Departamento de Computación

Defensa Tesis Licenciatura Catherine Sophie Louys Sanso
2025-08-22 14:00 - 15:00 (America/Sao_Paulo) | Aula 1307
Título: Clasificación de especies en bosques utilizando imágenes capturadas con vehículos aéreos no tripulados y aprendizaje profundo
Director: Dr. Pablo De Cristóforis
Co-Director: Ing. Raverta Capua
Jurados:
Dra. Victoria Paternostro
Dra. María Elena Buemi
Resumen:
En este trabajo se aborda el desafío de clasificar especies arbóreas a partir de imágenes aéreas RGB mediante técnicas de segmentación semántica basadas en aprendizaje profundo. Para la recolección de datos se consideró una tecnología accesible y de bajo costo, como son los drones equipados con cámaras RGB, enfrentando las limitaciones propias de este tipo de datos, como la variabilidad en la iluminación, la oclusión parcial de copas y la similitud fenotípica entre especies. Como parte de esta tesis se replicó el trabajo de Cloutier et al (2024), donde se utilizó un modelo basado en la red convolucional U-Net. A partir de dicho modelo, se implementaron modificaciones sobre la arquitectura propuesta. Para esto, se evaluaron 3 tipos de schedulers distintos, los cuales permitieron mejorar el desempeño de la red. Con estas mejoras se alcanzó un F1 socre de 0.7392, superando el valor reportado en el trabajo original. Como alternativa a la U-Net, también se entrenó una red DeepLabV3 con ResNet-50 de backbone. Con este modelo se probaron distintas configuraciones, empleando los mismos schedulers que se utilizaron para la U-Net. Con la red DeepLabV3 se alcanzó un F1 score de 0.7515 en promedio entre las especies, superando el desempeño del modelo propuesto en el trabajo de Cloutier et al (2024), lo cual representa un avance en el estado del arte.

Defensa Tesis Licenciatura Dafne Yudcovsky
2025-08-22 17:00 - 18:00 | Aula 1307
Título: Modelos de programación lineal entera para problemas de asignación de turnos con condiciones de estabilidad
Tesista: Dafne Sol Yudcovsky
Jurado: Dr. Federico Pousa
Resumen:
Dentro del campo de la optimización, la programación lineal entera se destaca por su capacidad para modelar problemas de decisión en los que las variables deben asumir valores enteros, cuya flexibilidad expresiva puede reflejar restricciones inherentes a muchos sistemas de la vida real. Esta rama de la programación matemática permite abordar una amplia variedad de aplicaciones, como por ejemplo la planificación de turnos y horarios. Como caso de estudio se tiene una estación de servicio que busca mejorar su atención al cliente priorizando la rentabilidad y la estabilidad en el inicio de los turnos de los empleados. En esta tesis de licenciatura se buscará encontrar un cronograma de empleados que permita satisfacer estas cuestiones. A partir de este objetivo, se presentan distintas variaciones de un modelo matemático cuya formulación cubre las necesidades del problema a resolver y se procede con una experimentación computacional para evaluar la performance de cada variación. Estas variaciones se corresponden con activar o desactivar una restricción elástica dentro del modelo de programación lineal entera. Por último, se realiza un análisis de resultados a partir de distintos parámetros comparativos entre los modelos de cada variación.

Defensa Tesis Licenciatura Mariano Oca
2025-08-28 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Título: Estudio de Complejidad en Secuencias de Aminoácidos de Proteínas
Director: Dr. Pablo Turjanski
Co-Director: Dr. Ignacio Sánchez
Jurados:
Dra. Verónica Becher
Dr. Diego Ferreiro
Resumen:
Motivados por la necesidad de explorar patrones estructurales y niveles de aleatoriedad en secuencias biológicas, este trabajo presenta el diseño e implementación de una herramienta para analizar la complejidad algorítmica de secuencias de aminoácidos en proteínas. La herramienta integra diversas medidas de complejidad: Icalc, discrepancia, discrepancia en bloque, entropía de Shannon, entropía de segundo orden, compresión basada en gzip y aproximaciones de Kolmogorov y Bennett.
Estas métricas se aplicaron a datos en formato FASTA de proteínas naturales obtenidas de UniProt, así como a variantes sintéticas generadas a partir de la modificación de dichas secuencias. Entre las variantes consideradas se incluyeron: shuffled (reordenamiento aleatorio de aminoácidos), random (generación aleatoria uniforme sobre el alfabeto de aminoácidos), sorted (orden alfabético) y single character (reemplazo por un único carácter repetido).
La herramienta permite cargar conjuntos de secuencias, aplicar funciones de complejidad y comparar resultados entre métodos, ofreciendo un marco flexible para futuros análisis. Los resultados obtenidos refuerzan la hipótesis de que las secuencias de aminoácidos de proteínas naturales son, en su mayoría, indistinguibles de secuencias sintéticas generadas al azar, siempre que se preserve la misma distribución de aminoácidos que en las proteínas reales.

Defensa Tesis Licenciatura Leo Mansini
2025-09-09 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Título: Verificación Automática de Smart Contracts Move en Sui
Director: Diego Garbervetsky
Jurados: Juan Pablo Galeotti, Javier Godoy
Resumen
En el ecosistema de las blockchains, la verificación formal de contratos inteligentes es fundamental para garantizar su seguridad y confiabilidad, evitando vulnerabilidades que podrían resultar en pérdidas económicas o fallas de funcionamiento. Sui, una blockchain que utiliza el lenguaje Move, presenta un enfoque innovador para la gestión de objetos y transacciones, pero aún cuenta con un ecosistema de herramientas de verificación en desarrollo.
Este trabajo tiene como objetivo explorar métodos para la verificación automática de contratos en Sui. Se realiza un estudio del estado actual de la verificación en Move, evaluando la herramienta Move Prover en su capacidad para comprobar propiedades de seguridad en módulos escritos para Sui. Además, se propone un flujo de trabajo alternativo que traduce código Move a Rust de manera controlada, con el fin de habilitar el uso del verificador Kani, herramienta enfocada en análisis exhaustivo de propiedades y detección de errores en tiempo de compilación.
Los resultados muestran que Move Prover no es capaz de interpretar el modelo actual de objetos de Move, mientras que la traducción a Rust permitió aprovechar verificadores externos con mucha mejor capacidad de verificación, aunque requirió ajustes manuales y simplificaciones del código para poder representar el funcionamiento de Move en Rust.

Defensa Tesis Licenciatura Juan Vanecek
2025-09-16 15:00 - 16:00 | Aula a confirmar
Título: Deep Learning on Object Oriented Dynamically Typed Languages

Director: Hernán Wilkinson
Co-Director: Maximiliano Tabacman

Jurados: Agustín Martinez, Juan Pablo Galeotti
Está tesis fue realizada en el marco del programa +acompañamiento de Exactas (https://exactas.uba.ar/acompanamiento/)

Resumen:
En este trabajo desarrollamos un framework para definir y entrenar modelos de aprendizaje automático en Smalltalk, un lenguaje orientado a objetos reflexivo y dinámicamente tipado. Este framework busca proporcionar una solución intuitiva y escalable para la construcción de modelos de IA, aprovechando las mejores prácticas de diseño a lo largo de su desarrollo.
Utilizamos la librería open-source TensorFlow, especializada en resolver expresiones matemáticas complejas y ampliamente utilizada en soluciones de IA. Esto nos permite enfocarnos en el diseño y desarrollo de nuestra herramienta sin la necesidad de abordar directamente los desafíos numéricos de bajo nivel. Nuestro objetivo es ofrecer una base de código clara y autoexplicativa que pueda ser fácilmente entendida y ampliada en futuros desarrolladores.
Finalmente, comparamos los resultados y el rendimiento de nuestra solución con herramientas similares en otros lenguajes, como Keras en Python, así como en dos dialectos de Smalltalk, destacando tanto las fortalezas como las limitaciones de nuestro enfoque.

Defensa Tesis Licenciatura Tomas Bertoli
2025-09-16 15:00 - 16:00 | Sala 1604
Título: Analizando la Criptografía en la Práctica: Calendarios Cifrados
Director: Fernando Virdia
Jurados: Esteban Mocskos, Arantxa Zapico

Resumen: Cada vez más, los servicios en la nube están priorizando la privacidad. Proveedores como Signal, MEGA y Nextcloud son ejemplos destacados en el ámbito de la mensajería y el almacenamiento de archivos, donde la seguridad se logra mediante «cifrado de extremo a extremo», una técnica que cifra los datos de usuario de forma que solo sus dueños puedan acceder a ellos, escondiendo los contenidos del proveedor de servicio.
Esta tesis analiza el cifrado de extremo a extremo en el ámbito de los «calendarios privados» en la nube. Elegimos analizar un proveedor llamado Tuta, que cuenta con más de 10 millones de usuarios. Luego de realizar un trabajo de ingeniería inversa sobre su cliente web, formalizamos los protocolos de autenticación de usuarios y cifrado de eventos, intentando demostrar su seguridad. Como resultado, descubrimos un ataque de integridad en el esquema de cifrado de objetos JavaScript, y un ataque de recuperación de contraseñas con pre cómputo en el protocolo de autenticación de usuarios, bajo el modelo del servidor malicioso.

DÁTAME! las charlas de LCD - Ximena Fernandez
2025-09-18 16:00 - 17:00 | Aula 1402
Este Jueves 18/09 tenemos DÁTAME!
El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402.
La presentación estará a cargo de Ximena Fernandez y el título de la charla es:

¿Se puede escuchar la forma de una canción?
Sobre la charla
¿Alguna vez te preguntaste cómo funcionan las apps de reconocimiento de música como Shazam, o por qué a veces fallan? ¿Pueden la geometría y la topología algebraica mejorar los algoritmos actuales de identificación de audio? En esta charla voy a contar una colaboración reciente con Spotify, donde aplicamos técnicas de análisis topológico de datos a señales de audio para identificar canciones con distorsiones, superando las limitaciones de Shazam.
Sobre la oradora
Ximena es matemática e investiga fundamentos y aplicaciones de la topología algebraica al análisis de datos, en áreas que van desde neurociencia a sistemas dinámicos. Sus artículos aparecieron en revistas como Transactions of the AMS, Journal of Machine Learning Research y SIAM Journal on Mathematics of Data Science. Se doctoró en la UBA, fue investigadora en las universidades de Swansea, Durham y Oxford (Reino Unido), y también trabajó en la industria como data scientist en CAMMESA y OLX. Actualmente es profesora en City University of London. Cuando no hace matemáticas, le gusta bailar swing y correr.
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!

Defensa Tesis Doctorado Gonzalo Lera-Romero
2025-09-19 10:00 - 12:00 | Sala 1606
Título: Técnicas de optimización aplicadas a problemas de distribución bajo condiciones de tráfico variable
Director: Juan José Miranda Bront
Consejera de estudios: Isabel Méndez-Díaz
Jurados:
Dra. Flavia Bonomo-Braberman, CONICET – Universidad de Buenos Aires, Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC) / Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina
Dr. Stefano Novellani, Universitá di Pisa, Pisa, Italia.
Dr. Eduardo Alvarez-Miranda, Universidad de Talca, Talca, Chile.
Link Youtube: https://youtube.com/live/9Rvz9Qp3jiU?feature=share
Resumen:
Las entregas de última milla representan la etapa final del proceso de distribución, que suele tener lugar cerca de las ubicaciones de los clientes, dentro de ciudades grandes o pobladas. Tradicionalmente, estos problemas de distribución se han abordado en algunas variantes del conocido Problema de Ruteo de Vehículos (VRP), que consiste en visitar un conjunto de clientes con una flota de vehículos minimizando el costo operativo total. Desarrollar algoritmos efectivos para el VRP representa un desafío desde una perspectiva computacional, ya que pertenece a la clase de complejidad NP-Hard. Frecuentemente, las condiciones de la red de transporte en estos tipos de escenarios varían a lo largo del día, ya que se acumula más congestión en ciertas horas. El Problema de Ruteo de Vehículos con Tiempos de Viaje Variables (TDVRP) es una generalización del VRP clásico, donde la velocidad de viaje no se asume constante a lo largo del horizonte de planificación y, como consecuencia, los tiempos de viaje varían en función del tiempo. En este sentido, se espera que el resultado de estos tipos de modelos sea más preciso, con soluciones más cercanas a las restricciones de la vida real, pero a expensas de algoritmos más complejos. En esta tesis, analizamos el impacto de incluir explícitamente la dependencia temporal en una amplia gama de variantes del TDVRP. La primera contribución aborda el Problema del Viajante de Comercio con Tiempos de Viaje Variables (TDTSP), una generalización del clásico Problema del Viajante de Comercio (TSP). Proponemos una formulación de Programación Lineal Entera Mixta (MILP), reforzada con nuevas familias de desigualdades válidas que capturan eficazmente los aspectos temporales del problema, y que es posible de ser adaptada a diferentes variantes.
La segunda contribución presenta un método de solución alternativo para el TDTSP basado en programación dinámica. Este enfoque logra mejoras significativas en el tiempo de ejecución y resuelve con éxito varias instancias que permanecían abiertas en la literatura.
La tercera contribución, en contraste, se centra en una variante multi-vehículo, el Problema de Ruteo de Vehículos con Tiempos de Viaje Variables y Vehículos Eléctricos (TDEVRP), que combina el ruteo dependiente del tiempo con restricciones operativas específicas de vehículos eléctricos, como el alcance de conducción limitado y el consumo de batería dependiente de la velocidad. Desarrollamos un algoritmo de branch-cut-and-price (BCP) que incorpora varios componentes de última generación. Experimentos computacionales extensos demuestran su efectividad y competitividad.

Defensa Tesis Doctorado Carlos Ismael Orozco
2025-09-24 09:00 - 11:00 | Sala 1606
Título: Reconocimiento de Acciones Humanas en Videos Utilizando Redes Neuronales Profundas

Director: Dr. Julio César A. Jacobo Berlles

Directora adjunta: Dra. María Elena Buemi
Consejera de estudios: Dra. Marta E. Mejail

Jurados:
Dra. Maria Juliana Gambini
Dr. Pau Climent Perez
Dr. Sergio Nesmachnow

Link Youtube: https://youtube.com/live/vKJQfCNF-Nw?feature=share

Resumen:
El Reconocimiento de Acciones Humanas en videos (HAR) consiste en identificar y clasificar diferentes acciones que involucran una o más personas. Este campo continúa en desarrollo ya que los resultados aún no alcanzan niveles satisfactorios para muchas de sus aplicaciones tales como vigilancia, interacción hombre-máquina, asistencia sanitaria, indexación de videos, entre otras. La importancia de HAR radica en su aplicabilidad a diversos entornos donde la interpretación del comportamiento humano a partir de videos es clave. El objetivo de esta tesis fue desarrollar enfoques de aprendizaje profundo aplicados a HAR. La propuesta integró el uso de Redes Convolucionales (CNN) para extraer características espaciales y de Redes Recurrentes (LSTM) para modelar la dinámica temporal de las acciones. Se incorporó un mecanismo de atención que enfocó las regiones más relevantes de cada fotograma, mejorando el rendimiento al destacar características esenciales y reducir la influencia de los fotogramas poco representativos. La combinación de CNN, LSTM y atención ofreció una solución robusta para los desafíos de variabilidad en contextos y entornos. Además, se implementó un módulo de selección de fotogramas que optimizó el proceso de reconocimiento al identificar y utilizar los fotogramas más representativos. Este no solo mejoró la precisión del modelo, sino que también redujo los tiempos de entrenamiento al procesar menos fotogramas sin comprometer la calidad del reconocimiento. Para evaluar el rendimiento de las propuestas, se utilizaron bases de datos públicas especializadas en este tipo de problemas. Los resultados obtenidos fueron competitivos en comparación con modelos más complejos reportados en la literatura.

Palabras Clave: Reconocimiento de Acciones Humanas, Redes Neuron

Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Consoli
2025-09-24 15:00 - 16:00 | Sala 1604
Título: Liquid Types para la verificación de smart contracts
Director: Hernán Melgratti
Jurados: Diego Garbervetsky, Javier Godoy.
Resumen:
En este trabajo se desarrolló una herramienta para la verificación de smart contracts escritos en Solidity. La estrategia empleada consiste en traducir el código fuente de Solidity a Haskell, utilizando las instrucciones require y assert como base para generar refinement types, los cuales se interpretan como precondiciones y postcondiciones. Estos tipos refinados se utilizan posteriormente en el proceso de verificación mediante Liquid Haskell.
Además, se presentan ejemplos de uso con contratos de Azure y Rosetta, así como
adaptaciones específicas para esta herramienta. Finalmente, se incluye una comparación con otras herramientas de verificación existentes, como SMTChecker y Slither.

Defensa Tesis Licenciatura Mateo Feldman
2025-10-06 14:00 - 15:00 | Aula 1205
Título: Búsqueda visual sobre imágenes naturales: incorporando ruido como modelado de la variabilidad humana.
Directores: Juan E Kamienkowski, Gonzalo Ruarte
Jurados: Diego Shalom, Rodrigo Laje
Resumen: La búsqueda visual es el mecanismo por el cual analizamos el entorno con un determinado objetivo. Este análisis se realiza de forma secuencial, involucrando sacadas (saltos de posición durante los cuales no se incorpora información) y fijaciones (detenciones en las cuales se incorpora información de una región pequeña de la imagen). Es decir que la búsqueda visual es un proceso discreto tanto en el tiempo como en el espacio. Existen varios algoritmos y modelos computacionales que tratan de cumplir el mismo objetivo de la búsqueda visual, simulando los procesos cognitivos que realizamos sobre imágenes naturales. Este trabajo tiene 2 objetivos: evaluar los diferentes modelos desarrollados durante estos últimos años, e intentar incorporar ruido en los mismos con el objetivo de modelar la variabilidad que existe entre los humanos a la hora de emplear búsqueda visual.
Palabras claves: Búsqueda visual, Modelos computacionales, Imágenes naturales, Movimientos oculares, Variabilidad

Defensa Tesis Doctorado Federico Bertero
2025-10-15 09:30 - 11:30 | Sala 1604
Título: Un estudio poliedral del routing and spectrum allocation problem
Director: Dr. Javier Marenco
Jurado: Dr. Cid de Souza (Mercado Libre, Argentina y Brasil)
Dr. Enrico Malaguti (Universidad de Bologna, Italia)
Dr. Juan José Salazar González (Universidad de la Laguna, España)
Transmisión en vivo: https://youtube.com/live/ORVcyv-XAfk?feature=share
Resumen:
El problema de ruteo y asignación de espectro (RSA) surge en el contexto de las redes de fibra óptica flexible y consiste en determinar rutas óptimas para un conjunto de demandas a través de una red, mientras de manera simultánea se asigna un intervalo del espectro electromagnético a cada demanda, sujeto a restricciones de no superposición. Como solución clave para gestionar el tráfico de datos a gran escala en dichas redes, el RSA ha ganado atención significativa, a pesar de ser un problema NP-difícil. Dado que la aplicación de técnicas de programación entera ha demostrado ser exitosa para varios problemas de optimización combinatoria, el objetivo principal de esta tesis es utilizarlas en el contexto del RSA. Comenzamos presentando varios modelos de programación entera para el problema y analizamos su efectividad. Basándonos en los resultados, definimos el politopo asociado a la formulación con mejor desempeño sobre instancias conocidas y presentamos un estudio poliedral del mismo, incluyendo su dimensión y familias de desigualdades que definen facetas. Luego de este estudio y dada la complejidad del problema, definimos una relajación de la formulación dada por un subconjunto de variables de la formulación original, con el fin de identificar desigualdades válidas que puedan ser útiles dentro de un entorno de métodos de planos de corte. Presentamos propiedades básicas de esta formulación relajada, identificamos varias familias de desigualdades que inducen facetas y mostramos que algunas de ellas pueden separarse en tiempo polinomial. Finalmente, incluimos experimentos computacionales que ofrecen indicios sobre la contribución de estas desigualdades en la práctica.

Defensa Tesis Licenciatura Sebastián Felgueras
2025-10-17 10:00 - 11:00 | Aula 1307
Título: Mejoras al algoritmo composicional de síntesis de controladores para problemas GR(1)
Directores: Hernán Gagliardi, Sebastián Uchitel
Jurados: Victor Braberman, Dario Turco

Resumen

En este trabajo se estudian mejoras de varios tipos al algoritmo composicional de síntesis de controladores para problemas GR(1).
Principalmente se analizará el impacto de diversas heurísticas y mejoras para aumentar el rendimiento del enfoque. También se presentará una herramienta que permite estudiar los aspectos estructurales de un problema y analizar el desempeño de MTSA al resolverlo.
Por último, se presentarán dos benchmarks, uno utilizado en la literatura y otro construido para este trabajo.

Defensa Tesis Licenciatura Emiliano Cairo
2025-10-24 10:00 - 11:00 | Aula 1113
Título: Traducción automática de especificaciones Spectra a Modelos FSP
Directores: Hernán Gagliardi, Sebastián Uchitel
Jurados: Victor Braberman, Florencia Zanollo
Resumen
El problema de la síntesis de controladores consiste en construir automáticamente un sistema correcto por construcción que satisfaga un conjunto de objetivos, dadas ciertas suposiciones sobre su entorno. Para evaluar un nuevo algoritmo de síntesis composicional implementado en la herramienta desarrollada in-house MTSA, se necesitaban benchmarks.
La colección de especificaciones de Spectra (SYNTECH) era ideal, pero su modelo de juego era incompatible con el formalismo asincrónico y basado en eventos de MTSA.
Esta tesis presenta una traducción formal y automatizada. Se propuso un esquema de traducción que mapea de Spectra a un modelo MTSA que preserva la semántica original y se evaluó experimentalmente el rendimiento de la síntesis composicional sobre el benchmark traducido.
Los resultados fueron mixtos: si bien el enfoque composicional demuestra ser capaz de resolver ciertas clases de problemas que son intratables para el algoritmo monolítico, su efectividad depende críticamente de la heurística y la arquitectura del problema, siendo a veces superado por este.

Defensa Tesis Licenciatura Alan Solowieiczyk
2025-10-30 11:00 - 12:00 | Aula a confirmar
Título: Collares Aritméticos
Directora: Verónica Becher
Jurados: Nicolás Álvarez y Paula Zabala
Resumen: Fijemos un alfabeto. Un collar (n,k)-perfecto es una secuencia circular de símbolos del alfabeto donde cada bloque de longitud n ocurre k veces, pero en posiciones con distinta congruencia modulo k, para cualquier convención de la posición inicial. Una clase particular de collares perfectos es la de los collares aritméticos. Son collares (n,n)-perfectos generados a partir de una progresión aritmética. En esta tesis nos concentramos en collares aritméticos en el alfabeto de dos símbolos e investigamos cuán balanceados están los dos símbolos en distintas partes del collar. Identificamos un collar aritmético al que llamamos mágico porque admite una partición en segmentos totalmente balanceados. Damos una cota superior del máximo desbalance que pueden tener los collares aritméticos dando una fórmula para el máximo desbalance en el collar aritmético ordenado. Además damos propiedades que cumplen todos los collares aritméticos.

Defensa Tesis Licenciatura Luciano Tarsia
2025-11-10 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Título: Broncoscopía asistida por IA en terapia intensiva: Desarrollo de un corpus y un enfoque para la identificación de posiciones anatómicas
Directora: Viviana Cotik
Co-Director: Nicolás Mastropasqua
Jurados: Lara Gauder, Nicolás Gaggion
Resumen:
El crecimiento de los datos digitales en el ámbito de la salud ha impulsado el desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial para analizar y extraer información significativa, particularmente en la imagenología médica. La broncoscopía es un procedimiento médico que permite visualizar directamente las vías respiratorias mediante un broncoscopio, y se utiliza tanto para el diagnóstico de enfermedades pulmonares como para la toma de muestras. Este procedimiento es clave en el diagnóstico y tratamiento de diversas patologías respiratorias, y puede beneficiarse significativamente del uso de herramientas basadas en inteligencia artificial, especialmente en tareas de navegación y localización anatómica. Sin embargo, la falta de un corpus de imágenes de broncoscopía anotadas y accesibles públicamente limita el desarrollo de soluciones en este campo.
Este trabajo presenta la creación de un corpus de imágenes broncoscópicas etiquetadas por expertos, obtenidas a partir de 126 videos capturados en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos. Los videos fueron registrados utilizando equipamiento estándar de broncoscopía disponible en estos entornos clínicos. Además, se encuentran acompañados de datos demográficos anonimizados, lo que permite realizar análisis complementarios y preservar la confidencialidad de los pacientes. El proceso de anotación se realizó siguiendo criterios refinados iterativamente, de forma tal de obtener un corpus con un alto acuerdo entre anotadores.
Con este corpus, se entrenaron y evaluaron dos arquitecturas de redes neuronales convolucionales (ResNet18 y ShuffleNetV2), enfocadas en la clasificación de imágenes según posiciones anatómicas en el árbol bronquial. Los resultados muestran las fortalezas y limitaciones de cada modelo, estableciendo un punto de partida para aplicaciones clínicas y educativas. Este trabajo sienta las bases para futuros avances en la integración de inteligencia artificial en broncoscopía, contribuyendo a mejorar la precisión diagnóstica, la eficiencia de los procedimientos y la formación médica.
Palabras clave: Broncoscopía, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales Convolucionales, Corpus Anotado, Navegación Asistida, Educación Médica.

Defensa Tesis Licenciatura Rodrigo Kapobel
2025-11-13 14:00 - 15:00 | Aula 9, Pab. 1
Título: ¿Atención es todo lo que necesitás? Un estudio sobre los mecanismos de atención en modelos de segmentación de lesiones de piel.
Director: Daniel Acevedo
Jurados: Nicolás Gaggion y Pablo Negri.
Resumen:
El cáncer de piel, especialmente el melanoma, es un problema de salud pública con alta tasa de mortalidad. La detección temprana y precisa es crucial. Las redes neuronales convolucionales son prometedoras para el diagnóstico asistido por computadora en dermatología. Este trabajo se enfoca en la segmentación precisa de lesiones de piel en imágenes dermatoscópicas utilizando el conjunto de datos ISIC 2018. El punto de partida será la publicación “Automated Skin Lesion Segmentation via an Adaptive Dual Attention Module”.
El objetivo es comprender cuánta injerencia tiene el mecanismo de atención ADAM en los resultados finales frente a otras variantes, explorando tanto su impacto en la eficiencia y el rendimiento del modelo como su contribución a la interpretabilidad del mismo, y buscando reducir el número de parámetros y/o tiempo de cómputo sin afectar la calidad de la segmentación.
Veremos que en general, los mecanismos de atención, no son la bala de plata a la hora de obtener mejoras sustanciales. Y que no hay que perder de vista otras configuraciones igualmente relevantes para la performance.

DÁTAME! las charlas de LCD - Sebastián Ceria - Lunes 17/11 16hs.
2025-11-17 16:00 - 17:00 | Aula 1402
Próximo Lunes 17/11 tenemos DÁTAME!

El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402.
La presentación estará a cargo de Sebastián Ceria y el título de la charla es:
La riqueza de los datos

Sobre la charla

En un mundo donde más del 90% de la información existente fue generada en los últimos dos años, los datos se han convertido en la nueva fuente de riqueza. A diferencia del oro o el petróleo, los datos se multiplican y transforman: generan más datos, impulsan modelos de inteligencia artificial y modelos analíticos y redefinen nuestras economías, instituciones y decisiones.
En esta charla propongo una reflexión sobre el verdadero valor de los datos: de dónde provienen, a quién pertenecen y cómo se convierten en conocimiento —o en poder—. Vamos a explorar cómo proteger los datos y su pertenencia, asegurándonos que la riqueza que se genere pueda ser aprovechada por todos.

Sobre el orador
Sebastián Ceria es presidente de Fundar, un think tank independiente dedicado al estudio y diseño de políticas públicas orientadas al desarrollo sostenible e inclusivo de la Argentina. Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Buenos Aires y doctor en Matemática Aplicada por la Universidad Carnegie Mellon, ha recibido además el Doctorado Honoris Causa de la Universidad de Buenos Aires. Su trayectoria combina la investigación académica, el liderazgo empresarial y el compromiso social, impulsando la innovación científica y tecnológica
al servicio del desarrollo.
Actualmente es el máximo accionista del Real Racing Club de Santander, miembro de su Consejo de Administración y presidente de la Fundación Real Racing Club, desde donde promueve iniciativas que integran deporte, educación y sostenibilidad. Anteriormente fue profesor en la Columbia Business School y fundador de Axioma en 1998, empresa pionera en modelos matemáticos para la gestión de portafolios y control de riesgo. Axioma fue adquirida en el 2019 por Deutsche Börse para crear Qontigo, donde ejerció como CEO hasta 2023. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos y ha sido reconocido con el Career Award de la National Science Foundation.
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!

Defensa Tesis Licenciatura Manuel Robert
2025-11-25 16:00 - 17:00 | Aula 1102
Título: Sobre la thinness de arista de un grafo
Directora: Flavia Bonomo
Jurados: Guillermo Durán y Daniel Perrucci
Resumen:
Definimos un nuevo parámetro de ancho de grafos, la thinness de arista, que corresponde a la thinness del grafo de línea del grafo de entrada. Encontramos relaciones cualitativas entre ese y otros parámetros de ancho conocidos, en particular que thinness de arista acotada implica pathwidth acotada, y conjeturamos que no solo el recíproco es verdadero, sino que ambos parámetros difieren en a lo sumo 1 en cualquier grafo. También encontramos que thinness acotada implica linear clique-width acotada cuando nos restringimos a grafos de línea.

Defensa Tesis Licenciatura Ignacio González Tafler
2025-11-28 15:00 - 16:00 | Sala 2103
Título: «TED&POP: Hacia un nuevo modelo para la planificación del desarrollo productivo en Argentina»
Director: Dr. Rodrigo Castro (ICC-CONICET, DC-FCEyN-UBA)
Codirector: Dr. Igal Kejsefman (IEALC-CONICET, FSOC-UBA)
Jurado:
– Dr. Ernesto Kofman (CIFASIS-CONICET, FCEIA-UNR)
– Mgtr. Martín Cherkasky Rappa (CEPAL Argentina)
Lugar de trabajo: Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos (SEDLab), Grupo de Socioeconomía Computacional.
Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computación (ICC), Departamento de Computación (DC), FCEyN-UBA.
Resumen del trabajo:
En este trabajo se presenta un nuevo modelo de simulación económico-computacional que incorpora crecimiento, conflicto distributivo y restricción externa, teniendo como objetivo capturar -a nivel agregado y conceptual- dinámicas macroeconómicas de Argentina en su etapa de posconvertibilidad.
El modelo TED&POP (Telares, Dólares, Ponchos y Pesos) está desarrollado en el lenguaje de modelado orientado a ecuaciones Modelica y se basa en sistemas algebraico-diferenciales, buscando capturar dinámicas no lineales y multicausales entre los principales entes relevantes de la economía siguiendo la tradición del modelado «stock-flujo consistente». A diferencia de la práctica predominante, se evita recurrir a postulados a priori de la existencia de equilibrios.
Se llevan a cabo diversos experimentos de simulación que exhiben la variedad de modos dinámicos de operación del modelo y su capacidad para representar tanto regímenes de restricción por oferta como de restricción por demanda. Los resultados muestran su utilidad para el estudio de la interacción entre el conflicto distributivo, la balanza de pagos y el crecimiento económico.
Por medio de estos experimentos se exploran además distintas trayectorias posibles de la economía que son relevantes para la toma de decisiones de política pública, evidenciando su potencial como herramienta de asistencia a la planificación del desarrollo productivo. TED&POP aprovecha el concepto de orientación a objetos aplicado en un contexto de sistemas de ecuaciones dinámicas (provisto por Modelica), ofreciendo así una especificación modular y extensible. Esto facilita la incorporación futura de nuevos mecanismos económicos y de una heterogeneización sectorial, así como su adaptación a otras economías periféricas de características similares.

Defensa Tesis Licenciatura Marcelo Guzmán Lamperti
2025-12-02 09:00 - 10:00 | Aula a confirmar
Título: Refactorings Automatizados en ambientes con Live Typing
Director: Hernán Wilkinson
Jurados: Agustín Martinez, Juan Pablo Galeotti
Resumen:
Los refactorings automatizados son una herramienta clave que ayuda al programador a reorganizar código de manera semi-automática, sin afectar la semántica del mismo, y facilitando la escritura en pos de obtener una abstracción del modelado más precisa y elegante. La presente tesis explora modificaciones a ciertos refactorings preexistentes de CuisUniversity (una distribución de Smalltalk con soporte de tipos mediante LiveTyping) e introduce nuevos. Más precisamente, se busca la mejora de los refactorings Push Up y Push Down, cuya utilidad es permitir mover variables de instancia y métodos, tanto hacia arriba como hacia abajo en la jerarquía de clases. A su vez, se introduce un nuevo refactoring: Extract Parameter Object, que permite crear un objeto que encapsule ciertos parámetros de un método dado. Por último, se realizan mejoras al refactoring de Extract Method para detectar de manera más inteligente posibles repeticiones en el código.
Palabras claves: Refactorings, TDD, Smalltalk, LiveTyping, PushUp, PushDown, ExtractParameterObject, ExtractMethod

Defensa Tesis Licenciatura Mauro Giordano
2025-12-02 13:00 - 14:00 | Sala 1606
Título: Estudio de la homología de proteínas mediante embeddings basados en repeticiones maximales de sus secuencias
Director: Dr. Pablo Turjanski
Co-Director: Dr. Diego Ferreiro
Jurados:
Dra. Rocío Espada
Dr. Esteban Lanzarotti
Resumen:
El estudio de homología de proteínas y su clasificación en familias son pilares de la biología molecular, sin embargo los métodos tradicionales suelen ser costosos, lentos y dependientes de heurísticas con múltiples parámetros ajustables. Este trabajo introduce una estrategia no supervisada para abordar este desafío, buscando representar el espacio de secuencias de proteínas de una forma que permita medir distancias con significado biológico. El método formulado se basa en la construcción de embeddings a partir de definir un “vocabulario biológico” basado en las repeticiones maximales (MRs) de aminoácidos presentes en un corpus de secuencias. El pipeline desarrollado computa estos patrones y permite entrenar un modelo FastText (basado en skip-gram) para aprender una representación espacial de las secuencias. A partir de estudiar la composición y naturaleza de los MRs, definimos tres criterios de filtrado de patrones para construir tres corpus de entrenamiento distintos. Analizamos los espacios resultantes de estos tres modelos aplicando las etiquetas originales de familias sobre las secuencias y mostramos que la representación vectorial captura de forma no supervisada relaciones intrínsecas de homología entre sus cadenas de aminoácidos. Mostramos que al entrenar los embeddings con todos los MRs computados, la separabilidad entre grupos de familias disminuye pero aumenta la capacidad de distinción entre secuencias sintéticas y naturales, mientras que al reducir la redundancia en el corpus de entrenamiento, una menor cantidad de redundancia en los MRs utilizados genera mejores agrupaciones pero dificulta más la distinción entre secuencias sintéticas y naturales, particularmente las que responden a un reordenamiento aleatorio de sus aminoácidos. Gracias a transformaciones realizadas con t-SNE, presentamos visualizaciones de los espacios resultantes para estudiar la estructura de los clústers formados. Observamos que al aumentar el valor de perplexity, estas transformaciones amplifican la separación de los clústers, a costa de alterar las distancias locales entre objetos vecinos, y sus resultados están fuertemente determinados por la calidad de las agrupaciones presentes en el espacio original de alta dimensionalidad. Por último, planteamos nuevos experimentos y mejoras posibles para construir un clasificador de secuencias de proteínas que pueda ser utilizado en aplicaciones reales.

Defensa Tesis Licenciatura Veronica Coy
2025-12-05 10:00 - 11:00 | Sala 1606
Título: «Acuicultura 4.0: Plataforma para la gestión, análisis y predicción de datos»
Director: Dr. Pablo Turjanski
Co-Director: Dr. Henrique Knack de Almeida
Jurados:
Dr. Matías López-Rosenfeld
Dr. Matias Urcola
Resumen:
La acuicultura constituye globalmente el sector de mayor crecimiento en producción de alimentos. Sin embargo, carece de un conjunto actualizado de principios que garanticen su apropiada expansión e intensificación. Desde el punto de vista socioeconómico y ambiental, resulta imprescindible actualizar los procesos productivos mediante la incorporación de nuevas tecnologías.
Inspirados en la idea de la “Industria 4.0”, se desarrolló Acuicultura 4.0, una plataforma digital para el sector acuícola que adopta herramientas tecnológicas para optimizar la gestión, el monitoreo y la productividad en sistemas de maricultura. La plataforma se basa en sensores ambientales sumergidos, desarrollados ad hoc y conectados en red, capaces de registrar variaciones en temperatura, oxígeno disuelto y clorofila a en distintos puntos del cultivo de mejillón Mytilus platensis. A partir de estos datos, permite analizar los efectos ambientales sobre respuestas metabólicas y fisiológicas vinculadas con la productividad, utilizando como caso de estudio un cultivo de líneas flotantes en Bahía Camarones.
En esta primera versión se integraron módulos de administración, análisis y visualización, y se implementó un modelo de crecimiento basado en la Función de Crecimiento de von Bertalanffy para estimar el rendimiento del cultivo. El sistema fue validado funcionalmente con datos modelados y simulados, y se documentó un flujo de trabajo que integra mediciones ambientales, biométricas y metabólicas, así como análisis estadísticos descriptivos.
Acuicultura 4.0 es una plataforma sólida y funcional para el monitoreo y análisis del cultivo de mejillón, que centraliza información biométrica, metabólica y ambiental en un sistema trazable. Proporciona herramientas útiles tanto para investigadores, facilitando análisis y registros históricos, como para productores, apoyando el monitoreo del crecimiento, la estimación de cosechas y la optimización de recursos. La plataforma demostró buen desempeño tras las optimizaciones implementadas, y su arquitectura modular y escalable permite incorporar nuevos datos y modelos de análisis, ampliando sus capacidades para futuras etapas de investigación y gestión productiva.

Defensas del taller de tesis del Programa +Acompañamiento
2025-12-09 09:30 - 12:00 | Aula 1114
El Programa +Acompañamiento para Estudiantes de la FCEN UBA (https://exactas.uba.ar/acompanamiento/) está diseñado especialmente para aquellos estudiantes que ingresaron hace más de 10 años y que adeudan la tesis de licenciatura o trabajo final, así como hasta 2 exámenes finales. Tiene como objetivo ayudar a nuestros estudiantes a que logren y finalizar su carrera.
Este cuatrimestre en el DC realizamos una materia de tesis especial para este programa donde los alumnos tuvieron que realizar entregas bisemanales (con su respectivo recuperatorio) que se corresponden a diferentes etapas de una tesis.
Con el esfuerzo y la motivación de los «chic@s» y el orden y encuadre que le dio la materia, logramos que 11 estudiantes culminen su tesis en un cuatrimestre.

Las primeras 4 defensas serán las de Tomas Scally, Fernando Andrada y el dúo Alejandra Rodriguez y Matías Incem.

Defensa 1: Tomas Scally 9:30AM

Título: Implementación de una solución de seguridad de correo electrónico en el Sector Público Argentino

El Estado Argentino emplea soluciones informáticas especializadas para salvaguardar sus activos digitales. El proceso estándar de adquisición sigue una metodología estructurada que incluye: identificación de necesidades, análisis comparativo de productos disponibles, elaboración de pliegos de especificaciones técnicas, publicación de licitaciones públicas e implementación de la solución seleccionada.
Este procedimiento técnico-administrativo presenta una duración considerablemente extensa —frecuentemente varios años— desde la fase inicial hasta la puesta en funcionamiento efectiva de la solución. Esta demora se atribuye a múltiples instancias de revisión y control que involucran diversos organismos gubernamentales, generando un sistema de verificaciones cruzadas que, si bien aporta transparencia, impacta significativamente en los tiempos de ejecución.
El presente trabajo analiza los principales obstáculos y desafíos que surgen durante el ciclo completo de implementación de proyectos de seguridad informática, tomando como caso de estudio específico la implementación de una solución antispam en un importante organismo nacional. Se examina desde la confección del pliego de especificaciones técnicas —que debe contemplar múltiples situaciones particulares como plazos de resolución de problemas, compatibilidad con sistemas existentes, definición de hitos de avance, criterios de aceptación y finalización del proyecto— hasta su puesta en funcionamiento. Simultáneamente, se proponen alternativas para acelerar los procesos de adquisición o incluso, evitar completamente estos procedimientos tradicionales.

Defensa 2: Fernando Andrada 10:10 AM

Título: Transformación digital en empresa de telecomunicaciones para el segmento B2B en la región de Latinoamérica

Esta tesis analiza la transformación digital de la gestión comercial B2B en una empresa de telecomunicaciones con presencia en doce países de Latinoamérica, mediante la implementación regional de Salesforce como plataforma de gestión de clientes única para toda la región. El trabajo parte de un contexto de alta competencia, procesos comerciales heterogéneos y manuales, información dispersa en sistemas legados y limitada visibilidad regional del cliente, lo que afectaba la eficiencia, la trazabilidad y la satisfacción de los clientes corporativos. El objetivo principal fue optimizar la gestión de la relación con clientes y del ciclo comercial completo, homogeneizando procesos, consolidando datos y habilitando la toma de decisiones en tiempo real. En cuanto al enfoque, se detalla la arquitectura de la solución basada en una única instancia, la estrategia de implementación en dos etapas que combina prácticas tradicionales en cascada con metodologías ágiles, y un esquema de evaluación apoyado en indicadores funcionales, técnicos y de negocio. Los resultados muestran buenos niveles de adopción, una reducción de tareas manuales, mejoras en la calidad y unicidad de la información, disminución de los tiempos de ciclo e incrementos en los indicadores de satisfacción de clientes sobre una plataforma estable y escalable. Por último, se recopilan y organizan las principales lecciones aprendidas relacionadas con el gobierno regional, la decisión de trabajar con una sola instancia, la gestión del cambio y la operación del servicio, que constituyen el aporte más relevante de la tesis para futuras iniciativas de transformación digital en organizaciones con presencia regional.

Defensa 3 y 4: Alejandra Rodriguez, Matías Incem 10:50 AM

Título: Validación Experimental de Abstracciones Modales para Contratos Inteligentes
Los contratos inteligentes (Smart Contracts) son programas que se ejecutan en Blockchain y administran activos de gran valor. Constituyen la base de las finanzas descentralizadas (DeFi), y su carácter inmutable, derivado de la propia Blockchain, implica que un error en su código puede derivar en pérdidas significativas. Esto vuelve esencial su verificación antes del despliegue.
Uno de los tipos más frecuentes de errores en los Smart Contracts son los de lógica de negocio. Para analizar este tipo de errores, los papers Predicate Abstractions y Modal Abstractions proponen generar modelos abstractos a partir de contratos escritos en el lenguaje de programación Solidity, enfocándose en la verificación del comportamiento lógico de negocio.
Para esto, la herramienta Alloy4PA implementa la propuesta introducida inicialmente en Predicate Abstractions y extendida en Modal Abstractions, utilizando Alloy en entornos Docker y Java.
Esta tesis se centra en comprender, reproducir y validar los experimentos descritos en el paper de Modal Abstractions, detallando el proceso de reproducción mediante la herramienta Alloy4PA, y ampliando la evaluación con nuevos casos de estudio que permitan explorar la generalidad y la robustez del enfoque propuesto.

Jurados de las defensas: Pablo Brusco, Pablo Cristóforis, Diego Garbervetsky.

Defensa Tesis Licenciatura Matías Strobl
2025-12-12 14:30 - 15:30 | Aula 1102
Título: Programación temprana y desarrollo cognitivo. Análisis de
funciones ejecutivas en educación inicial
Director: Dr. Fernando Schapachnik
Jurados: Dra. Manuela Cerdeiro, Dr. Leandro Lombardi
Resumen:
Esta tesis analiza si una intervención de programación en nivel inicial se asocia con cambios en funciones ejecutivas, en contexto socioeconómicos medios y bajos.
El estudio utiliza datos de un experimento realizado en 2018 en dos instituciones preescolares del partido de Hurlingham (una de nivel socioeconómico medio y otra de nivel bajo), con grupos experimental y control. Durante doce semanas, las salas experimentales trabajaron con ScratchJr en actividades lúdicas de programación visual. Se administró una batería de evaluaciones pre y post intervención en donde se llevaron a cabo pruebas estandarizadas de atención, control inhibitorio, razonamiento no verbal, planificación y memoria de trabajo (ANT, Stroop, ToNI, TOL y Corsi).
En esta tesis se depuró y unificó la base, se definieron variables derivadas y se realizaron distintos análisis estadísticos, tanto tradicionales como más avanzados a efectos de determinar si alguna de las variables afectaba (y si lo hacía, en qué medida), el desempeño en el post test en comparación con el pre test.

Defensa Tesis Licenciatura Bruno Weisz
2025-12-15 10:00 - 11:00 | Aula 1113
Título: Demostrando la correcta ejecución de un programa de alto nivel con Plonky2
Director: Agustín Garassino
Co-Director: Matías López-Rosenfeld
Jurados: Santiago Palladino, Javier Godoy y Diego Garbervetsky
Resumen:
En este trabajo se estudia la posibilidad de demostrar la ejecución de programas de alto nivel utilizando Plonky2, un sistema de pruebas criptográficas de tipo ZK-SNARK que no requiere de un trusted setup. El trabajo se enmarca en el área de las pruebas de conocimiento cero (Zero Knowledge Proofs), presentando una introducción a las primitivas matemáticas y criptográficas necesarias para comprender estos protocolos, así como un análisis superficial de los sistemas relevantes como PLONK. Se propone y desarrolla una herramienta que traduce programas de ACIR (la representación intermedia de Noir) a Plonky2. De esta manera, se logra la construcción de pruebas verificables de ejecución en entornos con recursos limitados de almacenamiento, superando una de las principales restricciones de Barretenberg. El documento incluye la descripción formal de la traducción de primitivas y operaciones, una evaluación experimental del desempeño obtenido y un análisis comparativo en términos de tiempos de ejecución y tamaños de artefactos generados. Finalmente, se discuten los resultados alcanzados y se plantean líneas de trabajo futuro.

Defensa Tesis Licenciatura Victoria Klimkowski
2025-12-15 13:00 - 14:00 | Aula a confirmar
Título: Ejes temporales locales en embeddings de LLMs: efectos del modelo, la granularidad y los límites de la extrapolación
Director: Esteban Feuerstein
Jurado: Andrés Farall, Federico Albanese
Resumen:
El análisis de la evolución de la información en grandes corpus de texto, como los artículos de noticias, presenta un desafío significativo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los textit{embeddings}, son la herramienta estándar para capturar el significado textual, pero su naturaleza de «caja negra» y su alta dimensionalidad dificultan la interpretación de trayectorias temáticas o temporales. Esta tesis aborda un método para la proyección de embeddings en un espacio latente interpretable de baja dimensionalidad.
El método desarrollado se concibe como una extensión del método de Waller et al, adaptado para operar sobre espacios de embeddings en un dataset de noticias periodísticas. El objetivo es definir un eje temporal utilizando un conjunto de días «tempranos» y «tardíos» como semillas y proyectar nuevos días sobre este eje para analizar su posición relativa.
Los resultados demuestran de manera concluyente la viabilidad del método con sus limitaciones.

Defensa Tesis Licenciatura Augusto González Omahen
2025-12-15 17:00 - 18:00 | Aula 1114
Título. Desarrollo de Modelos de Inteligencia Artificial para el Estudio del Riesgo Hídrico del río Paraguay en Chaco utilizando Herramientas de Sensoramiento Remoto.
Directores. Dr. Diego Fernandez Slezak, Dra. Lucía M. Cappelletti.
Jurados. Dra. María Elena Buemi, Dr. Negri Pablo Augusto.
Resumen:
La producción agrícola-ganadera es la actividad económica de mayor relevancia en la Provincia del Chaco, Argentina. Debido a factores ambientales como las elevadas precipitaciones de la región, tanto su población rural como su producción agropecuaria se ven afectadas de manera directa por las inundaciones. Este trabajo consiste en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial (IA) con el propósito de mejorar la identificación de las zonas anegables de la provincia, tomando como sitio de estudio el Departamento de Bermejo. Si bien existen mapas globales para identificar agua en superficie, estos no garantizan su utilidad a escala regional. Por ello, desarrollar herramientas de identificación del agua superficial a escala regional es relevante para el monitoreo de inundaciones y la planificación de estrategias de mitigación y adaptación.
Para esto se diseñaron herramientas de identificación remota mediante el empleo de imágenes satelitales ópticas. Se implementaron tres modelos de segmentación de imágenes: Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF), y un modelo basado en técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) y en la arquitectura U-Net. RF y SVM son modelos de aprendizaje automático tradicionales que clasifican cada píxel basándose únicamente en la información del mismo; operan de forma aislada, ignorando por completo el contexto espacial de los píxeles vecinos. Bajo la hipótesis de que la vecindad espacial es relevante para este estudio, se podría implementar una característica extra a estos modelos que contengan la información espacial, en cambio se diseñó un modelo de deep learning, diseñado para optimizar la detección de agua empleando Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) las cuales consideran implícitamente la vecindad espacial de los píxeles.
Se utilizaron imágenes satelitales Landsat para entrenar y evaluar el rendimiento de los modelos.
Los resultados en la segmentación y detección de agua en superficie del modelo basado en una arquitectura U-Net alcanzó un DICE promedio de 0.75, superior a RF (0.67) y SVM (0.60), para comparaciones homogéneas todas las métricas reportadas se corresponden al coeficiente DICE. De esta manera el modelo que usa la información de la vecindad mejora el índice DICE en un 13%, respecto a los modelos de píxel individual.
Estos resultados validan que técnicas de aprendizaje profundo que consideran la vecindad de píxeles potencian la identificación de agua en superficie.
Palabras clave: Inundaciones, Chaco, Imágenes Satelitales, Inteligencia Artificial, U-Net.

Defensa Tesis Licenciatura Lucas Cantore
2025-12-16 10:00 - 11:00 | Aula 1115
Título: Alianzas en ámbito de torneos
Director: Dr. Ariel Arbiser
Jurados: Lic. Tomás Schitter, Dr. Pablo Turjanski
Resumen:
La teoría de juegos estudia interacciones estratégicas entre agentes racionales. Sin embargo, los modelos clásicos no siempre capturan dinámicas de cooperación en contextos competitivos, como torneos o negociaciones previas al juego. Este trabajo propone un marco formal para modelar la formación de alianzas entre jugadores en el contexto de un torneo, trabajando sobre las ideas de negociación previa. Estas alianzas impactan en las matrices de pago de cada ronda del torneo, generadas a partir de una redistribución de las ganancias entre los miembros de una misma alianza. Se desarrolla un lenguaje de ofertas para el pre-juego del torneo mediante el cual es posible formar dichas alianzas. Además, se estudia en un espacio reducido cómo las alianzas modifican las estrategias de los jugadores y finalmente se exhibe una forma de representar las alianzas a través de una variante de las transformaciones que alteran las matrices de pago a partir de ofertas entre jugadores. Este resultado abre nuevas posibilidades para analizar torneos e investigar cómo los acuerdos previos inciden en sus resultados.

Defensa Tesis Doctorado Leonardo Pepino
2025-12-16 10:00 - 12:00 | Aula 1209
Título: Análisis y desarrollo de representaciones generales de audio
Directora: Dra. Luciana Ferrer
Director adjunto: Dr. Pablo Riera
Consejero de estudios: Dr. Pablo Negri
Jurados:
Dr. Bernardo Gabriel Mindlin Departamento de Física, FCEyN, UBA
Dra. Alicia Lozano Diez, Universidad Autónoma de Madrid, España
Dr. Leandro Di Persia, Universidad Nacional del Litoral
Link de youtube: https://youtube.com/live/5PI5F08_BrE?feature=share
Resumen:
El aprendizaje de representaciones ha sido un pilar fundamental en el avance del aprendizaje profundo, al permitir la reutilización de modelos para resolver tareas diversas de manera eficiente en términos de cómputo y datos. En particular, el aprendizaje no supervisado ha permitido aprovechar la abundancia de datos sin etiquetar para aprender representaciones ricas y útiles en escenarios con escasez de datos anotados, simplificando el desarrollo de modelos y favoreciendo la democratización de la inteligencia artificial.

Este trabajo doctoral se desarrolló entre los años 2020 y 2025, en un período marcado por el auge del aprendizaje auto-supervisado de representaciones de habla y, hacia el final, por la extensión de los modelos de lenguaje a otras modalidades distintas al texto, como el audio e imágenes. En ese contexto de éxito de los modelos de representaciones de habla, y la tendencia a crear sistemas cada vez más generalistas, este trabajo consistió en el desarrollo de un modelo de representaciones de audio que fuera útil para múltiples tareas del dominio del habla, y de otros dominios como la música y los sonidos ambientales. Este desarrollo culminó con EnCodecMAE, un modelo basado en masked autoencoders y pre-entrenado con señales de audio diversas provenientes de Audioset, LibriLight y Free Music Archive.

Este modelo tiene la particularidad de utilizar EnCodec, un codec de audio neuronal, como señal objetivo. EnCodecMAE alcanzó resultados comparables o superiores al estado del arte en varias tareas de habla, música y audio general. Además de presentar EnCodecMAE y mostrar los resultados de su evaluación, realizamos un estudio de ablación, explorando el efecto que tienen distintos aspectos de su diseño, como parámetros de enmascarado, representaciones de entrada, conjuntos de preentrenamiento, etc.

Por último, realizamos un análisis del alineamiento entre distintas representaciones de audio, incluyendo EnCodecMAE, y representaciones cerebrales obtenidas a partir de resonancias magnéticas funcionales de la corteza auditiva. Mostramos que estos modelos, a pesar de no ser entrenados explícitamente para aproximar la actividad cerebral, exhiben un alineamiento creciente con la misma durante el preentrenamiento, y que el desempeño de las representaciones en distintas tareas se correlaciona con la similaridad con las representaciones cerebrales. Una implicancia práctica de este hallazgo es la posibilidad de utilizar medidas de alineamiento con la corteza auditiva como un indicador del desempeño general del modelo, con un costo computacional inferior al de benchmarks exhaustivos como HEAREval.
