BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Departamento de Computación - ECPv6.15.18//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-ORIGINAL-URL:https://www.dc.uba.ar
X-WR-CALDESC:Eventos para Departamento de Computación
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:America/Sao_Paulo
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:-0300
TZOFFSETTO:-0300
TZNAME:-03
DTSTART:20220101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231201T140000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231201T150000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231127T171435Z
LAST-MODIFIED:20231128T124821Z
UID:8791-1701439200-1701442800@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Nico Pazos
DESCRIPTION:Título: Ready Abstraction: una heurística para la técnica de síntesis On-The-Fly de directores Non-Blocking\nDirector: Sebastián Uchitel\nJurados: Victor Braberman y Hernán Gagliardi \nResumen:\nEl algoritmo OTF-DCS es una técnica de síntesis de directores Non-Blocking\npara sistemas de eventos discretos expresados como composiciones paralelas de\nvarios componentes. La eficiencia de OTF-DCS está directamente ligada a las\nrecomendaciones que una heurística complementaria le provee durante su\nejecución. La «Ready Abstraction» es una de estas heurísticas. Esta heurística\nestima distancias a estados marcados del sistema\, y aprovecha su expresión\nmodular para reducir el espacio de búsqueda y obtener estimaciones rápidas.\nEsta tesis presenta una revisión completa de la «Ready Abstraction»\, que incluye\nmúltiples correcciones\, una completa reformulación para mayor claridad\, y\ncambios adicionales que mejoran su rendimiento de forma significativa.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-nico-pazos/
LOCATION:Aula 1102
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231213T180000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231213T190000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231213T131332Z
LAST-MODIFIED:20231213T131332Z
UID:8826-1702490400-1702494000@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Joaquín Arribas y Nicolás Walter
DESCRIPTION:Título: Un estudio empírico sobre la eficacia de las herramientas de reparación automática de código para aplicaciones Android\nDirector: Lic. Iván Arcuschin Moreno\nJurados: Dr. Guido Chari y Lic. Maximiliano Contieri \nResumen:\nLos errores de software\, comúnmente conocidos como bugs\, representan un desafío persistente en el campo de la ingeniería de software. Su frecuencia\, y la inversión de tiempo y recursos necesarios para su identificación y corrección son considerables. Tradicionalmente esta labor recae en los programadores y se ejecuta de manera manual. Por esta razón\, desde hace años se investigan técnicas de localización de fallas y reparación de programas\, buscando la automatización de este proceso crítico. En esta tesis buscamos evaluar la eficacia de distintas técnicas\, en el contexto de bugs en aplicaciones Android\, una de las plataformas líderes en el mercado. \nEn 2018 se desarrolló la herramienta Astor4Android\, que implementa 5 técnicas de localización de fallas\, y 3 de reparación de programas. Esta herramienta se enfoca en reparar aplicaciones de Android. Este trabajo se desarrolla en dos fases: Primero elaboramos un benchmark compuesto por 21 bugs y describimos el proceso seguido para su construcción. Luego\, utilizando el benchmark construido y la herramienta Astor4Android\, evaluamos tanto las técnicas de localización y reparación de errores que implementa\, como la herramienta en sí.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-joaquin-arribas-y-nicolas-walter/
LOCATION:Aula 1102
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231214T140000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231214T150000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231211T132333Z
LAST-MODIFIED:20231214T134033Z
UID:8814-1702562400-1702566000@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Mateo Marenco
DESCRIPTION:Título: Exploración de métodos para medir dificultad en ajedrez: extensiones\, mejoras y limitaciones\nDirector: Dr. Ariel Arbiser\nJurados: Dr. Enrique Segura\, Dr. Pablo Turjanski \nRESUMEN\nEn este trabajo buscamos métodos computacionales para estimar la dificultad de una posición en ajedrez para jugadores humanos\, con resultados extrapolables a otros juegos.\nNo existe una forma rigurosa de determinar cuándo en una posición es fácil o difícil encontrar la mejor jugada\, pero intuitivamente podemos asociar este problema a hallar la probabilidad objetiva o subjetiva de que un jugador cometa un error.\nExploramos primeramente trabajos previos que encaran el problema de formas diversas\, teniendo todas en común el uso de algún motor de ajedrez para estimar la evaluación de cada posición. Luego consideramos problemas de ajedrez\, centrándonos en un modelo basado en árboles significativos. Analizamos el aporte de los distintos atributos propuestos sobre modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión y redes neuronales. Hacemos un análisis que evidencia que los árboles significativos poseen limitaciones intrínsecas para distinguir la dificultad de los problemas.\nFinalmente\, proponemos un enfoque para estimar la dificultad mediante un esquema que busca emular la forma y el orden en que los jugadores humanos consideran jugadas candidatas. Con este último mecanismo y mediante aprendizaje automático obtuvimos mejores resultados\, que evaluamos a través del coeficiente de determinación.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-mateo-marenco/
LOCATION:Aula 1205
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T100000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T110000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231213T143016Z
LAST-MODIFIED:20231213T143016Z
UID:8834-1702893600-1702897200@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Facundo Decroix
DESCRIPTION:Título: Optimización de Estrategias de Comercialización en el Mercado de Energı́a Renovable de California mediante Programación Lineal Entera y Análisis Predictivo\nDirectores: Federico Pousa y Agustín Mosteiro\nJurados: Dr. Javier Marenco y Dr. Brian Curcio \nResumen:\nLa transición hacia las energías renovables no es solo una tendencia\, sino una necesidad imperante en el contexto actual. Ante los desafíos medioambientales crecientes y la urgencia por mitigar el cambio climático\, las energías limpias emergen como la respuesta sostenible y económicamente viable que el mundo necesita. Dentro de este escenario global\, California se destaca como un referente de adaptación y progreso\, teniendo un mercado de energı́a\nestrictamente regulado por su operador California Independent System Operator.\nEn este trabajo nos centramos en la energía solar\, utilizando como caso de estudio\nel de una empresa que participa actualmente del mercado de energía de California. Esta empresa cuenta con paneles solares que obtienen la energía y baterías donde la almacenan para ser vendida posteriormente.\nNuestro objetivo es adentrarnos en esta problemática y diseñar estrategias para poder vender esta energı́a maximizando la ganancia en el mercado utilizando técnicas de programación lineal entera.\nLa primera etapa de este trabajo consistió en entender el funcionamiento del mercado de energı́a en California. Luego nos centramos en la recolección y análisis de datos.\nRecolectamos datos históricos sobre precios y los correlacionamos con factores climáticos como temperatura\, nubosidad y radiación solar. Adicionalmente\, diseñamos un dashboard interactivo que permite una visualización clara y sencilla de la información recabada.\nLuego continuamos con el desarrollo de un predictor de precios utilizando modelos de series de tiempo\, basados en la información previamente reunida.\nEl núcleo de nuestra investigación se encuentra en la optimización de las ganancias. En ese punto describimos cómo\, utilizando los precios pronosticados\, creamos un modelo de programación lineal entera con el objetivo principal de maximizar las ganancias en el mercado de energía\, respetando todas las restricciones del mismo.\nPor último\, desarrollamos un sistema de decisiones completo. Utilizando las predicciones realizadas\, planteamos distintas estrategias de programación lineal entera\, evaluándolas para elegir la solución más eficiente.\nPara finalizar\, comparamos nuestro sistema propuesto con las estrategias de venta actuales de la empresa bajo estudio. Los resultados obtenidos evidencian que nuestra propuesta no solo es viable\, sino que supera en rentabilidad a los enfoques tradicionales.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-facundo-decroix/
LOCATION:Aula 1102
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T130000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T140000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231213T131451Z
LAST-MODIFIED:20231213T141139Z
UID:8828-1702904400-1702908000@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matías Cadaval y Juan Ignacio Noli Villar
DESCRIPTION:Título: Detección en tiempo real de offside en partidos de fútbol\nDirector: Daniel Acevedo\nJurados: María Elena Buemi y Pablo Turjansky \nRESUMEN\nLa detección de offside es uno de los problemas de decisión más recurrentes y controversiales en el fútbol.Un jugador está en offside cuando su cabeza\, tronco o pierna (pie incluido) se encuentran\, total o parcialmente\, en la mitad del terreno de juego adversario (excluyendo la línea central) y más cerca de la línea de meta contraria que el balón y el penúltimo adversario.\nDe acuerdo a una investigación realizada por la Professional Game Match Officials (PGMO) en el año 2017\, sobre datos de la Premier League (primera división del fútbol inglés)\, los árbitros asistentes toman en promedio 45 decisiones por partido exclusivamente sobre acciones de offside. El ojo humano ha demostrado no ser un medio preciso para juzgar dichas situaciones\, e históricamente se ha convivido con fallos arbitrales\, que en muchos casos cambian drásticamente el resultado de los partidos. Es por ello que en los últimos años se ha comenzado a incorporar tecnología para asistir a los árbitros y evitar fallos incorrectos. Sin embargo\, como se puede ver en las transmisiones de la actualidad\, el uso del VAR (Video Assistant Referee) resulta lento y requiere en gran medida intervención manual\, afectando la dinámica del juego. Resulta interesante poder hallar métodos automatizados que permitan resolver la detección de offside de manera más rápida y precisa.\nEn este trabajo se presenta un algoritmo semiautomático que utiliza técnicas de visión en computadora y procesamiento de imágenes para trazar la línea de offside y determinar si hay uno o más jugadores en posición fuera de juego. Se atacan los siguientes subproblemas: detección de campo de juego\, detección\, seguimiento y clasificación de jugadores\, detección de equipo defensor\, además del armado de un dataset para el testeo de cada etapa y análisis de performance en tiempo real. Se utilizan diversas técnicas como la transformada de Hough\, la detección de bordes de Canny\, operaciones morfológicas\, algoritmos de agrupamiento\, segmentación mediante grafo de componentes conexas\, y sustracción de fondo\, entre otras. Los resultados de los experimentos realizados permiten comprender la complejidad de problema y todas las variables a considerar para su correcto análisis\, como ası́ también la efectividad de las soluciones propuestas.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-matias-cadaval-y-juan-ignacio-noli-villar/
LOCATION:Aula 1115
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T183000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231218T193000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231009T171930Z
LAST-MODIFIED:20231206T130839Z
UID:8665-1702924200-1702927800@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Charla de la carrera
DESCRIPTION:La próxima charla será el 18 de diciembre a las 18:30 hs. \nAula a confirmar \nLa inscripción se va a abrir por este link: https://linktr.ee/computacionuba
URL:https://www.dc.uba.ar/event/charla-de-la-carrera-3/
LOCATION:Aula a confirmar
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231219T100000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231219T110000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231212T171106Z
LAST-MODIFIED:20231213T141019Z
UID:8822-1702980000-1702983600@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Facundo Linari
DESCRIPTION:Título: Evaluación Estática de Calidad de los Tests Automatizados\nDirector: Hernán Wilkinson\nJurados: Maximiliano Contieri\, Agustin Martinez \nResumen:\nEl Testing es una actividad importante en el desarrollo de proyectos de software. Los tests automáticos aseguran que el sistema se comporta como lo esperado y sirven como documentación para entender código de terceros.\nSin embargo\, mientras el sistema crece y evoluciona\, los tests necesitan adaptarse también para mantenerse a la par de las necesidades del sistema. Mientras el conjunto de tests crece\, el esfuerzo invertido para mantenerlos se convierte en una actividad que involucra tiempo y esfuerzo\, lo que impacta directamente en los objetivos finales del desarrollo. En este contexto\, la calidad de los tests es un problema importante\, ya que\, los desarrolladores necesitan valorar y entender los tests para que estos cumplan con los requerimientos actuales.\nMientras que el testing ha pasado a ser una forma popular y soportada por los IDEs actuales para la comprobaci ́on del correcto funcionamiento del código\, las metodolog ́ıas y herramientas que intentan evaluar la calidad de los tests\, son escasas o para nada integradas al proceso de testing\, yendo más allá\, casi no hubo intentos concretos de medir la calidad de un test detectando errores de diseño en ellos. Estos errores se los llaman Test Smells\, en honor a los Coding Smells que son los mismos errores pero en el código fuente. Un Lint es una herramienta que detecta estos errores de diseño en el código de forma estática. De forma similar\, existen los Test Lints que analizan los errores de diseño del código de test.\nEl presente trabajo contribuye a la investigación de metodologías de testing al medir la calidad de los test. En particular se analizan Test Smells y define un conjunto de criterios para determinar la calidad de los tests. También se presenta la herramienta S-TestLint\, un analizador de tests que encuentre Test Smells cometidos y que propone soluciones de forma automática. Esta herramienta fue implementada e integradas en CuisUniversity y comenzaron a ser usadas por los estudiantes de la materia de Ingenier ́ıa de Software 1 de la FCEN\, para promover una mejor calidad de los tests en su etapa de aprendizaje.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-facundo-linari/
LOCATION:Aula 1203
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231221T130000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231221T140000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231212T170926Z
LAST-MODIFIED:20231212T170926Z
UID:8820-1703163600-1703167200@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Lucas Somacal
DESCRIPTION:Título: Variational Autoencoders para el modelado de estilos de música\nDirectores: Dr. Martin Miguel y Dr. Diego Fernández Slezak\nJurados: Dr. Pablo Riera\, Dr. Gabriel Mindlin \nRESUMEN\nEn el presente trabajo se abordó el problema de transferencia de estilo en música\, es decir\, intentar cambiar un fragmento musical de cierto estilo musical a otro. Basándonos en trabajo previo\, consideramos la manipulación del espacio latente a partir de un Variational Autoencoder (VAE) con el que codificamos fragmentos musicales a este espacio y operamos mediante vectores característicos de cada estilo musical. En este trabajo\, nos propusimos lograr transferencia de estilos entre 4 específicos. A ese fín\, comparamos tres modelos. Uno fue entrenado con un dataset de música general y luego evaluado en el dataset objetivo de 4 estilos. El segundo modelo fue fine-tuneado sobre el dataset objetivo y el tercero\, solo entrenado sobre este dataset. Como parte de este trabajo\, también presentamos una metodología de evaluación automática para medir si los fragmentos generados son musicales\, se parecen al nuevo estilo y mantienen la identidad del fragmento original. Los tres modelos lograron transformaciones musicales con cambio de estilo. En particular\, observamos que la musicalidad y la similitud con el original se van perdiendo a medida que la transformación es mayor pero a su vez se acercan cada vez más al nuevo estilo a medida que crece la magnitud de la transformación\, a la vez que el los modelos entrenados sobre el dataset mayor obtienen mejores resultados.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-lucas-somacal/
LOCATION:Aula 1115
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231221T150000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231221T160000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231220T140023Z
LAST-MODIFIED:20231220T140023Z
UID:8858-1703170800-1703174400@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ignacio Maqueda
DESCRIPTION:Título: Caracterización estructural de los árboles de thinness propia 2\nDirector: Dra. Flavia Bonomo\nJurados: Dra. Verónica Becher\, Dr. Min Chih Lin \nResumen: \nLa thinness propia de un grafo es un invariante que generaliza a los grafos de intervalos propios. Todo grafo tiene un valor numérico de thinness propia y los grafos con thinness propia 1 coinciden con los grafos de intervalos propios. \nUn grafo es k-thin propio si sus vértices pueden ordenarse de manera que exista una partición de los vértices en k clases cumpliendo que para cada tripla de vértices r < s < t\, tales que existe una arista entre r y t\, se cumplen que si r y s pertenecen a la misma clase\, entonces existe una arista entre s y t\, y si s y t pertenecen a la misma clase\, entonces existe una arista entre r y s. La thinness propia de un grafo es el menor valor de k tal que el grafo sea k-thin propio. \nEn este trabajo nos enfocamos en el cálculo de la thinness propia para los árboles. Caracterizamos los árboles de thinness propia 2\, tanto estructuralmente como por sus subgrafos inducidos minimales prohibidos. \nTambién mostramos por qué los resultados obtenidos para árboles de thinness propia 2 no pueden ser generalizados a árboles de thinness propia 3. \nLa tesis se desarrolló en el marco de una beca BIICC\, bajo la dirección de Flavia Bonomo y con la Dra. Nina Pardal en el rol de mentora.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-ignacio-maqueda/
LOCATION:Aula 1113
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231228T140000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231228T150000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231221T124404Z
LAST-MODIFIED:20231221T124404Z
UID:8860-1703772000-1703775600@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Schitter
DESCRIPTION:Título: Mercados de predicción y profecías autocumplidas.\nDirector: Sergio Abriola\nJurados: Dra. Inés Caridi y Dr. Esteban Mocskos \nResumen:\nEn el ámbito del análisis de desempeño de pronosticadores (quienes realizan predicciones sobre la probabilidad de que diversos eventos ocurran)\, las llamadas proper scoring rules son una clase de regla de puntuación que incentiva a pronosticar las creencias verdaderas\, operando bajo la premisa de que las predicciones mismas no pueden afectar el desarrollo del evento en cuestión. Sin embargo\, en la práctica existe el fenómeno de profecía autocumplida (o el más general de performative prediction)\, donde el pronosticador puede tratar de manipular el mundo mediante su propia predicción de una manera que aumente su puntaje esperado pero sin reflejar su creencia verdadera.\nEn esta tesis estudiamos el escenario de predicciones que influyen en el evento que predicen. Nos enfocamos en el contexto de mercados de predicción\, los cuales pueden considerarse como una forma de agregación de predicciones individuales para dar una única predicción final. Para esto\, modelamos un mercado de predicción como un juego\, y usamos herramientas de teoría de juegos para obtener propiedades sobre qué tanto pueden diferir las predicciones óptimas de los jugadores de la probabilidad real. Además\, realizamos una implementación de una simulación para obtener resultados experimentales sobre este fenómeno.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-tomas-schitter/
LOCATION:Aula 1113
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20231228T170000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20231228T180000
DTSTAMP:20260407T200900
CREATED:20231221T151258Z
LAST-MODIFIED:20231221T151258Z
UID:8863-1703782800-1703786400@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Paradelo
DESCRIPTION:Título: Estructura de datos para acelerar la búsqueda de subconjuntos en el labeling para TSP Time-Dependent\nDirector: Francisco Soulignac\nJurados: Min Chih Lin y Gonzalo Lera Romero \nRESUMEN\nEl problema del viajante de comercio con ventanas de tiempo y dependencia temporal (TDTSPTW) es una versión del TSP donde los tiempos de viaje varían a lo largo del horizonte de planificación para simular los efectos de la congestión. Este problema tiene aplicaciones directas a la planificación de entregas directo al consumidor en grandes ciudades\, donde la congestión de tránsito es un aspecto predominante. En esta tesis\, analizamos una solución exacta con programación dinámica del estado del arte para este problema y proponemos una mejora en su tiempo de ejecución basada en una nueva estructura de datos. La ventaja de esta estructura de datos es que permite buscar eficientemente elementos indexados por conjuntos\, cuando se busca aquellos índices contenidos por un conjunto de búsqueda. Se realizaron experimentos computacionales para determinar su rendimiento y se logró demostrar la efectividad de la mejora.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-gonzalo-paradelo/
LOCATION:Aula 1102
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
END:VCALENDAR