres da charlas de divulgación científica desentrañando la ciencia detrás de los c. \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\, un viernes a la tarde\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nNos juntaremos el 3er viernes de cada mes (+/-1) a las 16 hs. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Francisco Figari
DESCRIPTION:Título: «Aplicabilidad de eye tracking web remoto al diagnóstico de condiciones neuropsicológicas»\nDirector: Juan E Kamienkowski\nDirector adjunto: Gustavo Juantorena\nJuradxs: Dra. Andrea Goldin y Dr. Marcelo Risk\n\nResumen: Partiendo de una implementación existente de modelado de la mirada se construyó un prototipo de eye tracker web orientado a realizar análisis clínicos remotos. Se realizaron luego dos instancias de experimentación\, utilizando como caso de estudio la tarea de antisacadas. En ella el sujeto debe contener el reflejo de mirar un estímulo visual que aparece en algunos de los dos laterales de la pantalla. Existe diversa bibliografía sobre los procesos\ncognitivos involucrados en ella\, sobre sus resultados esperados en poblaciones de distinta condición neuropsicológica y sobre su potencial uso para asistir al diagnóstico temprano de las mismas. Se destaca además la novedad de herramientas web que cumplan esta función así como el interés en su existencia por parte de la comunidad. Resultados generales pudieron ser replicados (e.g.\, las instancias correctas resultan en promedio en un mayor tiempo de respuesta que aquellas incorrectas). Sin embargo\, el desempeño del prototipo queda muy por debajo que aquel de eye trackers profesionales de laboratorio. Esto pone en duda la posibilidad de resolver los mismos problemas. Queda pendiente estudiar qué niveles de precisión son alcanzables con eye tracking en un contexto de navegador\, así como estudiar en mayor profundidad cuáles son los mecanismos apropiados para modelar la mirada\, para calibrar\, validar y detectar descalibraciones del sistema y para procesar finalmente los datos resultantes. \nPalabras claves: eye tracking\, navegador web\, estudio clínico remoto\, asistencia al diagnóstico\, antisacadas
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SUMMARY:Semana de la Computación y de las Ciencias de Datos 2022
DESCRIPTION:Les invitamos a participar de la Semana de la Computación y de las Ciencias de Datos que se realizará del 4 al 6 de octubre en el Pabellón I y el Edificio Cero + Infinito de Ciudad Universitaria. \nCronograma completo:\nhttps://exactas.uba.ar/popularizacion/semanas-de-las-ciencias/semanas-2022/#scyd2022
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Fernando Balboa
DESCRIPTION:Título: Implementación de refactorings automáticos en lenguajes con LiveTyping\nDirector: Hernán Wilkinson\nJurados: Emilio Oca y Edgardo Zoppi \nResumen: \nTodo programa tiene un ciclo de vida. La expectativa de vida del software en general crece junto con su tamaño y complejidad\, y el desarrollo suele estar atado a un presupuesto acotado. A medida que el codebase muta y se vuelve más complejo\, también se vuelve más difícil de mantener.\nUna de las herramientas más frecuentes\, que se encuentra por defecto en muchas de las IDEs comerciales\, son los refactorings automáticos. Se conoce como refactoring a la acción de reestructurar el código\, manteniendo su comportamiento actual. El objetivo de estos cambios queda a discreción del programador\, aunque suele ser mejorar algún aspecto de mantenibilidad del código.\nLa automatización de las reestructuraciones provee dos ventajas. La primera es que aseguran al programador que el cambio que está introduciendo es seguro en términos de comportamiento\, porque eliminan la posibilidad de error humano. La segunda es que promueven su uso frecuente para mejorar la mantenibilidad\, haciendo que sean muy poco costosas en términos de tiempo y esfuerzo para el programador.\nEste trabajo se enfoca en el desarrollo de dos refactorings automáticos: Inline Temporary Variable e Inline Method\, ambos implementados en el lenguaje Smalltalk-80. La plataforma en la cual fueron integrados es Cuis University\, la cual provee un sistema de recolección de datos de tipado (LiveTyping) que puede ser utilizado para mejorar la calidad de las herramientas. Uno de los objetivos principales es la exploración de las dificultades de implementación de los mismos en un lenguaje con tipado dinámico y cómo puede aprovecharse la información de LiveTyping en los refactorings automáticos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gustavo Giráldez
DESCRIPTION:Título: «Un estudio empírico sobre la eficacia de las herramientas de medición de cobertura en la plataforma Android»\nDirector: Ivan Arcuschin\nco-Director: Juan Pablo Galeotti\nJurado: Dr. Gervasio Perez y Lic. Hernan Wilkinson \nResumen: \nLa medición de cobertura de código de caja negra es una práctica con aplicaciones en seguridad y análisis de defectos de software. Al ser de caja negra puede ser realizada por terceras partes no vinculadas con quienes lo desarrollan. Por estos motivos\, los análisis y pruebas relacionadas con esta técnica resultan de interés particular en plataformas de software de consumo masivo. Se estima que el número de dispositivos móviles en la actualidad supera los 15 mil millones\, y el sistema operativo Android opera en una gran proporción de estos dispositivos. Realizaremos un estudio empírico de las herramientas disponibles para realizar mediciones de cobertura en software diseñado para el sistema Android\, analizando su eficacia en la modalidad de operación de caja negra y sin acceso al código fuente. \nEn un mercado tan dinámico como el de dispositivos móviles los avances en prestaciones y características de los mismos obligan a una mejora\, evolución y revisión continua de las capacidades ofrecidas por las plataformas de software correspondientes. Las herramientas a analizar fueron en principio desarrolladas con fines académicos y tienen escaso mantenimiento. Nos interesa saber si se mantienen vigentes y pueden realizar mediciones de cobertura en software que ha sido desarrollado usando técnicas modernas y siguiendo los requerimientos actuales de la plataforma Android.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Sanchez Cano
DESCRIPTION:Título: Adaptación y optimización de BERT multilingüe con bajos recursos al idioma y al dominio\n\nDirectores: Maria Vanina Martinez – Damian Furman\nJurados: Laura Alonso Alemany y Juan Manuel Pérez\n\nResumen: \n\n\n\nBERT es un transformer bidireccional con pre-entrenamiento\, usado para muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Roberta es una mejora de este modelo\, que logra mejores resultados para varias tareas de lenguaje natural. En ambos modelos existen versiones entrenadas tanto monolingües como multilingües\, es decir entrenadas para un único idioma y para múltiples idiomas.\n\nNuestro objetivo es adaptar las versiones multilingües de estos modelos pre-entrenados a una tarea y un lenguaje específico: la tarea de NLI en el idioma español. A partir de esta adaptación\, queremos corroborar una mejora en la performance del modelo y comparar esta mejora al esfuerzo relativo realizado en términos de recursos y tiempo. Ya sean modelos monolingües o multilingües estos son costosos de entrenar\, y requieren encontrar o construir un corpus muy grande de texto que pertenezca al dominio para poder hacerlo. Nosotros en lugar de entrenar un modelo específico del dominio desde cero\,\npartimos del modelo más abarcativo y más general (uno multilingüe ) y lo adaptamos al dominio\, al lenguaje e incluso al estilo particular de los datos del corpus que vamos a usar. El esfuerzo es relativo al tamaño de este corpus pero es indefectiblemente mucho menor.\nEn nuestro caso\, utilizamos un corpus de NLI para realizar un fine-tuning del modelo multilingüe\, que es de varios órdenes de magnitud menor que los corpus comúnmente utilizados para entrenar un modelo específico desde cero. Mientras que nuestro modelo es fine-tuneado con cerca de 100K ejemplos\, un modelo específico del idioma español como BETO\, fue entrenado con 300 millones. Como podemos observar la relación entre uno y otro entrenamiento es de 3000:1. Por otro lado\, disminuimos los epochs y otros ajustes logrando\ndisminuir aún más el tiempo de procesamiento de este nuevo modelo.
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SUMMARY:¡Los pioneros de Internet en Argentina se vuelven a juntar!
DESCRIPTION:No te pierdas un encuentro único en el que Julián Dunayevich\, Nico Baumgarten\, Jorge Amodio\, Carlos Mendioroz\, Mauricio Fernández y Carlos Matrangulo intercambiarán sus visiones sobre el proceso tecnológico del que formaron parte que dio origen a las primeras redes e inicios de Internet en nuestro país. Se hará un breve recorrido por los principales hitos históricos y se revelarán anécdotas inolvidables de la experiencia. \nSe realizará el lunes 24 de octubre de 2022 a las 18 hs en el Pab 0+infinito\, aula 1303\, de Ciudad Universitaria\, en el marco de la materia «Informática en el Estado» dictada por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. \nLa participación es gratuita y no requiere inscripción previa.\n¡Te esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Jaratz
DESCRIPTION:Título: Modelos de redes convolucionales en grafos para la predicción de sabores y olores a partir de moléculas\nDirectores: Ing. Federico Zamberlan y Dr. Facundo Carrillo\nJurados: Dr. Federico Pousa y Dr. Pablo Riera\n\n\nResumen: A diferencia de la visión y la audición\, el sentido del olfato sigue siendo poco comprendido\, difícil de modelar e incluso más difícil de predecir. A pesar de haber sido una herramienta evolutiva vital para la supervivencia\, permitiéndonos diferenciar los alimentos en malas condiciones y detectar incendios cercanos\, todavía no tenemos forma de predecir cómo olerá un compuesto químico a partir de conocer su estructura molecular. Al igual que ocurre con los fármacos\, las moléculas responsables de que percibamos estas sensaciones mediante nuestros sentidos también se acoplan a proteínas receptoras transmembrana en la superficie de las células del sistema nervioso\, en este caso\, ubicadas en nuestra nariz o boca. Actualmente\, a excepción de algunos grupos de moléculas específicos\, la única forma de saber cómo va a oler una sustancia es oliéndola\, ya que no existe un método general para inferir este tipo de información en base a las propiedades de la molécula. El desarrollo de un modelo predictivo que trabaje sobre este fenómeno de interacción entre proteínas y ligandos resulta una herramienta de vital importancia con inmediata y directa transferibilidad a otros problemas de la industria química\, desde el desarrollo de medicamentos hasta saborizantes o insecticidas. El presente trabajo tiene por objetivo el desarrollo de modelos que permitan determinar a partir de la estructura molecular de una sustancia las etiquetas que mejor describan sus características olfativas y gustativas. Para esto\, trabajaremos en la implementación y uso de redes de convolución para grafos\, una arquitectura de aprendizaje profundo que se encuentra en auge y demostrando mucho potencial para trabajar con datos no estructurados. Nuestra hipótesis es que las moléculas que comparten características olfativas y gustativas similares deben también presentar similitudes en la disposición geométrica de sus átomos en el espacio. Al codificar la estructura molecular a través de grafos con los atributos de los átomos en los nodos estamos capturando una amplia información sobre la estructura molecular. Finalmente las redes de grafos convolucionales deberían ser capaces de hallar las relaciones entre dicha geometría y el efecto biológico subjetivo provocado por las moléculas.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Lic. Daniel Foguelman
DESCRIPTION:Título: Métodos formales para el modelado y simulación de sistemas complejos con propiedades emergentes\nDirector: Rodrigo Castro\nComité de Jurado:\n– Pau Fonseca i Casas (Universitat Politècnica de Catalunya\, Barcelona\, España)\n– Viktoriya Semeshenko (Instituto Interdisciplinario de Economía Política\, UBA-CONICET)\n– Guillermo Marshall (Facultad de Cs. Exactas y Naturales\, IFIP UBA-CONICET) \nTransmisión en vivo: https://youtu.be/F6TSwKj6bUM \nResumen: \nLos sistemas complejos se caracterizan por exhibir comportamientos a nivel macroscópico para los cuales es muy difícil obtener descripciones generalizadas partiendo de conocer la dinámica de sus componentes microscópicos. Un aspecto esencial de estos sistemas radica en las interacciones entre sus componentes\, las que a su vez pueden cambiar en el tiempo en función del estado macroscópico al cual contribuyen. \nEn este contexto\, las ciencias de la complejidad han recurrido históricamente a modelos de simulación computacional en busca de un laboratorio in silico para aquellos fenómenos complejos que no admitan una descripción analítica ni técnicas de experimentación controlada y repetible en laboratorio. Si bien la experimentación numérica computacional cuenta con una madurez sustentada en más de 70 años de desarrollo\, en gran medida los algoritmos de simulación permanecen -aun en la práctica actual- sujetos a ambigüedades y/o poca transparencia\, propias del terreno de lo artesanal. Este aspecto exacerba las dificultades de proveer modelos de simulación fácilmente comprensibles y reproducibles por la comunidad científica\, conduciendo frecuentemente a réplicas artesanales de algoritmos no exentas de la introducción de errores. \nEn cambio\, los métodos formales de modelado y simulación buscan mitigar estos problemas mediante protocolos estrictos que permitan reproducir simulaciones correctas y libres de ambigüedades\, partiendo de especificaciones matemáticas formales de los modelos a ser simulados. \nEn esta Tesis potenciamos las capacidades del formalismo de modelado y simulación DEVS (Discrete Event System Specification) basado en la Teoría General de Sistemas\, extendiendo su aplicación al estudio de sistemas complejos adaptativos generalizados\, es decir\, aquellos en los que sus partes componentes pueden ser de naturaleza híbrida (continuas o discretas\, determinísticas o estocásticas\, de estructura fija o variable\, con o sin retardos). \nDotamos al formalismo con nuevas estructuras y funciones que permiten razonar sobre el comportamiento macroscópico emergente\, permitiendo a su vez que dinámicas de nivel microscópico sean una función del nivel superior\, dando así lugar a dinámicas micro-macro de realimentación a lazo cerrado. El resultado es EB-DEVS (por Emergent Behavior DEVS)\, un formalismo que permite expresar sistemas complejos de forma modular e incremental\, con tantos niveles de jerarquía espacio-temporal como se requiera.  Proveemos demostraciones de que EB-DEVS es equivalente a DEVS Clásico en términos de bisimulación\, permitiendo así que nuevos modelos EB-DEVS sean compatibles e inmediatamente integrables con la gran base de conocimiento existente para modelos DEVS. \nDesde el punto de vista de las aplicaciones\, presentamos resultados de modelado y simulación que extienden diferentes modelos clásicos en la literatura de sistemas complejos en ciencias sociales\, biología e ingeniería\, mediante los cuales introducimos buenas prácticas de modelado y mostramos ventajas y limitaciones de EB-DEVS\, especialmente en lo relacionado a su capacidad de detección de propiedades emergentes en tiempo de simulación. En particular\, exploramos la incorporación de un índice de desigualdad en el modelo Sugarscape\, modas en el modelo de Diseminación de Cultura\, una distribución de grados con sesgo de tamaño en un modelo Preferential Attachment\, un índice de felicidad en el modelo de Segregación\, cuarentenas en un modelo epidemiológico SIR\, reactividad a la formación de grupos en el modelo de Flocking y homeostasis mitocondrial en un modelo celular. \nFinalmente\, proponemos una metodología para aplicar el enfoque de sistemas complejos adaptativos a proyectos guiados por modelado y simulación de sistemas ingenieriles\, específicamente en el ámbito de arquitecturas complejas de cómputo y redes de comunicaciones para un contexto de grandes datos en experimentos de Física de Altas Energías. \nPalabras clave: Sistemas Complejos Adaptativos\, Formalismos de Simulación\, Comportamiento Emergente\, DEVS\, Sociología Computacional\, Sistemas Ingenieriles.
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SUMMARY:Smalltalks 2022\, la 14va conferencia libre y gratuita sobre tecnologías\, investigación y productos basados en Smalltalk.
DESCRIPTION:Desde FAST tenemos el agrado de invitarte a Smalltalks 2022 \, la 14va conferencia libre y gratuita sobre tecnologías\, investigación y productos basados en Smalltalk. \nEn esta oportunidad vamos a estar celebrando los 50 años de Smalltalk\, ¡vienen de todo el mundo a celebrar en Argentina con nuestra comunidad! \nCuándo y dónde\nEste año la conferencia se realizará del 9 al 11 de noviembre en el edificio 0 + infinito del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y\nNaturales\, Universidad de Buenos Aires\, en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. \nParticipá\nLa asistencia es sin cargo. Podés anotarte acá. \nNos interesa que quienes asistan puedan encontrarse con distintos enfoques y temáticas en las charlas. Este año también vamos a tener charlas de las empresas que ofrecen productos comerciales desarrollados usando Smalltalk\, nos van a contar los detalles de cómo lo usan y cómo interactúan con otras tecnologías. \nInvitamos a todas las personas que estén estudiando\, investigando o tengan experiencia en la industria\, a compartir sus historias y conocimientos en los distintos lenguajes inspirados en Smalltalk\, así como también frameworks y tecnologías. \nSi desarrollaste o investigaste una arquitectura\, componente o producto\, basado en Smalltalk\, o que consideres que puede ofrecer una nueva perspectiva a los desarrolladores Smalltalk\, te invitamos a que te presentes en las charlas de este año. \nLa conferencia se desarrolla principalmente en inglés. En caso que quieras venir y dar una charla en español\, este año vamos a tener un segmento especial para hacerlo\, ¡no dejes de anotarte! \nSeguinos en Twitter (@fast_arg) y Facebook (/fastArgentina) para enterarte de las últimas novedades y anuncios.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/smalltalks-2022-la-14va-conferencia-libre-y-gratuita-sobre-tecnologias-investigacion-y-productos-basados-en-smalltalk/
LOCATION:Aula 1403
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Freilij
DESCRIPTION:Título: Análisis\, diseño e implementación de importador de desafíos para Pilas Bloques\nDirectores: Alfredo Sanzo\, Fernando Schapachnik\nJurados: Nahuel Palumbo\, Virginia Brassesco \nResumen: \nEn la enseñanza de la programación se presentan propuestas de trabajo utilizando distintas herramientas de software. Pilas Bloques es una de ellas\, y propone el trabajo orientado a desafíos y la programación por bloques. El hecho de que esté en español\, que admita el trabajo offline\, y que posea determinados aspectos estéticos\, la convierten en una buena opción para la enseñanza en los niveles de primaria e inicios de la secundaria en la Argentina. La herramienta provee un conjunto fijo de ejercicios con los que les estudiantes pueden trabajar. Sin embargo\, si en determinadas circunstancias el equipo docente considera necesario reforzar conceptos\, no estará en condiciones de elaborar nueva ejercitación por cuenta propia\, porque Pilas Bloques no tiene esa posibilidad. Esta tesis propone encarar la resolución de este problema\, dándole a docentes la posibilidad de elaborar nuevos ejercicios de forma independiente y sin necesidad de contar con conocimientos de programación ni de la implementación de Pilas Bloques. Para llegar a esto\, se elaboró un análisis\, diseño y modificación de Pilas Bloques. Las modificaciones desarrolladas están integradas ya en el código de la herramienta\, y en un futuro se encontrará en el ambiente de producción y disponible para su uso por docentes y estudiantes.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-tomas-freilij/
LOCATION:Sala 1604
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Hernán Gabriel Gagliardi
DESCRIPTION:Título: Definición y análisis de etapas de exploración on-the-fly para síntesis de controladores del tipo non-blocking\nDirectores: Sebastian Uchitel y Sebastian Zudaire\nJurados: Nicolas  D’ippolito y Florencia Zanollo \nResumen: \nEn el área de control supervisado se busca sintetizar de forma automática un «controlador» para un «Labeled Transition System» (o LTS)\, es decir una máquina de estados finita con sus transiciones etiquetadas (particionadas en controlables y no-controlables) y algunos estados marcados\, que permite modelar formalmente un sistema de eventos discretos. Un «controlador» para un LTS es una función que dada una cadena de etiquetas restringe las etiquetas controlables posibles que pueden extenderla\, con el objetivo de satisfacer una propiedad particular\, que suele expresarse en fórmulas de lógicas como Linear Temporal Logic (LTL). \nEn trabajos previos se presentó un algoritmo para resolver este tipo de problemas para casos donde el LTS se da como la composición paralela de varios LTS’s más pequeños. El algoritmo de Directed Controller Synthesis (DCS) introduce una idea que permite explorar los automatas de forma incremental e ir componiendo solamente la parte explorada\, haciendo uso de una heurística. \nNuestro objetivo es\, por un lado\, definir y entender en profundidad las etapas que atraviesa el algoritmo (DCS) durante su ejecución y cuantificar el rendimiento de las heurísticas actuales para cada fase. \nAdemás buscamos introducir cambios a una heurística actualmente exitosa que impacte en una de las fases de ejecución cuyo rendimiento es menor en términos relativos.
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LOCATION:Aula 1301
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SUMMARY:Workshop Tecnologías Blockchain y Algorand
DESCRIPTION:¡Hola! Queremos invitar a participar del workshop organizado por la Fundación Algorand y el Departamento de Computación (FCEN-UBA) enfocado en explorar cómo comenzar a desarrollar con tecnología blockchain. \nEn el marco del programa research global de Algorand Foundation (https://www.algorand.foundation/ace)\, este workshop se realiza como parte de las actividades de uno de los proyectos de investigación del cual el DC-FCEN-UBA se encuentra activamente participando. \nTendremos la presencia de expertos en la temática que dictarán una serie de charlas introductorias acerca del ecosistema Algorand. \n*Fecha*: 14 de Noviembre \n*Horario*: 17:30 a 21:00 \n*Lugar*: Aula 1401 – Hall 0+i – Ciudad Universitaria \n*IMPORTANTE*: hay que anotarse para reservar lugar: https://www.eventbrite.com/e/workshop-introduccion-tecnica-y-fundamental-a-algorand-tickets-452906464427 \nAgenda\n====== \n1- Intro a Ecosiema de Algorand\n2- Intro a características técnicas de Algorand\n3- Características de Smart contracts \n– break – \n4- Segmento técnico\na. Creación de tu primer wallet usando myalgo y pera wallet\nb. Creando tu primer token sin código en testnet y mainnet\nc. Intro a la tecnología de Algorand\nPanorama general de la tecnología\nCómo funcionan los SDK\nCaracterísticas de TEAL y AVM\nd. Taller de Algorand SDK \ne. Demo de Beaker \nExpositores:\n============\nEvert Diaz Buitron: Evert es un apasionado de la tecnología\, se desempeñó como CEO de una fábrica de software peruana y trabajó con más de 100 proyectos en América Latina. Evert ahora está aprovechando esta experiencia en la región para hacer crecer la comunidad de desarrolladores de Algorand en LATAM. \nCamilo Molano: Camilo es el Community Manager de la Fundación Algorand en Colombia y es responsable de hacer crecer el ecosistema local de desarrolladores\, nuevas empresas y entusiastas.\nAntes de unirse a la Fundación Algorand\, Camilo ha estado involucrado en el ecosistema blockchain desde 2018 siendo el líder de la comunidad Hyperledger en Colombia y es uno de los miembros fundadores del capítulo Hyperledger Latinoamérica. Camilo también es parte de la comunidad de Chainlink como defensor.\nCamilo tiene amplia experiencia en gestión de proyectos basados en tecnología\, diseño de dispositivos electrónicos\, estructuración de soluciones basadas en Blockchain y desarrollo de contratos inteligentes. \nEvangelina Rodriguez Machado: Evangelina gestiona la comunidad de estudiantes a nivel global y es responsable de la coordinación de actividades\, relaciones e iniciativas relacionadas con universidades y estudiantes. Ella es abogada especializada en finanzas y trabaja activamente en el ecosistema blockchain desde 2018 en múltiples iniciativas.\nEvangelina ha desarrollado su carrera como Program Manager en Blockchain Academy Chile del grupo Latamtech\, una Startup latinoamericana con foco al desarrollo de profesionales en blockchain. Fue responsable de la creación de contenido\, desarrollo comunitario y programas educativos para desarrolladores y entusiastas de blockchain. Ha escrito contenido conceptual y técnico para el medio internacional Be In Crypto. Además\, ha formado parte de proyectos asesorando en el desarrollo del metaverso Alphaverse de la empresa Atari.
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LOCATION:Aula 1401
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matías Gastrón
DESCRIPTION:Título: Análisis de ausentismo de pacientes a turnos médicos con algoritmos de agrupamiento\nDirectores: Marcelo Risk – María Susana Alonso\nJurados: María Elena Buemi y Julio Jacobo \nResumen: El ausentismo a turnos médicos programados es un problema actual de gran envergadura que implica una importante pérdida económica y un deterioro en la relación médico paciente. A través de una base de datos de una recopilación de información en el Hospital Italiano de Buenos Aires\, en donde la información estaba como tuplas de eventos\, logramos modificarla para que haya una tupla para cada paciente. Luego\, con la nueva base realizamos una experimentación en base a distintos algoritmos de Aprendizaje Automático para poder clasificar con la mayor eficacia posible la probabilidad de que un paciente falte o no a su próximo turno para con esto poder brindar una herramienta de apoyo a los centros médicos. También\, categorizamos a los pacientes y analizamos dichos clusters buscando similitudes y diferencias para tener referencia sobre los distintos tipos de pacientes.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Carolina Lang
DESCRIPTION:Título: Simulación de procesos de difusión de infecciones en grafos\, y sus múltiples capas de análisis.\nDirectores: Esteban Feuerstein y Carlos Sarraute\nJurados: Rodrigo Castro y Viviana Cotik \nResumen:\nEn esta tesis se estudia el problema de simular la difusión de un agente en una población.\nNos enfocamos principalmente en la difusión de infecciones biológicas entre personas. Este\nproblema es complejo y hay varias capas de información involucradas en su simulación. En\nla tesis realizamos un recorrido teórico por algunas de ellas: los modelos epidemiológicos\nestándar para modelar procesos de difusión\, la simulación del movimiento de personas en\nel espacio\, y la creación sintética de grafos sociales. Luego implementamos un prototipo de\nsimulador\, incorporando varias ideas a nivel de implementación para apuntar a construir\nun software declarativo que sea fácil de mantener. También procesamos una base de datos\nde viajes en bicicleta de dominio público de los datos abiertos de la Ciudad de Buenos\nAires para usar como datos de entrada para un modelo gravitacional de dos puntos para\nmodelar movilidad humana. Finalmente realizamos varios experimentos sobre distintas\npartes del problema tratado: comparamos experimentalmente dos modelos de generación de\ngrafos sociales\, implementamos políticas complejas en dos módulos distintos del simulador\ny comparamos dos modelos de movilidad humana tomando como datos de entrada la base\nde viajes en bicicleta.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Axel Maddonni
DESCRIPTION:Título: Testing Automatizado de APIs REST basadas en Python Flask\nDirector: Juan Pablo Galeotti\nJurados: Guido de Caso y Hernan Wilkinson \nResumen:\nEn este trabajo se introduce una nueva extensión de EvoMaster\, una herramienta open-source para generación automática de testeos impulsada por un algoritmo evolutivo\, para aplicaciones web REST Python implementadas bajo el framework Flask. Esta herramienta cuenta con dos componentes principales: un core\, encargado de llevar a cabo el algoritmo de búsqueda denominado MIO que aplica heurísticas para la optimización de testeos buscando maximizar la cobertura de líneas y branches sobre el código de la aplicación a testear; y un driver o controlador\, encargado de alimentar al core con las métricas necesarias para la evolución del algoritmo. Se describe el diseño e implementación de un controlador exclusivo para Python encargado de la comunicación con el core bajo un protocolo ya establecido y la instrumentación de código mediante la aplicación de transformaciones sobre el árbol AST del código fuente original. Además\, como parte de este trabajo se\nextiende el core para soportar la escritura de los tests en lenguaje Python y se provee de una librería Python para la distribución y testeo del nuevo controlador. Por último\, se reportan y analizan métricas de cobertura de líneas y cobertura de branches obtenidas a partir de tests generados automáticamente para cinco casos de prueba diferentes\, tres de ellos artificiales y dos de ellos originales de terceros\, disponibles públicamente en GitHub.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-axel-maddonni/
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Daniel Koile
DESCRIPTION:Título: «Plataforma computacional de análisis genómico y diagnóstico de enfermedades raras»\nDirector: Patricio Yankilevich\nJurados: Dra. Cristina Marino Buslje\, Dra. Liliana Dain y Dr. Rodrigo Castro\nLink de youtube para la transmisión: https://youtu.be/TOQdYGu9qp4 \nResumen:\nLa tecnología actual de secuenciación masiva de ADN\, sumada al creciente número de bases de datos con información genómica\, permiten que la genómica personalizada sea una realidad\, y con ella\, la llegada a la clínica de nuevos métodos para la prevención y diagnóstico de enfermedades. Aquí presentamos el desarrollo de una plataforma computacional novedosa y flexible de análisis e interpretación de genomas humanos\, que entre otras prestaciones\, es capaz de detectar las variantes responsables de distintas enfermedades. El análisis de genomas humanos en la plataforma incluye diversas etapas\, como el control de calidad\, el alineamiento de los datos\, la identificación de los distintos tipos de variantes\, su anotación y filtrado\, para finalmente obtener una interpretación de la información genómica. Durante todo el proceso se utilizan herramientas de visualización de la información para su interpretación. Adicionalmente\, incluye un módulo de análisis de datos de expresión génica para estudiar y comparar dos o más condiciones clínicas o biomédicas. En este proceso\, se utiliza la información fenotípica del individuo\, así como también bases de datos públicas con información biológica\, molecular y clínica.\nUna de las principales aplicaciones de la plataforma fue el desarrollo de GenIO\, una herramienta web para la asistencia a médiques genetistas en el análisis de enfermedades raras. Las enfermedades raras tienen una prevalencia menor a cinco habitantes por cada diez mil\, son generalmente crónicas y potencialmente mortales\, teniendo el 80 % de ellas componentes genéticos. Se estima que unas 300 millones de personas en el mundo son afectadas por alguna de ellas. Con los métodos tradicionales se logra diagnosticar a tan solo el 5% de los casos\, aunque con las tecnologías de secuenciación masiva se llega a un 26%. Con GenIO se alcanza una tasa de diagnóstico superior a otros métodos\, ya que permite llegar a un diagnóstico en al menos el 40% de los casos. Una de las ventajas principales de esta herramienta es que gracias a su diseño puede ser utilizada por genetistas sin la necesidad de contar con asistencia bioinformática adicional\, acercando así esta tecnología a médiques de todo el mundo.\nComo parte de las tareas de desarrollo de la plataforma\, realizamos colaboraciones en distintos proyectos de investigación. Participamos en la creación de una herramienta de exploración para el control de calidad de datos genéticos (target sequencing experiments)\, el análisis genómico sobre la vacuna terapéutica CSF-470 para melanoma\, tanto en las líneas celulares que componen la vacuna\, como en líneas resistentes y en pacientes\, el análisis de datos de ADN\, ARN y micro ARN de pacientes con leucemia mieloide crónica en el marco de diferentes estudios sobre esta enfermedad\, entre otros proyectos. Consideramos a su vez que el trabajo realizado sienta bases para futuras investigaciones y desarrollos computacionales en el campo de la biomedicina. \nPalabras clave: Bioinformática\, Genoma humano\, Diagnóstico\, Enfermedades Raras\, Secuenciación genómica\, Análisis de variantes.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-doctorado-daniel-koile/
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Marcelo Sancinetti
DESCRIPTION:Título: »Transferencia de Aprendizaje para Calificación de la Pronunciación»\nDirectora: Luciana Ferrer\nCo-directora: Jazmín Vidal\nJurados: Juan Manuel Perez y Viviana Cotik \nResumen:\nLos 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. Los sistemas estándar generan puntajes para cada sonido en una frase usando modelos entrenados para el reconocimiento automático del habla (RAH) solo con datos nativos. Se ha demostrado un mejor rendimiento cuando se usan sistemas que están entrenados específicamente para la tarea usando datos no nativos. Sin embargo\, dichos sistemas enfrentan el desafío de que los conjuntos de datos etiquetados para esta tarea son escasos y\, por lo general\, pequeños. En esta tesis\, presentamos un enfoque basado en el aprendizaje por transferencia que aprovecha un modelo entrenado para RAH con datos nativos\, adaptándolo con una base de datos de audios no nativo para la tarea de calificación de la pronunciación. Analizamos el efecto de varias opciones de diseño y comparamos el rendimiento con un sistema de estado del arte baseline llamado Goodness of Pronunciation (GOP).
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-marcelo-sancinetti/
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Gustavo Lado
DESCRIPTION:Título: «Un modelo de redes neuronales artificiales inspirado en la semántica cognitivas»\nDirector: Enrique Carlos Segura\nJurados:\nDra. Irene Callejón – – Prof. Tit.\, Universitat Autònoma de Barcelona\nDra. Silvia Schiaffino – – Prof. Asoc.\, UNICEN – Inv. Ppal.\, CONICET\nDr. Agustín Gravano – – Inv. Indep.\, CONICET \nLink de youtube para la transmisión: https://youtu.be/0lEjYqaeWQU \nResumen:\nLa extracción y representación eficiente de información a partir del conocimiento expresado en lenguajes naturales es de suma importancia teniendo en cuenta la gran cantidad de saber que existe en esta forma. Sin embargo\, estos problemas han probado ser de difícil tratamiento a pesar de haber sido empleadas variadas estrategias a lo largo de los años.\nOriginalmente las técnicas de inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural estaban basadas en la semántica estructuralista\, por lo que requerían del análisis sintáctico de las sentencias\, y la clasificación en categorías semánticas de las palabras\, entre otros. Actualmente los modelos basados en redes neuronales artificiales pueden obtener muy buenos resultados y no requieren del mismo tipo de preprocesamiento sintáctico pero tienden a poseer una alta complejidad y costo de entrenamiento.\nEn este trabajo se propone un nuevo tipo de modelo alternativo\, también basado en redes neuronales artificiales e inspirado en la semántica cognitiva\, para convertir información secuencial en vectores de dimensión fija.\nEste modelo fue utilizado en la codificación de tanto palabras como sentencias. En el caso de las palabras se pudo demostrar su capacidad para representar información morfológica y robustez ante variaciones asociadas a distintos tipos de errores. Para las sentencias también se pudo verificar la correlación semántica entre representaciones obtenidas por el modelo y evaluaciones hechas por humanos sobre datos provenientes de fuentes reales\, como también otras estimaciones realizadas para datos artificiales.\nAsí mismo\, el modelo propuesto no solo brinda una alternativa más sencilla evitando las desventajas mencionadas inicialmente\, sino que además permite superar algunos inconvenientes aún existentes en las técnicas más avanzadas y facilita la integración con otras estrategias de aprendizaje automático. \nPalabras clave: Redes neuronales artificiales\, procesamiento del lenguaje natural\, aprendizaje profundo\, semántica cognitiva
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Angel Yan
DESCRIPTION:Título: Recolección de Tipos en VMs con Compilación Just-in-Time\nDirector: Hernán Wilkinson\nJurados: Emilio Oca y Agustín Martinez \nResumen:\nLiveTyping es un sistema de anotación automática de tipos que busca llevar a lenguajes dinámicos algunos de los beneficios de contar con información de tipos estática sobre los programas. Esta técnica se encuentra implementada en la versión Stack de la máquina virtual OpenSmalltalk-VM y es utilizada en el dialecto Cuis de Smalltalk para mejorar la experiencia de desarrollo agregando la posibilidad de inspeccionar del tipo de los términos\, code completion y refactorings automatizados más precisos\, chequeo e inferencia de tipos\, entre otras mejoras. LiveTyping instrumenta el intérprete de la Stack VM para recolectar la información de tipos de los términos\, algo que tiene un impacto no menor en el rendimiento de la máquina virtual.\nLa versión Cog de OpenSmalltalk-VM mejora sustancialmente la eficiencia de la Stack VM con la introducción de un compilador Just-in-Time. La implementación de LiveTyping en esta VM resulta atractiva como forma de mitigar su impacto en el rendimiento. El objetivo de este trabajo es implementar LiveTyping en una máquina virtual con compilación JIT para poder tener los beneficios que esta técnica provee con un menor impacto de performance. En este informe describimos la arquitectura de OpenSmalltalk-VM\, detallamos nuestra implementación de LiveTyping sobre la Cog VM y presentamos los resultados del análisis de su performance.\nPalabras clave: LiveTyping\, anotación de tipos\, tipado dinámico\, máquina virtual\, com- pilación Just-in-Time\, Smalltalk.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-angel-yan/
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Santiago Dandois
DESCRIPTION:Título: Juegos de alcanzabilidad sobre grafos and-or generales.\nDirector: Víctor Braberman\nJurados: Pablo Barenbaum\, Fernando Schapachnik \nZoom: (a definir) \nResumen \nEs común representar ciertos juegos determinados de dos jugadores mediante un árbol «and-or». Computar la estrategia ganadora para uno de los jugadores (o determinar que no existe) tiene aplicaciones muy diversas. En este trabajo extendemos el árbol «and-or» a grafos «and-or» generales con dos condiciones de victoria vinculadas a la alcanzabilidad de nodos objetivos. Este tipo de juegos\, por ejemplo\, tienen aplicación en ingeniería de software y robótica\, ya que se los puede utilizar como pasos intermedios para calcular planes de misiones que reaccionan ante eventos de un ambiente que actúa como (jugador) adversario. Como las arenas de estos juegos -aunque descritas de manera compacta- pueden ser grafos enormes si se los desarrolla explícitamente\, queremos encontrar conceptos que ayuden a valorar adecuadamente nodos a explorar en un análisis «on-the-fly» del grafo subyacente. Para ello proponemos caracterizar\, de manera paramétrica\, la condición de victoria de una exploración parcial del juego mediante una fórmula booleana. Primero calculamos está fórmula explícitamente mediante algoritmos de punto fijo\, con la ayuda de la estructura de datos ROBDD. Luego\, la utilizamos para guiar la exploración on-the-fly mediante heurísticas derivadas de ella. Evaluamos nuestras propuestas y hallamos heurísticas muy prometedoras a pesar de los costos elevados de representación de las fórmulas de victoria.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matías Millassón
DESCRIPTION:Título: Modelos estadísticos para predecir resultados en fútbol: la aplicación a competencias sudamericanas de clubes\nDirector: Guillermo Durán\nJurados: Rodrigo Castro y Diego Fernández Slézak \nResumen: En esta tesis se estudia el problema de predecir resultados en torneos de fútbol. Más precisamente analizamos los torneos masculinos de mayores organizados por la CONMEBOL\, es decir la Copa Libertadores y la Copa Sudamericana. Realizamos un recorrido teórico por dos trabajos pioneros en la predicción de resultados deportivos. Luego implementamos una variante de uno de ellos con el fin de lidiar con los tipos de partidos que disputa cada equipo y adaptarlo a la naturaleza de las competiciones con las que trabajamos. También validamos los predictores a través de varias pruebas. Para finalizar corrimos varios experimentos simulando las conductas clásicas de les apostadores de eventos deportivos con el objetivo de poder determinar el beneficio económico del uso de este tipo de herramientas.
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SUMMARY:Charla Data Quality for Deep Learning
DESCRIPTION:Los invitamos a todos a la charla «Data Quality for Deep Learning» dictada por el Prof. Dr. Saúl Calderón Ramirez. \nDía y horario: jueves 2 de marzo\, 14hs.\nLugar: aula a confirmar en el pabellón 0+i. \nAbstract:\nDeep learning models usually need extensive amounts of data\, and these data have to be labeled\, becoming a concern when dealing with real-world applications. It is known that labeling a dataset is a costly task in time\, money\, and resource-wise. Different methods exploit small labelled datasets and other types of data with  less costly labelling schemes  (Data augmentation\, self-supervised learning\, semi supervised learning\, etc.). For instance\, Semi-supervised Learning Model (SSLM) uses labeled and unlabeled datasets to train a model\, improving the overall performance of the models when labeled datasets are small. The unlabeled datasets may include out-of-distribution data with respect to the labeled data\, which may affect the model’s accuracy and future predictions. We introduce the importance of data quality metrics\, especially when considering that the future of Deep learning models targets real-world applications such as healthcare. Concepts such as data quality metrics has been normally applied in structured data\, however\, it can also be applied in unstructured data (datasets used to train deep learning models\, in different types of learning settings. \nSaúl Calderón Ramirez es Ph. D. en Cs. de la Computación  (Universidad De Montfort\, Reino Unido)\, y Magister Scientae en Ingeniería Eléctrica con énfasis en sistemas digitales (Universidad de Costa Rica). Saúl es Profesor en el Instituto Tecnológico de Costa Rica y coordina el PAttern Recognition and MAchine Learning Group (PARMA-Group).
URL:https://www.dc.uba.ar/event/charla-data-quality-for-deep-learning/
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SUMMARY:Charla Computing with Infinite objects: the Gray code case
DESCRIPTION:Están todos invitados a esta charla en el Departamento de Computación: \nProfesor Dieter Spreen\,  University of Siegen\, Germany\, Department of Mathematics \nTítulo :  Computing with Infinite objects: the Gray code case \nDía:    Jueves 2 de  marzo 2023\nHora: 16 hs\nLugar  Cero más Infinito\, Ciudad Universitaria\, aula 1115 \nAbstract: In theoretical studies on exact computations with real numbers\, but as well in applications\, the signed digit representation of the reals is mostly used. This is an extension of the binary expansion of the reals which is very redundant: Every real number is represented by infinitely many infinite strings over the alphabet {-1\, 0\, 1}. Infinite Gray code\, on the other hand\, has no redundancy: it is a one-to-one representation of the reals. Nevertheless\, there are computable transformations between the two representations. For transforming Gray code into signed digit code\, however\, the algorithm must make use of nondeterministic concurrent computations. \nIn the talk a representation-free logic-based approach is presented in which the representation are expressed as predicates S and G on the reals. The realizers of statements S(x) and G(x) are exactly the respective codes of x. From a proof of the inclusion of S in G one can extract a correct program transforming signed digit into Gray code. For a proof of the converse inclusion\, however\, one needs to extend the logic by new connectives which are realized by concurrent computations. As will be shown\, the approach can be extended from the number case to the case of nonempty subsets of the reals.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/charla-computing-with-infinite-objects-the-gray-code-case/
LOCATION:Aula 1115
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Nicolas Mastropasqua
DESCRIPTION:Título: Estudio de redes profundas livianas con aprendizaje basado en distribuciones aplicadas al reconocimiento de expresiones faciales.\nDirector: Daniel Acevedo.\nJurados: Pablo Negri y Juan Manuel Pérez. \nResumen:\nHoy en día\, la búsqueda de soluciones ‘lightweight’ que logren resultados comparables a modelos de Deep Learning robustos ha recibido particular atención debido a su implementación factible en dispositivos móviles. Uno de los problemas que podrían aprovechar esta cualidad es el de Facial Expression Recognition (FER). Considerando que la mayoría de los datasets de expresiones faciales suelen estar anotados con emociones categóricas cuando en realidad la mayoría de las expresiones exhibidas en escenarios ‘in the wild’ ocurren como combinaciones o composición de emociones básicas\, se puede hacer uso de Label Distibution Learning (LDL) como estrategia para el entrenamiento.\nEn este trabajo se abordará el problema de FER a través de redes neuoronales livianas usando LDL en modelos de Deep Learning livianos. Bajo el supuesto de que las imágenes de expresiones faciales deberían tener una distribución de emoción similar a la de su vecindad en un espacio de etiquetas auxiliares adecuado\, como aquel determinado por la tarea de Action Unit Recognition\, se puede aprovechar la información de las distribuciones e incorporarla como parte la función de pérdida.\nConcretamente\, se estudiarán en profundidad dos arquitecturas ‘lightweight’ del Estado del arte\, EfficientFace y CERN\, y se analizará el impacto de distintos acercamientos para implementar LDL considerando datasets ‘in the wild’ como RAF-DB\, CAER-S\, FER+ y AffectNet.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-nicolas-mastropasqua/
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SUMMARY:Hackaton de programación web3/blockhain en Exactas
DESCRIPTION:¡Hola!\n\nLos invitamos a participar de la Mega-Ace* Hackathon. En la hackaton se van a desarrollar dApps utilizando la Algorand blockchain! Esta hackaton se va a desarrollar en varios países del mundo y uno de los nodos será en el 0+Infinito en Exactas/UBA! \nEste hackathon se llevará a cabo los días 14\, 15 y 16 de abril en el edificio 0+infinito en Exactas. Van a poder  participar en dos pistas: Si tenés una idea original que queres construir o un proyecto existente al que quieras integrar funcionalidades web3\, podes anotarte a la «Pista de Innovación Abierta» y empezar a trabajar en tu proyecto ahora mismo. Si preferís trabajar en un desafío específico\, anotate a la «Pista de Innovación Técnica» donde se presentarán los desafíos el 14 de abril. \nNo tenés que ser experto en blockchain o Algorand para participar  en este hackathon. El evento es una buena oportunidad  para aprender sobre Algorand\, trabajar en equipo con otros participantes y crear soluciones innovadoras. \nHabrá + de 40.000 usd en premios para los proyectos ganadores\, así como oportunidades para aprender y hacer contactos en la comunidad.\n\nPara participar registrate en mega-ace.org/hackathon.\n\nVenite a la Mega-Ace Hackathon para construir juntos soluciones innovadoras en Algorand!\n\n\nHorarios de la Hackaton en el cero+infinito.\n\n– Viernes  19 a 20hs en el aula 1402  :  lanzamiento  y descripción de los desafíos a encarar en el\n– Sábado 10 a 20hs en la sala 1605: Trabajo en los desafíos\n– Domingo 10 a 19hs en la sala 1604:  Trabajo en desafíos\n– Domingo 19 hs en el aula 1402: Ceremonia de premiación\n\nSi tienen otras dudas hay un discord de la gente de Algorand que puede acceder por acá: https://discord.com/invite/TK9DDATzhA
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Jonathan Seijo
DESCRIPTION:Título: Análisis de coocurrencia de repeticiones maximales en familias de proteínas utilizando reglas de asociación\nDirectores: Diego U. Ferreiro y Pablo Turjanski\nJurado: Cecilia Ruz y Alejandro Nadra \nResumen\nExisten ciertas repeticiones de caracteres en secuencias\, las repeticiones maximales\, que han sido estudiadas para buscar patrones recurrentes que puedan caracterizar a diferentes familias de proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Por otra parte\, el análisis de reglas de asociación es una técnica de Data Mining utilizada para encontrar\, de forma automática\, relaciones interesantes entre elementos de una base de datos. En un trabajo previo se vincularon las reglas de asociación con las repeticiones maximales existentes en las secuencias de proteínas de la familia Ankyrin. \nEn el presente trabajo\, extendemos dicho análisis para poder involucrar a otras dos familias (TPR y LRR). Encontramos diferencias de órdenes de magnitud entre las cantidades de reglas generadas para estas tres familias de proteínas\, que se explican por diferencias observadas en las frecuencias de sus repeticiones maximales. Además\, resulta que estas familias no comparten reglas de asociación\, debido a que sus conjuntos de repeticiones maximales frecuentes casi no tienen elementos en común. \nPresentamos algunas optimizaciones temporales y espaciales para el proceso de generación de reglas de asociación (con y sin pérdida de reglas) e investigamos una forma de obtener los mismos conjuntos de reglas a partir de los k-meros de las secuencias pero sin calcular sus repeticiones maximales. Utilizamos una medida\, el lift\, para analizar la relevancia de las reglas generadas y observamos que resulta insuficiente cuando se aplica al dominio de nuestro problema. Por último\, extendemos una herramienta para la visualización de reglas y proteínas (Protein Rule Visualization Tool) para permitir la exploración de datos provenientes de múltiples familias.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-jonathan-seijo/
LOCATION:Sala 1604
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