Defensa Tesis Licenciatura Sofía Goldberg
2025-05-19 12:30 - 13:30 (America/Sao_Paulo) | Aula 1308
Título: Aplicación de embeddings de BERT para detección automática de Alzheimer
Cuándo: Lunes 19 de Mayo, 12:30 hs.
Dónde: Aula 1308, Edificio 0+infinito, Ciudad Universitaria, UBA.
Directores: Pablo Brusco, Lara Gauder
Jurados: Viviana Cotik, Gustavo Juantorena
Resumen
La detección temprana del Alzheimer representa un desafío clave en el ámbito médico, ya que un diagnóstico preciso en las primeras etapas de la enfermedad puede facilitar intervenciones más efectivas y mejorar la calidad de vida de los pacientes. En este contexto, el análisis del habla y el lenguaje ha surgido como una herramienta prometedora para identificar patrones lingüísticos asociados con el deterioro cognitivo. En este estudio, investigamos la efectividad de los embeddings generados con BERT para la clasificación de transcripciones de habla, con el propósito de distinguir entre individuos con Alzheimer y controles sanos, en inglés y en español. Además de replicar un trabajo previo, ampliamos el análisis comparando el desempeño de distintas representaciones de los textos, agregando métricas de evaluación y observando el impacto de utilizar modelos entrenados con texto capitalizado (cased) y modelos entrenados únicamente con texto en minúsculas (uncased).
Tanto en inglés como en español, nuestros resultados superaron a los reportados en el trabajo replicado. En inglés, el mejor F1-score obtenido fue de 0.76 con Random Forest, superando el 0.69 reportado en el trabajo original con XGBoost. En español, SVM alcanzó un F1-score de 0.70, mejorando significativamente el 0.53 reportado.
Nuestros experimentos revelaron que el F1-score no es una métrica adecuada para evaluar el desempeño de los clasificadores, especialmente en conjuntos de datos desbalanceados. Por ello, analizamos métricas adicionales como precision, recall, accuracy, specificity, ROC AUC y PR AUC, que permitieron una evaluación más detallada del rendimiento de los clasificadores.
Los hallazgos obtenidos evidencian que las representaciones contextuales derivadas de la última capa de BERT superan a los embeddings extraídos de la primera capa, gracias a su capacidad de capturar información semántica más rica y dependiente del contexto. En el Pitt Corpus (inglés), los embeddings de la última capa lograron un ROC AUC de hasta 0.89, mientras que los embeddings de la primera capa alcanzaron un máximo de 0.84. En Chile AD (español), aunque el rendimiento general fue inferior, los embeddings de la última capa de BERT obtuvieron un ROC AUC de 0.72, superando ampliamente a los embeddings provenientes de la primera capa, cuyo mejor desempeño fue 0.54.
Asimismo, observamos que en español, los modelos cased mejoran el rendimiento de los clasificadores, mientras que en inglés, los modelos uncased resultan más eficaces. En el Pitt Corpus, SVM con embeddings de la última capa logró un ROC AUC de 0.90 con el modelo uncased, mientras que con el modelo cased obtuvo 0.87. En contraste, en Chile AD, el uso de la versión uncased redujo significativamente el desempeño, con una caída en ROC AUC de 0.72 a 0.41 en Random Forest con los embeddings de la primera capa.
Nuestros resultados indican que, en general, el desempeño en inglés fue superior al obtenido en español, lo que podría atribuirse a la menor cantidad de datos disponibles, el desbalance entre las clases en el conjunto en español o a las diferencias entre los modelos de BERT empleados en cada idioma.
Palabras claves: Alzheimer, Embeddings, BERT, Clasificación, Análisis Cruzado entre Lenguajes.

Defensa Tesis Licenciatura Manuel Costa
2025-05-22 10:30 - 11:30
Título: Word-embeddings contextualizados para detección de entidades nombradas en textos de radiología en español
Directora: Viviana Cotik
Jurados: María Teresa Martín Valdivia, Pablo Brusco
Resumen:
La creciente digitalización de los procesos médicos ha generado una gran cantidad de datos textuales, como informes de estudios clínicos, que permiten mejorar procesos a través de la automatización de la extracción de información. Sin embargo, esta última presenta desafíos significativos, especialmente en español, debido a la escasez de recursos en este idioma y al uso de vocabulario especializado. Además, algunos de estos textos suelen contener abreviaturas, errores ortográficos y de tipeo, lo que agrega una complejidad adicional. Este trabajo busca contribuir al campo del Procesamiento del Lenguaje Natural Biomédico (BioNLP, por sus siglas en inglés) mediante el desarrollo de mejores representaciones de textos que optimicen la extracción de información en informes clínicos escritos en español.
En esta tesis se desarrolla un estudio sobre el uso de word embeddings y modelos de lenguaje para informes de ecografía escritos en español. Se proponen y evalúan diferentes modelos de embeddings, incluyendo técnicas estáticas como FastText y modelos basados en arquitecturas contextuales como Transformers y BiLSTM. Los embeddings se entrenaron utilizando un corpus anonimizado de más de 80 mil informes de ecografías. Se realizaron dos tipos de evaluaciones sobre los embeddings: una extrínseca y una intrínseca. Para la evaluación extrínseca se utilizó la tarea de reconocimiento de entidades nombradas con el conjunto de datos de la competencia SpRadIE. Además, se realiza un estudio de ablación para intentar establecer un vínculo más directo entre el uso de las representaciones y el rendimiento obtenido por los modelos. Para la evaluación intrínseca, se presenta un marco basado en análisis cualitativo para medir la calidad de los embeddings en dominios donde no existen benchmarks estandarizados.
Los resultados obtenidos muestran mejoras sobre el estado del arte para la tarea de reconocimiento de entidades nombradas de SpRadIE, destacando el impacto de usar representaciones contextuales adaptadas al subdominio específico de la tarea. Observamos que los mejores resultados del reconocimiento de entidades nombradas se obtienen con modelos basados en Transformers; sin embargo, las representaciones generadas a partir de BiLSTM parecen capturar información semántica más rica, como evidencian los estudios de ablación y el análisis cualitativo.
Palabras clave: embeddings, reconocimiento de entidades nombradas, BioNLP en español, informes clínicos, ecografías, transformers, BiLSTM, FastText

DÁTAME: Un link digital: cerebros, computadoras y datos
2025-05-30 16:00 - 17:00 | Aula 1402
Este Viernes 30/05 tenemos DÁTAME! de Mayo, con presentación a cargo de Victoria Peterson.
El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402 del Edificio 0+Infinito.
Sobre la charla
¿Alguna vez escuchaste hablar de chips implantados para decodificar el habla? o ¿sobre la capacidad de comandar dispositivos externos sólo con tus pensamientos? y, ¿sobre terapias basadas en la estimulación cerebral? No, no es ciencia ficción. Estas son algunas de las investigaciones actuales que pasan dentro del gran mundo de las interfaces cerebro-computadora. En esta charla vamos a entender cómo es que nuestros cerebros se pueden «conectar» a una computadora y cómo es que la inteligencia artificial y la Cs. de Datos se involucran en todo esto.
Sobre la oradora
Victoria Peterson es Investigadora del CONICET en el IMAL, Santa Fe y Profesora Asociada en la FIQ-UNL, Santa Fe. Sus investigaciones unen la bioingeniería con la inteligencia artificial para mejorar la decodificación de la actividad cerebral en neurotecnologías. Fue visitante doctoral del ETH Zurich y becaria postdoctoral de Harvard en el MGH, Boston, USA. Hoy lidera el grupo de Neuroingeniería Computacional Aplicada (NiCALab) dentro del IMAL, CONICET-UNL.
Consultas: info.lcd@exactas.uba.ar
Sobre ¡DÁTAME!
Este ciclo de charlas busca simultáneamente
– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas, docentes, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD.
– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos.
– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica, empresas, organismos estatales, ONGs, etc. )
– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no, qué precauciones debemos tener, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más.
– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan.
– Compartir un buen rato, una vez por mes.
Está destinado principalmente a estudiantes de la carrera, pero todas/os somos bienvenidas/os.
Habitualmente, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs. excepto en ocasiones especiales.
¡Las y los esperamos!

Defensa Tesis Licenciatura Tomás Capdevielle
2025-06-03 10:00 - 11:00 | Sala 1604
Título: Explicabilidad basada en lógica para modelos simples de Inteligencia Artificial: Sobre la complejidad y los algoritmos para el cálculo de features relevantes, necesarias y útiles en clasificadores booleanos
Director: Santiago Cifuentes
Jurados: Santiago Figueira, Sergio Abriola

Resumen:
Esta tesis propone una exploración sobre el campo de la explicabilidad en modelos de inteligencia artificial, comúnmente conocido como XAI. En concreto, el enfoque de este trabajo está puesto en la explicabilidad basada en lógica; esto es, dado un modelo de clasificación y una entrada para el mismo, seleccionar aquellas features o atributos que cumplan con ciertas propiedades lógicas. Esto da lugar a las nociones de features relevantes y necesarias, en cuyo cálculo se profundiza aquí. Se aportan resultados formales que sustenten algoritmos existentes en la literatura, así como también se proponen algoritmos eficientes para detectar la necesidad de features en modelos tanto simples (e.g. árboles de decisión) como complejos (e.g. redes neuronales). A su vez, se exploran generalizaciones para la noción de relevancia, con el objetivo de capturar una visión más detallada del comportamiento de un modelo para una predicción dada. Por último, se introduce una nueva noción global de utilidad, que apunta a explicar si una feature es importante para el comportamiento de un modelo a nivel general, sin considerar una entrada en particular. De aquí surge también una propuesta para un sistema de feature ranking basado en utilidad, para cuyo cálculo se presentan algoritmos eficientes para ciertos modelos.

Defensa Tesis Doctorado Damina Furman
2025-06-04 10:00 - 12:00 | Sala 1604
Título: Generación automática de contra-narrativas utilizando información argumentativa para combatir mensajes de odio.
Directoras: M. Vanina Martinez, Laura Alonso Alemany
Director adjunto: Ricardo O. Rodriguez
Consejero de estudios: Fernando Schapachnik
Jurados:
Dr. Ing. Luis Chiruzzo, Universidad de la Republica, Montevideo, Uruguay
Dra. Diana I. Perez, Universidad de Buenos Aires, Argentina
Dr. Axel Soto, Universidad del Sur & Conicet, Argentina
Link Youtube: https://youtube.com/live/dT73wB4Ao5g?feature=share
Resumen:
En el siguiente trabajo elaboramos un dataset de tweets de odio anotados con componentes argumentativos generales y específicos del dominio y con tipos distintos de contranarrativas definidas según estrategias basadas en estos componentes, con el objetivo de utilizarlos para mejorar el rendimiento de distintos modelos de lenguaje en la tarea de generación automática de contra-narrativas para combatir la xenofobia.
Mostramos que se puede obtener un nivel aceptable de acuerdo entre anotadores, a pesar de la naturaleza subjetiva de la tarea, al utilizar un manual de anotación definido a través de un proceso iterativo que involucra a los anotadores y que los componentes argumentativos propuestos pueden ser identificados, luego, de manera automática con un rendimiento satisfactorio.
Estudiamos y desarrollamos las falencias que tienen las métricas utilizadas para realizar evaluaciones automáticas de generación de texto en la tarea de generación de contra-narrativas, tanto aquellas basadas en superposición de n-gramas como aquellas basadas en comparación de embeddings y proponemos categorías de evaluación que permiten definir una metodología para asignar puntajes numéricos a las contranarrativas a la vez que se explicitan las características deseables que deben tener y definen qué significa que una contra-narrativa sea aceptable o buena.
Con esta herramienta realizamos una evaluación con anotadores humanos a través de la cual concluimos que para la familia de modelos Flan-T5 el factor que aumenta en mayor medida el rendimiento de los modelos es el ajuste fino a un conjunto de datos de calidad, en comparación a aumentar el tamaño del modelo o incluso a utilizar la información argumentativa. La información argumentativa no mejora el rendimiento de los modelos de manera significativa con la excepción de aquellos que se ajustan utilizando un solo tipo de contranarrativa y la información argumentativa en la que basan su estrategia.
Finalmente, utilizamos la evaluación humana para entrenar modelos para realizar evaluaciones automáticas y evaluamos así la generación realizada por distintos Grandes Modelos de Lenguaje con múltiples configuraciones de generación.

Defensa Tesis Licenciatura Alexis Martín Abad
2025-06-05 20:00 - 21:00 | Aula 1113
Título: Pure Pattern Calculus à la de Bruijn
Director: Andrés Ezequiel Viso
Co-director: Alejandro Ríos
Jurados:
Pablo Barenbaum (Universidad de Buenos Aires)
Hernán Melgratti (Universidad de Buenos Aires)

Resumen:
Es bien conocido en el estudio de lenguajes de programación que lidiar con ligadores y
nombres de variables puede ocasionar conflictos como ser capturas indeseadas de variable
al implementar intérpretes o compiladores. Este problema puede resolverse recurriendo a
índices de de Bruijn en cálculos cuyos ligadores capturen un único nombre de variable,
como el Cálculo λ. Otra ventaja del enfoque con índices es que la α-equivalencia se
transforma en igualdad sintáctica.
Por otra parte, en estos últimos años los cálculos de patrones ganaron considerable atención
por su expresividad. Resultan ser notablemente convenientes al estudiar los fundamentos de
lenguajes de programación funcional que modelen pattern matching, path polymorphism,
pattern polymorphism, entre otros. Sin embargo la literatura no aborda la cuestión de cómo
lidiar con α-conversión y ligadores que capturen múltiples nombres de variable
simultáneamente. Tal es el caso del Pure Pattern Calculus (PPC): una extensión natural del
Cálculo λ que permite abstraer prácticamente cualquier término. Este trabajo extiende las
ideas de de Bruijn para abordar el problema de ligadura múltiple mediante la introducción de
una novedosa presentación de PPC con índices bidimensionales, parte de un proyecto de
implementación de un prototipo de un lenguaje de programación funcional tipado basado en
PPC que captura path polymorphism.

Defensa Tesis Doctorado Daniel Grimaldi
2025-06-06 08:00 - 10:00 | Sala 2103
Título: Estudio lógico-matemático de una familia de operadores de actualización no-priorizados de bases de conocimiento
Directora: M. Vanina Martinez
Director adjunto: Ricardo O. Rodriguez
Consejero de estudios: Daniel Acevedo
Jurados:
Dr. Eduardo Barrio UBA & CONICET, Buenos Aires, Argentina
Dr. Ramón Pino Perez, Université Artois, Lens, Francia
Dra. Renata Wassermann, USP, São Paulo, Brasil
Link Youtube: https://youtube.com/live/k1Omx6jME9s
Resumen:
Desde la década de 1980, el modelo AGM de operadores revision y contraction en la teoría del cambio de creencias ha sido adoptado en inteligencia artificial para enfrentar el problema de actualizar bases de conocimiento con información potencialmente inconsistente. Este modelo ofrece tanto un enfoque formal, como también una perspectiva computacional realista y una claridad semántica. Con el tiempo, el modelo AGM se ha generalizado para aplicarse en diversos contextos, desarrollando operadores priorizados para entornos dinámicos, como update y erase; operadores de cambios múltiples priorizados, como package y choice; operadores no priorizados, como credibility-limited revision, shielded contraction o filtered revision; e incluso variantes aplicables a lógicas no clásicas.
En esta tesis, proponemos un enfoque homogéneo para analizar esta diversidad bajo un mismo marco teórico. Presentaremos una semántica basada en mundos posibles, desvinculada de cualquier lógica subyacente, donde las creencias se representan únicamente como un conjunto de mundos, sin depender de una sintaxis específica. A continuación, adaptaremos varios de los modelos conocidos a este marco, y propondremos una familia de operadores no priorizados que engloba las propuestas anteriores. Finalmente, demostraremos que nuestro marco teórico efectivamente homogeneiza y generaliza las propuestas clásicas, finitas y múltiples que se conocen para la lógica proposicional clásica.

Defensa Tesis Licenciatura Tobías Valdés Castro
2025-06-23 11:00 - 12:00 | Sala 1604
Título: ¿Cómo ordenamos?
Director: Matías Lopez-Rosenfeld
Co-Director: Pablo Turjanski
Jurados: Gabriela di Piazza, Ariel Salgado y Rodrigo Laje
Resumen:
Entre los temas iniciales que se suelen incluir en la currícula de las carreras de Ciencias de la Computación se encuentra el ordenamiento. Una de las estrategias didácticas para abordarlo es la problematización del tema con diferentes escenarios, como pueden ser las secuencias de números, naipes, etc. Desarrollamos un videojuego para poder estudiar el comportamiento de estudiantes frente a distintos escenarios, y de esta manera analizar ventajas y desventajas de cada propuesta. En la caracterización de escenarios, se destaca que en algunos de ellos la información disponible y operaciones mínimas necesarias para resolver no son equivalentes a las usadas por los algoritmos que se presentan en los cursos, parte de la tarea es computada sin la necesidad de realizar explícitamente una de sus operaciones. Finalmente, se concluye que se debe prestar atención al momento de seleccionar un escenario, de manera tal que las operaciones e información disponibles sean similares a las que tienen y utilizan luego los algoritmos que se enseñarán al resolverlo. Esto es, que incluya los comandos básicos a utilizar por el algoritmo a introducir en clase.

Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Companeetz
2025-06-23 17:00 - 18:00 | Aula 1102
Título: Optimización de ASV para árboles de decisión
Directores: Santiago Cifuentes, Sergio Abriola
Jurados: Eric Brandwein, Pablo Riera
Resumen:
En esta tesis se aborda el problema de la explicabilidad en modelos de aprendizaje automático mediante métodos de feature attribution. En particular, se estudia una variante de los Shapley values conocida como Asymmetric Shapley Values (ASV), que permite incorporar conocimiento causal en la explicación de modelos de forma model agnostic. A partir del análisis de su complejidad, se demuestra que el cálculo exacto de ASV es polinomial en modelos cuya distribución de entrada está representada por una red bayesiana del tipo Naive Bayes, en contraste con SHAP, que es #P-hard aún en este caso restringido. Con el objetivo de extender estos resultados a clases más generales de redes bayesianas, se introduce una noción de clases de equivalencia sobre los órdenes topológicos del grafo causal subyacente, lo cual permite reducir drásticamente el número de permutaciones necesarias para computar ASV. Se presenta un algoritmo polinomial en el número de clases para identificarlas, y se implementa un esquema de cómputo exacto de ASV basado en estas clases. Además, se propone un nuevo método para computar en tiempo polinomial la predicción esperada de un árbol de decisión, sobre una distribución dada por una red bayesiana arbitraria, permitiendo así evaluar el algoritmo desarrollado para el cómputo de ASV en estos modelos. Por último, se propone un algoritmo aproximado para calcular el ASV en familias de DAG’s causales del tipo polytree. Para ello, se desarrolla un algoritmo de muestreo aleatorio de órdenes topológicos de polytrees. Estos resultados respaldan la viabilidad del enfoque propuesto en estructuras causales realistas, y se contrastan empíricamente con SHAP tanto en precisión como en eficiencia computacional.

Defensa Tesis Licenciatura Diego Tubello
2025-06-26 14:00 - 15:00 | Sala 1604
Título: Evaluación de la métrica CK como predictor de indicadores de desempeño en arquitecturas de microservicios
Directores: Santiago Figueira, Pablo Rubinstein
Jurados: Juan Pablo Galeotti, Diego Garbervetsky
Resumen: Este trabajo analiza la validez de las métricas CK, un conjunto de métricas orientadas a objetos propuestas por Chidamber y Kemerer, como predictores tempranos de fallos en producción en arquitecturas basadas en microservicios. Se utilizó una muestra de 30 repositorios Java pertenecientes a una plataforma de e-commerce en producción, con más de 25 millones de transacciones diarias. Se calcularon las métricas CK para todas las versiones productivas generadas a lo largo de un período de dos años, y se compararon con indicadores empíricos de desempeño, particularmente la tasa de rollbacks mensuales. Para evaluar la correlación, se aplicaron distintos métodos estadísticos (Pearson, Spearman y Kendall) y funciones de agregación (media, mediana y promedio ponderado). Si bien se observaron algunas correlaciones débiles en ciertos contextos, no se halló evidencia significativa que respalde la hipótesis de que las métricas CK sean buenos predictores de problemas en producción. Estos resultados sugieren que, en el contexto de los repositorios analizados, podrían requerirse métricas adaptadas o complementarias que reflejen con mayor fidelidad la complejidad y el riesgo de generar defectos que lleguen a producción.
Esta tesis se fue realizada en el marco del programa +Acompañamiento: https://exactas.uba.ar/acompanamiento/

Defensa Tesis Licenciatura Gianfranco Bogetti
2025-06-27 10:00 - 11:00 | Sala 1606
Título: Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO
Directores: Diego Fernandez Slezak, Agustín Sansone
Jurados: Juan Pablo Pinasco, Santiago Laplagne.
Resumen:
Con el rápido avance de la inteligencia artificial (IA), que alcanza en ocasiones niveles de rendimiento sobrehumano, surge una valiosa oportunidad para que los humanos aprendan de los algoritmos y colaboren con ellos. Sin embargo, las diferencias en los enfoques de resolución de problemas entre humanos y máquinas a menudo dificultan la comprensión e integración de los sistemas de IA en el aprendizaje humano.
Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial adaptable al nivel de habilidad humana, medido a través del ELO, que predice movimientos en ajedrez. Para lograrlo, se modificó la arquitectura de redes neuronales de Leela Chess Zero para integrar el ELO como un parámetro de entrada. El modelo fue entrenado y evaluado utilizando más de 10 millones de partidas de ajedrez de la base de datos de Lichess. Los resultados muestran que el modelo es capaz de alcanzar niveles de exactitud incluso mayores a los de trabajos relacionados como Maia Chess, además de aportar la adaptabilidad del ELO.

Defensa Tesis Licenciatura Matías Grynberg Portnoy
2025-06-27 17:00 - 18:00 | Sala 2103
Título: Nuevas variantes y optimización de métodos QSS para Geant4: simulación por cuantificación de estados para física de altas energías
Director: Dr. Rodrigo Castro (DC/ICC)
Jurado:
– Dr. Edgardo Marchi (DC-FCEyN-UBA, INTI)
– Dr. Lucio Santi (MercadoLibre)
Resumen del trabajo:
La simulación del movimiento de partículas en campos magnéticos es una tarea fundamental en física, que se aborda típicamente con métodos numéricos clásicos de tiempo discreto, como los algoritmos de la familia Runge-Kutta. Sin embargo, estos métodos tienen algunas limitaciones importantes, particularmente en presencia de discontinuidades geométricas muy frecuentes, donde su coste computacional aumenta significativamente. En contraste, los métodos Quantized State System (QSS) ofrecen una alternativa eficiente que discretiza el espacio de estados mientras mantiene el tiempo continuo, lo que permite una mayor eficiencia en ciertos escenarios específicos.
En esta tesis se proponen optimizaciones para la familia de métodos QSS con el objetivo de hacerlos más competitivos en el contexto de la biblioteca Geant4, el estándar de simulación de trayectorias de partículas. Las contribuciones incluyen una reimplementación más eficiente (newQSS) del código preexistente de QSS para Geant4, una nueva variante HelixQSS (que combina trayectorias helicoidales con QSS) y otra nueva variante RotationQSS (que incorpora cambios en el sistema de coordenadas para mejorar la precisión en ciertos casos). Además, se realiza un análisis exhaustivo de la eficiencia de estas variantes en términos de su rendimiento y precisión.
Los resultados presentados revelan que, en situaciones de alta proporción de interpolaciones (requeridas por el tratamiento de discontinuidades), los nuevos steppers resultan competitivos en comparación con los métodos tradicionales. En contraste, para bajas cantidades de interpolaciones, como es de esperar, las estrategias derivadas de la integración por cuantificación de estados no ofrecen ventajas en términos de rendimiento respecto a los métodos clásicos de orden superior.
En síntesis, se obtuvieron avances relevantes en la eficiencia y la calidad aportadas por newQSS, HelixQSS y RotateQSS respecto a la implementación previa de QSS, siendo en algunos casos más eficientes que los métodos clásicos.
Los nuevos métodos presentados abren la puerta a nuevas líneas de trabajo para ampliar y mejorar las variantes presentadas, sentando nuevas bases para la evolución de los métodos QSS aplicados a simulaciones de física de altas energías.

Defensa Tesis Licenciatura Malka Safadie
2025-07-14 12:30 - 13:30 | Aula a confirmar
Título: Framework de Detección de Anomalías en Mesas Electorales
Director: Cecilia Ruz
Jurados: Juan Pablo Ruiz Nicolini, Pablo Turjanski
Resumen:
En el marco de garantizar la transparencia y confiabilidad de los procesos electorales, la presente investigación propone abordar la temática crucial de la calidad de datos en las elecciones en Argentina. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un framework que permita la detección de anomalías en los resultados de las elecciones.Este framework será implementado en una herramienta desarrollada en Python y se aplicará sobre los resultados de las Elecciones GENERALES 2023. Este trabajo cobra especial relevancia desde la publicación del informe Preservación de Resultados Electorales, emitido por la Dirección Nacional Electoral el 11 de abril de 2022, que estandarizó la forma de publicación de los resultados electorales.
Este estudio se centrará en la detección y comprensión de posibles errores de carga en los resultados electorales, abordando tanto la consistencia, como la identificación de casos anómalos que podrían comprometer la integridad de la información.
El propósito fundamental de esta investigación es la identificación de mesas anómalas: aquellas en las cuales se observen inconsistencias o indicios de cargas de datos sospechosos. El análisis de estas mesas específicas representa un componente esencial de nuestro estudio, dirigido a garantizar la integridad y fiabilidad de la información electoral.
Además, la identificación de las mesas con mayor probabilidad de contener anomalías permitirá, tanto a la autoridad electoral como a los partidos políticos, controlar los telegramas y verificarlas en primer lugar.
El análisis detallado de los datos se llevará a cabo empleando herramientas avanzadas de análisis de bases de datos en Python. La elección de estas herramientas responde a la necesidad de realizar un examen minucioso de los resultados electorales.

Defensa Tesis Licenciatura Felicitas García
2025-07-30 14:00 - 15:00 | Aula 1115
Título: «MimicryMonitors: Verificación de programas con fragmentos comunes».
Directores: Javier Godoy, Diego Garbervetsky
Jurados: Dra. Flavia Bonomo, Dr. Juan Pablo Galeotti
Resumen:
En el desarrollo de software moderno, es común que los sistemas evolucionen mediante pequeños cambios incrementales. Esta característica se puede explotar en diversos escenarios, especialmente en el testing de regresión, donde surge una pregunta fundamental: cuando se modifica una parte de un programa previamente verificado, ¿es necesario re-evaluar todo el sistema o se puede aprovechar el trabajo de verificación ya realizado? En particular, ¿se puede utilizar la noción de que dos versiones comparten gran parte de su código para reducir el esfuerzo de testeo? En este contexto, esta tesis explora e implementa los Mimicry Monitors (MM), una técnica que justamente capitaliza los fragmentos comunes entre dos versiones de un programa. La técnica permite verificar en tiempo de ejecución si el comportamiento de un programa bajo análisis (PUA) puede ser imitado por un programa de referencia u oráculo (OP), sin necesidad de ejecutar este último. Para validar la técnica, se realizó una evaluación experimental sobre cinco herramientas de GNU Core Utilities, seleccionando dos versiones de cada una y utilizando sus conjuntos de pruebas existentes para simular escenarios reales de testing de regresión. Se define la efectividad de los Mimicry Monitors como su capacidad de emitir veredictos anticipados sobre la existencia de una contraparte del OP para la ejecución actual del PUA. Los resultados revelan entonces que la efectividad de los MMs está intrínsecamente ligada a la naturaleza de las modificaciones entre versiones. Para programas con modificaciones localizadas como cat, se obtuvo hasta un 60.87 % de casos verificados, permitiendo terminación temprana. En contraste, programas con modificaciones estructurales fundamentales como ls no mostraron resultados igualmente favorables. Los resultados demuestran que los Mimicry Monitors constituyen una herramienta valiosa para la optimización de testing de regresíón, validando parcialmente la hipótesis de que es posible evitar ejecuciones redundantes mediante el análisis de fragmentos comunes.

DÁTAME! las charlas de LCD - Manuel Duran - Viernes 01/08 16hs.
2025-08-01 16:00 - 17:00 | Aula 1114
Este Viernes 01/08 tenemos DÁTAME!
El encuentro será a las 16 hs. en el aula 1114.
La presentación estará a cargo de Manuel Durán y el título de la charla es:

Fútbol y Datos: La experiencia del Racing de Santander
Sobre la charla
En esta charla exploraremos cómo el machine learning está transformando el análisis y la toma de decisiones en el fútbol. Comenzaremos con una introducción a los modelos de inteligencia artificial, como el Expected Goals (xG), aplicados al fútbol actual, explicando sus fundamentos y ventajas. A continuación, veremos casos reales de aplicación en el Racing de Santander, equipo de la Segunda División española, mostrando cómo los datos y la IA contribuyen a optimizar el rendimiento y la estrategia del equipo. Además, presentaremos ejemplos prácticos del día a día y discutiremos las líneas de investigación en desarrollo.
Sobre el orador
Manuel Durán es ingeniero industrial (UBA) y un apasionado por los datos, el machine learning y la optimización. Se desempeñó como Data Science Specialist en Accenture, desarrollando soluciones para forecasting, usando Machine Learning y técnicas avanzadas de analítica. Es docente en la materia Industrias Digitales y Ciencia de datos en la facultad de ingeniería de la UBA y trabaja como director del Departamento de Data del Real Racing Club de Santander (equipo de la 2da división de La Liga española).
Consultas: info.lcd@exactas.uba.ar
Sobre ¡DÁTAME!
Este ciclo de charlas busca simultáneamente
– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas, docentes, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD.
– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos.
– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica, empresas, organismos estatales, ONGs, etc. )
– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no, qué precauciones debemos tener, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más.
– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan.
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Está destinado principalmente a estudiantes de la carrera, pero todas/os somos bienvenidas/os.
Habitualmente, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs., excepto en ocasiones especiales.
¡Las y los esperamos!

Defensa Tesis Licenciatura Santiago Corley
2025-08-21 11:00 - 12:00 | Sala 1604
Título: Generación de modelos CAD 3D con grandes modelos de lenguaje
Directores: Emmanuel Iarussi y Rodrigo Castro
Jurados: Gisela Confalonieri y Manuel Dubinsky
Resumen:
En los últimos años han surgido numerosas aplicaciones de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Sus casos de uso no se restringen únicamente al procesamiento de lenguaje natural, sino que también abarcan tareas como la generación de código, la interpretación de imágenes y, más recientemente, la creación de objetos 3D. Diversos trabajos han abordado la generación de formas 3D mediante LLMs, aunque muchas de sus representaciones se alejan de la práctica habitual de los modeladores humanos.
En esta tesis se propone un camino alternativo: tratar la generación de objetos 3D como un problema de programación, explorando las capacidades de distintos LLMs para producir código en OpenSCAD, un software ampliamente utilizado para modelar geometría en 3D a partir de descripciones textuales. El trabajo incluye la evaluación de modelos existentes en la tarea de generar código OpenSCAD, el diseño de conjuntos de datos adecuados para entrenar LLMs en este dominio, y finalmente el entrenamiento de distintos modelos para la programación de OpenSCAD, comparando su desempeño sobre los datos creados.

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

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

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

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

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

Director: Hernán Wilkinson
Co-Director: Maximiliano Tabacman

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

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

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

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

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

¿Se puede escuchar la forma de una canción?
Sobre la charla
¿Alguna vez te preguntaste cómo funcionan las apps de reconocimiento de música como Shazam, o por qué a veces fallan? ¿Pueden la geometría y la topología algebraica mejorar los algoritmos actuales de identificación de audio? En esta charla voy a contar una colaboración reciente con Spotify, donde aplicamos técnicas de análisis topológico de datos a señales de audio para identificar canciones con distorsiones, superando las limitaciones de Shazam.
Sobre la oradora
Ximena es matemática e investiga fundamentos y aplicaciones de la topología algebraica al análisis de datos, en áreas que van desde neurociencia a sistemas dinámicos. Sus artículos aparecieron en revistas como Transactions of the AMS, Journal of Machine Learning Research y SIAM Journal on Mathematics of Data Science. Se doctoró en la UBA, fue investigadora en las universidades de Swansea, Durham y Oxford (Reino Unido), y también trabajó en la industria como data scientist en CAMMESA y OLX. Actualmente es profesora en City University of London. Cuando no hace matemáticas, le gusta bailar swing y correr.
Consultas: info.lcd@exactas.uba.ar
Sobre ¡DÁTAME!
Este ciclo de charlas busca simultáneamente
– Ser un lugar de encuentro entre todos/as los/as que nos sentimos cercanos a LCD ya sea por ser estudiantes de la carrera o carrera cercanas, docentes, investigadores/as interesados/as o simplemente amigos/as de LCD.
– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos.
– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica, empresas, organismos estatales, ONGs, etc. )
– Aprender un montón de cosas sobre datos. Qué tipo de problemas se pueden resolver con ellos y cuáles no, qué precauciones debemos tener, qué desafíos afronta la disciplina y mucho más.
– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan.
– Compartir un buen rato, una vez por mes.
Está destinado principalmente a estudiantes de la carrera, pero todas/os somos bienvenidas/os.
Habitualmente, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs., excepto en ocasiones especiales.
¡Las y los esperamos!

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

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

Director: Dr. Julio César A. Jacobo Berlles

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

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

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

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

Palabras Clave: Reconocimiento de Acciones Humanas, Redes Neuron

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

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

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

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

Resumen

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

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