Departamento de Computación

Defensa Tesis Licenciatura Daniel Salvia
2024-10-10 14:00 - 15:00 (America/Sao_Paulo) | Aula 1203
Título: Complejidad computacional en distintas formulaciones de ajedrez para un jugador
Director: Dr. Ariel Arbiser
Jurados: Dr. Javier Marenco, Dr. Francisco Soulignac
Resumen:
El objetivo de esta tesis es estudiar la complejidad computacional correspondiente al problema del ajedrez solitario, en que dada una posición el jugador sólo puede hacer jugadas de captura con el objetivo de dejar una sola pieza en el tablero. Demostramos que este problema pertenece a la clase de complejidad de los problemas NP-Completos. Mediante problemas de ciclos hamiltonianos en grafos no dirigidos, se investiga la NP-Completitud del juego restringiendo el conjunto de piezas a diferentes posibilidades utilizando peones, alfiles y torres. Para esto se presentan cuatro formas de generar las posiciones con diferentes propiedades como las piezas usadas o las maneras de representar las aristas del grafo. Se compara un método con otro para analizar ventajas de cada uno, tales como tamaño del tablero y cantidad de piezas necesarias. También se estudia la NP-Completitud de distintas variantes en que se modifican algunas reglas, así como los efectos de utilizar piezas del ajedrez antiguo. Se investiga asimismo la frontera P de este problema cuando se usa esencialmente un solo tipo de pieza.

Defensa Tesis Licenciatura Victor Deutsch
2024-10-15 09:00 - 10:00 | Youtube
Título: Concientización en ciberseguridad: su influencia en la reducción del riesgo para organizaciones e individuos
Director: Martín Urtasun
Jurados: Rodolfo Baader y Pablo Turjanski
Resumen:
El error humano es uno de los factores más frecuentes que aparece en el análisis forense
de los incidentes de ciberseguridad. Según un estudio conjunto del profesor Jeff Hancock de la
Universidad de Stanford y la empresa [1], un 88% de los incidentes de fugas de información en las empresas son provocados por errores de los empleados. Un informe de alcance similar de la firma de telecomunicaciones Verizon fija este indicador en un 82% [2]. Finalmente, un estudio global realizado por la compañía IBM, elaborado a partir de datos de miles de sus clientes en 130 países, concluyó que «el error humano fue una causa importante en el 95% de todos los incidentes» [3].
Basado en esta evidencia, el objetivo de este trabajo es determinar cuáles son las mejores
estrategias, técnicas y herramientas que las organizaciones pueden utilizar para reducir el número de errores humanos capaces de provocar incidentes de ciberseguridad. Estas mejores prácticas se organizan en forma estructurada en una metodología innovadora que denominaremos MECEC.
Palabras clave: concientización, ciberseguridad, error humano

Defensa Tesis Licenciatura Daniel Salvia
2024-10-21 10:00 - 11:00 | Aula 1207

Defensa Tesis Licenciatura Patricio Sagobal
2024-10-29 09:00 - 10:00 | Sala 1606
Título: Verificación de contratos en Algorand
Director: Diego Garbervetsky
Jurados: Javier Godoy, Esteban Mocskos

Resumen: La creciente adopción de tecnologías blockchain ha generado un interés significativo en la seguridad y confiabilidad de los contratos inteligentes. Algorand, una plataforma blockchain de código abierto, utiliza el lenguaje de script TEAL (Transaction Execution Approval Language) para escribir contratos inteligentes.
La verificación formal de estos contratos es esencial para garantizar su correctitud y prevenir vulnerabilidades. La presente tesis tiene como objetivo desarrollar un enfoque de verificación de TEAL utilizando un acercamiento de traducción a un lenguaje intermedio llamado Boogie, que ha sido utilizado exitosamente para la traducción de varios lenguajes.
El enfoque aplicado se basa en traducir de TEAL a Boogie y la de utilizar la herramienta Corral como verificador, idea similar utilizada en VeriSol para la verificación de contratos inteligentes en Ethereum. Al traducir TEAL a Boogie se podrá utilizar Corral para realizar la verificación formal del código resultante.

Defensa Tesis Licenciatura Miguel Fainstein
2024-10-29 14:00 - 15:00 | Aula a confirmar
Título: Campos diferenciables de distancias sin signo para representaciones implícitas neuronales
Director: Dr. Emmanuel Iarussi
Co-director: Dr. Diego Fernandez Slezak
Jurados: Dra. Maria Elena Buemi y Dr. Rodrigo Castro
Resumen:
En los últimos años, ha crecido el interés por el entrenamiento de redes neuronales para aproximar campos de distancia sin signo (UDF) con el fin de representar superficies abiertas en el contexto de la reconstrucción 3D. Sin embargo, los UDFs no son diferenciables en la isosuperficie de nivel cero, lo que conduce a errores significativos en distancias y gradientes, dando lugar a superficies fragmentadas y discontinuas. En este trabajo, proponemos aprender un escalado hiperbólico del campo de distancias sin signo, que define un nuevo problema de Eikonal con condiciones de frontera distintas. Esto permite que nuestra formulación se integre perfectamente con las redes neuronales diferenciables más avanzadas, ampliamente aplicadas en la literatura para representar campos de distancia con signo.
Esta tesis no sólo aborda el desafío de la representación de superficies abiertas, sino que también demuestra una mejora significativa en la calidad de la reconstrucción y la eficiencia del entrenamiento. Además, la diferenciabilidad del campo abierto permite el cálculo preciso de propiedades topológicas esenciales como las direcciones normales y las curvaturas, omnipresentes en tareas de post-procesamiento como el renderizado. Mediante una serie de experimentos exhaustivos, validamos el método en varios conjuntos de datos y frente al estado del arte en el área. Los resultados muestran una mayor precisión y un aumento de la eficiencia de cómputo de hasta un orden de magnitud en comparación con los métodos anteriores.

Defensa Tesis Licenciatura Maximiliano Joel Cabezon Alvarez
2024-11-04 19:00 - 20:00 | Aula 1114
Título: Implementación de Refactorings move y extract usando LiveTyping
Director: Hernán Wilkinson
Jurados: Agustín Martinez, Edgardo Zoppi
Resumen:
El uso de refactorings automatizados es fundamental para el mantenimiento de sistemas. Su aplicación y uso permite que el diseño de los mismos no se degrade con el tiempo, ya que aseguran el mismo resultado de ejecución luego de ser aplicados.
La implementación y uso de refactorings automatizados en lenguajes dinámicamente tipados representan un desafío interesante al buscar el contexto de aplicación, es por eso que LiveTyping juega un rol especial al proveer información de tipos.
Este trabajo muestra la implementación de tres refactorings automatizados: Move Instance Variable, Move Method y Extract Class para los entornos de programación Cuis-Smalltalk y Cuis-University. Los mismos fueron desarrollados de manera iterativa e incremental usando la técnica de TDD. Se muestra también el impacto de LiveTyping en las mejoras a los refactorings mencionados.

Defensa Tesis Licenciatura León Herrera
2024-11-15 14:00 - 15:00 | Aula 1302
Título: Actualización integral de un manipulador robótico Scorbot ER-VII basada en Arduino y ROS
Director: Dr. Pablo De Cristóforis
Jurados: Dr. Christian Cossio Mercado, Dr. Ezequiel Pecker Marcosig
La tesis será transmitida en vivo en el canal de YouTube:
https://www.youtube.com/live/5UKKEESjMm4
Resumen:
Los manipuladores robóticos Scorbot fueron lanzados al mercado durante la década ’90 por la empresa Eshed Robotec. Estos robots fueron adquiridos en la Argentina por varias universidades nacionales para tareas de docencia e investigación. Hoy en día tanto el hardware como el software de control de estos manipuladores se encuentran obsoletos, y distan mucho respecto de las prestaciones que ofrecen los sistemas actuales. Sin embargo, las partes mecánicas y electromecánicas siguen funcionando correctamente en la mayoría de los casos. Por lo tanto, tiene sentido proponer la re-ingeniería de estos robots para volver a ponerlos operativos a bajo costo. En este trabajo presentamos el conjunto de acciones llevadas a cabo en el manipulador robótico Scorbot ER-VII del Departamento de Computación para reemplazar tanto el hardware como el software de fábrica del mismo. Esta actualización integral está basada en microcontroladores Arduino y ROS (Robot Operating System). Como parte de este trabajo se presenta un modelo cinemático para el control del brazo y un modelo en formato URDF obtenido a partir de Xacro que permiten la visualización del estado del robot en Rviz y la simulación en Gazebo. El código del proyecto fue publicado en https://github.com/lrse/scorbot-vii para beneficio de la comunidad científica y universitaria.

Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Raposo
2024-11-28 14:00 - 15:00 | Aula 1115
Título: Optimización de la selección de horneado de discos de zirconia para la manufactura de piezas dentales
Directores: Dr Pablo Factorovich y Dr Brian Curcio
Jurado: Dra Isabel Méndez Diaz y Dra Paula Zabala
Resumen:
La manufactura de discos de zirconia involucra un proceso de calentamiento y enfriado que dura entre 3 y 5 días hábiles. La cantidad de hornos disponibles en una fábrica estándar, y consecuentemente la capacidad para hornear/producir discos, puede ser considerablemente menor que la cantidad de discos necesarios para suplir la demanda de órdenes de compra si no se la gestiona adecuadamente. En esta tesis estudiamos el uso de una metaheurística como solución a la toma de decisión: qué discos deberían ser seleccionados para el siguiente horneado.

Defensa Tesis Licenciatura Valentín Paz Marcolla
2024-11-29 14:30 - 15:30 | Sala 1606
Título: DEVS Copilot: cooperación humano-IA para la generación de modelos de simulación

Director: Dr. Rodrigo Castro (DC-ICC)

Co Director: Lic. Tobías Carreira Munich (DC-ICC)

Jurado:
– Dr. Esteban Lanzarotti (DC-ICC)
– Ing. Lautaro Estienne (ICC Exactas-UBA y FIUBA)

Resumen del trabajo:
En esta tesis exploramos hasta qué punto la IA generativa, en forma de grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4, LLaMA 3 y Mixtral, puede ayudar a obtener un modelo de simulación ejecutable correcto.
El punto de partida es una descripción de alto nivel de un sistema expresada en lenguaje natural, que evoluciona a través de un proceso conversacional basado en interacciones con un/a modelista.
Presentamos una metodología y una herramienta inspiradas en la metáfora del copiloto, una estrategia de trabajo en equipo entre humanos e IA bien conocida por su éxito en tareas de programación.
Adoptamos el formalismo de modelado y simulación Discrete Event System Specification (DEVS), un candidato adecuado ya que permite especificar modelos de propósito general de forma modular, jerárquica, sencilla y rigurosa.
El resultado es DEVS Copilot, un prototipo basado en IA cuyo desempeño caracterizamos sistemáticamente al aplicarlo en la construcción de distintos ejemplos: sistemas de control de luces con complejidad creciente, un cluster de còmputo simple con balanceo de carga y el modelo de autómata celular tipo Juego de la VIda de Conway. En todos los casos DEVS Copilot logró producir simulaciones DEVS correctas.
Finalmente, se identificaron los mejores parámetros de ejecución (e.g. temperatura), proponiendo una metodología extrapolable para comparación de resultados, y se compararon los efectos de adoptar GPT-4, LLaMA 3 y Mixtral como LLMs soporte de la herramienta.

Defensa Tesis Licenciatura Juan Manuel Baldonado
2024-12-03 09:30 - 10:00 | Sala 1604
Título: Análisis semántico de performance para auto-formalizaciones generadas por LLMs
Director: Víctor Braberman
Co-directora: Flavia Bonomo
Jurados: Sergio Abriola, Sebastián Uchitel
Resumen:
En los últimos años, los LLMs (Large Language Models) han experimentado un enorme crecimiento en popularidad, en parte debido a su versatilidad para abordar una gran variedad de tareas “downstream” sin necesidad de reentrenamiento. Esto se logra con el uso de distintas técnicas de «prompt engineering», que permiten condicionar las respuestas del modelo en función de la tarea que se desea resolver. Consecuentemente, se ha iniciado una revolución en términos de desarrollo de un tipo de software (el «promptware») que utiliza LLMs para resolver las más variadas funcionalidades. Sin embargo y a pesar de los constantes avances, desarrollar software basado en interactuar con LLMs carece de teoría y métodos que soporten enfoques disciplinados. De hecho, un área con carencias significativas es la evaluación (y mejora) de performance de un LLM para una tarea dada. Muchas veces no se tiene en cuenta la naturaleza estocástica del proceso generativo subyacente y la competencia de formas superficiales en las que se pueden presentar los resultados a una pregunta.
En este trabajo analizamos la distribución de las respuestas generadas por LLMs en función de su contenido semántico. Estudiamos la performance de una tarea desde la perspectiva de la propiedades de la distribución “clusterizada” resultante, el vínculo con los resultados esperados y los tipos de errores de alineamiento. Usamos esas observaciones para ejemplificar mecanismos más disciplinados de mejoras basadas en la descomposición de tareas.
Nos centramos en la tarea de auto-formalización, que consiste en generar una representación formal de una descripción en lenguaje natural. En particular, el problema a analizar será el de generar especificaciones de programas a partir de su documentación.

Defensa Tesis Licenciatura Simón Lew Deveali
2024-12-03 19:00 - 20:00 | Aula 1102
Título: Clausura conmutativa de lenguajes regulares
Directora: Verónica Becher
Codirector: Ignacio Mollo Cunningham
Jurados: Sergio Abriola y Víctor Braberman
Resumen: Consideremos un alfabeto finito. Dos palabras comparten su imagen conmutativa cuando una es permutación de los símbolos de la otra. La clausura conmutativa de un lenguaje S es el conjunto c(S) de palabras cuya imagen conmutativa es la de alguna palabra de S. Damos un algoritmo que, dado un lenguaje regular S, produce el autómata finito que acepta la clausura conmutativa c(S), siempre que ésta sea regular.

Charla "Teoría de la Prueba para Lógicas Modales con Datos“
2024-12-05 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Están todos invitados a la charla de Danae Dutto.
«Teoría de la Prueba para Lógicas Modales con Datos“.
Jueves 5 de diciembre a las 14 hs, Sala 1604.
Resumen: Los lenguajes modales con datos han ganado una significativa atención en tiempos recientes.
Este interés proviene del estudio formal de lenguajes de bases de datos orientados, como DataGL, XPath y GQL. Estos lenguajes, ademas de expresar caracteristicas topológicas tienen la capacidad de expresar propiedades relacionadas con datos. HXPathD es un lenguaje modal híbrido que formaliza el fragmento navegacional de XPath enriquecido con nominales, operador de satisfacción @ y comparación de datos por igualdad y desigualdad.
Resultados de completitud para axiomatizaciones de HXPathD, así como también para extensiones que caracterizan diversas clases de modelos, han sido presentados en trabajos anteriores. En esta charla, además de esos resultados, se hablará sobre los primeros avances hacia una teoría de la prueba para HXPathD y, más en general, para lógicas modales con datos.
Concretamente, se presentará un cálculo de secuentes al estilo Gentzen para HXPathD el cual es correcto, completo y cut-free.
Danae Dutto está haciendo el Doctorado en Ciencias de la Computación en FaMAF, Universidad Nacional de Córdoba, y está de visita en el DC.

Defensa Tesis Doctorado Federico Albanese
2024-12-10 09:00 - 11:00 | Sala 1606
Título: Aprendizaje Automático y Procesamiento del Lenguaje Natural en la Comunicación Política Online y las Redes Sociales.
Director: Esteban Feuerstein
Codirector: Leandro Lombardi
Consejero de estudios: Matías López y Rosenfeld
Jurados:
Dr. Ernesto Calvo (Prof., Univ. de Maryland, EE. UU)
Dra. María V. Martínez Posse (Inv. Tit., IIA-CSIC, España)
Dra. María T. Martin Valdivia (Prof., Univ. de Jaén, España)
Resumen:
Esta tesis doctoral explora las dinámicas de interacción en redes sociales y el impacto de los medios de comunicación en la formación de opiniones políticas, utilizando técnicas de machine learning, deep learning, análisis de grafos y procesamiento del lenguaje natural. A partir de datos masivos de las plataformas Twitter, Facebook, Instagram y Reddit, se analizan fenómenos como la polarización política, las cámaras de eco y la confirmación de sesgos. Además, se propone una metodología innovadora para detectar tópicos en textos cortos, superando las técnicas tradicionales en eficiencia y utilidad en sistemas de recomendación.
Los resultados revelan una relación causal entre la cobertura mediática de ciertos temas y las fluctuaciones en las encuestas de opinión pública, especialmente en contextos electorales. En términos del comportamiento de los usuarios, observamos diferencias significativas en cómo se reciben los mensajes de los políticos dependiendo de la plataforma, y cómo los usuarios cambian de comunidades políticas y de ideología cuando son ignorados dentro de una comunidad online.
La presente tesis también analiza cómo la difusión de noticias con distintos sesgos políticos en comunidades cerradas refuerza la confirmación de sesgos, limita el debate de ideas diferentes y favorece la propagación de información falsa. Finalmente, se realiza un análisis adversarial de los sistemas de recomendación en redes sociales que utilizan Graph Neural Networks, destacando cómo algoritmos maliciosos pueden manipular contenido en contextos políticos. Este estudio no solo busca ofrecer una visión clara de las interacciones en redes sociales y el impacto de los medios de comunicación en el debate político, sino que también sugiere enfoques para un análisis más efectivo y ético en la era digital.

Defensa Tesis Licenciatura Emanuel Ruzak
2024-12-11 10:00 - 11:00 | Aula 1102
Titulo: Explorando las dinámicas de AI Safety via Debate
Director: Sergio Abriola
Jurados: Esteban Lanzarotti, Victor Braberman
Resumen:
El desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de comprender y ejecutar tareas complejas requiere que estos sistemas aprendan objetivos y preferencias humanas sofisticadas que no sabemos especificar formalmente. Además, fenómenos como reward hacking o malgeneralización son el resultado esperable de los métodos de entrenamiento actuales, incluso ante la presencia de buenas especificaciones.
El debate, como se propone en el artículo AI safety via debate, es una técnica prometedora de alineamiento que intenta entrenar sistemas de IA honestos, haciendo que produzcan argumentos a través de un juego de suma cero donde dos agentes argumentan sobre una pregunta o acción propuesta, y un juez humano evalúa la veracidad y utilidad de la información proporcionada.
Este trabajo se centra en explorar empíricamente las dinámicas argumentativas entre agentes de IA y un juez (también implementado como otro sistema de IA). Para esto se llevaron a cabo experimentos donde se analiza la factibilidad de que agentes débiles den señales de supervisión para el entrenamiento de agentes más fuertes utilizando el método del debate.
En uno de los experimentos se utilizó un clasificador de imágenes, en el que dos agentes, modelados utilizando MCTS (Monte-Carlo Tree Search), seleccionaron píxeles en cada turno con el objetivo de obtener una clasificación como número impar o par respectivamente. En otro experimento se utilizaron modelos de lenguaje grandes (LLMs) donde el debate consistió en que dos agentes proporcionen argumentos en turnos utilizando pasajes de texto. Un agente intenta convencer al juez, que consiste en otro LLM, de una respuesta correcta y el otro de una respuesta incorrecta a una pregunta de opción múltiple, utilizando una versión modificada del dataset QuALITY.

Defensa Tesis Licenciatura Patricio Damian Bruno
2024-12-11 11:00 - 12:00 | Sala 1604
Título: Certificación de Teleportación Cuántica en Escenarios con Ruido: Desarrollo de una Herramienta de Qiskit para Estimar la Distancia Media de Teleportación en Simuladores y Computadoras Cuánticas
Director: Gustavo Martin Bosyk
Co-Director: Guido Bellomo
Jurados: Laura Knoll y Sanitago Cifuentes
Resumen: La teleportación cuántica es un protocolo fundamental en la computación cuántica, el cual permite la transferencia de estados cuánticos entre sistemas distantes. En condiciones ideales, el estado transferido permanece inalterado, pero en aplicaciones prácticas, el ruido ambiental afecta el proceso, alterando el estado recibido. En este trabajo se estudia el desempeño de la teleportación cuántica en escenarios con diferentes tipos y niveles de ruido. Se evalúan la certificación cuántica y el rendimiento del protocolo mediante distintas métricas. Asimismo, se presenta una herramienta basada en Qiskit para estimar experimentalmente la distancia media de teleportación en entornos ruidosos. Los resultados obtenidos en simuladores y computadoras cuánticas reales confirman su correcto funcionamiento.

Defensa Tesis Licenciatura Ayelén Dinkel
2024-12-11 14:30 - 15:30 | Aula 1301
Título: Thinness condicionada a órdenes canónicos de ciertas clases de grafos
Directora: Flavia Bonomo
Co-director: Eric Brandwein
Jurados: Pablo Terlisky, Esteban Lanzarotti
Resumen:
La teoría estructural de grafos consiste en la caracterización de distintas clases de grafos por medio de subgrafos inducidos prohibidos, propiedades de descomposición o de orden de vértices, patrones prohibidos, comportamiento de ciertos parámetros, como por ejemplo los parámetros de ancho.
Ese tipo de caracterizaciones o propiedades son las que habitualmente se utilizan para el desarrollo de algoritmos eficientes dentro de la clase para problemas de optimización combinatoria que son NP-completos.
En este trabajo nos enfocamos en la caracterización por patrones prohibidos de las clases de grafos definidas por su thinness, uno de los parámetros de ancho en grafos definidos en la literatura.
Caracterizamos por patrones prohibidos minimales a la clase de grafos co-bipartitos con thinness condicionada a lo sumo 2.
También mostramos propiedades que cumple esta familia de grafos cuando conocemos un orden y partición consistentes en dos clases.

Defensa Tesis Licenciatura Belén Páez y Facundo Totaro
2024-12-12 13:00 - 14:00 | Aula 1115
Título Páez: Contextualización de palabras ambiguas: comparación del comportamiento humano y de redes basadas en transformers
Título Totaro: Contextualización de palabras ambiguas en modelos de lenguaje: generación de significados
Director: Bruno Bianchi
Co-Director: Juan Kamienkowski
Jurados: Francisco Valentini, Laura Alonso Alemany
Resumen Conjunto:
Los modelos de lenguaje del estado del arte, basados en transformers, son capaces de interpretar texto de forma muy similar al humano. En estos modelos las palabras son representadas como vectores, llamados embeddings. Previo a ser procesadas por el modelo de lenguaje, estos vectores tienen una representación estática y descontextualizada. Al ser procesados por el modelo, las componentes del vector cambian, siendo afectadas por el contexto en el que se encuentran. Es decir se contextualizan. Este proceso, que ocurre sucesivamente en cada capa de los modelos, resulta particularmente interesante para el estudio de la desambiguación semántica. En esta tesis se estudió el sesgo semántico en estos modelos y su similitud con los humanos. Este tipo de sesgo es aquel que está relacionado con qué interpretación se tiene de una palabra ambigua bajo un contexto en el cual no es claro el significado de la misma. Utilicemos como ejemplo la oración “Él estaba parado al lado del banco”. Una posible interpretación que se le puede dar a la palabra banco es la del mobiliario que se puede encontrar en una plaza para sentarse. Otra es la entidad bancaria. Si ahora sumamos la oración “Estaba por ingresar a retirar dinero cuando de repente escuchó un ruido fuerte. Él estaba parado al lado del banco.”. Al procesar esta oración se esperaría observar que el embedding de la palabra banco se encuentre más cerca de palabras relacionadas a un contexto financiero que a palabras relacionadas a un mueble. La presente tesis surge como continuación de un trabajo preliminar realizado en el grupo de trabajo. En el mismo se estudió la relación entre el sesgo semántico en humanos y en GPT-2. En dicho trabajo se llegó a la conclusión de que para analizar con precisión el sesgo semántico a nivel de los embeddings de un modelo de lenguaje es necesario definir el significado de cada una de las palabras ambiguas utilizadas en base a listas de palabras relacionadas, en lugar de utilizar solo una palabra. Por otro lado, también se propuso analizar el sesgo semántico a nivel de cada una de las capas del modelo. Los resultados de la presente tesis muestran una mejoría en la medición del sesgo semántico generado en los modelos de lenguaje al utilizar los significados definidos con las listas de palabras, en relación a los significados usados en el trabajo preliminar. Además, al comparar la similitud del sesgo computacional en cada capa de GPT-2 con el sesgo generado en humanos, vemos que las capas intermedias guardan una mejor relación con el comportamiento humano.

Defensa Tesis Licenciatura Julián Gutiérrez Ostrovsky
2024-12-12 19:00 - 20:00 | Aula 1114
Título: TypeCheckerDragon: Chequeo de Tipos Contextualizados en un Lenguaje de Tipado Dinámico
Director: Hernán Wilkinson
Co-Director: Agustín Martinez
Jurados: Edgardo Zoppi, Juan Pablo Galeotti
Resumen:
Este trabajo utiliza la información de tipos recolectada e inferida por LiveTyping en Cuis Smalltalk para realizar un chequeo de tipos que tiene por objetivo ayudar al desarrollador a encontrar posibles errores no detectados durante el proceso de desarrollo.
A diferencia de un lenguajes estáticamente tipado, este chequeo de tipos no interviene en la compilación del código fuente, sino que se realiza luego de dicha etapa y por demanda.
Adicionalmente implementa un «filtrado de tipos contextual» en base a un análisis de código por bloques, que provee información de tipos más exacta dependiendo del contexto en el que se realiza el análisis. Esto genera información más concisa que es consumida por herramientas como el auto-complete y la información de tipos, logrando que estas sean más útiles y confiables.

Defensa Tesis Licenciatura Ignacio Mariotti
2024-12-13 10:00 - 11:00 | Aula a confirmar
Título: Modelos de programación lineal entera para el problema de enrutamiento y asignación de espectro manycast
Director: Javier Marenco
Jurados: Gabriela Di Piazza y Federico Pousa
Resumen:
La creciente demanda de servicios de alta velocidad en redes de comunicaciones ha puesto en el centro de atención la optimización del uso de las redes de fibra óptica. Una tecnología prometedora para abordar este desafío es la arquitectura “flexgrid”, que divide el ancho de banda de la fibra óptica en slots, los slots consecutivos se pueden unir en lo que se llama “canal” y los canales permiten crear una conexión entre nodos de una red. Si bien flexgrid posibilita una asignación mucho más eficiente de la red, plantea un problema de optimización conocido como “routing and spectrum allocation” (RSA). En este trabajo se abordará una generalización de este problema llamada “manycast-RSA (MRSA)”, que surge en escenarios en los que el envío de información es de un origen a muchos destinos.
Ambos problemas suelen ser modelados sobre grafos dirigidos. Dados un digrafo, la cantidad de slots en la fibra, y un conjunto de demandas (donde cada demanda requiere una cantidad de slots contiguos, tiene un nodo origen y un conjunto de nodos de destino), se quiere satisfacer todas las demandas sin ocupar el mismo slot por dos demandas y sin exceder la capacidad de la red. Mientras que en RSA se busca un camino para cada par origen-destino, en MRSA se busca una arborescencia entre el origen y los destinos.
RSA fue demostrado NP-hard (Christodoulopoulos et al. 2011) y, si bien se han propuesto diversas soluciones, los modelos basados en programación entera demostraron ser particularmente prometedores. El objetivo de este trabajo es encontrar soluciones exactas para el problema MRSA, tomando modelos planteados para RSA. A partir de ellos, se propone una serie de formulaciones de programación lineal entera para resolver MRSA y se comparan sobre instancias generadas a partir de diferentes topologías de la literatura.

Defensa Tesis Licenciatura Philip Garrett
2024-12-13 16:00 - 17:00 | Sala 1606
Título: EvoMaster – Mejoras de Usabilidad
Director: Juan P. Galeotti
Jurados: Martín Urtasún, Hernán Wilkinson
Resumen:
En el presente trabajo se introducen dos mejoras de usabilidad a EvoMaster, una herramienta open-source de generación automática de casos de test para APIs REST, GraphQL y RPC en base a algoritmos genéticos. El core de la herramienta es el encargado de utilizar algoritmos evolutivos, en particular el algoritmo de búsqueda MIO para generar los casos de test. Dicha generación abarca la caracterización del objeto de test y a su vez la escritura de los casos de test en el lenguaje elegido. Las mejoras se encuentran orientadas a la escritura de los casos. Por un lado se incorpora Python como una nueva elección de salida para los casos de black-box Fuzzing. Por el otro, se utiliza la información obtenida por el algoritmo genético para nombrar los casos de test en base a las acciones y objetos de test que el mismo se encuentre evaluando. Dichas mejoras se evaluaron utilizando APIs pertenecientes a un benchmark de EvoMaster.

Defensa Tesis Licenciatura Martín Emiliano Lombardo
2024-12-17 11:00 - 12:00 | Aula 1113
Título: Feature set analysis for chess NNUE networks
Director: Agustín Sansone
Co-Director: Diego Fernandez Slezak
Jurados: Pablo Riera y Gonzalo Ruarte
Resumen:
Históricamente, los motores de ajedrez han utilizado funciones altamente complejas para evaluar posiciones de ajedrez. Recientemente, las redes neuronales eficientemente actualizables (NNUE) han desplazado a estas funciones sin necesidad de utilizar conocimiento humano. El input de estas redes se denomina feature sets y se aprovechan del orden en que se evalúan las posiciones en una búsqueda depth-first para ahorrar cómputo.
En esta tesis se desarrolla un motor de ajedrez clásico, en donde la función de evaluación es reemplazada por una red NNUE entrenada con un pipeline creado de cero. Esta tesis busca probar novedosos feature sets que puedan mejorar los que ya existen. Adicionalmente, se prueba una manera alternativa de entrenar las redes utilizando un método propuesto hace años pero con un volumen y calidad de datos superiores disponibles en la era post-NNUE.

Defensa Tesis Licenciatura Emiliano Höss
2024-12-18 11:00 - 12:00 | Sala 2103
Título: SLAM denso, globalmente consistente y acelerado por GPU
Director: Dr. Pablo De Cristóforis
Jurados:
Dr. Daniel Acevedo (Universidad de Buenos Aires)
Dr. Javier Civera (Universidad de Zaragoza)
Resumen:
Un sistema de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) denso es esencial para los robots móviles, ya que no sólo proporciona la localización del agente sino que también permite la navegación, la planificación de trayectorias, la evasión de obstáculos y la toma de decisiones en entornos no estructurados. A medida que aumentan las demandas computacionales, crece el uso de GPU en sistemas de SLAM denso. En este trabajo, presentamos coVoxSLAM, un novedoso sistema de SLAM volumétrico acelerado por GPU que aprovecha al máximo la potencia del procesamiento paralelo para construir mapas globalmente consistentes incluso en entornos de gran escala. El sistema se evaluó en diferentes plataformas (GPU discreta e integrada) y se comparó con el estado del arte. Los resultados obtenidos utilizando conjuntos de datos públicos muestran que coVoxSLAM ofrece una mejora significativa del rendimiento considerando los tiempos de ejecución manteniendo al mismo tiempo una localización precisa. Como contribución a la comunidad, el sistema desarrollado se publicó como código abierto en https://github.com/lrse-uba/coVoxSLAM

Defensa Tesis Licenciatura Abi Oppenheim
2024-12-20 12:00 - 13:00 | Sala 1606
Título: Cuantificando la Diversidad Cultural en Redes Sociales: Un Enfoque de Embeddings de Comunidades
Director: Esteban Feuerstein
Co-Director: Federico Albanese
Jurados: Leandro Lombardi y Tomás Cicchini
Resumen: Los avances en el análisis de redes sociales y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) han mejorado nuestra comprensión de las dinámicas intercomunitarias y sus impactos. Este trabajo introduce una métrica novedosa que cuantifica la diversidad social y cultural dentro de comunidades online, con el propósito de examinar su relación con la toxicidad en las interacciones de los usuarios. Nuestro método se diferencia de enfoques previos al emplear embeddings de usuarios y comunidades generados a partir de vastos volúmenes de datos de Reddit, capturando dimensiones culturales e ideológicas de manera precisa. Asignamos un puntaje de diversidad tanto a nivel individual como comunitario, y lo comparamos con el puntaje de Generalismo-Especialismo (GS), mostrando cómo cada uno aporta información complementaria sobre las interacciones y la diversidad temática en el ecosistema digital. La métrica de diversidad propuesta tiene valor intrínseco, ya que permite caracterizar y segmentar comunidades según su composición social, identificando patrones de homogeneidad o heterogeneidad que impactan en la cohesión y resiliencia comunitaria. Este puntaje de diversidad se convierte en una herramienta valiosa para la investigación y la gestión de comunidades, ya que posibilita la evaluación comparativa de grupos, incluso en ausencia de indicadores de toxicidad, y puede informar políticas de moderación y estrategias de diseño de plataformas. Nuestro análisis emplea modelos NLP para evaluar el contenido conversacional y correlacionarlo con los puntajes de diversidad, aportando un enfoque integral al estudio de las interacciones en entornos digitales. Este trabajo contribuye tanto a la teoría de la interacción online como a la práctica, proporcionando bases para mejorar la moderación y fomentar espacios digitales más inclusivos y respetuosos.

Defensa Tesis Licenciatura Felipe Mateo Curti
2024-12-20 13:45 - 14:45 | Aula 1115
Título: Reconocimiento de emociones utilizando modelos de lenguaje de habla
Director: Pablo Riera

Jurados: Esteban Feuerstein, María Lara Gauder

Resumen

En este trabajo se propone el uso de modelos de lenguaje de habla del proyecto Textless NLP de Meta para la tarea de reconocimiento de emociones a partir de información del habla, utilizándolos tanto para la generación de features para algoritmos de machine learning clásicos, como generadores de embeddings para modelos de deep learning.
El modelo utilizado, llamado PGSLM (Prosody-Aware Generative Spoken Language Modeling) consiste de 3 componentes: un encoder que, basándose en HuBERT, genera a partir de un audio una secuencia de unidades discretas junto con su información prosódica, un modelo generativo de lenguaje, que predice de manera auto-regresiva la próxima unidad y su prosodia y un decoder que genera una waveform desde las unidades de habla.
Se evalúan los resultados usando la base de datos de emociones IEMOCAP comparándolos con los obtenidos entrenando de manera similar un modelo con HuBERT y WavLM como generadores de features.
Los resultados obtenidos muestran que si bien PGSLM tiene la capacidad de codificar información emocional de los audios, en los experimentos realizados se observó una performance menor debido a un mayor sobreajuste comparando con los otros modelos.

Defensa Tesis Licenciatura Agustín Delmagro
2024-12-20 14:00 - 15:00 | Sala 2103
Título: Efectos de la categorización de estímulos en la reconstrucción semántica de lenguajes continuos a partir de señales fMRI
Director: Juan Kamienkowski

Co-Director: Bruno Bianchi

Jurados: Enzo Tagliazucchi, Rodrigo Etcheveste
Streaming: https://youtube.com/live/acJV2uo5Op4?feature=share
Resumen

En los últimos a ̃nos han surgido algunos estudios en los que se analizan im ́agenes de resonancia magnética funcional (fMRI) mientras se efectúan ciertas tareas relacionadas a la comprensión del lenguaje natural. Siguiendo el éxito del estudio de la concordancia del sistema visual y los modelos de redes profundas, en estos trabajos se preguntan cuán similar es la representación del lenguaje en el cerebro respecto de los nuevos modelos de redes profundas. En particular, varios trabajos se han basado en el dataset liberado por LeBel, Huth y colaboradores (“A natural fMRI dataset for encoding models” [LeBel et al., 2023]), donde se capturaron estas respuestas cerebrales mientras los participantes escuchaban relatos autobiográficos de los podcasts The Moth y Modern Love. Haciendo uso de estos datos, han realizado un mapeo semántico de distintas áreas del cerebro e incluso llegando a la generación de decoders para poder reconstruir semánticamente estas historias a partir de dichas señales cerebrales [Tang et al., 2023].
En esta línea, en la presente tesis, nos preguntamos cuáles pueden ser los efectos de introducir sesgos temáticos en los estímulos utilizados para entrenar los modelos, y si el desempeño mejora al intentar decodificar un estímulo cuyo tema coincide con el del entrenamiento. Para ello, consideramos que aquellas historias con temáticas similares deberían tener ciertas similitudes en el vocabulario utilizado. En primer lugar, buscamos agrupar estas narraciones por el tema principal que tratan, logrando separarlas en dos grupos. Luego, estos subconjuntos fueron utilizados como entrenamiento comparando los efectos que tiene en las reconstrucciones semánticas generadas el hecho de entrenar y evaluar con distintos subconjuntos.

Defensa Tesis Licenciatura Paula Perez Bianchi
2024-12-20 15:00 - 16:00 | Aula 1102
Título: Evaluación de rendimiento de humanos y modelos generativos en tareas de generación de imágenes a partir de texto
Director: Diego Fernandez Slezak
Codirector: Pablo Riera

Link al streaming: https://youtube.com/live/LtplBbiRSSo?feature=share

Frente a la evolución de los modelos generativos, persisten preguntas sobre sus capacidades en comparación con las de los humanos. En esta tesis se propone una tarea innovadora para abordar este problema, evaluar modelos de texto a imagen mediante un experimento de neurociencia inspirado en el juego del “tel´efono descompuesto”. Este experimento, realizado con humanos, se planteó en el contexto de las ciencias cognitivas con el objetivo de identificar los elementos descriptivos que influyen en la comunicación del conocimiento. Dado que los modelos generativos pueden estar involucrados en múltiples fases dentro del experimento, inicialmente se concentró el análisis en la fase que incluye la generación de imágenes a partir de descripciones textuales. Esto permitió comparar directamente el rendimiento de los modelos de texto a imagen con la capacidad humana. Se exploraron dos modelos Stable Diffusion v1.5 y DALL·E 3 y varias técnicas de alignment para generar imágenes de composiciones geométricas utilizando las descripciones humanas recolectadas durante el experimento anterior. Finalmente se realizó una evaluación crowdsourced de las imágenes generadas, encontrando que los humanos superan tanto a DALL·E 3 como a Stable Diffusion v1.5 en esta tarea.

Defensa Tesis Licenciatura Gabriel Leclercq
2024-12-23 15:00 - 16:00 | Sala 2103
Título: Integración de información cognitiva en modelos de lenguaje

Director: Bruno Bianchi

Co-Director: Fermín Travi

Jurados: Álvaro Cabana, Leonardo Pepino
Resumen

Los ojos han probado ser una ventana a una gran variedad de procesos cognitivos, por ejemplo, relacionados con la atención y la memoria. Ambas son funciones fundamentales del proceso de lectura y comprensión lectora. Por ello, el estudio de los movimientos de los ojos durante la lectura ha captado la atención de los neurolingüistas por más de un siglo, estableciendo al seguimiento ocular como una herramienta fundamental para entender el procesamiento del lenguaje en el cerebro.
En paralelo, en el campo del procesamiento del lenguaje natural, se han desarrollado herramientas para análisis del texto, principalmente a través de la tarea de predicción de palabras o de extracción de tópicos, y, más recientemente, junto a la generación de texto se han desarrollado modelos capaces de comprender textos para sostener interacciones fluidas con humanos en el desarrollo de tareas generales. El entrenamiento de estos modelos siempre ha sido a partir de textos escritos, los cuales generalmente fueron editados, y el modelo los utiliza como insumo de forma lineal y uniforme tal como le fueron presentados. Sin embargo, si bien la lectura es generalmente lineal, existen tanto variaciones en los tiempos de lectura de cada palabra como regresiones a secciones del texto anterior. Estas variaciones en la forma de la lectura están asociadas principalmente a la dificultad o ambigüedad del texto leído.
El objetivo de la tesis es cambiar el foco de los modelos de la persona que escribe a la que lee, incorporando información de los movimientos oculares durante el entrenamiento. A partir de datos experimentales recolectados de 76 personas leyendo cuentos cortos, se procedió a extraer métricas clásicas sobre seguimiento ocular durante la lectura (como, por ejemplo, la duración de la mirada sobre una palabra). Esta información se incorporó a un modelo de lenguaje basado en redes LSTM (Long Short-Term Memory) a través de su predicción y de alimentar al modelo con el texto en el mismo orden que fue leído. Al extraer las representaciones vectoriales de las palabras (embeddings), se observó que la distancia coseno entre pares de palabras correlacionaron menos con juicios de similitud humanos sobre esos mismos pares de palabras con respecto a un modelo base de referencia (0.12 frente a 0.19, con una distancia intercuartil de 0.5 para ambos). No obstante, la adición de información de movimientos oculares mejoró levemente esta correlación frente a no poseer dicha información (0.13 vs 0.12, con una distancia intercuartil de 0.5 para ambos).
El reentrenamiento con texto bajo el orden leído por las personas no proporcionó mejoras frente a su equivalente con el orden original del texto, posiblemente debido a su pre entrenamiento con texto de Wikipedia. Por otro lado, la incorporación de información de movimientos oculares pareciera acercar levemente al espacio vectorial de las palabras a los juicios de similitud humanos. Trabajo a futuro incluye distintas maneras de incorporar esta información, así como la adición de otras métricas, y la utilización de tareas más extrínsecas para la evaluación. La presente tesis es una prueba de concepto de los avances que se podrían lograr incorporando más información de la persona que lee, y escalando a modelos más complejos.

Defensa Tesis Licenciatura Manuel Panichelli
2024-12-23 18:00 - 19:00 | Aula 1113
Título: PPA – Un asistente de demostración para lógica de primer orden con extracción de testigos usando la traducción de Friedman
Director: Pablo Barenbaum
Jurado:
– Verónica Becher
– Miguel Pagano (FaMAF, UNC)
Transmision: https://youtube.com/live/9uIHpGT4EnI
Resumen:
Los asistentes de demostración son programas que simplifican la escritura de demostraciones matemáticas, permitiendo la colaboración masiva o la verificación formal de programas.
Existen muchos asistentes como Mizar, Coq e Isabelle, basados en distintas teorías. Un criterio deseable que pueden cumplir es el de De Bruijn: a partir de demostraciones en un lenguaje de alto nivel se pueden extraer demostraciones en un lenguaje núcleo fácilmente verificable. Esto elimina la necesidad de tener que confiar en la implementación del asistente, ya que las demostraciones pueden ser verificadas por un programa independiente.
En esta tesis se presenta PPA, un asistente de demostración para lógica clásica de primer orden. Cumple con el criterio de De Bruijn, generando demostraciones en el sistema lógico de deducción natural a partir de programas escritos en un lenguaje de alto nivel, cuyo objetivo es ser similar a cómo serían en lenguaje natural. Tiene un mecanismo principal de demostración, el by, que por debajo cuenta con un solver heurístico para lógica de primer orden que facilita la escritura de demostraciones. Está inspirado en el mecanismo análogo en Mizar.
Algunos asistentes implementan la extracción de testigos de existencial. Dada una demostración de ∃x.p(x), se extrae un testigo t tal que cumpla p(t). Es sencillo hacerlo sobre lógica intuicionista por su naturaleza constructiva, pero un desafío sobre lógica clásica, que no lo es. Para ello hay dos grandes categorías: directas (mediante técnicas semánticas como realizabilidad clásica) o indirectas (mediante traducciones a otra lógica, como intuicionista).
El aporte principal del trabajo es una implementación práctica de la extracción de testigos. PPA la implementa de forma indirecta usando la traducción de Friedman, que permite convertir demostraciones clásicas de fórmulas Π2 de la forma ∀y0…∀yn.∃x.φ, con φ sin cuantificadores, a demostraciones intuicionistas. Se describe cómo una vez traducidas pueden ser normalizadas usando reglas de reducción bien conocidas, que se corresponden con las reglas de reducción del cálculo-lambda vistas desde el isomorfismo Curry–Howard. Finalmente, de una demostración normalizada se podrá extraer un testigo. Identificamos algunos detalles en la implementación práctica de la traducción, que limitan las fórmulas para las cuales se puede usar (más allá de la limitación teórica de Π2) y también limitan las axiomatizaciones de las teorías que se pueden procesar.

Defensa Tesis Licenciatura Franco Demarco
2025-02-07 17:00 - 18:00 | Sala 1604
Título: Análisis de las dimensiones políticas y temporales a través del lenguaje
Director: Esteban Feuerstein
Co-Director: Juan Manuel Ortiz de Zárate
Jurados:
Dr. Bruno Bianchi
Dr. Juan Manuel Pérez
Resumen:
Este trabajo se centra en el análisis de dimensiones político-partidarias y temporales mediante el uso de modelos de representación de palabras estáticas y contextuales. Presentamos un nuevo método para evaluar la capacidad de estos modelos para capturar información político-partidaria y temporal utilizando como corpus de texto publicaciones de comunidades online angloparlantes y discursos presidenciales de EE.UU. El objetivo principal es identificar orientaciones político-partidarias y aspectos temporales implícitos en el lenguaje, así como evaluar la capacidad de los modelos para representar estas dimensiones.
Palabras clave: PLN, LLM, redes sociales, discursos, partidismo, tiempo

DÁTAME: Hacia modelos de aprendizaje automático más robustos y equitativos
2025-03-20 16:00 - 18:00 | Aula 1401
Este jueves 20/03 adelantamos DÁTAME! de Marzo, la primera de 2025!
El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1401 del Edificio 0+Infinito.
La presentación estará a cargo de Celia Cintas (IBM Research Africa – Nairobi) y el título de la charla es:
Hacia modelos de aprendizaje automático más robustos y equitativos

Sobre la charla
Cuando pensamos en llevar a producción modelos de aprendizaje automático, necesitamos que estos sean robustos y equitativos. Actualmente, la mayoría de los modelos consideran condiciones ideales y suponen que los datos de producción provienen de la misma distribución que los de entrenamiento. Sin embargo, esto no suele ser el caso en las aplicaciones de la vida real. Por ejemplo, en un entorno clínico, podemos encontrar diferentes dispositivos de captura de imágenes, diversas poblaciones de pacientes, o condiciones médicas diferentes o desconocidas. Por otro lado, debemos evaluar las posibles disparidades en la evaluación o diagnóstico, ya que pueden trasladarse y amplificarse en nuestras soluciones de aprendizaje automático. En esta charla vamos a ver cómo usamos modelos de ML para evaluar la representación en aplicaciones de dermatología y cómo podemos ayudar a modelos ya entrenados a ser más robustos ante cambios en los datos de entrada.
Sobre la oradora
Celia Cintas es investigadora en IBM Research Africa – Nairobi. Es miembro del equipo de IA en el Kenia Lab. Su investigación actual se centra en mejorar las técnicas de ML para abordar los desafíos de la salud global en los países en desarrollo y explorar el escaneo de subconjuntos para la detección de anomalías en modelos generativos. Fue becaria de CONICET y trabajó en Deep Learning para estudios de población en LCI-UNS e IPCSH-CONICET (Argentina) como parte del Consortium for Analysis of the Diversity and Evolution of Latin America (CANDELA). Durante su doctorado, fue estudiante visitante en el University College of London (Reino Unido). También fue investigadora visitante postdoctoral en la Universidad de Jaén (España). Tiene un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad del Sur (Argentina). Co-preside varias conferencias de Scipy Latinamerica, de la Ayuda Financiera del Comité de SciPy (EE. UU.) (2016-2019) y Diversidad de SciPy (2020-2022), entre otros. Una lista detallada de charlas, publicaciones y eventos está disponible en https://celiacintas.io/
Consultas: info.lcd@exactas.uba.ar
Sobre ¡DÁTAME!
Este ciclo de charlas busca simultáneamente
– 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.
– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos.
– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica, empresas, organismos estatales, ONGs, etc. )
– 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.
– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan.
– Compartir un buen rato, una vez por mes.
Está destinado principalmente a estudiantes de la carrera, pero todas/os somos bienvenidas/os.
Habitualmente, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs., excepto en ocasiones especiales.
¡Las y los esperamos!
