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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Marcelo Bianchetti
DESCRIPTION:Título: Un algoritmo branch-and-cut para el routing and spectrum allocation problem\nDirector: Dr. Javier Marenco\nJurados:\nDr. Hervé Kerivin (University Clermont Auvergne\, Francia)\nDr. Juan José Miranda Bront (Universidad Torcuato Di Tella)\nDra. Paula Zabala (Universidad de Buenos Aires) \nTransmisión en vivo: https://youtu.be/wlXcvVFDMM0 \nResumen: \nLa fibra óptica flexible y en particular la tecnología llamada grilla flexible (flexgrid)\, especificada en el estándar ITU-T G.694.1\, es una de las soluciones más prometedoras para lidiar con el enorme crecimiento del tráfico en redes muy grandes. En dicha especificación\, el espectro de frecuencia de un cable de fibra óptica es dividido en canales más angostos\, denominados slots. Cualquier secuencia consecutiva de slots puede ser usada como un solo canal. A la conexión que utiliza dicho canal a largo de una ruta a través de los nodos de la red se la denomina lightpath. \nDado un conjunto de demandas punto-a-punto\, al problema de establecer los lightpaths para satisfacerlas se denomina problema de Ruteo y Asignación de Espectro (RSA). Dada su relevancia\, este problema ha sido estudiado intensivamente en la última década. Se demostró que pertenece a la clase NP-difícil\, y en la práctica se comprobó que es necesario aplicar técnicas computacionales no triviales para obtener soluciones de instancias reales. \nEn la última década\, aplicando técnicas de programación entera se ha logrado resolver bien en la práctica una gran cantidad de problemas de optimización combinatoria. El principal objeto del presente trabajo es ampliar dicho campo\, mediante la aplicación de técnicas de programación lineal entera sobre el RSA. El primer paso es explorar varios modelos de programación lineal entera para el RSA\, analizando su efectividad en instancias conocidas. Recurrimos a varias técnicas de modelado\, con el fin de encontrar formulaciones naturales de este problema. Una vez comparados estos modelos\, analizamos en profundidad uno de los más prometedores para comprender sus características\, fortalezas y debilidades\, teniendo en cuenta sus propiedades combinatorias. A partir de los resultados de dicho estudio\, desarrollamos procedimientos computacionales basados en programación lineal entera para el RSA\, incluyendo el uso de planos de corte y heurísticas primales\, con el objetivo final de resolver de manera ópima o casi óptima instancias reales de este problema. \nEste trabajo también contiene el desarrollo de un generador de instancias basado en topologías reales\, y la compilación bibliográfica más extensa hasta la fecha enumerando y clasificando los trabajos que tratan el RSA y sus variaciones más cercanas desde la óptica de la optimización combinatoria.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Martín Browarnik
DESCRIPTION:Título: «Identificación de comunidades en intervalos de tiempo a través del lenguaje»\nDirector: Esteban Feuerstein\nDirector adjunto: Juan Manuel Ortiz de Zarate\nJurados: Carlos Sarraute\, Maria Vanina Martinez \nResumen\n=======\nLa identificación de comunidades es una tarea ampliamente estudiada desde diversas disciplinas hace ya largos años; con la aparición de la digitalización de las relaciones humanas se hizo mucho más accesible analizar e identificar comunidades a escalas mucho más grandes. Las redes sociales\, por ejemplo\, juegan un rol sumamente preponderante en nuestras interacciones\, influenciándolas directamente debido a sus algoritmos de segregación. Algunas de estas proveen APIs que permiten acceder a esta información e identificar facilmente las relaciones de los usuarios.\nEn este trabajo desarrollamos distintas metodologías para entrenar modelos PLN (Procesamiento de Lenguajes Natural) que logren identificar comunidades en redes sociales exclusivamente a través de su jerga\, es decir por el lenguaje que utilizan\, a lo largo del tiempo. Para esto\, realizamos diversos experimentos que nos permiten determinar cuáles metodologías son mejores que otras dependiendo el contexto y cómo debemos mantener estos modelos para que sigan siendo útiles a lo largo del tiempo. \nPalabras clave: Modelos de PLN\, Detección de comunidades\, Redes sociales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Julian Len
DESCRIPTION:Título: Detección de comportamiento malicioso en la Blockchain de Ethereum\nDirectora: Maria Vanina Martinez\nJurados: Esteban Mocskos  y Diego Garbervetsky \nResumen:\nCon el objetivo de eliminar un tercero de confianza en las transacciones monetarias entre dos partes\, se crea el concepto de criptomoneda con Bitcoin y Ethereum dos de los primeros casos de usos exitosos utilizando blockchain como infraestructura. Sus propiedades de inmutabilidad\, descentralización y privacidad motivaron que una parte del sistema financiero se mueva a ellas\, creando un nuevo concepto de finanzas descentralizadas (DeFi).\nPara lograr esto\, crearon las criptomonedas Bitcoin (BTC) y Ether (ETH) respectivamente. Además\, Ethereum como infraestructura permite la creación de programas denominados Smart Contracts que corren de manera descentralizada y distribuida. Con el auge de las criptomonedas y DeFi\, es que en las blockchains se almacenan y transfieren grandes cantidades de valor. Por lo tanto\, gracias a la privacidad que estas proveen\, son blanco de\ndistintos ataques informáticos cuyo autor queda bajo el anonimato. En este trabajo con el objetivo de detectar comportamiento malicioso en Ethereum\, instanciamos la arquitectura de inteligencia artificial NetDER que a diferencia de otros métodos de detección\, los cuales implementan soluciones ad-hoc a comportamientos específicos\, NetDER permite crear modelos híbridos que combinen técnicas de análisis de datos\, machine learning y razonamiento basado en conocimiento ontológico para la detección de comportamientos maliciosos de distinto tipo. Para esto\, modificamos la implementación existente para optimizar la ejecución\, desarrollamos reglas propias que detecten comportamiento sospechoso de las cuentas en blockchain y generamos una base de conocimiento utilizando Ethereum como dominio. Por cada una de estas reglas analizamos los distintos resultados y cómo estas reglas se comportan entre sí.
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SUMMARY:¡DÁTAME! de Septiembre con Germán Dima
DESCRIPTION:Los y las invitamos a la charla Dátame! del mes Septiembre. \nLa charla será el viernes 16 de Septiembre en su NUEVO HORARIO: 16 hs!!\nEn el aula 1402 del Edificio 0+Infinito\, esta vez a cargo de Germán Dima. \nTítulo: Cómo ser un (buen) data scientist y no overfittear en el intento. \nSobre la charla \nEl currículum vitæ juega un rol clave a la hora de buscar trabajo. Es lógico\, luego\, que se ponga en él toda la carne en el asador. En muchas ocasiones\, destacamos frases como “gran capacidad para resolver problemas” o “a la vanguardia en temas del área”. ¿Qué significan realmente estas palabras para un científico de datos? ¿Qué es lo que espera la industria respecto de las habilidades blandas? ¿Cuáles son las principales diferencias entre el ámbito académico y el mercado laboral? En esta charla hablaremos sobre los aspectos en los que un data scientist se puede destacar y las principales falencias que hay que tratar de evitar a toda costa. ¡No te la pierdas! \nSobre Germán \nGermán se doctoró en ciencias físicas en la Universidad de Buenos Aires y luego realizó una diplomatura en Deep Learning en el ITBA. Se desempeñó como científico de datos en el Ministerio de Trabajo y en la CEPAL (Naciones Unidas). Actualmente está a cargo de I+D (Investigación y desarrollo)\, dentro del área de Advanced Analytics en Clarín. En sus ratos libres da charlas de divulgación científica desentrañando la ciencia detrás de los c. \nConsultas: info.lcd@exactas.uba.ar \nSobre ¡DÁTAME! \nEste ciclo de charlas busca simultáneamente: \n– 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. \n– Ofrecer a estudiantes de la carrera un panorama amplio de posibles caminos que puede recorrer un/a especialista en ciencias de datos. \n– Exponer a estudiantes de LCD a importantes referentes de la disciplina que trabajan en diversos ámbitos (investigación científica\, empresas\, organismos estatales\, ONGs\, etc. ) \n– 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. \n– Evidenciar la diversidad de disciplinas que confluyen en esta carrera y experimentar cómo interactúan. \n– Compartir un buen rato\, un viernes a la tarde\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nNos juntaremos el 3er viernes de cada mes (+/-1) a las 16 hs. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Francisco Figari
DESCRIPTION:Título: «Aplicabilidad de eye tracking web remoto al diagnóstico de condiciones neuropsicológicas»\nDirector: Juan E Kamienkowski\nDirector adjunto: Gustavo Juantorena\nJuradxs: Dra. Andrea Goldin y Dr. Marcelo Risk\n\nResumen: Partiendo de una implementación existente de modelado de la mirada se construyó un prototipo de eye tracker web orientado a realizar análisis clínicos remotos. Se realizaron luego dos instancias de experimentación\, utilizando como caso de estudio la tarea de antisacadas. En ella el sujeto debe contener el reflejo de mirar un estímulo visual que aparece en algunos de los dos laterales de la pantalla. Existe diversa bibliografía sobre los procesos\ncognitivos involucrados en ella\, sobre sus resultados esperados en poblaciones de distinta condición neuropsicológica y sobre su potencial uso para asistir al diagnóstico temprano de las mismas. Se destaca además la novedad de herramientas web que cumplan esta función así como el interés en su existencia por parte de la comunidad. Resultados generales pudieron ser replicados (e.g.\, las instancias correctas resultan en promedio en un mayor tiempo de respuesta que aquellas incorrectas). Sin embargo\, el desempeño del prototipo queda muy por debajo que aquel de eye trackers profesionales de laboratorio. Esto pone en duda la posibilidad de resolver los mismos problemas. Queda pendiente estudiar qué niveles de precisión son alcanzables con eye tracking en un contexto de navegador\, así como estudiar en mayor profundidad cuáles son los mecanismos apropiados para modelar la mirada\, para calibrar\, validar y detectar descalibraciones del sistema y para procesar finalmente los datos resultantes. \nPalabras claves: eye tracking\, navegador web\, estudio clínico remoto\, asistencia al diagnóstico\, antisacadas
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