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SUMMARY:Nuevo seminario-La Ciencia ante el CoVid-19
DESCRIPTION:SEMINARIO La Ciencia ante el CoVid-19\nSeminario conjunto Instituto de Ciencias de la Computación e Instituto de Cálculo\, ambos FCEN-UBA/CONICET\nDías y horarios: Todos los jueves a las 11hs. (desde el 4 de junio)\nModalidad: Virtual (vía Zoom) \nLa crisis mundial generada por esta enfermedad tuvo como respuesta una movilización inédita de la comunidad científica internacional\, y en particular una impresionante generación de sinergias impensadas tiempo atrás entre académicxs y distintos profesionales de nuestro país. Las distintas disciplinas (ciencias de la salud\, ciencias sociales\, ciencias matemáticas y de la computación\, etc) han confluido para dar respuestas a esta crisis y colaborar con el Estado en la toma de decisiones. \nNos proponemos desde este Seminario generar un espacio para que científicos y científicas compartan avances y experiencias de sus disciplinas ante la pandemia generada por el CoVid-19. Es objetivo de este Seminario es poner sobre la mesa buena parte de los desarrollos realizados y generar un espacio abierto de debate y difusión del conocimiento. \nPrimera charla: 4 de junio\nExpositor: Dr Jorge Aliaga (UNAHUR\, CONICET)\nTítulo: Análisis de datos y la experiencia de transmitirlos a un público masivo en el marco de la pandemia del covid-19\nResumen: En la charla contaré cómo se fueron recolectando los datos que publica el Ministerio de Salud de la Nación y cómo fue avanzando el análisis de estos.\nCon el pasar de los días\, seguidores en twitter fueron aportando ideas y nuevas cosas a mostrar\, que fui aprendiendo y sumando. Detallaré también\, la infomación con que contamos hoy\, luego de 75 informes diarios. \nPara registrarse\, ingresar al siguiente link: \nhttps://exactas-uba.zoom.us/meeting/register/tJApc-quqTgjH9NhpE5EFYh-LnO5XMAiwQWw \n*Después del registro vas a recibir instrucciones de como sumarte a la reunión. \n\nVideo de la primera charla:
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SUMMARY:Seminario: Aportes científicos frente al covid-19
DESCRIPTION:Días y horarios: Todos los jueves a las 11hs. (desde el 4 de junio)\nModalidad: Virtual (vía Zoom):\nLink de ingreso: https://exactas-uba.zoom.us/j/94443673957\nTambién lo podes verlo en youtube acá: https://www.youtube.com/channel/UCzcbeaNQEIhOFBRBdYx1NEA\n\n\nSegunda charla: jueves 11-06\, 11hs.\nTítulo: Diálogos entre la ciencia y la gestión en tiempos difíciles: el rol de la producción de conocimiento en la toma de decisiones en el marco del COVID-19.\n\nExpositor: Franco Marsico\, biólogo de la FCEN-UBA\, trabaja en identificación de personas desaparecidas en el Banco Nacional de Datos Genéticos. Actualmente es asesor del Gobierno de la Provincia de Buenos en relación a la pandemia COVID-19. \n\nResumen: La pandemia de COVID-19 hace que estemos en uno de los momentos de nuestra historia de mayor demanda de preguntas por parte de nuestra sociedad. Muchas de estas aún siguen sin respuesta y la acuciante realidad que se nos plantea dista de un ensayo científico ideal a partir del cual podamos sacar conclusiones precisas. En esta charla expongo algunos de los criterios\, problemáticas y estrategias utilizadas para canalizar\, con un sentido crítico\, el conocimiento generado por el sistema científico hacia los tomadores de decisiones.\nDías y horarios: Todos los jueves a las 11hs. (desde el 4 de junio)\nModalidad: Virtual (vía Zoom)\nLa crisis mundial generada por esta enfermedad tuvo como respuesta una movilización inédita de la comunidad científica internacional\, y en particular una impresionante generación de sinergias impensadas tiempo atrás entre académicxs y distintos profesionales de nuestro país. Las distintas disciplinas (ciencias de la salud\, ciencias sociales\, ciencias matemáticas y de la computación\, etc) han confluido para dar respuestas a esta crisis y colaborar con el Estado en la toma de decisiones.\nNos proponemos desde este Seminario generar un espacio para que científicos y científicas compartan avances y experiencias de sus disciplinas ante la pandemia generada por el CoVid-19. Es objetivo de este Seminario es poner sobre la mesa buena parte de los desarrollos realizados y generar un espacio abierto de debate y difusión del conocimiento.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Emanuel Lamela
DESCRIPTION:Título: «Una caracterización operacional para modelos de consistencia transaccional»\n\n\nJurados: Hernán Melgratti\,  Agustín Martinez Suñé\nDirector: Christian Roldán\n\nLa misma será transmitida al público general a través del siguiente link:\n\n\nLink Aula Zoom: https://zoom.us/my/dc.aula09\nNombre Aula Zoom: dc.aula09\nClave del Aula Zoom: H.Lamarr\n\n\nSolicitamos que por favor al conectarse silencien sus micrófonos.\nResumen:\n\nHoy en día se construyen aplicaciones sobre bases de datos replicadas que garantizan escalabilidad y alta disponibilidad a expensas de sacrificar la consistencia\, es decir\, los usuarios pueden observar temporalmente diferencias sobre el estado del sistema. Un modelo de consistencia caracteriza este tipo de inconsistencias o anomalías. Por lo tanto\, razonar sobre la semántica de programas está directamente ligado a los modelos de consistencia que este tipo de bases de datos ofrecen. La literatura define a los modelos de consistencia en términos de axiomas que restringen las posibles ejecuciones en una base de datos replicada. En particular\, en esta tesis nos concentramos en modelos de consistencia para transacciones. Una traza de ejecución es reconstruida a través de un grafo de eventos conocido como ejecución abstracta. La misma se define sobre un conjunto de transacciones y dos relaciones: (i) visibilidad\, que define cuando una transacción es conocida por otra\, y (ii) arbitración\, que especifica un orden relativo entre las transacciones ejecutadas por el sistema. Estos mecanismos\, si bien son declarativos\, no inducen una operatoria clara que pueda ser sencillamente traducida a una implementación.\n\n\nEn esta tesis desarrollamos un modelo operacional basado en un sistema de transición etiquetado que captura de forma general los modelos de consistencia para transacciones. Para esto definimos el estado del sistema como un orden parcial sobre una secuencia de transacciones. Además proponemos una regla de equivalencia estructural\, y un conjunto de reglas de derivación descriptas en términos de dos predicados paramétricos: commit consistency y arbitration consistency. Cada modelo de consistencia transaccional\, como Snapshot Isolation y Causal Consistency\, es presentado a partir de la instanciación de cada predicado\, ofreciendo así\, definiciones alternativas de los mismos. Probaremos entonces\, la equivalencia entre la presentación clásica para modelos de consistencia transaccional\, que son definidas axiomáticamente\, y nuestro modelo operacional. Concretamente\, demostramos la correspondencia de ambos enfoques presentando pruebas de soundness y completeness para cada modelo.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Christian Ciccaroni
DESCRIPTION:Título: «Mejorando la generación de casos de test Espresso para aplicaciones Android»\nDirector: Iván Arcuschin Moreno\nJurados: Martín Urtasun\,  Leandro Nahabedian\n\nDía y hora: Viernes 12 de Abril\, 10:00hs\n\nLa misma será transmitida al público general a través del siguiente link:\n\n\nLink Aula Zoom: https://zoom.us/my/dc.aula09\nNombre Aula Zoom: dc.aula09\nClave del Aula Zoom: H.Lamarr\n\n\nSolicitamos que por favor al conectarse silencien sus micrófonos.\n\nResumen:\n\n\nEn las aplicaciones móviles se debe testear no solo los objetos de negocio y los objetos que interactúan con el sistema operativo\, sino que también la interfaz de usuario(UI). Esta clase de tests son conocidos como tests de UI y su objetivo es dar garantías de que la interfaz de la aplicación se comporte como se espera ante las interacciones realizadas en cada test sobre los distintos widgets que componen las pantallas. \nRealizar tests correctos y completos de una vista puede llevar más tiempo que desarrollar la vista en sí\, por lo que en la práctica muchas veces no son escritos. En el caso particular de Android\, el principal framework utilizado para este fin es Espresso\, y la escritura de los tests es responsabilidad del desarrollador\, ya que se requiere conocimiento técnico de Android y del código de la aplicación a testear. \nMATE es una herramienta capaz de interactuar con los widgets de la pantalla de una aplicación utilizando el sistema de accesibilidad de Android\, sin necesidad de interactuar con un humano. Una vez finalizada las exploraciones se genera un archivo con las acciones realizadas en cada paso y los widgets sobre los que se realiza cada acción. \nETG es un prototipo académico que se ocupa de generar casos de prueba Espresso recibiendo como input la descripción de una serie de acciones realizadas en los widgets de una aplicación. Si bien el input puede tener cualquier procedencia\, en esta tesis se utiliza el output de MATE ya que dicha herramienta realiza acciones sobre widgets particulares al igual que Espresso. El objetivo de esta herramienta es lograr documentar casos funcionales de una navegación correcta sobre una aplicación y\, además\, servir como punto de partida para la escritura de nuevos casos de tests. \nSe trabajó en mejorar ETG para conseguir casos de tests fieles al input recibido. Se realizaron pruebas sobre aplicaciones creadas específicamente para la búsqueda de casos problemáticos donde la herramienta no se comporte correctamente y los casos generados presenten errores. Luego\, se evaluó el rendimiento de la herramienta en una aplicación industrial de gran tamaño y\, finalmente\, se definen ideas y posibilidades de uso en la industria.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Baigorria
DESCRIPTION:Título: «Hacia un mejor entendimiento de los modelos de elección discreta basados en órdenes parciales»\nDirector: Gustavo Vulcano\nJurados: Javier Marenco (UBA-UNGS)\,  Paula Zabala (UBA)\n\nZoom: https://utdt.zoom.us/j/98193561241\n\nResumen:\nLa teoría de elección busca modelar la forma en la que un agente elige una alternativa a partir de un conjunto de elecciones posible. Este problema ha sido ampliamente estudiado en la literatura en Marketing\, Psicología\, Econometría\, Investigación Operativa y Aprendizaje Automático\, entre otros. Para modelar este proceso de elección\, puede asumirse que el agente muestrea una lista de preferencia o ranking sobre alternativas a partir de una distribución. El agente luego elige la opción que más prefiere entre las disponibles\, es decir\, que rankea más alto en su lista de preferencia. Esto también se puede interpretar desde un punto de vista de maximización de utilidad\,\ndonde el agente elige la alternativa que le provee del máximo nivel de satisfacción entre las disponibles. Para utilizar un modelo de elección\, primero debemos ajustar una distribución\, sea paramétrica o no paramétrica\, a datos históricos de elecciones. \nLa literatura actualmente está migrando de modelos paramétricos (que imponen una estructura a la función de utilidad) hacia modelos no paramétricos\, con mínimas asunciones y puramente orientados a datos. En contextos donde el modelo subyacente de generación de datos (ground truth) es paramétrico o la cantidad de datos disponible no es grande\, una distribución paramétrica puede ofrecer una performance predictiva competitiva. Sin embargo\, a medida que el número de datos crece\, la literatura ha mostrado (ver por ejemplo Farias et al. [1]) que muchas familias de modelos no paramétricos son capaces de capturar modelos subyacentes paramétricos de generación de datos de manera muy precisa\, lo que ofrece un alto grado de flexibilidad. \nEsta tesis se dividirá en dos partes principales. En la primera parte\, exploraremos métodos de aprendizaje no supervisado para clustering de órdenes parciales. Esto está motivado por el hecho de que la estructura de preferencias de un agente puede ser modelada con un DAG (directed acyclic graph\, o grafo dirigido acíclico). Poder agrupar este tipo de grafos es útil para encontrar grupos similares de agentes en este contexto\, utilizando algún tipo de métrica o noción de similitud. La segunda parte de esta tesis intentará mejorar nuestro entendimiento y la performance de modelos basados en el orden parcial de los agentes. Estos modelos han sido introducidos por Jagabathula y Vulcano [2]\, transicionando de modelos basados en órdenes totales a modelos basados en órdenes parciales\, donde las preferencias latentes de un agente son parcialmente observables. Intentaremos mejorar la performance de estos modelos utilizando diferentes estrategias de clustering para inicializar las funciones de verosimilitud. A partir de esta inicialización\, finalmente computaremos los estimadores de máxima verosimilitud con el algoritmo esperanza-maximización (EM). También haremos experimentos numéricos utilizando el dataset IRI\, que incluye millones de registros reales sobre la disponibilidad de productos en diferentes supermercados y las transacciones a nivel desagregado de los diferentes clientes identificados por sus tarjetas de membresía. \nConcluimos empíricamente que el clustering utilizado para la inicialización de las funciones de verosimilitud parece no tener efecto sobre la performance predictiva de los diferentes modelos. Validamos los resultados encontrados por Jagabathula y Vulcano [2] sobre la performance de los modelos basados en órdenes parciales. Por otro lado\, introducimos un nuevo modelo uniforme sobre órdenes parciales y con el mismo mostramos algunas de las consecuencias de utilizar una estructura de preferencias por cliente dada por un DAG. \n[1] Vivek F Farias\, Srikanth Jagabathula\, and Devavrat Shah. A nonparametric approach to modeling choice with limited data. Management Science\, 59(2):305–322\, 2013.\n[2] Srikanth Jagabathula and Gustavo Vulcano. A partial-order-based model to estimate individual preferences using panel data. Management Science\, 2017.
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SUMMARY:Seminario: Aportes científicos frente al covid-19
DESCRIPTION:Link a la charla:  https://exactas-uba.zoom.us/j/94443673957\n\nTambién lo podes verlo en youtube acá: https://www.youtube.com/channel/UCzcbeaNQEIhOFBRBdYx1NEA\n\n\nPróxima charla: Rodrigo Quiroga\, German Soldano y Juan A. Fraire\n\nTítulo: Análisis\, modelado y recolección de datos sobre la pandemia covid-19 en Argentina\n\nResumen: Sobrellevar y luego superar la pandemia con el menor costo humano posible está descontado. La discusión se centra en cuál es ese mínimo y cuáles son las políticas adecuadas para lograrlo. Al mismo tiempo\, la masificación y disponibilidad de los datos\, característica distintiva de la época en que vivimos\, parece ser una oportunidad que debemos explotar. En este contexto\, en la primer parte de esta charla aplicamos una serie de herramientas estadísticas apropiadas para analizar indicadores claves de la pandemia como letalidad\, positividad\, nowcasting\, efecto del distanciamiento social\, internaciones y fallecidos. Una segunda parte introduce el uso de modelos computacionales de simulación basados en agentes que permiten la obtención de datos realistas considerando la presencia de asintomáticos\, pre-sintomáticos\, los super-spreaders\, características de cuarentena\, capacidad hospitalaria y rastreo de contactos. En la tercer y última parte abordamos la discusión sobre la factibilidad\, valor y compromiso de datos personales del rastreo de contactos por medio de dispositivos móviles\, una herramienta que podría permitir la recolección automática de datos de contactos para así focalizar el tratamiento y aislamiento temprano de infectados.\n\nLos esperamos!
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