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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Delgado
DESCRIPTION:Título: Aprendiendo políticas de exploración generales para escalar la síntesis de controladores discretos.\nDirector: Sebastian Uchitel\nJurados: Agusting Gravano y Pablo Riera \nResumen:\nEl área de síntesis de controladores discretos estudia la construcción automática de estrategias de comportamiento con garantías de correctitud\, para sistemas descriptos formalmente por autómatas. La limitación de estas técnicas viene dada por la maldición de la dimensionalidad\, que hace que el tamaño de los autómatas crezca muy velozmente y restringe la aplicabilidad. La síntesis on-the-fly busca eludir esta problemática construyendo el espacio de estados parcialmente\, agregando una transición a la vez desde el estado inicial del sistema e intentando explorar solo lo necesario para la estrategia ganadora\, o para mostrar que tal estrategia no existe.\nEn esta tesis desarrollamos un primer método para aprender una heurística que guı́e la exploración a partir de la experiencia. En primer lugar\, definimos una tarea de aprendizaje por refuerzo para la cual el agente representa una política de exploración. Luego\, mostramos una forma de usar Q-Learning abstrayendo tanto estados como acciones en un conjunto de features. Esta abstracción hace posible el aprendizaje y la generalización\, pero genera un alto grado de observabilidad parcial. La evaluación empírica muestra que\, a pesar de la falta de garantías teóricas de convergencia\, es posible aprender consistentemente políticas competitivas en las instancias de entrenamiento. Más aún\, las políticas inducidas en instancias grandes superan en promedio a la mejor heurı́stica desarrollada por humanos\, empujando la frontera de problemas resueltos en algunos de los dominios del benchmark utilizado.
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SUMMARY:Charla de Adrian Cristal:  Chips & supercomputers work at Barcelona Supercomputing Center
DESCRIPTION:Los invitamos a la charla que dará Adrián Cristal\, graduado nuestro trabajando en el Barcelona Supercomputing Center (España)\, haciendo investigación y desarrollo tecnológico en el área de arquitecturas del procesador. \nDía: 1/5/2023\nHora: 18:00hs\nLugar: Sala 1606 \nLa charla de Adrián va a tener dos partes: \nPARTE 1: Chips & supercomputers work at Barcelona Supercomputing Center \nUn poco de historia del BSC\, qué es lo que hacemos\, hacia dónde vamos\, y las oportunidades para desarrollar su carrera allá. \nPARTE 2: Vitruvius+: An Area-Efficient RISC-V Decoupled Vector Coprocessor for Vitruvius+High Performance Computing Applications \nThe maturity level of RISC-V and the availability of domain-specific instruction set extensions\, like vector processing\, make RISC-V a good candidate for supporting the integration of specialized hardware in processor cores for the High-Performance Computing (HPC) application domain. In this paper1 \, we present Vitruvius+\, the vector processing acceleration engine which represents the core of vector instruction execution in the HPC challenge that comes within the EuroHPC initiative. It implements the RISC-V vector extension (RVV) 0.7.1 and can be easily connected to a scalar core using the Open Vector Interface (OVI) standard. Vitruvius+ natively supports long vectors: 256 Double Precision (DP) floating-point elements in a single vector register. It is composed of a set of identical vector pipelines (lanes)\, each containing a slice of the Vector Register File (VRF) and functional units (one integer\, one floating-point). The vector instruction execution scheme is hybrid in-order/out-of-order and is supported by register renaming and arithmetic/memory instruction decoupling. On a standalone synthesis\, Vitruvius+ reaches a maximum frequency of 1.4 GHz in typical conditions (TT/0.80V/25°C) using GlobalFoundries 22FDX FD SOI. The silicon implementation has a total area of 1.3 mm2 and maximum estimated power of ∼920 mW for one instance of Vitruvius+ equipped with eight vector lanes.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/charla-de-adrian-cristal-chips-supercomputers-work-at-barcelona-supercomputing-center/
LOCATION:Sala 1606
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Carlos Giudici
DESCRIPTION:Título: Técnicas de adaptación de dominio en tareas de extracción de opiniones\nDirector: Juan Manuel Pérez\nJurado: Bruno Bianchi y María Vanina Martínez \nResumen: \nEn el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP\, por sus siglas en inglés)\, existen distintas tareas dentro del área de extracción de opiniones: detección de emociones\, detección de discurso de odio\, ironía y clasificación de polaridad. Estas tareas se abordan típicamente mediante técnicas de aprendizaje supervisado utilizando conjuntos de datos específicos a cada tarea. En este trabajo exploramos la adaptación de dominio de modelos de lenguaje desde un dominio de origen enciclopédico\, como la Wikipedia en español\, hacia un dominio de textos sociales\, como Twitter. \nProponemos una modificación de la técnica Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (ULMFit)\, agregando una nueva etapa de adaptación de dominio intermedio entre el dominio de Wikipedia y el dominio de las tareas de clasificación sobre textos no supervisados. Este dominio intermedio se enfoca en textos genéricos de redes sociales\, con la esperanza de que esta etapa intermedia mejore los resultados de las tareas de clasificación. \nNuestros resultados muestran que algunas combinaciones que incluyen al dominio de las tareas de clasificación obtienen mejor desempeño que la aplicación del método según lo recomendado en la literatura. Además\, en algunos casos\, logramos recortar buena parte del rendimiento obtenido mediante el pre-entrenamiento de modelos de lenguaje sobre textos de redes sociales. \nPalabras clave: Procesamiento de Lenguaje Natural\, Adaptación de Dominio\, Tareas de Clasificación\, Extracción de Opiniones\, ULMFiT.
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SUMMARY:Charla de empirical analysis de Mariano Consens
DESCRIPTION:Título: Two Examples of Empirical Analysis to Understand Adoption: GraphQL Schemas and GasTokens in the Ethereum Blockchain \nAbstract:\nThis talk provides an overview of two different examples of the use of empirical analysis to understand the adoption characteristics of specific technologies. \nGraphQL is a query language for APIs that has been increasingly adopted by Web developers since its specification was open sourced in 2015. The GraphQL framework lets API clients tailor data requests by using queries that return JSON objects described using GraphQL Schema. The first part of this talk (joint work with Yun Wan Kim at UofT and Olaf Hartig at Linkoping University) describes data analysis results characterizing GraphQL Schemas in open code repositories and package registries. This empirical study identifies over 20K GraphQL-related projects in publicly accessible repositories\, complemented by finding 37K dependent packages and repositories in package registries. \nGasTokens are created by smart contracts executing in the Ethereum blockchain to support a form of transaction fee pre-payment. Even though GasTokens had a period of significant activity on Ethereum (regularly surpassing half of the overall weekly smart contract creation and destruction activities)\, few systematic studies have been conducted on GasToken usage and its effect on the blockchain network. The second part of this talk (joint work with Lixuan Luo at UofT) focuses on understanding the adoption of GasTokens on Ethereum since May of 2020. We analyze the usage patterns\, report price findings\, and compare the fees paid by users submitting transactions that create and destroy GasTokens to the fees paid by all the transactions in the network. We characterize the benefits obtained by GasToken transaction senders and report the impact of GasToken creations and destructions on the major mining pools. \nBio: Mariano Consens research interests are in the areas of Data Management and the Web\, with a focus on graph data\, analytics and ML\, semantic data\, searching\, and autonomic systems. He has over 80 publications\, including journal publications selected from best conference papers and several patents. Mariano received his PhD and MSc degrees in Computer Science from the University of Toronto\, and a Computer Systems Engineer degree from the Universidad de la Republica\, Uruguay. Consens is a University of Toronto faculty member and a Visiting Scientist at the IBM Center for Advanced Studies in Toronto. In addition\, he has been active in the software industry as a founder and CTO of a couple of software startups\, as well as a Visiting Scientist at Yahoo! Research.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/charla-de-empirical-analysis-de-mariano-consens/
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