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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Capdevielle
DESCRIPTION:Título: Explicabilidad basada en lógica para modelos simples de Inteligencia Artificial: Sobre la complejidad y los algoritmos para el cálculo de features relevantes\, necesarias y útiles en clasificadores booleanos\nDirector: Santiago Cifuentes\nJurados: Santiago Figueira\, Sergio Abriola\n\nResumen:\nEsta tesis propone una exploración sobre el campo de la explicabilidad en modelos de inteligencia artificial\, comúnmente conocido como XAI. En concreto\, el enfoque de este trabajo está puesto en la explicabilidad basada en lógica; esto es\, dado un modelo de clasificación y una entrada para el mismo\, seleccionar aquellas features o atributos que cumplan con ciertas propiedades lógicas. Esto da lugar a las nociones de features relevantes y necesarias\, en cuyo cálculo se profundiza aquí. Se aportan resultados formales que sustenten algoritmos existentes en la literatura\, así como también se proponen algoritmos eficientes para detectar la necesidad de features en modelos tanto simples (e.g. árboles de decisión) como complejos (e.g. redes neuronales). A su vez\, se exploran generalizaciones para la noción de relevancia\, con el objetivo de capturar una visión más detallada del comportamiento de un modelo para una predicción dada. Por último\, se introduce una nueva noción global de utilidad\, que apunta a explicar si una feature es importante para el comportamiento de un modelo a nivel general\, sin considerar una entrada en particular. De aquí surge también una propuesta para un sistema de feature ranking basado en utilidad\, para cuyo cálculo se presentan algoritmos eficientes para ciertos modelos.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Damina Furman
DESCRIPTION:Título: Generación automática de contra-narrativas utilizando información argumentativa para combatir mensajes de odio.\nDirectoras: M. Vanina Martinez\, Laura Alonso Alemany\nDirector adjunto: Ricardo O. Rodriguez\nConsejero de estudios: Fernando Schapachnik \nJurados:\nDr. Ing. Luis Chiruzzo\, Universidad de la Republica\, Montevideo\, Uruguay\nDra. Diana I. Perez\, Universidad de Buenos Aires\, Argentina\nDr. Axel Soto\, Universidad del Sur & Conicet\, Argentina \nLink Youtube: https://youtube.com/live/dT73wB4Ao5g?feature=share \nResumen: \nEn el siguiente trabajo elaboramos un dataset de tweets de odio anotados con componentes argumentativos generales y específicos del dominio y con tipos distintos de contranarrativas definidas según estrategias basadas en estos componentes\, con el objetivo de utilizarlos para mejorar el rendimiento de distintos modelos de lenguaje en la tarea de generación automática de contra-narrativas para combatir la xenofobia. \nMostramos que se puede obtener un nivel aceptable de acuerdo entre anotadores\, a pesar de la naturaleza subjetiva de la tarea\, al utilizar un manual de anotación definido a través de un proceso iterativo que involucra a los anotadores y que los componentes argumentativos propuestos pueden ser identificados\, luego\, de manera automática con un rendimiento satisfactorio. \nEstudiamos y desarrollamos las falencias que tienen las métricas utilizadas para realizar evaluaciones automáticas de generación de texto en la tarea de generación de contra-narrativas\, tanto aquellas basadas en superposición de n-gramas como aquellas basadas en comparación de embeddings y proponemos categorías de evaluación que permiten definir una metodología para asignar puntajes numéricos a las contranarrativas a la vez que se explicitan las características deseables que deben tener y definen qué significa que una contra-narrativa sea aceptable o buena. \nCon esta herramienta realizamos una evaluación con anotadores humanos a través de la cual concluimos que para la familia de modelos Flan-T5 el factor que aumenta en mayor medida el rendimiento de los modelos es el ajuste fino a un conjunto de datos de calidad\, en comparación a aumentar el tamaño del modelo o incluso a utilizar la información argumentativa. La información argumentativa no mejora el rendimiento de los modelos de manera significativa con la excepción de aquellos que se ajustan utilizando un solo tipo de contranarrativa y la información argumentativa en la que basan su estrategia. \nFinalmente\, utilizamos la evaluación humana para entrenar modelos para realizar evaluaciones automáticas y evaluamos así la generación realizada por distintos Grandes Modelos de Lenguaje con múltiples configuraciones de generación.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Alexis Martín Abad
DESCRIPTION:Título: Pure Pattern Calculus à la de Bruijn\nDirector: Andrés Ezequiel Viso\nCo-director: Alejandro Ríos\nJurados:\n   Pablo Barenbaum (Universidad de Buenos Aires)\n   Hernán Melgratti (Universidad de Buenos Aires)\n\nResumen:\nEs bien conocido en el estudio de lenguajes de programación que lidiar con ligadores y\nnombres de variables puede ocasionar conflictos como ser capturas indeseadas de variable\nal implementar intérpretes o compiladores. Este problema puede resolverse recurriendo a\níndices de de Bruijn en cálculos cuyos ligadores capturen un único nombre de variable\,\ncomo el Cálculo λ. Otra ventaja del enfoque con índices es que la α-equivalencia se\ntransforma en igualdad sintáctica.\nPor otra parte\, en estos últimos años los cálculos de patrones ganaron considerable atención\npor su expresividad. Resultan ser notablemente convenientes al estudiar los fundamentos de\nlenguajes de programación funcional que modelen pattern matching\, path polymorphism\,\npattern polymorphism\, entre otros. Sin embargo la literatura no aborda la cuestión de cómo\nlidiar con α-conversión y ligadores que capturen múltiples nombres de variable\nsimultáneamente. Tal es el caso del Pure Pattern Calculus (PPC): una extensión natural del\nCálculo λ que permite abstraer prácticamente cualquier término. Este trabajo extiende las\nideas de de Bruijn para abordar el problema de ligadura múltiple mediante la introducción de\nuna novedosa presentación de PPC con índices bidimensionales\, parte de un proyecto de\nimplementación de un prototipo de un lenguaje de programación funcional tipado basado en\nPPC que captura path polymorphism.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Daniel Grimaldi
DESCRIPTION:Título: Estudio lógico-matemático de una familia de operadores de actualización no-priorizados de bases de conocimiento\nDirectora: M. Vanina Martinez\nDirector adjunto: Ricardo O. Rodriguez\nConsejero de estudios: Daniel Acevedo \nJurados:\nDr. Eduardo Barrio UBA & CONICET\, Buenos Aires\, Argentina\nDr. Ramón Pino Perez\, Université Artois\, Lens\, Francia\nDra. Renata Wassermann\, USP\, São Paulo\, Brasil \nLink Youtube: https://youtube.com/live/k1Omx6jME9s \nResumen: \nDesde la década de 1980\, el modelo AGM de operadores revision y contraction en la teoría del cambio de creencias ha sido adoptado en inteligencia artificial para enfrentar el problema de actualizar bases de conocimiento con información potencialmente inconsistente. Este modelo ofrece tanto un enfoque formal\, como también una perspectiva computacional realista y una claridad semántica. Con el tiempo\, el modelo AGM se ha generalizado para aplicarse en diversos contextos\, desarrollando operadores priorizados para entornos dinámicos\, como update y erase; operadores de cambios múltiples priorizados\, como package y choice; operadores no priorizados\, como credibility-limited revision\, shielded contraction o filtered revision; e incluso variantes aplicables a lógicas no clásicas. \nEn esta tesis\, proponemos un enfoque homogéneo para analizar esta diversidad bajo un mismo marco teórico. Presentaremos una semántica basada en mundos posibles\, desvinculada de cualquier lógica subyacente\, donde las creencias se representan únicamente como un conjunto de mundos\, sin depender de una sintaxis específica. A continuación\, adaptaremos varios de los modelos conocidos a este marco\, y propondremos una familia de operadores no priorizados que engloba las propuestas anteriores. Finalmente\, demostraremos que nuestro marco teórico efectivamente homogeneiza y generaliza las propuestas clásicas\, finitas y múltiples que se conocen para la lógica proposicional clásica.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tobías Valdés Castro
DESCRIPTION:Título: ¿Cómo ordenamos?\nDirector: Matías Lopez-Rosenfeld\nCo-Director: Pablo Turjanski\nJurados: Gabriela di Piazza\, Ariel Salgado y Rodrigo Laje \nResumen:\nEntre los temas iniciales que se suelen incluir en la currícula de las carreras de Ciencias de la Computación se encuentra el ordenamiento. Una de las estrategias didácticas para abordarlo es la problematización del tema con diferentes escenarios\, como pueden ser las secuencias de números\, naipes\, etc. Desarrollamos un videojuego para poder estudiar el comportamiento de estudiantes frente a distintos escenarios\, y de esta manera analizar ventajas y desventajas de cada propuesta. En la caracterización de escenarios\, se destaca que en algunos de ellos la información disponible y operaciones mínimas necesarias para resolver no son equivalentes a las usadas por los algoritmos que se presentan en los cursos\, parte de la tarea es computada sin la necesidad de realizar explícitamente una de sus operaciones. Finalmente\, se concluye que se debe prestar atención al momento de seleccionar un escenario\, de manera tal que las operaciones e información disponibles sean similares a las que tienen y utilizan luego los algoritmos que se enseñarán al resolverlo. Esto es\, que incluya los comandos básicos a utilizar por el algoritmo a introducir en clase.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Companeetz
DESCRIPTION:Título: Optimización de ASV para árboles de decisión\nDirectores: Santiago Cifuentes\, Sergio Abriola\nJurados: Eric Brandwein\, Pablo Riera \nResumen:\nEn esta tesis se aborda el problema de la explicabilidad en modelos de aprendizaje automático mediante métodos de feature attribution. En particular\, se estudia una variante de los Shapley values conocida como Asymmetric Shapley Values (ASV)\, que permite incorporar conocimiento causal en la explicación de modelos de forma model agnostic. A partir del análisis de su complejidad\, se demuestra que el cálculo exacto de ASV es polinomial en modelos cuya distribución de entrada está representada por una red bayesiana del tipo Naive Bayes\, en contraste con SHAP\, que es #P-hard aún en este caso restringido. Con el objetivo de extender estos resultados a clases más generales de redes bayesianas\, se introduce una noción de clases de equivalencia sobre los órdenes topológicos del grafo causal subyacente\, lo cual permite reducir drásticamente el número de permutaciones necesarias para computar ASV. Se presenta un algoritmo polinomial en el número de clases para identificarlas\, y se implementa un esquema de cómputo exacto de ASV basado en estas clases. Además\, se propone un nuevo método para computar en tiempo polinomial la predicción esperada de un árbol de decisión\, sobre una distribución dada por una red bayesiana arbitraria\, permitiendo así evaluar el algoritmo desarrollado para el cómputo de ASV en estos modelos. Por último\, se propone un algoritmo aproximado para calcular el ASV en familias de DAG’s causales del tipo polytree. Para ello\, se desarrolla un algoritmo de muestreo aleatorio de órdenes topológicos de polytrees. Estos resultados respaldan la viabilidad del enfoque propuesto en estructuras causales realistas\, y se contrastan empíricamente con SHAP tanto en precisión como en eficiencia computacional.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Diego Tubello
DESCRIPTION:Título: Evaluación de la métrica CK como predictor de indicadores de desempeño en arquitecturas de microservicios\nDirectores: Santiago Figueira\, Pablo Rubinstein\nJurados: Juan Pablo Galeotti\, Diego Garbervetsky \nResumen: Este trabajo analiza la validez de las métricas CK\, un conjunto de métricas orientadas a objetos propuestas por Chidamber y Kemerer\, como predictores tempranos de fallos en producción en arquitecturas basadas en microservicios. Se utilizó una muestra de 30 repositorios Java pertenecientes a una plataforma de e-commerce en producción\, con más de 25 millones de transacciones diarias. Se calcularon las métricas CK para todas las versiones productivas generadas a lo largo de un período de dos años\, y se compararon con indicadores empíricos de desempeño\, particularmente la tasa de rollbacks mensuales. Para evaluar la correlación\, se aplicaron distintos métodos estadísticos (Pearson\, Spearman y Kendall) y funciones de agregación (media\, mediana y promedio ponderado). Si bien se observaron algunas correlaciones débiles en ciertos contextos\, no se halló evidencia significativa que respalde la hipótesis de que las métricas CK sean buenos predictores de problemas en producción. Estos resultados sugieren que\, en el contexto de los repositorios analizados\, podrían requerirse métricas adaptadas o complementarias que reflejen con mayor fidelidad la complejidad y el riesgo de generar defectos que lleguen a producción. \nEsta tesis se fue realizada en el marco del programa +Acompañamiento: https://exactas.uba.ar/acompanamiento/
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gianfranco Bogetti
DESCRIPTION:Título: Predicción de movimientos humanos en ajedrez adaptable al ELO\nDirectores: Diego Fernandez Slezak\, Agustín Sansone\nJurados: Juan Pablo Pinasco\, Santiago Laplagne. \nResumen:\nCon el rápido avance de la inteligencia artificial (IA)\, que alcanza en ocasiones niveles de rendimiento sobrehumano\, surge una valiosa oportunidad para que los humanos aprendan de los algoritmos y colaboren con ellos. Sin embargo\, las diferencias en los enfoques de resolución de problemas entre humanos y máquinas a menudo dificultan la comprensión e integración de los sistemas de IA en el aprendizaje humano.\nEste trabajo presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial adaptable al nivel de habilidad humana\, medido a través del ELO\, que predice movimientos en ajedrez. Para lograrlo\, se modificó la arquitectura de redes neuronales de Leela Chess Zero para integrar el ELO como un parámetro de entrada. El modelo fue entrenado y evaluado utilizando más de 10 millones de partidas de ajedrez de la base de datos de Lichess. Los resultados muestran que el modelo es capaz de alcanzar niveles de exactitud incluso mayores a los de trabajos relacionados como Maia Chess\, además de aportar la adaptabilidad del ELO.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Matías Grynberg Portnoy
DESCRIPTION:Título: Nuevas variantes y optimización de métodos QSS para Geant4: simulación por cuantificación de estados para física de altas energías\nDirector: Dr. Rodrigo Castro (DC/ICC)\nJurado:\n– Dr. Edgardo Marchi (DC-FCEyN-UBA\, INTI)\n– Dr. Lucio Santi (MercadoLibre) \nResumen del trabajo:\nLa simulación del movimiento de partículas en campos magnéticos es una tarea fundamental en física\, que se aborda típicamente con métodos numéricos clásicos de tiempo discreto\, como los algoritmos de la familia Runge-Kutta. Sin embargo\, estos métodos tienen algunas limitaciones importantes\, particularmente en presencia de discontinuidades geométricas muy frecuentes\, donde su coste computacional aumenta significativamente. En contraste\, los métodos Quantized State System (QSS) ofrecen una alternativa eficiente que discretiza el espacio de estados mientras mantiene el tiempo continuo\, lo que permite una mayor eficiencia en ciertos escenarios específicos.\nEn esta tesis se proponen optimizaciones para la familia de métodos QSS con el objetivo de hacerlos más competitivos en el contexto de la biblioteca Geant4\, el estándar de simulación de trayectorias de partículas. Las contribuciones incluyen una reimplementación más eficiente (newQSS) del código preexistente de QSS para Geant4\, una nueva variante HelixQSS (que combina trayectorias helicoidales con QSS) y otra nueva variante RotationQSS (que incorpora cambios en el sistema de coordenadas para mejorar la precisión en ciertos casos). Además\, se realiza un análisis exhaustivo de la eficiencia de estas variantes en términos de su rendimiento y precisión.\nLos resultados presentados revelan que\, en situaciones de alta proporción de interpolaciones (requeridas por el tratamiento de discontinuidades)\, los nuevos steppers resultan competitivos en comparación con los métodos tradicionales. En contraste\, para bajas cantidades de interpolaciones\, como es de esperar\, las estrategias derivadas de la integración por cuantificación de estados no ofrecen ventajas en términos de rendimiento respecto a los métodos clásicos de orden superior.\nEn síntesis\, se obtuvieron avances relevantes en la eficiencia y la calidad aportadas por newQSS\, HelixQSS y RotateQSS respecto a la implementación previa de QSS\, siendo en algunos casos más eficientes que los métodos clásicos.\nLos nuevos métodos presentados abren la puerta a nuevas líneas de trabajo para ampliar y mejorar las variantes presentadas\, sentando nuevas bases para la evolución de los métodos QSS aplicados a simulaciones de física de altas energías.
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