Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Sanchez Cano
2022-10-21 17:00 - 18:00 (America/Sao_Paulo) | Sala 1606
Título: Adaptación y optimización de BERT multilingüe con bajos recursos al idioma y al dominio

Directores: Maria Vanina Martinez – Damian Furman
Jurados: Laura Alonso Alemany y Juan Manuel Pérez

Resumen:

BERT es un transformer bidireccional con pre-entrenamiento, usado para muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Roberta es una mejora de este modelo, que logra mejores resultados para varias tareas de lenguaje natural. En ambos modelos existen versiones entrenadas tanto monolingües como multilingües, es decir entrenadas para un único idioma y para múltiples idiomas.

Nuestro objetivo es adaptar las versiones multilingües de estos modelos pre-entrenados a una tarea y un lenguaje específico: la tarea de NLI en el idioma español. A partir de esta adaptación, queremos corroborar una mejora en la performance del modelo y comparar esta mejora al esfuerzo relativo realizado en términos de recursos y tiempo. Ya sean modelos monolingües o multilingües estos son costosos de entrenar, y requieren encontrar o construir un corpus muy grande de texto que pertenezca al dominio para poder hacerlo. Nosotros en lugar de entrenar un modelo específico del dominio desde cero,
partimos del modelo más abarcativo y más general (uno multilingüe ) y lo adaptamos al dominio, al lenguaje e incluso al estilo particular de los datos del corpus que vamos a usar. El esfuerzo es relativo al tamaño de este corpus pero es indefectiblemente mucho menor.
En nuestro caso, utilizamos un corpus de NLI para realizar un fine-tuning del modelo multilingüe, que es de varios órdenes de magnitud menor que los corpus comúnmente utilizados para entrenar un modelo específico desde cero. Mientras que nuestro modelo es fine-tuneado con cerca de 100K ejemplos, un modelo específico del idioma español como BETO, fue entrenado con 300 millones. Como podemos observar la relación entre uno y otro entrenamiento es de 3000:1. Por otro lado, disminuimos los epochs y otros ajustes logrando
disminuir aún más el tiempo de procesamiento de este nuevo modelo.

¡Los pioneros de Internet en Argentina se vuelven a juntar!
2022-10-24 18:00 - 19:00 | Aula 1303
No te pierdas un encuentro único en el que Julián Dunayevich, Nico Baumgarten, Jorge Amodio, Carlos Mendioroz, Mauricio Fernández y Carlos Matrangulo intercambiarán sus visiones sobre el proceso tecnológico del que formaron parte que dio origen a las primeras redes e inicios de Internet en nuestro país. Se hará un breve recorrido por los principales hitos históricos y se revelarán anécdotas inolvidables de la experiencia.
Se realizará el lunes 24 de octubre de 2022 a las 18 hs en el Pab 0+infinito, aula 1303, de Ciudad Universitaria, en el marco de la materia «Informática en el Estado» dictada por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.
La participación es gratuita y no requiere inscripción previa.
¡Te esperamos!

Defensa Tesis Licenciatura Tomás Jaratz
2022-10-25 09:30 - 10:30 | Aula 1307
Título: Modelos de redes convolucionales en grafos para la predicción de sabores y olores a partir de moléculas
Directores: Ing. Federico Zamberlan y Dr. Facundo Carrillo
Jurados: Dr. Federico Pousa y Dr. Pablo Riera

Resumen: A diferencia de la visión y la audición, el sentido del olfato sigue siendo poco comprendido, difícil de modelar e incluso más difícil de predecir. A pesar de haber sido una herramienta evolutiva vital para la supervivencia, permitiéndonos diferenciar los alimentos en malas condiciones y detectar incendios cercanos, todavía no tenemos forma de predecir cómo olerá un compuesto químico a partir de conocer su estructura molecular. Al igual que ocurre con los fármacos, las moléculas responsables de que percibamos estas sensaciones mediante nuestros sentidos también se acoplan a proteínas receptoras transmembrana en la superficie de las células del sistema nervioso, en este caso, ubicadas en nuestra nariz o boca. Actualmente, a excepción de algunos grupos de moléculas específicos, la única forma de saber cómo va a oler una sustancia es oliéndola, ya que no existe un método general para inferir este tipo de información en base a las propiedades de la molécula. El desarrollo de un modelo predictivo que trabaje sobre este fenómeno de interacción entre proteínas y ligandos resulta una herramienta de vital importancia con inmediata y directa transferibilidad a otros problemas de la industria química, desde el desarrollo de medicamentos hasta saborizantes o insecticidas. El presente trabajo tiene por objetivo el desarrollo de modelos que permitan determinar a partir de la estructura molecular de una sustancia las etiquetas que mejor describan sus características olfativas y gustativas. Para esto, trabajaremos en la implementación y uso de redes de convolución para grafos, una arquitectura de aprendizaje profundo que se encuentra en auge y demostrando mucho potencial para trabajar con datos no estructurados. Nuestra hipótesis es que las moléculas que comparten características olfativas y gustativas similares deben también presentar similitudes en la disposición geométrica de sus átomos en el espacio. Al codificar la estructura molecular a través de grafos con los atributos de los átomos en los nodos estamos capturando una amplia información sobre la estructura molecular. Finalmente las redes de grafos convolucionales deberían ser capaces de hallar las relaciones entre dicha geometría y el efecto biológico subjetivo provocado por las moléculas.

Defensa Tesis Doctorado Lic. Daniel Foguelman
2022-10-28 13:00 - 15:00 | Sala 1606
Título: Métodos formales para el modelado y simulación de sistemas complejos con propiedades emergentes
Director: Rodrigo Castro
Comité de Jurado:
– Pau Fonseca i Casas (Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, España)
– Viktoriya Semeshenko (Instituto Interdisciplinario de Economía Política, UBA-CONICET)
– Guillermo Marshall (Facultad de Cs. Exactas y Naturales, IFIP UBA-CONICET)
Transmisión en vivo: https://youtu.be/F6TSwKj6bUM
Resumen:
Los sistemas complejos se caracterizan por exhibir comportamientos a nivel macroscópico para los cuales es muy difícil obtener descripciones generalizadas partiendo de conocer la dinámica de sus componentes microscópicos. Un aspecto esencial de estos sistemas radica en las interacciones entre sus componentes, las que a su vez pueden cambiar en el tiempo en función del estado macroscópico al cual contribuyen.
En este contexto, las ciencias de la complejidad han recurrido históricamente a modelos de simulación computacional en busca de un laboratorio in silico para aquellos fenómenos complejos que no admitan una descripción analítica ni técnicas de experimentación controlada y repetible en laboratorio. Si bien la experimentación numérica computacional cuenta con una madurez sustentada en más de 70 años de desarrollo, en gran medida los algoritmos de simulación permanecen -aun en la práctica actual- sujetos a ambigüedades y/o poca transparencia, propias del terreno de lo artesanal. Este aspecto exacerba las dificultades de proveer modelos de simulación fácilmente comprensibles y reproducibles por la comunidad científica, conduciendo frecuentemente a réplicas artesanales de algoritmos no exentas de la introducción de errores.
En cambio, los métodos formales de modelado y simulación buscan mitigar estos problemas mediante protocolos estrictos que permitan reproducir simulaciones correctas y libres de ambigüedades, partiendo de especificaciones matemáticas formales de los modelos a ser simulados.
En esta Tesis potenciamos las capacidades del formalismo de modelado y simulación DEVS (Discrete Event System Specification) basado en la Teoría General de Sistemas, extendiendo su aplicación al estudio de sistemas complejos adaptativos generalizados, es decir, aquellos en los que sus partes componentes pueden ser de naturaleza híbrida (continuas o discretas, determinísticas o estocásticas, de estructura fija o variable, con o sin retardos).
Dotamos al formalismo con nuevas estructuras y funciones que permiten razonar sobre el comportamiento macroscópico emergente, permitiendo a su vez que dinámicas de nivel microscópico sean una función del nivel superior, dando así lugar a dinámicas micro-macro de realimentación a lazo cerrado. El resultado es EB-DEVS (por Emergent Behavior DEVS), un formalismo que permite expresar sistemas complejos de forma modular e incremental, con tantos niveles de jerarquía espacio-temporal como se requiera. Proveemos demostraciones de que EB-DEVS es equivalente a DEVS Clásico en términos de bisimulación, permitiendo así que nuevos modelos EB-DEVS sean compatibles e inmediatamente integrables con la gran base de conocimiento existente para modelos DEVS.
Desde el punto de vista de las aplicaciones, presentamos resultados de modelado y simulación que extienden diferentes modelos clásicos en la literatura de sistemas complejos en ciencias sociales, biología e ingeniería, mediante los cuales introducimos buenas prácticas de modelado y mostramos ventajas y limitaciones de EB-DEVS, especialmente en lo relacionado a su capacidad de detección de propiedades emergentes en tiempo de simulación. En particular, exploramos la incorporación de un índice de desigualdad en el modelo Sugarscape, modas en el modelo de Diseminación de Cultura, una distribución de grados con sesgo de tamaño en un modelo Preferential Attachment, un índice de felicidad en el modelo de Segregación, cuarentenas en un modelo epidemiológico SIR, reactividad a la formación de grupos en el modelo de Flocking y homeostasis mitocondrial en un modelo celular.
Finalmente, proponemos una metodología para aplicar el enfoque de sistemas complejos adaptativos a proyectos guiados por modelado y simulación de sistemas ingenieriles, específicamente en el ámbito de arquitecturas complejas de cómputo y redes de comunicaciones para un contexto de grandes datos en experimentos de Física de Altas Energías.
Palabras clave: Sistemas Complejos Adaptativos, Formalismos de Simulación, Comportamiento Emergente, DEVS, Sociología Computacional, Sistemas Ingenieriles.

Smalltalks 2022, la 14va conferencia libre y gratuita sobre tecnologías, investigación y productos basados en Smalltalk.
2022-11-08 09:30 - 2022-11-11 18:30 | Aula 1403
Desde FAST tenemos el agrado de invitarte a Smalltalks 2022 , la 14va conferencia libre y gratuita sobre tecnologías, investigación y productos basados en Smalltalk.
En esta oportunidad vamos a estar celebrando los 50 años de Smalltalk, ¡vienen de todo el mundo a celebrar en Argentina con nuestra comunidad!
Cuándo y dónde
Este año la conferencia se realizará del 9 al 11 de noviembre en el edificio 0 + infinito del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y
Naturales, Universidad de Buenos Aires, en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
Participá
La asistencia es sin cargo. Podés anotarte acá.
Nos interesa que quienes asistan puedan encontrarse con distintos enfoques y temáticas en las charlas. Este año también vamos a tener charlas de las empresas que ofrecen productos comerciales desarrollados usando Smalltalk, nos van a contar los detalles de cómo lo usan y cómo interactúan con otras tecnologías.
Invitamos a todas las personas que estén estudiando, investigando o tengan experiencia en la industria, a compartir sus historias y conocimientos en los distintos lenguajes inspirados en Smalltalk, así como también frameworks y tecnologías.
Si desarrollaste o investigaste una arquitectura, componente o producto, basado en Smalltalk, o que consideres que puede ofrecer una nueva perspectiva a los desarrolladores Smalltalk, te invitamos a que te presentes en las charlas de este año.
La conferencia se desarrolla principalmente en inglés. En caso que quieras venir y dar una charla en español, este año vamos a tener un segmento especial para hacerlo, ¡no dejes de anotarte!
Seguinos en Twitter (@fast_arg) y Facebook (/fastArgentina) para enterarte de las últimas novedades y anuncios.

Defensa Tesis Licenciatura Tomás Freilij
2022-11-10 15:00 - 16:00 | Sala 1604
Título: Análisis, diseño e implementación de importador de desafíos para Pilas Bloques
Directores: Alfredo Sanzo, Fernando Schapachnik
Jurados: Nahuel Palumbo, Virginia Brassesco
Resumen:
En la enseñanza de la programación se presentan propuestas de trabajo utilizando distintas herramientas de software. Pilas Bloques es una de ellas, y propone el trabajo orientado a desafíos y la programación por bloques. El hecho de que esté en español, que admita el trabajo offline, y que posea determinados aspectos estéticos, la convierten en una buena opción para la enseñanza en los niveles de primaria e inicios de la secundaria en la Argentina. La herramienta provee un conjunto fijo de ejercicios con los que les estudiantes pueden trabajar. Sin embargo, si en determinadas circunstancias el equipo docente considera necesario reforzar conceptos, no estará en condiciones de elaborar nueva ejercitación por cuenta propia, porque Pilas Bloques no tiene esa posibilidad. Esta tesis propone encarar la resolución de este problema, dándole a docentes la posibilidad de elaborar nuevos ejercicios de forma independiente y sin necesidad de contar con conocimientos de programación ni de la implementación de Pilas Bloques. Para llegar a esto, se elaboró un análisis, diseño y modificación de Pilas Bloques. Las modificaciones desarrolladas están integradas ya en el código de la herramienta, y en un futuro se encontrará en el ambiente de producción y disponible para su uso por docentes y estudiantes.

Defensa Tesis Licenciatura Hernán Gabriel Gagliardi
2022-11-11 10:00 - 11:00 | Aula 1301
Título: Definición y análisis de etapas de exploración on-the-fly para síntesis de controladores del tipo non-blocking
Directores: Sebastian Uchitel y Sebastian Zudaire
Jurados: Nicolas D’ippolito y Florencia Zanollo
Resumen:
En el área de control supervisado se busca sintetizar de forma automática un «controlador» para un «Labeled Transition System» (o LTS), es decir una máquina de estados finita con sus transiciones etiquetadas (particionadas en controlables y no-controlables) y algunos estados marcados, que permite modelar formalmente un sistema de eventos discretos. Un «controlador» para un LTS es una función que dada una cadena de etiquetas restringe las etiquetas controlables posibles que pueden extenderla, con el objetivo de satisfacer una propiedad particular, que suele expresarse en fórmulas de lógicas como Linear Temporal Logic (LTL).
En trabajos previos se presentó un algoritmo para resolver este tipo de problemas para casos donde el LTS se da como la composición paralela de varios LTS’s más pequeños. El algoritmo de Directed Controller Synthesis (DCS) introduce una idea que permite explorar los automatas de forma incremental e ir componiendo solamente la parte explorada, haciendo uso de una heurística.
Nuestro objetivo es, por un lado, definir y entender en profundidad las etapas que atraviesa el algoritmo (DCS) durante su ejecución y cuantificar el rendimiento de las heurísticas actuales para cada fase.
Además buscamos introducir cambios a una heurística actualmente exitosa que impacte en una de las fases de ejecución cuyo rendimiento es menor en términos relativos.

Workshop Tecnologías Blockchain y Algorand
2022-11-14 17:30 - 21:00 | Aula 1401
¡Hola! Queremos invitar a participar del workshop organizado por la Fundación Algorand y el Departamento de Computación (FCEN-UBA) enfocado en explorar cómo comenzar a desarrollar con tecnología blockchain.
En el marco del programa research global de Algorand Foundation (https://www.algorand.foundation/ace), este workshop se realiza como parte de las actividades de uno de los proyectos de investigación del cual el DC-FCEN-UBA se encuentra activamente participando.
Tendremos la presencia de expertos en la temática que dictarán una serie de charlas introductorias acerca del ecosistema Algorand.
*Fecha*: 14 de Noviembre
*Horario*: 17:30 a 21:00
*Lugar*: Aula 1401 – Hall 0+i – Ciudad Universitaria
*IMPORTANTE*: hay que anotarse para reservar lugar: https://www.eventbrite.com/e/workshop-introduccion-tecnica-y-fundamental-a-algorand-tickets-452906464427
Agenda
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1- Intro a Ecosiema de Algorand
2- Intro a características técnicas de Algorand
3- Características de Smart contracts
– break –
4- Segmento técnico
a. Creación de tu primer wallet usando myalgo y pera wallet
b. Creando tu primer token sin código en testnet y mainnet
c. Intro a la tecnología de Algorand
Panorama general de la tecnología
Cómo funcionan los SDK
Características de TEAL y AVM
d. Taller de Algorand SDK
e. Demo de Beaker
Expositores:
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Evert Diaz Buitron: Evert es un apasionado de la tecnología, se desempeñó como CEO de una fábrica de software peruana y trabajó con más de 100 proyectos en América Latina. Evert ahora está aprovechando esta experiencia en la región para hacer crecer la comunidad de desarrolladores de Algorand en LATAM.
Camilo Molano: Camilo es el Community Manager de la Fundación Algorand en Colombia y es responsable de hacer crecer el ecosistema local de desarrolladores, nuevas empresas y entusiastas.
Antes de unirse a la Fundación Algorand, Camilo ha estado involucrado en el ecosistema blockchain desde 2018 siendo el líder de la comunidad Hyperledger en Colombia y es uno de los miembros fundadores del capítulo Hyperledger Latinoamérica. Camilo también es parte de la comunidad de Chainlink como defensor.
Camilo tiene amplia experiencia en gestión de proyectos basados en tecnología, diseño de dispositivos electrónicos, estructuración de soluciones basadas en Blockchain y desarrollo de contratos inteligentes.
Evangelina Rodriguez Machado: Evangelina gestiona la comunidad de estudiantes a nivel global y es responsable de la coordinación de actividades, relaciones e iniciativas relacionadas con universidades y estudiantes. Ella es abogada especializada en finanzas y trabaja activamente en el ecosistema blockchain desde 2018 en múltiples iniciativas.
Evangelina ha desarrollado su carrera como Program Manager en Blockchain Academy Chile del grupo Latamtech, una Startup latinoamericana con foco al desarrollo de profesionales en blockchain. Fue responsable de la creación de contenido, desarrollo comunitario y programas educativos para desarrolladores y entusiastas de blockchain. Ha escrito contenido conceptual y técnico para el medio internacional Be In Crypto. Además, ha formado parte de proyectos asesorando en el desarrollo del metaverso Alphaverse de la empresa Atari.

Defensa Tesis Licenciatura Matías Gastrón
2022-11-15 12:00 - 13:00 | Aula 1115
Título: Análisis de ausentismo de pacientes a turnos médicos con algoritmos de agrupamiento
Directores: Marcelo Risk – María Susana Alonso
Jurados: María Elena Buemi y Julio Jacobo
Resumen: El ausentismo a turnos médicos programados es un problema actual de gran envergadura que implica una importante pérdida económica y un deterioro en la relación médico paciente. A través de una base de datos de una recopilación de información en el Hospital Italiano de Buenos Aires, en donde la información estaba como tuplas de eventos, logramos modificarla para que haya una tupla para cada paciente. Luego, con la nueva base realizamos una experimentación en base a distintos algoritmos de Aprendizaje Automático para poder clasificar con la mayor eficacia posible la probabilidad de que un paciente falte o no a su próximo turno para con esto poder brindar una herramienta de apoyo a los centros médicos. También, categorizamos a los pacientes y analizamos dichos clusters buscando similitudes y diferencias para tener referencia sobre los distintos tipos de pacientes.

Defensa Tesis Licenciatura Carolina Lang
2022-11-30 09:30 - 10:30 | Sala 1604
Título: Simulación de procesos de difusión de infecciones en grafos, y sus múltiples capas de análisis.
Directores: Esteban Feuerstein y Carlos Sarraute
Jurados: Rodrigo Castro y Viviana Cotik
Resumen:
En esta tesis se estudia el problema de simular la difusión de un agente en una población.
Nos enfocamos principalmente en la difusión de infecciones biológicas entre personas. Este
problema es complejo y hay varias capas de información involucradas en su simulación. En
la tesis realizamos un recorrido teórico por algunas de ellas: los modelos epidemiológicos
estándar para modelar procesos de difusión, la simulación del movimiento de personas en
el espacio, y la creación sintética de grafos sociales. Luego implementamos un prototipo de
simulador, incorporando varias ideas a nivel de implementación para apuntar a construir
un software declarativo que sea fácil de mantener. También procesamos una base de datos
de viajes en bicicleta de dominio público de los datos abiertos de la Ciudad de Buenos
Aires para usar como datos de entrada para un modelo gravitacional de dos puntos para
modelar movilidad humana. Finalmente realizamos varios experimentos sobre distintas
partes del problema tratado: comparamos experimentalmente dos modelos de generación de
grafos sociales, implementamos políticas complejas en dos módulos distintos del simulador
y comparamos dos modelos de movilidad humana tomando como datos de entrada la base
de viajes en bicicleta.

Defensa Tesis Licenciatura Axel Maddonni
2022-12-01 16:00 - 17:00 | Sala 1604
Título: Testing Automatizado de APIs REST basadas en Python Flask
Director: Juan Pablo Galeotti
Jurados: Guido de Caso y Hernan Wilkinson
Resumen:
En este trabajo se introduce una nueva extensión de EvoMaster, una herramienta open-source para generación automática de testeos impulsada por un algoritmo evolutivo, para aplicaciones web REST Python implementadas bajo el framework Flask. Esta herramienta cuenta con dos componentes principales: un core, encargado de llevar a cabo el algoritmo de búsqueda denominado MIO que aplica heurísticas para la optimización de testeos buscando maximizar la cobertura de líneas y branches sobre el código de la aplicación a testear; y un driver o controlador, encargado de alimentar al core con las métricas necesarias para la evolución del algoritmo. Se describe el diseño e implementación de un controlador exclusivo para Python encargado de la comunicación con el core bajo un protocolo ya establecido y la instrumentación de código mediante la aplicación de transformaciones sobre el árbol AST del código fuente original. Además, como parte de este trabajo se
extiende el core para soportar la escritura de los tests en lenguaje Python y se provee de una librería Python para la distribución y testeo del nuevo controlador. Por último, se reportan y analizan métricas de cobertura de líneas y cobertura de branches obtenidas a partir de tests generados automáticamente para cinco casos de prueba diferentes, tres de ellos artificiales y dos de ellos originales de terceros, disponibles públicamente en GitHub.

Defensa Tesis Doctorado Daniel Koile
2022-12-06 11:00 - 13:00 | Sala 1606
Título: «Plataforma computacional de análisis genómico y diagnóstico de enfermedades raras»
Director: Patricio Yankilevich
Jurados: Dra. Cristina Marino Buslje, Dra. Liliana Dain y Dr. Rodrigo Castro
Link de youtube para la transmisión: https://youtu.be/TOQdYGu9qp4
Resumen:
La tecnología actual de secuenciación masiva de ADN, sumada al creciente número de bases de datos con información genómica, permiten que la genómica personalizada sea una realidad, y con ella, la llegada a la clínica de nuevos métodos para la prevención y diagnóstico de enfermedades. Aquí presentamos el desarrollo de una plataforma computacional novedosa y flexible de análisis e interpretación de genomas humanos, que entre otras prestaciones, es capaz de detectar las variantes responsables de distintas enfermedades. El análisis de genomas humanos en la plataforma incluye diversas etapas, como el control de calidad, el alineamiento de los datos, la identificación de los distintos tipos de variantes, su anotación y filtrado, para finalmente obtener una interpretación de la información genómica. Durante todo el proceso se utilizan herramientas de visualización de la información para su interpretación. Adicionalmente, incluye un módulo de análisis de datos de expresión génica para estudiar y comparar dos o más condiciones clínicas o biomédicas. En este proceso, se utiliza la información fenotípica del individuo, así como también bases de datos públicas con información biológica, molecular y clínica.
Una de las principales aplicaciones de la plataforma fue el desarrollo de GenIO, una herramienta web para la asistencia a médiques genetistas en el análisis de enfermedades raras. Las enfermedades raras tienen una prevalencia menor a cinco habitantes por cada diez mil, son generalmente crónicas y potencialmente mortales, teniendo el 80 % de ellas componentes genéticos. Se estima que unas 300 millones de personas en el mundo son afectadas por alguna de ellas. Con los métodos tradicionales se logra diagnosticar a tan solo el 5% de los casos, aunque con las tecnologías de secuenciación masiva se llega a un 26%. Con GenIO se alcanza una tasa de diagnóstico superior a otros métodos, ya que permite llegar a un diagnóstico en al menos el 40% de los casos. Una de las ventajas principales de esta herramienta es que gracias a su diseño puede ser utilizada por genetistas sin la necesidad de contar con asistencia bioinformática adicional, acercando así esta tecnología a médiques de todo el mundo.
Como parte de las tareas de desarrollo de la plataforma, realizamos colaboraciones en distintos proyectos de investigación. Participamos en la creación de una herramienta de exploración para el control de calidad de datos genéticos (target sequencing experiments), el análisis genómico sobre la vacuna terapéutica CSF-470 para melanoma, tanto en las líneas celulares que componen la vacuna, como en líneas resistentes y en pacientes, el análisis de datos de ADN, ARN y micro ARN de pacientes con leucemia mieloide crónica en el marco de diferentes estudios sobre esta enfermedad, entre otros proyectos. Consideramos a su vez que el trabajo realizado sienta bases para futuras investigaciones y desarrollos computacionales en el campo de la biomedicina.
Palabras clave: Bioinformática, Genoma humano, Diagnóstico, Enfermedades Raras, Secuenciación genómica, Análisis de variantes.

Defensa Tesis Licenciatura Marcelo Sancinetti
2022-12-07 10:00 - 11:00 | Sala 1604
Título: »Transferencia de Aprendizaje para Calificación de la Pronunciación»
Directora: Luciana Ferrer
Co-directora: Jazmín Vidal
Jurados: Juan Manuel Perez y Viviana Cotik
Resumen:
Los sistemas de calificación de la pronunciación son una herramienta importante para el aprendizaje de idiomas. Evalúan la manera en que se producen los sonidos del lenguaje y permiten interactuar de manera incansable con los estudiantes, indicando errores en tiempo real y permitiendo a cada alumno avanzar a su propio ritmo. Los sistemas estándar generan puntajes para cada sonido en una frase usando modelos entrenados para el reconocimiento automático del habla (RAH) solo con datos nativos. Se ha demostrado un mejor rendimiento cuando se usan sistemas que están entrenados específicamente para la tarea usando datos no nativos. Sin embargo, dichos sistemas enfrentan el desafío de que los conjuntos de datos etiquetados para esta tarea son escasos y, por lo general, pequeños. En esta tesis, presentamos un enfoque basado en el aprendizaje por transferencia que aprovecha un modelo entrenado para RAH con datos nativos, adaptándolo con una base de datos de audios no nativo para la tarea de calificación de la pronunciación. Analizamos el efecto de varias opciones de diseño y comparamos el rendimiento con un sistema de estado del arte baseline llamado Goodness of Pronunciation (GOP).

Defensa Tesis Doctorado Gustavo Lado
2022-12-15 10:00 - 12:00 | Sala 1606
Título: «Un modelo de redes neuronales artificiales inspirado en la semántica cognitivas»
Director: Enrique Carlos Segura
Jurados:
Dra. Irene Callejón – – Prof. Tit., Universitat Autònoma de Barcelona
Dra. Silvia Schiaffino – – Prof. Asoc., UNICEN – Inv. Ppal., CONICET
Dr. Agustín Gravano – – Inv. Indep., CONICET
Link de youtube para la transmisión: https://youtu.be/0lEjYqaeWQU
Resumen:
La extracción y representación eficiente de información a partir del conocimiento expresado en lenguajes naturales es de suma importancia teniendo en cuenta la gran cantidad de saber que existe en esta forma. Sin embargo, estos problemas han probado ser de difícil tratamiento a pesar de haber sido empleadas variadas estrategias a lo largo de los años.
Originalmente las técnicas de inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural estaban basadas en la semántica estructuralista, por lo que requerían del análisis sintáctico de las sentencias, y la clasificación en categorías semánticas de las palabras, entre otros. Actualmente los modelos basados en redes neuronales artificiales pueden obtener muy buenos resultados y no requieren del mismo tipo de preprocesamiento sintáctico pero tienden a poseer una alta complejidad y costo de entrenamiento.
En este trabajo se propone un nuevo tipo de modelo alternativo, también basado en redes neuronales artificiales e inspirado en la semántica cognitiva, para convertir información secuencial en vectores de dimensión fija.
Este modelo fue utilizado en la codificación de tanto palabras como sentencias. En el caso de las palabras se pudo demostrar su capacidad para representar información morfológica y robustez ante variaciones asociadas a distintos tipos de errores. Para las sentencias también se pudo verificar la correlación semántica entre representaciones obtenidas por el modelo y evaluaciones hechas por humanos sobre datos provenientes de fuentes reales, como también otras estimaciones realizadas para datos artificiales.
Así mismo, el modelo propuesto no solo brinda una alternativa más sencilla evitando las desventajas mencionadas inicialmente, sino que además permite superar algunos inconvenientes aún existentes en las técnicas más avanzadas y facilita la integración con otras estrategias de aprendizaje automático.
Palabras clave: Redes neuronales artificiales, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo, semántica cognitiva

Defensa Tesis Licenciatura Angel Yan
2022-12-19 18:00 - 19:00 | Aula a confirmar
Título: Recolección de Tipos en VMs con Compilación Just-in-Time
Director: Hernán Wilkinson
Jurados: Emilio Oca y Agustín Martinez
Resumen:
LiveTyping es un sistema de anotación automática de tipos que busca llevar a lenguajes dinámicos algunos de los beneficios de contar con información de tipos estática sobre los programas. Esta técnica se encuentra implementada en la versión Stack de la máquina virtual OpenSmalltalk-VM y es utilizada en el dialecto Cuis de Smalltalk para mejorar la experiencia de desarrollo agregando la posibilidad de inspeccionar del tipo de los términos, code completion y refactorings automatizados más precisos, chequeo e inferencia de tipos, entre otras mejoras. LiveTyping instrumenta el intérprete de la Stack VM para recolectar la información de tipos de los términos, algo que tiene un impacto no menor en el rendimiento de la máquina virtual.
La versión Cog de OpenSmalltalk-VM mejora sustancialmente la eficiencia de la Stack VM con la introducción de un compilador Just-in-Time. La implementación de LiveTyping en esta VM resulta atractiva como forma de mitigar su impacto en el rendimiento. El objetivo de este trabajo es implementar LiveTyping en una máquina virtual con compilación JIT para poder tener los beneficios que esta técnica provee con un menor impacto de performance. En este informe describimos la arquitectura de OpenSmalltalk-VM, detallamos nuestra implementación de LiveTyping sobre la Cog VM y presentamos los resultados del análisis de su performance.
Palabras clave: LiveTyping, anotación de tipos, tipado dinámico, máquina virtual, com- pilación Just-in-Time, Smalltalk.

Defensa Tesis Licenciatura Santiago Dandois
2022-12-22 15:00 - 16:00 | Sala 1606
Título: Juegos de alcanzabilidad sobre grafos and-or generales.
Director: Víctor Braberman
Jurados: Pablo Barenbaum, Fernando Schapachnik
Zoom: (a definir)
Resumen
Es común representar ciertos juegos determinados de dos jugadores mediante un árbol «and-or». Computar la estrategia ganadora para uno de los jugadores (o determinar que no existe) tiene aplicaciones muy diversas. En este trabajo extendemos el árbol «and-or» a grafos «and-or» generales con dos condiciones de victoria vinculadas a la alcanzabilidad de nodos objetivos. Este tipo de juegos, por ejemplo, tienen aplicación en ingeniería de software y robótica, ya que se los puede utilizar como pasos intermedios para calcular planes de misiones que reaccionan ante eventos de un ambiente que actúa como (jugador) adversario. Como las arenas de estos juegos -aunque descritas de manera compacta- pueden ser grafos enormes si se los desarrolla explícitamente, queremos encontrar conceptos que ayuden a valorar adecuadamente nodos a explorar en un análisis «on-the-fly» del grafo subyacente. Para ello proponemos caracterizar, de manera paramétrica, la condición de victoria de una exploración parcial del juego mediante una fórmula booleana. Primero calculamos está fórmula explícitamente mediante algoritmos de punto fijo, con la ayuda de la estructura de datos ROBDD. Luego, la utilizamos para guiar la exploración on-the-fly mediante heurísticas derivadas de ella. Evaluamos nuestras propuestas y hallamos heurísticas muy prometedoras a pesar de los costos elevados de representación de las fórmulas de victoria.

Defensa Tesis Licenciatura Matías Millassón
2023-02-23 14:00 - 15:00 | Aula 1115
Título: Modelos estadísticos para predecir resultados en fútbol: la aplicación a competencias sudamericanas de clubes
Director: Guillermo Durán
Jurados: Rodrigo Castro y Diego Fernández Slézak
Resumen: En esta tesis se estudia el problema de predecir resultados en torneos de fútbol. Más precisamente analizamos los torneos masculinos de mayores organizados por la CONMEBOL, es decir la Copa Libertadores y la Copa Sudamericana. Realizamos un recorrido teórico por dos trabajos pioneros en la predicción de resultados deportivos. Luego implementamos una variante de uno de ellos con el fin de lidiar con los tipos de partidos que disputa cada equipo y adaptarlo a la naturaleza de las competiciones con las que trabajamos. También validamos los predictores a través de varias pruebas. Para finalizar corrimos varios experimentos simulando las conductas clásicas de les apostadores de eventos deportivos con el objetivo de poder determinar el beneficio económico del uso de este tipo de herramientas.

Charla Data Quality for Deep Learning
2023-03-02 14:00 - 15:00 | Aula a confirmar
Los invitamos a todos a la charla «Data Quality for Deep Learning» dictada por el Prof. Dr. Saúl Calderón Ramirez.
Día y horario: jueves 2 de marzo, 14hs.
Lugar: aula a confirmar en el pabellón 0+i.
Abstract:
Deep learning models usually need extensive amounts of data, and these data have to be labeled, becoming a concern when dealing with real-world applications. It is known that labeling a dataset is a costly task in time, money, and resource-wise. Different methods exploit small labelled datasets and other types of data with less costly labelling schemes (Data augmentation, self-supervised learning, semi supervised learning, etc.). For instance, Semi-supervised Learning Model (SSLM) uses labeled and unlabeled datasets to train a model, improving the overall performance of the models when labeled datasets are small. The unlabeled datasets may include out-of-distribution data with respect to the labeled data, which may affect the model’s accuracy and future predictions. We introduce the importance of data quality metrics, especially when considering that the future of Deep learning models targets real-world applications such as healthcare. Concepts such as data quality metrics has been normally applied in structured data, however, it can also be applied in unstructured data (datasets used to train deep learning models, in different types of learning settings.
Saúl Calderón Ramirez es Ph. D. en Cs. de la Computación (Universidad De Montfort, Reino Unido), y Magister Scientae en Ingeniería Eléctrica con énfasis en sistemas digitales (Universidad de Costa Rica). Saúl es Profesor en el Instituto Tecnológico de Costa Rica y coordina el PAttern Recognition and MAchine Learning Group (PARMA-Group).

Charla Computing with Infinite objects: the Gray code case
2023-03-02 16:00 - 17:00 | Aula 1115
Están todos invitados a esta charla en el Departamento de Computación:
Profesor Dieter Spreen, University of Siegen, Germany, Department of Mathematics
Título : Computing with Infinite objects: the Gray code case
Día: Jueves 2 de marzo 2023
Hora: 16 hs
Lugar Cero más Infinito, Ciudad Universitaria, aula 1115
Abstract: In theoretical studies on exact computations with real numbers, but as well in applications, the signed digit representation of the reals is mostly used. This is an extension of the binary expansion of the reals which is very redundant: Every real number is represented by infinitely many infinite strings over the alphabet {-1, 0, 1}. Infinite Gray code, on the other hand, has no redundancy: it is a one-to-one representation of the reals. Nevertheless, there are computable transformations between the two representations. For transforming Gray code into signed digit code, however, the algorithm must make use of nondeterministic concurrent computations.
In the talk a representation-free logic-based approach is presented in which the representation are expressed as predicates S and G on the reals. The realizers of statements S(x) and G(x) are exactly the respective codes of x. From a proof of the inclusion of S in G one can extract a correct program transforming signed digit into Gray code. For a proof of the converse inclusion, however, one needs to extend the logic by new connectives which are realized by concurrent computations. As will be shown, the approach can be extended from the number case to the case of nonempty subsets of the reals.

Defensa Tesis Licenciatura Nicolas Mastropasqua
2023-03-27 14:00 - 15:00 | Aula 1203
Título: Estudio de redes profundas livianas con aprendizaje basado en distribuciones aplicadas al reconocimiento de expresiones faciales.
Director: Daniel Acevedo.
Jurados: Pablo Negri y Juan Manuel Pérez.
Resumen:
Hoy en día, la búsqueda de soluciones ‘lightweight’ que logren resultados comparables a modelos de Deep Learning robustos ha recibido particular atención debido a su implementación factible en dispositivos móviles. Uno de los problemas que podrían aprovechar esta cualidad es el de Facial Expression Recognition (FER). Considerando que la mayoría de los datasets de expresiones faciales suelen estar anotados con emociones categóricas cuando en realidad la mayoría de las expresiones exhibidas en escenarios ‘in the wild’ ocurren como combinaciones o composición de emociones básicas, se puede hacer uso de Label Distibution Learning (LDL) como estrategia para el entrenamiento.
En este trabajo se abordará el problema de FER a través de redes neuoronales livianas usando LDL en modelos de Deep Learning livianos. Bajo el supuesto de que las imágenes de expresiones faciales deberían tener una distribución de emoción similar a la de su vecindad en un espacio de etiquetas auxiliares adecuado, como aquel determinado por la tarea de Action Unit Recognition, se puede aprovechar la información de las distribuciones e incorporarla como parte la función de pérdida.
Concretamente, se estudiarán en profundidad dos arquitecturas ‘lightweight’ del Estado del arte, EfficientFace y CERN, y se analizará el impacto de distintos acercamientos para implementar LDL considerando datasets ‘in the wild’ como RAF-DB, CAER-S, FER+ y AffectNet.

Hackaton de programación web3/blockhain en Exactas
2023-04-14 19:00 - 2023-04-16 19:00 | Cero+Infinito
¡Hola!

Los invitamos a participar de la Mega-Ace* Hackathon. En la hackaton se van a desarrollar dApps utilizando la Algorand blockchain! Esta hackaton se va a desarrollar en varios países del mundo y uno de los nodos será en el 0+Infinito en Exactas/UBA!
Este hackathon se llevará a cabo los días 14, 15 y 16 de abril en el edificio 0+infinito en Exactas. Van a poder participar en dos pistas: Si tenés una idea original que queres construir o un proyecto existente al que quieras integrar funcionalidades web3, podes anotarte a la «Pista de Innovación Abierta» y empezar a trabajar en tu proyecto ahora mismo. Si preferís trabajar en un desafío específico, anotate a la «Pista de Innovación Técnica» donde se presentarán los desafíos el 14 de abril.
No tenés que ser experto en blockchain o Algorand para participar en este hackathon. El evento es una buena oportunidad para aprender sobre Algorand, trabajar en equipo con otros participantes y crear soluciones innovadoras.
Habrá + de 40.000 usd en premios para los proyectos ganadores, así como oportunidades para aprender y hacer contactos en la comunidad.

Para participar registrate en mega-ace.org/hackathon.

Venite a la Mega-Ace Hackathon para construir juntos soluciones innovadoras en Algorand!

Horarios de la Hackaton en el cero+infinito.

– Viernes 19 a 20hs en el aula 1402 : lanzamiento y descripción de los desafíos a encarar en el
– Sábado 10 a 20hs en la sala 1605: Trabajo en los desafíos
– Domingo 10 a 19hs en la sala 1604: Trabajo en desafíos
– Domingo 19 hs en el aula 1402: Ceremonia de premiación

Si tienen otras dudas hay un discord de la gente de Algorand que puede acceder por acá: https://discord.com/invite/TK9DDATzhA

Defensa Tesis Licenciatura Jonathan Seijo
2023-04-21 09:00 - 10:00 | Sala 1604
Título: Análisis de coocurrencia de repeticiones maximales en familias de proteínas utilizando reglas de asociación
Directores: Diego U. Ferreiro y Pablo Turjanski
Jurado: Cecilia Ruz y Alejandro Nadra
Resumen
Existen ciertas repeticiones de caracteres en secuencias, las repeticiones maximales, que han sido estudiadas para buscar patrones recurrentes que puedan caracterizar a diferentes familias de proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Por otra parte, el análisis de reglas de asociación es una técnica de Data Mining utilizada para encontrar, de forma automática, relaciones interesantes entre elementos de una base de datos. En un trabajo previo se vincularon las reglas de asociación con las repeticiones maximales existentes en las secuencias de proteínas de la familia Ankyrin.
En el presente trabajo, extendemos dicho análisis para poder involucrar a otras dos familias (TPR y LRR). Encontramos diferencias de órdenes de magnitud entre las cantidades de reglas generadas para estas tres familias de proteínas, que se explican por diferencias observadas en las frecuencias de sus repeticiones maximales. Además, resulta que estas familias no comparten reglas de asociación, debido a que sus conjuntos de repeticiones maximales frecuentes casi no tienen elementos en común.
Presentamos algunas optimizaciones temporales y espaciales para el proceso de generación de reglas de asociación (con y sin pérdida de reglas) e investigamos una forma de obtener los mismos conjuntos de reglas a partir de los k-meros de las secuencias pero sin calcular sus repeticiones maximales. Utilizamos una medida, el lift, para analizar la relevancia de las reglas generadas y observamos que resulta insuficiente cuando se aplica al dominio de nuestro problema. Por último, extendemos una herramienta para la visualización de reglas y proteínas (Protein Rule Visualization Tool) para permitir la exploración de datos provenientes de múltiples familias.

Defensa Tesis Licenciatura Marcos Blufstein
2023-04-26 13:30 - 14:30 | Aula 1207
Título: Mejoras a un algoritmo de Branch and Price para el problema del viajante de comercio con un dron
Directores: Gonzalo Lera Romero y Francisco Soulignac
Jurados: Brian Curcio y Javier Marenco (UTDT)
RESUMEN
En este trabajo estudiamos el problema del viajante de comercio con un dron. En este problema, un camión y un dron se mueven en simultáneo para visitar a todos los clientes de un conjunto una única vez, ya sea únicamente por el camión, únicamente por el dron, o por ambos vehículos al mismo tiempo. El dron tiene una capacidad limitada; solo puede llevar de a un paquete a la vez, después de lo cual debe regresar al camión para buscar otro paquete. Por otro lado, el dron tiene la ventaja de poder evitar la red de tráfico, lo que le permite moverse de un cliente a otro en línea recta.
Analizamos un algoritmo de Branch and Price para este problema propuesto por Roberti and Ruthmair en el trabajo “Exact Methods for the Traveling Salesman Problem with Drone” (Roberti and Ruthmair, 2021), el cual reimplementamos en su totalidad dado que el código fuente no está disponible. Además, proponemos e implementamos mejoras al mismo, entre las cuales se encuentran una nueva relajación para el TSPD, nuevas reglas de dominación parcial, y una versión bidireccional del algoritmo. Estos aportes prueban ser eficaces en los experimentos computacionales realizados, en donde observamos que nuestro algoritmo obtiene resultados mejores que los encontrados en la literatura.
El algoritmo fue testeado sobre las mismas instancias que utilizan en el trabajo Roberti and Ruthmair (2021), introducidas anteriormente por Poikonen et al. (2019). Las mismas llegan a un tamaño máximo de 39 clientes, y mientras que el algoritmo de Roberti y Ruthmair llega a resolver únicamente 11/75 instancias de dicho tamaño, nuestro algoritmo resuelve 71/75.

Defensa Tesis Licenciatura Tomás Delgado
2023-05-02 10:00 - 11:00 | Aula 1115
Título: Aprendiendo políticas de exploración generales para escalar la síntesis de controladores discretos.
Director: Sebastian Uchitel
Jurados: Agusting Gravano y Pablo Riera
Resumen:
El área de síntesis de controladores discretos estudia la construcción automática de estrategias de comportamiento con garantías de correctitud, para sistemas descriptos formalmente por autómatas. La limitación de estas técnicas viene dada por la maldición de la dimensionalidad, que hace que el tamaño de los autómatas crezca muy velozmente y restringe la aplicabilidad. La síntesis on-the-fly busca eludir esta problemática construyendo el espacio de estados parcialmente, agregando una transición a la vez desde el estado inicial del sistema e intentando explorar solo lo necesario para la estrategia ganadora, o para mostrar que tal estrategia no existe.
En esta tesis desarrollamos un primer método para aprender una heurística que guı́e la exploración a partir de la experiencia. En primer lugar, definimos una tarea de aprendizaje por refuerzo para la cual el agente representa una política de exploración. Luego, mostramos una forma de usar Q-Learning abstrayendo tanto estados como acciones en un conjunto de features. Esta abstracción hace posible el aprendizaje y la generalización, pero genera un alto grado de observabilidad parcial. La evaluación empírica muestra que, a pesar de la falta de garantías teóricas de convergencia, es posible aprender consistentemente políticas competitivas en las instancias de entrenamiento. Más aún, las políticas inducidas en instancias grandes superan en promedio a la mejor heurı́stica desarrollada por humanos, empujando la frontera de problemas resueltos en algunos de los dominios del benchmark utilizado.

Charla de Adrian Cristal: Chips & supercomputers work at Barcelona Supercomputing Center
2023-05-15 18:00 - 20:00 | Sala 1606
Los invitamos a la charla que dará Adrián Cristal, graduado nuestro trabajando en el Barcelona Supercomputing Center (España), haciendo investigación y desarrollo tecnológico en el área de arquitecturas del procesador.
Día: 1/5/2023
Hora: 18:00hs
Lugar: Sala 1606
La charla de Adrián va a tener dos partes:
PARTE 1: Chips & supercomputers work at Barcelona Supercomputing Center
Un poco de historia del BSC, qué es lo que hacemos, hacia dónde vamos, y las oportunidades para desarrollar su carrera allá.
PARTE 2: Vitruvius+: An Area-Efficient RISC-V Decoupled Vector Coprocessor for Vitruvius+High Performance Computing Applications
The maturity level of RISC-V and the availability of domain-specific instruction set extensions, like vector processing, make RISC-V a good candidate for supporting the integration of specialized hardware in processor cores for the High-Performance Computing (HPC) application domain. In this paper1 , we present Vitruvius+, the vector processing acceleration engine which represents the core of vector instruction execution in the HPC challenge that comes within the EuroHPC initiative. It implements the RISC-V vector extension (RVV) 0.7.1 and can be easily connected to a scalar core using the Open Vector Interface (OVI) standard. Vitruvius+ natively supports long vectors: 256 Double Precision (DP) floating-point elements in a single vector register. It is composed of a set of identical vector pipelines (lanes), each containing a slice of the Vector Register File (VRF) and functional units (one integer, one floating-point). The vector instruction execution scheme is hybrid in-order/out-of-order and is supported by register renaming and arithmetic/memory instruction decoupling. On a standalone synthesis, Vitruvius+ reaches a maximum frequency of 1.4 GHz in typical conditions (TT/0.80V/25°C) using GlobalFoundries 22FDX FD SOI. The silicon implementation has a total area of 1.3 mm2 and maximum estimated power of ∼920 mW for one instance of Vitruvius+ equipped with eight vector lanes.

Defensa Tesis Licenciatura Juan Carlos Giudici
2023-05-19 16:00 - 17:00 | Aula 1205
Título: Técnicas de adaptación de dominio en tareas de extracción de opiniones
Director: Juan Manuel Pérez
Jurado: Bruno Bianchi y María Vanina Martínez
Resumen:
En el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), existen distintas tareas dentro del área de extracción de opiniones: detección de emociones, detección de discurso de odio, ironía y clasificación de polaridad. Estas tareas se abordan típicamente mediante técnicas de aprendizaje supervisado utilizando conjuntos de datos específicos a cada tarea. En este trabajo exploramos la adaptación de dominio de modelos de lenguaje desde un dominio de origen enciclopédico, como la Wikipedia en español, hacia un dominio de textos sociales, como Twitter.
Proponemos una modificación de la técnica Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (ULMFit), agregando una nueva etapa de adaptación de dominio intermedio entre el dominio de Wikipedia y el dominio de las tareas de clasificación sobre textos no supervisados. Este dominio intermedio se enfoca en textos genéricos de redes sociales, con la esperanza de que esta etapa intermedia mejore los resultados de las tareas de clasificación.
Nuestros resultados muestran que algunas combinaciones que incluyen al dominio de las tareas de clasificación obtienen mejor desempeño que la aplicación del método según lo recomendado en la literatura. Además, en algunos casos, logramos recortar buena parte del rendimiento obtenido mediante el pre-entrenamiento de modelos de lenguaje sobre textos de redes sociales.
Palabras clave: Procesamiento de Lenguaje Natural, Adaptación de Dominio, Tareas de Clasificación, Extracción de Opiniones, ULMFiT.

Charla de empirical analysis de Mariano Consens
2023-05-22 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Título: Two Examples of Empirical Analysis to Understand Adoption: GraphQL Schemas and GasTokens in the Ethereum Blockchain
Abstract:
This talk provides an overview of two different examples of the use of empirical analysis to understand the adoption characteristics of specific technologies.
GraphQL is a query language for APIs that has been increasingly adopted by Web developers since its specification was open sourced in 2015. The GraphQL framework lets API clients tailor data requests by using queries that return JSON objects described using GraphQL Schema. The first part of this talk (joint work with Yun Wan Kim at UofT and Olaf Hartig at Linkoping University) describes data analysis results characterizing GraphQL Schemas in open code repositories and package registries. This empirical study identifies over 20K GraphQL-related projects in publicly accessible repositories, complemented by finding 37K dependent packages and repositories in package registries.
GasTokens are created by smart contracts executing in the Ethereum blockchain to support a form of transaction fee pre-payment. Even though GasTokens had a period of significant activity on Ethereum (regularly surpassing half of the overall weekly smart contract creation and destruction activities), few systematic studies have been conducted on GasToken usage and its effect on the blockchain network. The second part of this talk (joint work with Lixuan Luo at UofT) focuses on understanding the adoption of GasTokens on Ethereum since May of 2020. We analyze the usage patterns, report price findings, and compare the fees paid by users submitting transactions that create and destroy GasTokens to the fees paid by all the transactions in the network. We characterize the benefits obtained by GasToken transaction senders and report the impact of GasToken creations and destructions on the major mining pools.
Bio: Mariano Consens research interests are in the areas of Data Management and the Web, with a focus on graph data, analytics and ML, semantic data, searching, and autonomic systems. He has over 80 publications, including journal publications selected from best conference papers and several patents. Mariano received his PhD and MSc degrees in Computer Science from the University of Toronto, and a Computer Systems Engineer degree from the Universidad de la Republica, Uruguay. Consens is a University of Toronto faculty member and a Visiting Scientist at the IBM Center for Advanced Studies in Toronto. In addition, he has been active in the software industry as a founder and CTO of a couple of software startups, as well as a Visiting Scientist at Yahoo! Research.

Defensa Tesis Doctorado Christian Cossio Mercado
2023-06-08 15:00 - 17:00 | Aula 1402
Título: «Evaluación automática de la calidad del habla artificial»
Director: Dr. Jorge Gurlekian (CONICET)
Jurados: Dra. Laura Alonso Alemany (UNC), Dr. Juan Carlos Gómez (UNR; CONICET), Dr. Hugo L. Rufiner (UNL; CONICET)
Link de youtube para la transmisión: https://youtu.be/4fqa9iFs2Cg
Resumen:
El español es la principal lengua del continente americano y la cuarta más hablada en el mundo, además de la segunda con más hablantes nativos. Aún así, existen pocos sistemas con voces artificiales que soportan variantes locales, con sus diferencias fonéticas y de entonación, entre otras, como el español de Argentina.
El desarrollo de un sistema de conversión de texto a habla (TTS) necesita de buenas bases de datos, y que estén procesadas y etiquetadas adecuadamente, lo que requiere trabajo intensivo de recursos humanos, en muchos casos, con tareas manuales. Así, luego de que se completó el desarrollo de una voz artificial se tiene que probar que su calidad es adecuada para las necesidades de sus futuros usuarios.
Normalmente, se siguen varias iteraciones de evaluación y mejora de un sistema, de acuerdo al tiempo y los recursos disponibles. Este proceso suele ser largo, entre otras cosas, por el tiempo que toma la realización de las evaluaciones perceptuales con humanos.
En una evaluación subjetiva del habla una persona emite juicios sobre distintas elocuciones, tanto artificiales como naturales, y expresa directa o indirectamente, cuán aceptables y agradables le son, además de realizar otras evaluaciones sobre las mismas, como, por ejemplo, qué bien articuladas están o si tienen algún tipo de defecto sonoro. Uno de los objetivos de estas evaluaciones es determinar qué características del habla se asocian con buenos puntajes de los evaluadores, de forma de identificar atributos del habla que permitirían la evaluación automática de los sistemas, ‘copiando’ los criterios humanos.
Las pruebas clásicas para la evaluación perceptual de voces artificiales no evalúan completamente la experiencia del usuario, ya que no consideran totalmente el contexto en el cual se realizan las pruebas, y sólo se analizan en un contexto de laboratorio. Esto se plantea como el dilema principal de la evaluación de la calidad del habla.
Este trabajo buscó diseñar métodos de evaluación automática de la calidad del habla artificial generada a través de Sistemas TTS para el español de Buenos Aires. Los métodos incluyen nuevas métricas y otras ya existentes, y tienen como base las características de la percepción humana de la voz, así como el procesamiento automático de los parámetros acústicos de la señal de habla.

Defensa Tesis Licenciatura María Belén Ticona Oquendo
2023-07-03 14:00 - 15:00 | Aula 1102
Título: Predicción de cristalización de perovskitas mediante aprendizaje automático
Director: Diego Onna
Co-Director: Pablo Turjanski
Jurados: Esteban Mocskos y Mario Tagliazucchi

Resumen

En el área de las ciencias materiales tradicionalmente se investiga mediante la prueba y error experimental en laboratorio, consumiendo una considerable cantidad de tiempo, recursos e inversiones. Actualmente, entre los materiales más investigados, se destacan las perovskitas por ser una promesa en el desarrollo de paneles solares. Sin embargo, su síntesis por formación de cristales es un proceso químico complejo y poco frecuente, aún se desconocen las condiciones experimentales que producen una síntesis exitosa.
En este contexto, existen trabajos que han demostrado que es posible desarrollar modelos de predicción de cristalización de perovskitas empleando técnicas de aprendizaje automático. No obstante, desde un punto de vista metodológico, estos modelos se han realizado sin considerar las características que conlleva usar datos experimentales, como por ejemplo, la cantidad acotada de datos, el desbalance entre experimentaciones en donde efectivamente cristaliza, los sesgos en la recolección de los datos, entre otros.
En este trabajo realizamos un estudio sobre la evaluación de modelos predictivos frente a errores en la recolección y muestreo de datos experimentales. Para ello estudiamos cómo se ven afectadas tradicionales métricas de evaluación -mediante matrices de confusión sintéticas- al usar conjunto de datos chicos y desbalanceados. Consideramos una evaluación basada en una representación bidimensional de métricas y definimos categorías de performance esperadas de los sistemas predictivos finales para poder valorar mejor su utilidad. Por último, aplicamos este mecanismo para estudiar en particular modelos de ensambles, pudiendo analizar qué estimadores generan un ensamble superador a los modelos individuales de un único estimador. Además, al estudiar ensambles heterogéneos concluimos que combinar modelos especializados por clase permite generar ensambles superadores con mejor desempeño.

Defensa Tesis Licenciatura Alejandro Mercado
2023-07-19 11:00 - 12:00 | Aula 1206
Título: Weak-Ensconcement for Shielded Base Contraction
Director: Ricardo O. Rodríguez
Co-Director: Daniel Grimaldi
Jurados: Vanina Martinez y Eduardo Barrio
Resumen:
En esta tesis, se presenta la versión débil de ensconcement, que caracteriza a una interesante familia de shielded contractions para bases de conocimiento. A su vez, esta caracterización induce una clase de contracciones AGM que satisface ciertos postulados que se exponen en este trabajo. Finalmente, se muestra la conexión entre la clase de contracciones dada por el nuevo weak-ensconcement y otros tipos de operadores de contracción en bases. Al hacerlo, también señala una falla que se descubrió en los teoremas originales que vinculan al epistemic entrenchment con el ensconcement (teoremas bien establecidos en la literatura), y luego se proporcionan dos posibles soluciones a este problema.
