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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Margarita Cristallini
DESCRIPTION:Título: Estados mentales dinámicos asociados a la detección de peligro durante el manejo\nDirectores: Juan E Kamienkowski\, Joaquin Gonzalez\nJuradxs: Luz Bavassi\, Laouen Belloli \nPalabras claves: Magnetoencefalografía (MEG)\, eye-tracking\, conducción\, percepción de peligro\, hazard perception\, localización de fuentes\, DyNeMo\, estados mentales dinámicos\, atención visual. \nResumen: A pesar de los avances en neurociencia cognitiva\, aún se conoce poco sobre los estados mentales asociados a tareas naturales como la exploración visual de una escena\, la detección de peligro o la toma de decisiones en entornos dinámicos. La conducción constituye un ejemplo especialmente relevante\, ya que requiere integrar información visual\, mantener la atención y responder rápidamente ante posibles situaciones de riesgo. En estas tareas surgen preguntas sobre si los mismos mecanismos mentales intervienen en diferentes contextos. ¿Es el mismo proceso el que se activa al fijar la mirada en un objeto de búsqueda que al detectar una posible amenaza al manejar? ¿Existen diferencias en el estado mental al observar un posible peligro frente a un objeto neutral? Comprender estos patrones podría contribuir al desarrollo de herramientas capaces de estimar tiempos de reacción con mayor precisión o detectar situaciones de riesgo de manera más temprana\, con potencial aplicación en el ámbito de la seguridad vial. En esta tesis se analizan los estados mentales de distintos sujetos expuestos a videos de conducción correspondientes al Hazard Perception Test del Reino Unido\, utilizando datos obtenidos en el marco de una colaboración con la Universidad de Nottingham (UdN). Los videos presentan escenas dinámicas de conducción en las que aparecen potenciales situaciones de peligro (hazards). \nPara cada participante se analizaron de manera simultánea registros de actividad cerebral mediante magnetoencefalografía (MEG) y movimientos oculares registrados mediante eye-tracking (ET)\, con el propósito de caracterizar los estados mentales asociados a momentos clave del experimento\, como la detección de un hazard o una fijación visual. La combinación de ambas fuentes de información permitió relacionar la actividad cerebral con el comportamiento visual de los participantes. \nPor otra parte\, la integración de estos datos\, junto con diversas técnicas de preprocesamiento\, posibilitó la aplicación de análisis avanzados como la localización de fuentes y la estimación de estados mentales mediante Dynamic Network Modes (DyNeMo)\, un modelo generativo no supervisado basado en aprendizaje profundo. Los análisis permitieron identificar distintos modos cerebrales con características espaciales y espectrales propias\, incluyendo modos compatibles con redes visuales\, atencionales y sensoriomotoras\, cuya activación presentó cambios alrededor de eventos de fijación visual y respuesta mediante botón. En conjunto\, estos resultados muestran que la combinación de MEG\, eye-tracking y modelos dinámicos como DyNeMo constituye una herramienta útil para estudiar cómo cambia la actividad cerebral durante la observación de videos dinámicos de conducción en un contexto de libre exploración visual. Además\, permiten comprender mejor cómo el cerebro procesa la información visual y responde ante situaciones de riesgo en escenarios dinámicos de conducción.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Jazmín Vidal Dominguez
DESCRIPTION:Título: Sistemas de calificación automática de la pronunciación a nivel fonema\nDirectora: Dra. Luciana Ferrer\nConsejero de estudios: Dr. Juan Pablo Galeotti \nJurados:\nDra. Leibny Paola Garcia Perera – – Assistant Research Scientist\, Center for Language and Speech Processing\, Whiting School of Engineering Johns Hopkins University\nDr. Horacio Franco – – Chief Scientist\, Speech Technology and Research Laboratory\, SRI\, EE.UU\nDr. Cristian Tejedor García – – Prof. Asistente\, Radboud University\, Países Bajos \nLink Youtube: Se compartirá unos días antes de la defensa. \nResumen: \nEl trabajo doctoral tiene como objetivo el estudio y desarrollo de sistemas de calificación automática de la pronunciación para estudiantes argentinos de inglés como lengua extranjera. Estos sistemas reciben una grabación de voz y asignan puntajes que reflejan la calidad de la pronunciación en distintas dimensiones\, incluyendo aspectos segmentales y suprasegmentales como la precisión fonética\, el acento léxico y oracional\, el ritmo y la entonación. \nLa tesis se centra en la calificación a nivel segmental\, es decir\, en estimar la calidad de la pronunciación de cada fonema dentro de una frase. Para ello\, en primer lugar se recolectó y anotó un corpus específico de hablantes argentinos de inglés\, con alineamientos fonéticos detallados y etiquetas de calidad de pronunciación. La tesis describe el diseño del corpus\, el proceso de anotación y los principales patrones de error observados. El corpus se valida comparando estos errores con los reportados en otras bases de habla no nativa de hablantes de español como primera lengua y mediante la comparación de resultados obtenidos con sistemas de referencia en las distintas bases de datos. \nA partir de estos datos se implementaron distintos sistemas de calificación de la pronunciación a nivel fonema. Todos los sistemas desarrollados se basan en reconocedores automáticos del habla (RAH)\, que se utilizan tanto para extraer características útiles como para obtener alineamientos que permiten localizar temporalmente los fonemas objetivo en la frase. Como sistema de referencia se empleó el algoritmo de Goodness of Pronunciation (GOP)\, que calcula un puntaje para cada fonema a partir de las probabilidades a posteriori generadas por el modelo acústico del RAH entrenado con habla nativa\, midiendo qué tan compatible es el segmento observado con el fonema objetivo. Luego se exploraron métodos de transferencia de aprendizaje. En estos métodos se reutilizaron modelos acústicos entrenados previamente para RAH y se ajustaron sus últimas capas para la tarea de calificación de la pronunciación\, es decir\, para producir directamente la probabilidad de pronunciación incorrecta para cada fono target. En una etapa posterior\, se incorporaron modelos de habla auto supervisados\, usando sus representaciones como entrada a clasificadores de correctitud de la pronunciación. Estos enfoques se compararon con variantes que imitan la estructura de GOP\, en las que primero se entrena un reconocedor de fonemas y luego se calculan puntajes de pronunciación a partir de sus salidas. \nFinalmente\, se abordó el problema de la escasez de anotaciones segmentales mediante esquemas de aprendizaje con pocas etiquetas y supervisión débil. Se desarrollaron métodos para entrenar modelos para producir predicciones a nivel fonema usando datos etiquetados solamente con calidad de pronunciación a nivel oración más\, opcionalmente\, una pequeña cantidad de datos etiquetados a nivel fonema. En este contexto se evaluaron estrategias de selección de ejemplos y pseudo etiquetado para reducir la necesidad de anotación manual a nivel fonema. \nLa evaluación de los sistemas se centró no solo en métricas estándar en la literatura de calificación de la pronunciación\, como Precisión o F-score\, sino también en el costo esperado\, el cual permite penalizar los errores de manera que la métrica refleje las necesidades específicas de la tarea. En particular\, se utilizó una función de costo diseñada para penalizar las correcciones innecesarias\, con el objetivo de ajustar los umbrales de decisión a escenarios educativos reales en los que es crucial evitar frustrar al estudiante.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Alicia Alvarez Mon
DESCRIPTION:Título: Clasificación y Síntesis de Emociones con Mapa de Expresiones.\nDirectores: Daniel Acevedo y María Elena Buemi.\nJurado: Pablo Turjanski y Manuel Dubinsky. \nResumen:\nSe propone un método de bajo costo computacional para la síntesis de expresiones faciales\, el cual genera una emoción objetivo solicitada por el usuario a partir de la imagen neutral de un sujeto. El espacio emocional que guía al proceso de síntesis se representa mediante una estructura basada en Mapas Auto-Organizados (SOM) que se entrenan de forma no supervisada y disponen topológicamente cerca aquellos elementos pertenecientes a una misma clase.  Para dicho entrenamiento se emplean descriptores que capturan información relativa a la forma\, la estructura\, la geometría y la textura facial.\nDado que esta representación tiene capacidad clasificatoria\, se exploran distintas configuraciones del modelo y se valida su rendimiento en la identificación de emociones.\nA partir de este espacio\, el proceso de síntesis selecciona la mejor representación de un sujeto y aplica una deformación controlada mediante interpolación lineal y funciones gaussianas para generar la imagen\, pudiendo ajustar la intensidad de la emoción de forma granular. Para validar los resultados de síntesis se empleó un clasificador externo provisto por la librería OpenCV\, evidenciando que las imágenes generadas por el modelo presentan un comportamiento de clasificación comparable al de aquellas con expresiones genuinas; no obstante\, se observa una mayor propensión de las imágenes sintetizadas a ser clasificadas erróneamente en las categorías “Happiness” y “Sadness”. Mostramos además las dificultades al extender este modelo para generar imágenes que expresen emociones mixtas.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Rafael Romani
DESCRIPTION:Título: Entendiendo los límites teóricos de los LLMs desde el punto de vista de la Complejidad Computacional: el rol de la aleatoriedad en el Chain Of Though.\nDirectores: Santiago Cifuentes\, Santiago Figueira\nJuradxs: Sergio Abriola\, Edwin Pin \nResumen:\nLos transformers son el componente básico de los grandes modelos de lenguaje (LLM). En esta tesis\, estudiamos los lenguajes formales que reconocen las diferentes abstracciones teóricas de los transformers cuando se limita el número de pasos de chain-of-thought. En primer lugar\, partimos del trabajo de Li et al. (2024) y estudiamos diversas propiedades de su abstracción. En segundo lugar\, ampliamos su modelo para incorporar el comportamiento estocástico de los transformers\, al que se le ha prestado poca atención en la literatura. Estudiamos los lenguajes formales reconocibles por nuestra definición de transformers probabilísticos cuando se limita el número de pasos de chain-of-thought.\nNuestro análisis se lleva a cabo desde la perspectiva de la teoría de circuitos booleanos. Finalmente\, relacionamos ambos modelos con las máquinas de Turing y ofrecemos argumentos sobre cuándo se puede y cuándo no se puede ignorar la aleatoriedad de los transformers para estudiar su poder expresivo.\nNuestros principales resultados indican que los transformers que realizan T(n) pasos de chain-of-thought son equivalentes a circuitos booleanos de tamaño T(n). Esto es válido tanto para los transformers y circuitos determinísticos como para los probabilísticos\, incluso en el contexto P-uniforme o no uniforme. \nPalabras clave: Transformers\, Chain-of-thought\, circuitos booleanos\, lenguajes formales
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gianluca Capelo
DESCRIPTION:Título: Predicción de funciones ejecutivas con aprendizaje automático: Estudios de caso en cohortes online y contexto clínico presencial \nDirectores: Juan E Kamienkowski\, Gustavo Juantorena \nJuradxs: Fernando Schapachnik\, Melina Vladislauskas \n\nResumen: \nEl Trail Making Test (TMT) es una de las evaluaciones neuropsicológicas más utilizadas para el diagnóstico clínico. Tradicionalmente administrada con lápiz y papel\, esta tarea presenta alta sensibilidad\, aunque baja especificidad. Para abordar esta limitación\, se puso a prueba una versión computarizada del TMT (cTMT) que preserva la estructura original de la tarea y registra en detalle la serie temporal del cursor. A partir de estos registros\, se extrajeron atributos orientados a representar el rendimiento de los participantes. \nEl cTMT fue evaluado en dos estudios. En el primero\, con el objetivo de aumentar su accesibilidad\, se implementó la tarea en una plataforma online junto con tres tareas estandarizadas: Change Detection Task\, para memoria de trabajo visual\, y Go/No-Go y Stop-Signal Task\, para control inhibitorio. En una muestra de 484 participantes\, se utilizaron los atributos del cTMT para predecir la edad y diferencias individuales en funciones ejecutivas medidas mediante estas tareas de referencia. Los resultados mostraron predicciones estadísticamente significativas en ambos casos. \nEn el segundo estudio\, orientado a analizar el desempeño del cTMT en una población clínica\, 74 adultos mayores\, 41 con deterioro cognitivo leve y 33 controles sanos\, completaron el cTMT y una batería diagnóstica estándar administrada con lápiz y papel. Se compararon modelos basados en información demográfica\, atributos del cTMT y puntajes de la batería diagnóstica. Los modelos demográficos no alcanzaron significancia estadística\, mientras que los modelos basados en atributos del cTMT sí lo hicieron\, con un desempeño de AUC = 0\,67. Al combinar estos atributos con información demográfica\, el desempeño aumentó a AUC = 0\,70\, un valor cercano al obtenido con la batería diagnóstica estándar (AUC = 0\,76)\, que formó parte del criterio diagnóstico. Además\, los atributos del cTMT permitieron predecir significativamente el desempeño en cinco de las siete pruebas de la batería diagnóstica. \nEn conjunto\, estos resultados sugieren que el cTMT permite capturar información conductual relevante mediante una evaluación digital accesible y de bajo costo. Asimismo\, respaldan el potencial de esta metodología para complementar las herramientas tradicionales de evaluación neuropsicológica y contribuir a la detección temprana de enfermedades neurodegenerativas\, como la enfermedad de Alzheimer y otras demencias relacionadas.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Malena Alamo
DESCRIPTION:Título: Correlatos neurales de modelos computacionales de búsqueda visual híbrida \nDirectorxs: Juan E Kamienkowski\, Damian Care\, Gonzalo Ruarte \nJuradxs: Rodrigo Echeveste\, Stephanie Muller \nResumen: \nLa búsqueda visual híbrida (la tarea de localizar en una escena cualquiera de un conjunto de posibles objetivos mantenidos en memoria) puede describirse como un proceso de inferencia bayesiana en el que cada fijación ocular actualiza la creencia del observador sobre la ubicación del target. El modelo computacional nnELM (Neural Network Entropy Limit Minimization) (Ruarte et al.\, 2025) formaliza este proceso combinando redes neuronales profundas con un criterio de minimización de entropía esperada para seleccionar la siguiente fijación. Por otro lado\, el framework de Temporal Response Functions (TRFs) por regresión regularizada (Care et al.\, 2025) permite vincular predictores definidos a nivel de fijación con la señal de electroencefalografı́a (EEG) registrada de forma continua durante la tarea. Esta tesis se propuso articular ambas lı́neas de trabajo: diseñar y extraer\, a partir de los mapas internos del modelo nnELM\, variables que cuantifiquen distintos aspectos del proceso de búsqueda visual\, y evaluar si dichas variables poseen correlatos en la actividad cerebral registrada sobre el dataset HSEM (Hybrid Search Eye Movements)\, que incluye el registro simultáneo de movimientos oculares y EEG de 42 sujetos durante una tarea de búsqueda hı́brida en escenas naturales. Se diseñaron y extrajeron 20 variables organizadas en cinco categorı́as conceptuales\, se validó su coherencia con la dinámica esperada del proceso de búsqueda\, y se evaluó su contribución a la predicción de la señal EEG mediante un esquema de construcción incremental de modelos\, diagnosticado por VIF y evaluado mediante ∆AIC y TFCE. Se hallaron correlatos neurales significativos en variables de cuatro de las cinco categorías definidas\, en particular en variables relacionadas con la similitud visual con el target\, el estado del proceso bayesiano y la calidad de la decisión del sujeto respecto de la estrategia óptima del modelo. \nPalabras claves:  búsqueda visual híbrida\, inferencia bayesiana\, electroencefalografía\, movimientos oculares\, nnELM\, temporal response functions.
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SUMMARY:Segunda Escuela Sudamericana de NLP
DESCRIPTION:La Segunda Escuela Sudamericana de NLP se llevará a cabo en Buenos Aires los días 3 y 4 de agosto de 2026 en Exactas-UBA. \n \nLa Segunda Escuela Sudamericana de NLP se llevará a cabo en Buenos Aires los días 3 y 4 de agosto de 2026\, en Exactas-UBA\, luego de la ECI 2026. La escuela contará con charlas\, tutoriales y una sesión de pósters sobre distintas temáticas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural. \nSe invita a participar a estudiantes\, investigadores y profesionales de la industria interesados en NLP provenientes de toda la región. La participación en la escuela es gratuita\, pero los cupos son limitados. Además\, se otorgará con apoyo económico limitado a algunos estudiantes seleccionados. También se invita a los asistentes a presentar sus trabajos actuales en formato póster. \nPara más información\, fechas importantes y el formulario de inscripción consultar el sitio web de la escuela:\nhttps://south-american-nlp-school.dc.uba.ar/
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martin Pugliese
DESCRIPTION:Título: Acelerando el Testeo de Regresiones con Mimicry Monitors\nDirectores: Victor Braberman y Diego Garbervetsky\nJurados: Lic Felicitas Garcia\, Dr. Javier Godoy \nResumen:\nEn el desarrollo de software moderno\, los sistemas evolucionan constantemente mediante cambios incrementales. Cada modificación plantea una pregunta inevitable: ¿es necesario volver a ejecutar todos los tests\, o podemos aprovechar el trabajo de verificación ya realizado? Esta tesis aborda ese interrogante evaluando los Mimicry Monitors (MM)\, una técnica que permite verificar en tiempo de ejecución si el comportamiento de una nueva versión de un programa puede ser «imitado» por la versión anterior\, sin necesidad de ejecutarla\, capitalizando los fragmentos de código que ambas versiones comparten.\nEl trabajo va un paso más allá de la validación original de la técnica: evalúa experimentalmente qué tan competitivos son los MM frente a RTS++\, una herramienta de selección de tests de regresión basada en análisis estático sobre grafos de llamadas. Los experimentos se realizaron sobre módulos de proyectos reales de código abierto (BoringSSL\, Abseil y RocksDB) adaptando sus suites de tests para simular escenarios concretos de regresión.\nLos resultados revelan que los MM permiten reducir significativamente la cantidad de ejecución necesaria cuando los cambios son localizados\, emitiendo veredictos anticipados antes de completar la ejecución del programa. Al mismo tiempo\, se identifican y caracterizan los escenarios donde sus limitaciones son más pronunciadas\, contribuyendo así a una comprensión más completa y honesta de su utilidad práctica.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Bruno Gomez
DESCRIPTION:Título: Integración de síntesis reactiva simbólica en MTSA mediante controladores generados por Spectra\nDirector: Hernán Gagliardi\nJurados: Florencia Zanollo\, Sebastian Uchitel\n\nResumen\nEsta tesis estudia la integración entre MTSA y Spectra para incorporar capacidades de síntesis reactiva simbólica dentro de un flujo basado en modelos LTS. En particular\, se propone una traducción desde modelos expresados en MTSA hacia especificaciones Spectra\, la invocación del motor de síntesis de Spectra\, y la posterior reconstrucción de uncontrolador en formato LTS a partir de la representación simbólica generada.\nEl objetivo general es explorar cómo aprovechar controladores representados mediante BDDs y técnicas de exploración just-in-time para producir artefactos compatibles con MTSA\, preservando una semántica útil para el análisis\, la composición y la inspección de controladores.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Alvarez Colombo y Ezequiel Martinelli
DESCRIPTION:Título: Aprendizaje Automático y Procesamiento de Lenguaje Natural aplicado al Scouting Deportivo: el caso del Racing de Santander\nDirectorxs: Bruno Bianchi\, Manuel Duran\nJuradxs: Pablo Mislej\, Gonzalo Ruarte \nResumen:\nLa búsqueda de talento en el fútbol profesional combina datos objetivos\, interpretación experta y observaciones cualitativas elaboradas por scouts. En este contexto\, la creciente disponibilidad de información sobre jugadores plantea el desafío de estudiar hasta qué punto las decisiones de scouting pueden ser explicadas\, aproximadas o asistidas mediante herramientas computacionales. Esta tesis analiza dicho problema a partir de dos enfoques complementarios. En primer lugar\, se evalúa la posibilidad de predecir la decisión final tomada sobre un jugador utilizando variables estructuradas vinculadas con sus características\, rendimiento y contexto deportivo. Para ello\, se exploran distintos modelos de aprendizaje supervisado\, incluyendo árboles de decisión\, Random Forest\, Gradient Boosting\, K-Nearest Neighbors y redes neuronales\, junto con procedimientos de búsqueda de hiperparámetros y evaluación sobre conjuntos separados. En segundo lugar\, se desarrolla un sistema de recomendación basado en búsqueda semántica\, embeddings y una base de datos vectorial\, orientado a recuperar perfiles de jugadores a partir de consultas en lenguaje natural. Este sistema permite incorporar información no estructurada proveniente de reportes de scouting y observaciones cualitativas. Los resultados muestran que las variables objetivas contienen información relevante para aproximar parcialmente la decisión experta\, aunque con limitaciones en categorías menos representadas. A su vez\, la búsqueda semántica permite explorar perfiles de jugadores de manera flexible\, mostrando distintos niveles de consistencia ante reformulaciones de una misma consulta. En conjunto\, el trabajo aporta una evaluación inicial sobre el uso de aprendizaje automático y modelos de lenguaje como herramientas de apoyo al scouting futbolístico. Para ambos casos\, se utilizan los datos provistos por el Real Racing Club de Santander\, un club de fútbol profesional con sede en Santander\, España. Por este motivo\, los estudios realizados se basan en información real proveniente de los procesos de evaluación de los scouters del club\, constituyendo el caso de estudio presentado en este trabajo. \nPalabras claves: Scouting\, fútbol\, aprendizaje automático\, modelos de lenguaje\, embeddings\, búsqueda semántica.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura José Cacherosky
DESCRIPTION:Título: Análisis dinámico de dependencias: en busca del paralelismo\nDirector: Dr. Diego Garbervetsky\nJurados: Dr. Javier Godoy\, Dr. Esteban Mocskos \nResumen:\nEl aprovechamiento del paralelismo es clave para mejorar el rendimiento del software en procesadores modernos. Sin embargo\, identificar qué partes de un programa pueden paralelizarse sigue siendo una tarea compleja. Los análisis estáticos tradicionales suelen ser conservadores frente a estructuras dinámicas y accesos a memoria en tiempo de ejecución\, por lo que el programador suele requerir herramientas que lo asistan en la búsqueda de oportunidades de optimización.\nEn esta tesis se presenta un enfoque de análisis dinámico a nivel de bytecode para programas Java\, junto con una herramienta funcional que lo implementa. Mediante un Java Agent\, el sistema instrumenta las clases en tiempo de carga para registrar accesos a memoria y eventos de control durante la ejecución\, sin requerir modificaciones manuales en el código fuente. A partir de estos registros\, el analizador reconstruye el contexto de ejecución y vincula las dependencias observadas directamente con los loops del programa\, asistiendo al programador en la toma de decisiones sobre qué loops son potencialmente paralelizables y cuáles presentan dependencias que lo impiden.\nEl enfoque fue evaluado experimentalmente sobre un conjunto de programas representativos\, analizando tanto la capacidad del sistema para capturar dependencias efectivas como el costo computacional de la instrumentación. Al basarse en ejecuciones reales\, los resultados aportan evidencia empírica que contribuye a reducir la brecha entre el análisis de bajo nivel en la máquina virtual Java y las decisiones de paralelización a nivel de código fuente.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Lorenzo Ruíz Díaz
DESCRIPTION:Título: Un zkBridge para Cardano utilizando pruebas de conocimiento cero\nDirector: Matías López-Rosenfeld\nCo-Director: Bruno Weisz\nJurados: Javier Godoy y Carlo Giambiagi Ferrari \nResumen:\nEsta tesis estudia el diseño e implementación de un zkBridge para Cardano. El objetivo es autenticar un evento ocurrido en una cadena de origen y habilitar una acción correspondiente en una cadena destino\, sin depender de un operador centralizado y respetando los límites reales de ejecución on-chain. Para ello se propone una arquitectura que separa\nuna capa de actualización\, encargada de mantener estado remoto autenticado\, y una capa de aplicación\, encargada de consumir esa evidencia para autorizar el flujo txlock → txmint. \nLa construcción evita verificar directamente el consenso completo de Cardano dentro de un circuito. En su lugar\, utiliza Mithril como mecanismo de certificación de estado\, una verificación STM particionada en dos fases sobre Aiken y argumentos Groth16 auxiliares para pertenencia de transacciones y actualización de un SMT anti-replay. El prototipo muestra que esta composición puede expresarse en el modelo eUTxO mediante UTxOs canónicos\, NFTs de estado\, reference scripts y proof_receipt\, manteniéndose dentro de los presupuestos de unidades de ejecución disponibles. \nEl resultado principal es una prueba de viabilidad para una instancia isomorfa de Cardano: no un bridge productivo heterogéneo completo\, sino una arquitectura verificable que delimita con precisión sus supuestos de seguridad\, sus invariantes on-chain y los componentes que quedan como trabajo futuro.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura María Marino
DESCRIPTION:Título: Análisis de Sensibilidad de Evaluation Awareness en Grandes Modelos de Lenguaje\nDirectores: Dr. Esteban Feuerstein y Dr. Daniel Yankelevich\nJurados: Dr. Iván Arcuschin\, Dr. Sergio Abriola \nResumen:\nLos grandes modelos de lenguaje (LLMs) exhiben evaluation awareness (EA): la capacidad de distinguir inputs pertenecientes a un contexto de evaluación de inputs de uso real. Si un modelo modula su comportamiento al detectar que está siendo evaluado\, los benchmarks y evaluaciones de seguridad podrían estar midiendo un comportamiento exhibido selectivamente y no su comportamiento genuino\, comprometiendo las decisiones que tomamos sobre la fiabilidad de estos sistemas. Esta tesis estudia el fenómeno desde adentro\, a través de las activaciones internas del modelo\, mediante linear probes\, un método white-box que no depende de la verbalización del modelo para detectar EA. Construimos un conjunto de datos de sensibilidad de diseño factorial completo (4320 prompts) que varía sistemáticamente cinco dimensiones del input (familiaridad de entidad\, coherencia de contexto\, estructura del prompt\, conflicto ético e idioma) sobre seis escenarios de dominios diversos. Entrenamos un probe por capa sobre ocho modelos de pesos abiertos (0.5B–72B)\, incluyendo variantes de razonamiento y modelos de control\, y seleccionamos el de mayor poder discriminativo (AUROC) sobre un conjunto de validación externo. Proyectando el dataset sobre el probe seleccionado\, analizamos qué factores del input desplazan la señal interna de EA. Encontramos que los mayores desplazamientos de la proyección provienen de rasgos superficiales (escenario y estructura del prompt) que afectan también a los modelos de control y\, por lo tanto\, no constituyen EA. La única dimensión cuya respuesta escala con la validez del probe es el conflicto ético (r ≈ +0\,85 con el AUROC del probe)\, que opera como una variable categórica y no ordinal: lo que eleva la proyección no es la intensidad del conflicto sino configuraciones específicas\, en particular el conflicto de rol y la autoprotección. Esta sensibilidad emerge con la escala y se amplifica con el entrenamiento de razonamiento\, manteniendo una dirección consistente entre familias. La EA medida resulta ortogonal a la inverosimilitud narrativa de superficie\, y se observa un desacople sistemático entre la representación interna del fenómeno y su verbalización en el output. En conjunto\, la EA capturada por linear probes aparece como un fenómeno real pero limitado: no es una medida absoluta ni transferible\, no se reduce a la inverosimilitud del prompt y no se traduce de forma directa en el comportamiento observable.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Franco Castagna
DESCRIPTION:Título: Evaluación empírica de algoritmos evolutivos para la generación de System Level Tests en Evomaster\n\nDirector: Juan P. Galeotti\nJurados: Paula Zabala\, Sebastian UchitelResumen \n\nLas APIs RESTful son un componente central de las aplicaciones modernas basadas en microservicios. El testing guiado por búsqueda ha demostrado ser eficaz para generar automáticamente suites de tests para estas APIs\, y una amplia variedad de algoritmos evolutivos han sido extensamente estudiados en otros dominios\, incluyendo testing unitario y de aplicaciones móviles. Sin embargo\, existe poca evidencia empírica sobre cómo se comportan estos algoritmos en el contexto del testing de caja blanca a nivel de sistema sobre APIs REST. En este trabajo se presenta una comparación empírica comprensiva dentro de EvoMaster\, una herramienta open-source de generación automática de tests para APIs REST\, GraphQL y RPC. Se incorporan e integran once nuevas variantes de algoritmos evolutivos en el núcleo de EvoMaster bajo una arquitectura uniforme\, diez de las cuales son evaluadas experimentalmente; la restante\, DynaMOSA\, requiere una adaptación de la infraestructura de experimentación que se plantea como trabajo futuro. Además\, se diseña e implementa el parámetro GASolutionSource\, una abstracción que permite alternar entre la construcción de la suite final\, desde el archive elitista o desde la población final del algoritmo\, habilitando futuras comparaciones empíricas sistemáticas entre ambos modos. Las variantes se evalúan sobre un benchmark de 36 APIs REST del Web Fuzzing Dataset\, comparándolas contra los algoritmos preexistentes de EvoMaster (MIO\, MOSA\, WTS y RANDOM) con un presupuesto de 10 minutos por ejecución y cinco repeticiones independientes por par algoritmo-API. La evaluación se basa en tres métricas: cobertura de líneas\, cobertura de endpoints con respuestas exitosas (HTTP 2xx) y cantidad de fallos detectados (HTTP 5xx). Los resultados muestran que los algoritmos específicos para testing superan a los genéticos de propósito general\, con MIO obteniendo el mejor rendimiento global. Entre los algoritmos incorporados\, CRO y StandardGA obtienen los mejores resultados\, ubicándose entre los algoritmos de mejor rendimiento junto con MIO y WTS. El rendimiento de StandardGA es particularmente llamativo dado que es el GA más simple de los evaluados\, lo que sugiere que\, cuando se utiliza un archivo elitista para construir la suite final\, la complejidad adicional de los mecanismos de reemplazo poblacional no se traduce en ventajas observables. RANDOM\, pese a no guiarse por cobertura\, lidera en magnitud absoluta de fallos detectados y se mantiene difícil de superar con presupuesto de 10 minutos\, lo que indica que el muestreo aleatorio sigue siendo un baseline competitivo bajo presupuestos ajustados.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Antonio Paco Santos
DESCRIPTION:Título: Estrategias algorítmicas de fijación de precios en mercados electrónicos simulados: aprendizaje automático\, dinámica competitiva y equilibrio. \nDirector: Rodrigo Castro (DC-ICC/FCEN-UBA-CONICET) Co-Directores: Juan Pablo Pinasco (DM-IMAS/FCEN-UBA-CONICET) y Martín Harracá (EEyN-UNSAM) \nJurado: Esteban Feuerstein (DC-ICC/FCEN-UBA) y Pablo Amster (DM-IMAS/FCEN-UBA-CONICET) \nResumen:  \nEl comercio electrónico y en particular los mercados digitales (marketplaces)  ocupan un lugar central en la economía global. Dentro de este ecosistema\, el proceso de fijar precios mediante algoritmos (pricing) se encuentra cada vez más extendido\, pudiendo éste generar efectos emergentes a gran escala. Calvano et al. mostraron que algoritmos de Reinforcement Learning pueden aprender a sostener precios supracompetitivos en oligopolios simulados. El presente trabajo retoma ese resultado relajando tres supuestos clave del modelo original: se utilizan espacios de acción continuos en lugar de discretos\, agentes pre-entrenados en lugar de agentes que aprenden online\, y un mercado heterogéneo en el que conviven distintas estrategias. \nSe definen cuatro tipos de agentes vendedores. Los agentes Brutus siguen una estrategia mecánica y sin entrenamiento previo\, actuando como baseline. Los agentes Imitator y Experiens utilizan algoritmos de aprendizaje automático (inspirados en Imitation Learning y Reinforcement Learning\, respectivamente) para maximizar su ganancia individual. Finalmente\, el agente Imitator Informatus extiende al Imitator original incorporando mayor información y una arquitectura de red neuronal más compleja.\nLos resultados muestran que los agentes Brutus\, a pesar de su simplicidad\, presentan un comportamiento adaptativo que resulta difícil de superar para los agentes entrenados. Se observa que el principal determinante de las ganancias no es la estrategia concreta utilizada\, sino el precio promedio fijado. Ninguno de los agentes entrenados logra una dominancia absoluta sobre los Brutus.\nFinalmente\, modelando el sistema como un juego evolutivo\, se encuentran equilibrios de Nash mixtos para los tres modelos entrenados\, todos con mayor proporción de agentes entrenados que Brutus\, y cualitativamente distintos entre sí. Identificar estos equilibrios permite comparar los precios promedio que emergen en el sistema heterogéneo en estado estacionario contra los del baseline\, en analogía a la comparación entre precios colusivos y competitivos realizada por Calvano et al. Los resultados sugieren que la colusión algorítmica supracompetitiva\, cuando aparece\, no es un fenómeno generalizado y robusto como el reportado por Calvano et al.\, sino que podría estar asociada a configuraciones específicas del sistema donde los algoritmos se adaptan online a los eventos que perciben.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Joel Cámera
DESCRIPTION:Título: Extract Method con código parametrizado en Lenguajes Dinámicos y mejoras varias de Refactorings existentes\nDirector: Hernán Wilkinson\nJurados: Nicolás Rinaldi\, Agustin Marinez\n\nResumen: El refactoring es una técnica fundamental en el desarrollo de software que permite mejorar la estructura del código sin modificar su semántica\, permitiendo que el diseño y evolución del mismo se pueda realizar fácilmente. Este trabajo presenta un conjunto de mejoras a tres operaciones de refactoring — Extract Method\, Extract Temporary Variable y Reorder Keywords — implementadas en el entorno de desarrollo Cuis Smalltalk.\nLas mejoras sobre Extract Method extienden su aplicabilidad a fragmentos de código que contienen sentencias de retorno y asignaciones a variables\, casos que previamente no eran soportados. Además\, se incorpora un mecanismo de detección de parametrización\, que permite identificar código susceptible de ser generalizado mediante la introducción de parámetros\, ampliando así el alcance de las posibles extracciones.\nEn el caso de Extract Temporary Variable\, la mejora consiste en detectar múltiples ocurrencias de una misma expresión dentro de un método\, permitiendo que la herramienta proponga reemplazar todos los fragmentos coincidentes por la variable temporal introducida\, y no únicamente la ocurrencia seleccionada.\nEl refactoring Reorder Keywords es extendido de manera que\, al reordenar los selectores de un mensaje keyword\, se reordenan de forma consistente tanto los argumentos en los envíos de ese mensaje como los parámetros en la definición del método\, preservando la corrección semántica de la transformación.\nEstas mejoras contribuyen a un conjunto de herramientas de refactoring más completo y confiable dentro de Cuis Smalltalk\, reduciendo la intervención manual y minimizando el riesgo de introducir errores durante la reestructuración del código. \n\nPalabras clave: Refactorings\, TDD\, Smalltalk\, LiveTyping\, ExtractMethod\, ExtractTemporaryVariable\, ReorderKeywords.
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LOCATION:Aula 1205
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Victoria Antonella Varani y Bruno Ernesto Ventrici
DESCRIPTION:Título: «QoCode: Evaluación de la calidad del código en tareas de programación«\n\nDirector: Dr. Christian G. Cossio-Mercado (DC\, FCEN\, UBA).\nCo-Director: Lic. Gonzalo Pablo Fernández (DC\, FCEN\, UBA). \nJurados:\nLic. Herman Schinca.\nLic. Florencia Zanollo (DC\, FCEN\, UBA).\n\nTransmisión online: https://youtube.com/live/uUlaiTFRQ2s\n\nResumen:\n\nEn los últimos años\, el aumento sostenido de la matrı́cula en carreras de informática impuso desafı́os crecientes a los equipos docentes\, en particular en la evaluación de tareas de programación. Como respuesta a este problema\, se comenzaron a utilizar más ampliamente herramientas de corrección automática de código. Sin embargo\, estas se concentran casi exclusivamente en la corrección funcional\, generalmente a través de conjuntos más o menos extensos de casos de prueba. En consecuencia\, faltan herramientas que generen retroalimentación estructurada con enfoque pedagógico en dimensiones de la calidad de código como la legibilidad y la mantenibilidad. \nEn este trabajo se presenta QoCode\, una herramienta web de análisis estático de código orientada a generar retroalimentación automática y pedagógicamente estructurada sobre código Python. QoCode integra validaciones sobre legibilidad y mantenibilidad propias\, basadas en el árbol de sintaxis abstracta\, y se complementa con verificaciones de linters reconocidos\, como Pylint y Flake8. Además\, QoCode permite al docente configurar explı́citamente qué aspectos evaluar\, de acuerdo con las necesidades de su curso y sus estudiantes. \nFinalmente\, se incluye una evaluación preliminar sobre entregas de código de dos cursos introductorios universitarios. Los resultados sugieren que QoCode detecta defectos de manera consistente y escalable\, complementando la visión docente en aspectos que habitualmente quedan fuera de la retroalimentación automática\, como el uso de números mágicos\, nombres demasiado cortos y funciones poco legibles. \n\n\n\nPalabras clave: Calidad de código\, feedback automático\, enseñanza de programación\, análisis estático\, Python.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-victoria-antonella-varani-y-bruno-ernesto-ventrici/
LOCATION:Aula 1102
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Lanuza
DESCRIPTION:Título: Desarrollo de una Interfaz Gráfica Interactiva para Simulaciones DEVS In-Browser (PowerDEVS-IB).\nDirector: Ezequiel Pecker-Marcosig (ICC/FCEN-UBA-CONICET)\nCo-Director: Rodrigo Castro (DC-ICC/FCEN-UBA-CONICET)\nJurado:\n– Dra. María Julia Blas (INGAR/CONICET-UTN)\n– Dr. Javier Godoy (DC-ICC/FCEN-UBA) \nResumen:\nAl igual que en la investigación empírica\, los resultados de una simulación pueden enriquecerse mediante la exploración interactiva del modelo en lugar de limitarse al análisis posterior de los resultados. Sin embargo\, en contextos interdisciplinarios\, la necesidad de instalar y configurar software de simulación interactiva puede dificultar su accesibilidad a usuarios no expertos. \nEn esta Tesis se presenta PowerDEVS-IB\, una extensión para navegadores de la herramienta de modelado y simulación PowerDEVS que permite la experimentación interactiva con simulaciones DEVS directamente en un navegador estándar. El enfoque propuesto compila modelos existentes de C++ a WebAssembly\, habilitando la ejecución local en un navegador y elimiminando así la necesidad de instalar  herramientas específicas para diferentes sistemas operativos o el acceso a servicios remotos. Esto se logra\, además\, preservando la separación estricta entre modelo y simulador\, una característica propia del formalismo DEVS que es aprovechada en este caso para mantener de forma transparente la compatibilidad con modelos preexistentes. \nPowerDEVS-IB ofrece visualización interactiva del modelo\, modificación de parámetros en tiempo de ejecución y breakpoints basados en tiempo o condiciones sobre variables de estado\, a través de una interfaz web. \nSe describe la arquitectura del sistema y se demuestran sus capacidades mediante tres casos de estudio: el modelo de Lotka–Volterra (dinámica continua no lineal)\, el modelo Bouncing Ball (dinámica híbrida con jerarquía de modelos acoplados) y el modelo Spiking Neuron de Izhikevich (sistema híbrido con eventos de reset). La herramienta amplía el acceso a la simulación DEVS\, facilita la reproducibilidad y promueve la experimentación ágil\, constituyendo el primer entorno DEVS que se ejecuta íntegramente en un navegador de forma local.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-juan-lanuza/
LOCATION:Sala 2103
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Lanuza
DESCRIPTION:Título: Desarrollo de una Interfaz Gráfica Interactiva para Simulaciones DEVS In-Browser (PowerDEVS-IB).\nDirector: Ezequiel Pecker-Marcosig (ICC/FCEN-UBA-CONICET)\nCo-Director: Rodrigo Castro (DC-ICC/FCEN-UBA-CONICET)\nJurado:\n– Dra. María Julia Blas (INGAR/CONICET-UTN)\n– Dr. Javier Godoy (DC-ICC/FCEN-UBA) \nResumen:\nAl igual que en la investigación empírica\, los resultados de una simulación pueden enriquecerse mediante la exploración interactiva del modelo en lugar de limitarse al análisis posterior de los resultados. Sin embargo\, en contextos interdisciplinarios\, la necesidad de instalar y configurar software de simulación interactiva puede dificultar su accesibilidad a usuarios no expertos. \nEn esta Tesis se presenta PowerDEVS-IB\, una extensión para navegadores de la herramienta de modelado y simulación PowerDEVS que permite la experimentación interactiva con simulaciones DEVS directamente en un navegador estándar. El enfoque propuesto compila modelos existentes de C++ a WebAssembly\, habilitando la ejecución local en un navegador y eliminando así la necesidad de instalar herramientas específicas para diferentes sistemas operativos o el acceso a servicios remotos. Esto se logra\, además\, preservando la separación estricta entre modelo y simulador\, una característica propia del formalismo DEVS que es aprovechada en este caso para mantener de forma transparente la compatibilidad con modelos preexistentes. \nPowerDEVS-IB ofrece visualización interactiva del modelo\, modificación de parámetros en tiempo de ejecución y breakpoints basados en tiempo o condiciones sobre variables de estado\, a través de una interfaz web. \nSe describe la arquitectura del sistema y se demuestran sus capacidades mediante tres casos de estudio: el modelo de Lotka–Volterra (dinámica continua no lineal)\, el modelo Bouncing Ball (dinámica híbrida con jerarquía de modelos acoplados) y el modelo Spiking Neuron de Izhikevich (sistema híbrido con eventos de reset). La herramienta amplía el acceso a la simulación DEVS\, facilita la reproducibilidad y promueve la experimentación ágil\, constituyendo el primer entorno DEVS que se ejecuta íntegramente en un navegador de forma local.
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LOCATION:Sala 2103
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Nicolás Papagna Maldonado
DESCRIPTION:Título: Cobertura de código en lenguajes dinámicamente tipados usando meta-programación\nDirector: Hernán Wilkinson\nJurados: Juan Pablo Galeotti\, Pablo Rubinstein \nResumen:\nCuis Smalltalk no contaba con herramientas de cobertura de código antes de este trabajo\, y en el ecosistema más amplio de Smalltalk las herramientas disponibles se limitaban a Method Coverage (Squeak\, VAST) y Statement Coverage (Pharo). Este trabajo desarrolla la primera herramienta de cobertura de código para Cuis Smalltalk\, de uso público desde 2021. La herramienta soporta cuatro criterios. Method Coverage\, necesario para distinguir métodos vacíos ejecutados; Statement Coverage; Branch Coverage (no implementado previamente en ningún dialecto de Smalltalk evaluado); y Observed Boolean Coverage (OBC)\, una variante computable de Boolean Coverage\, caracterizada en este trabajo específicamente para lenguajes dinámicamente tipados donde la identificación estática de expresiones booleanas es indecidible.\nLa implementación se basa fuertemente en el uso de metaprogramación: los métodos a analizar se instrumentan mediante reescritura de su abstract syntax tree (AST)\, sin requerir modificaciones a la máquina virtual ni al bytecode. Como contribución adicional\, el trabajo desarrolla PackageSnapshot\, un módulo independiente para clonar paquetes de Cuis preservando jerarquías de clases y referencias internas\, que habilita el análisis reflexivo de la cobertura del propio código de la herramienta.\nLa evaluación de performance sobre paquetes representativos del ecosistema Cuis muestra que el overhead absoluto se mantiene en el orden de los segundos para suites de duración razonable\, compatible con el uso interactivo durante el desarrollo. \nPalabras clave: cobertura de código\, Smalltalk\, Cuis Smalltalk\, metaprogramación\, lenguajes dinámicamente tipados\, criterios de cobertura\, Boolean Coverage\, instrumentación a nivel de AST\, testing de software
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-nicolas-papagna-maldonado/
LOCATION:Aula a confirmar
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Augusto Nicola
DESCRIPTION:Título: Sistemas de Preferencias en LLMs: Efectos de las Perturbaciones Textuales y Elicitación de Perfiles sobre la Consistencia y Robustez en la Toma de Decisiones\nDirectores: Sergio Abriola\, Tomás Schitter\nJurados: Santiago Cifuentes\, Enzo Ferrante \nResumen:\nA medida que los modelos de lenguaje evolucionan\, el riesgo que representan no queda determinado únicamente por sus capacidades\, sino también por las preferencias\, objetivos y valores que exhiben. Para analizar estos aspectos\, y en línea con trabajos recientes\, realizamos una exploración empírica sobre los sistemas de preferencias declaradas de seis modelos de lenguaje modernos a través de preguntas de opción múltiple basadas en dilemas morales. Estudiamos el efecto de dos ejes: la perturbación de prompts\, que consiste en aplicar modificaciones sobre el texto sin alterar la naturaleza de la situación planteada; y la elicitación de perfiles\, que a través de instrucciones textuales basadas en psicología humana busca alterar el sistema de preferencias declaradas del modelo. A través de la ejecución de 561 mil prompts\, presentamos evidencia del efecto de los ejes estudiados\, observando una robustez frente a las perturbaciones mayor a la esperada (con algunas excepciones compatibles con ciertos sesgos que aparecen en humanos)\, perfiles psicológicos elicitados que alteran de manera medible las respuestas\, y\, en un modelo particular\, un fenómeno de rechazo sistemático que mayormente desaparece ante la elicitación de perfiles.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-augusto-nicola/
LOCATION:Aula 1113
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