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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Agustín Borgna
DESCRIPTION:Titulo:  Simulación del lambda cálculo de matrices de densidad en el\nlambda cálculo cuántico de Selinger y Valiron \nDirector :    Alejandro Díaz-Caro \nJurados:   Beniamino Accattoli\,  Pablo Barenbaum  y  Carlos López Pombo. \nResumen:\nEl espacio de los estados cuánticos en el campo de la computación\ncuántica puede ser representado por vectores en un espacio de Hilbert\no por matrices de densidad. Selinger y Valiron definieron λq en 2005\,\nuna extensión cuántica del cálculo lambda que utiliza vectores para\nrepresentar el estado cuántico y sigue el paradigma de datos\ncuánticos / control clásico. \nEl cálculo λρ introducido por Dı́az-Caro en 2017\, en cambio\, describe\nlos estados cuánticos utilizando matrices de densidad. Estas matrices\nproporcionan una forma de representar estados cuánticos mixtos. Una\nmodificación de este cálculo llamada λᵒρ extiende λρ mediante la\nadición de sumas algebraicas de términos para representar una\ngeneralización de las matrices de densidad. \nEn este trabajo analizamos la relación entre los cálculos definiendo\nuna traducción de λρ a λq y su inversa. Usando la traducción\nprobamos la normalización fuerte de λρ. Luego demostramos que las\nmatrices de densidad generalizadas en el cálculo λᵒρ son equivalentes\na una elección no-determinista entre términos en λρ y definimos una\nsimulación completa de λᵒρ en λq.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matias Laporte
DESCRIPTION:Titulo:  Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos \nDirectores : Facundo Carrillo y Enzo Tagliazucchi \nJurados: Pablo Riera y Lucas Drucaroff \nResumen: \nEn los últimos años\, las ciencias de la computación contribuyeron a las ciencias médicas de maneras disruptivas\, mejorando los diferentes campos de aplicación. En particular\, en la psiquiatría/psicología y demás ciencias cognitivas\, los modelos y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejoraron el estado del arte tanto en las descripciones y modelado fenomenológico\, como en la práctica clínica. \nTrabajos pasados demostraron la factibilidad de la aplicación de técnicas de NLP para el diagnóstico de patologías psiquiátricas\, la caracterización del discurso por intoxicaciones farmacológicas\, y la asociación entre los reportes de efectos subjetivos y el perfil de afinidad de fenetilaminas y triptaminas sustituidas\, entre otros. \nEl presente trabajo propone el análisis de características farmacoquímicas (estructura química\, afinidad por receptores) de distintos tipos de drogas psiquiátricas (antipsicóticos\,  antidepresivos) y su relación con los efectos subjetivos reportados por pacientes que se encuentran bajo tratamiento con ellas. \nPara la caracterización de la semántica de los reportes\, recolectados de diversos sitios web\, se utiliza la técnica de Análisis de la Semántica Latente (LSA) aplicada a dos corpus distintos\, uno de ellos externo. Los datos de afinidad\, por su parte\, surgen de bases de datos públicas\, y los de estructura química se calculan mediante algoritmos a partir de sus descriptores moleculares. \nLos resultados del trabajo evidencian una correlación positiva significativa entre la semántica obtenida de los reportes asociados a una droga\, su estructura química y su afinidad a los distintos receptores. Asimismo es posible distinguir a partir de los valores de similitud semántica entre los subtipos de los distintos pares de drogas (antidepresivos de tipo SSRI\, SNRI\, TCA\, etc.). \nA su vez\, el trabajo como punto de partida para análisis más profundos en el área. El objetivo final de esta línea de investigación\, que excede esta tesis\, es optimizar la acción de farmacos sobre distintos receptores cerebrales para minimizar las componentes del discurso natural asociadas a efectos indeseables.
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SUMMARY:Charla de la Carrera
DESCRIPTION:El lunes 12 de agosto a las 14 hs nos encontraremos para nuestra clásica charla de la carrera de Computación\, junto con graduados y graduadas\, docentes y estudiantes de la carrera. Nos vemos unos minutos antes de la hora de comienzo en el Hall del Pabellón I de Ciudad Universitaria. \n¿Te interesa saber qué hacemos? ¿Qué cosas vas a aprender? ¿Cuál es la salida laboral? Vamos a responder todas tus dudas. \nLa siguiente charla será recién el 9 de septiembre\, ¡así que vení que te esperamos! \nTenés varias formas de llegar a Ciudad Universitaria.\nColectivos: líneas 28\, 33\, 34\, 37\, 42\, 45\, 107 y 160\nTren Línea Belgrano: estación Ciudad Universitaria\nSubte Línea C: hasta estación Retiro\, y luego combinación con tren Línea Belgrano
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Jedwabny
DESCRIPTION:Titulo: Explicaciones usando Argumentación y Lógica Rebatible. \nDirector: Ricardo Rodriguez. \nCo-Directores: Madalina Croitoru y Pierre Bisquert \nJurados: Vanina Martinez y Santiago Figuera \n  \nResumen: Este trabajo buscara contestar la siguiente pregunta: «Que es una buena explicación en el\ncontexto de un sistema de argumentación y l ógicas rebatibles (defeasible logics)?».\nLos sistemas de argumentación [1] buscan modelar información contradictoria de forma\nabstracta mediante grafos dirigidos. Concretamente\, la información es modelada como nodos\ny las contradicciones como ejes en la estructura. \nPor otro lado\, las lógicas rebatibles [2] permiten modelar bases de conocimiento compuestas\nde reglas estrictas y no-estrictas. Mediante este tipo de razonamiento\, es posible razonar\nen contextos contradictorios. \nUn grafo de declaraciones (statement graph) [3] es una estructura que combina distintas\nnociones de las dos previamente mencionadas. En particular\, modela la información como\nnodos en un grafo\, los cuales contienen formulas expresadas vía lógicas rebatibles. Este grafo\nutiliza dos tipos de ejes; uno para indicar soporte (cuando la conclusión de una fórmula justifica\nla premisa de la otra)\, y otro para indicar contradicción (cuando la conclusión de una fórmula\ncontradice\, desde el punto de vista l ógico\, la premisa de la otra). Este modelo permite extraer\nconclusiones de una forma similar a la de otros sistemas de argumentación. \nUno de los principales problemas con estos tipos de estructuras es que suelen ser de un\ntamaño prohibitivo desde el punto de vista explicativo\, lo cual produce que las conclusiones\nsean difíciles de entender para un ser humano. \nEn este trabajo nos proponemos construir un marco teórico para proveer explicaciones para los\nsistemas de argumentación y grafos de declaraciones\, de tal manera de minimizar la información\nnecesaria para las justificaciones y priorizar los aspectos más importantes del proceso de razonamiento. \nPor estos motivos\, realizaremos un estudio del concepto de explicación desde el punto de vista de las\nciencias cognitivas\, las ciencias de la computación y de la inteligencia artificial [4]\, para luego proveer\nun modelo que refleje las conclusiones a las que lleguemos. \nReferencias: \n[1] Phan Minh Dung. On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning\, logic programming and n-person games. Artificial intelligence\, 77(2):321–357\, 1995.\n[2] Grigoris Antoniou\, David Billington\, Guido Governatori\, and Michael J Maher. A flexible\nframework for defeasible logics. In AAAI/IAAI\, pages 405–410\, 2000.\n[3] Abdelraouf Hecham\, Pierre Bisquert\, and Madalina Croitoru. On a flexible representation for defeasible reasoning variants. In Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems\, pages 1123–1131. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems\, 2018.\n[4] Tim Miller. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence\, 2018.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-martin-jedwabny/
LOCATION:Laboratorio Turing
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