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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Leo Mansini
DESCRIPTION:Título: Verificación Automática de Smart Contracts Move en Sui\nDirector: Diego Garbervetsky\nJurados: Juan Pablo Galeotti\, Javier Godoy \nResumen\nEn el ecosistema de las blockchains\, la verificación formal de contratos inteligentes es fundamental para garantizar su seguridad y confiabilidad\, evitando vulnerabilidades que podrían resultar en pérdidas económicas o fallas de funcionamiento. Sui\, una blockchain que utiliza el lenguaje Move\, presenta un enfoque innovador para la gestión de objetos y transacciones\, pero aún cuenta con un ecosistema de herramientas de verificación en desarrollo.\nEste trabajo tiene como objetivo explorar métodos para la verificación automática de contratos en Sui. Se realiza un estudio del estado actual de la verificación en Move\, evaluando la herramienta Move Prover en su capacidad para comprobar propiedades de seguridad en módulos escritos para Sui. Además\, se propone un flujo de trabajo alternativo que traduce código Move a Rust de manera controlada\, con el fin de habilitar el uso del verificador Kani\, herramienta enfocada en análisis exhaustivo de propiedades y detección de errores en tiempo de compilación.\nLos resultados muestran que Move Prover no es capaz de interpretar el modelo actual de objetos de Move\, mientras que la traducción a Rust permitió aprovechar verificadores externos con mucha mejor capacidad de verificación\, aunque requirió ajustes manuales y simplificaciones del código para poder representar el funcionamiento de Move en Rust.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Vanecek
DESCRIPTION:Título: Deep Learning on Object Oriented Dynamically Typed Languages\n\nDirector: Hernán Wilkinson\nCo-Director: Maximiliano Tabacman\n\nJurados: Agustín Martinez\, Juan Pablo Galeotti \nEstá tesis fue realizada en el marco del programa +acompañamiento de Exactas (https://exactas.uba.ar/acompanamiento/)\n\nResumen: \nEn este trabajo desarrollamos un framework para definir y entrenar modelos de aprendizaje automático en Smalltalk\, un lenguaje orientado a objetos reflexivo y dinámicamente tipado. Este framework busca proporcionar una solución intuitiva y escalable para la construcción de modelos de IA\, aprovechando las mejores prácticas de diseño a lo largo de su desarrollo.\nUtilizamos la librería open-source TensorFlow\, especializada en resolver expresiones matemáticas complejas y ampliamente utilizada en soluciones de IA. Esto nos permite enfocarnos en el diseño y desarrollo de nuestra herramienta sin la necesidad de abordar directamente los desafíos numéricos de bajo nivel. Nuestro objetivo es ofrecer una base de código clara y autoexplicativa que pueda ser fácilmente entendida y ampliada en futuros desarrolladores.\nFinalmente\, comparamos los resultados y el rendimiento de nuestra solución con herramientas similares en otros lenguajes\, como Keras en Python\, así como en dos dialectos de Smalltalk\, destacando tanto las fortalezas como las limitaciones de nuestro enfoque.\n\n\n 
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomas Bertoli
DESCRIPTION:Título: Analizando la Criptografía en la Práctica: Calendarios Cifrados\nDirector: Fernando Virdia\nJurados: Esteban Mocskos\, Arantxa Zapico\n\nResumen: Cada vez más\, los servicios en la nube están priorizando la privacidad. Proveedores como Signal\, MEGA y Nextcloud son ejemplos destacados en el ámbito de la mensajería y el almacenamiento de archivos\, donde la seguridad se logra mediante «cifrado de extremo a extremo»\, una técnica que cifra los datos de usuario de forma que solo sus dueños puedan acceder a ellos\, escondiendo los contenidos del proveedor de servicio.\nEsta tesis analiza el cifrado de extremo a extremo en el ámbito de los «calendarios privados» en la nube. Elegimos analizar un proveedor llamado Tuta\, que cuenta con más de 10 millones de usuarios. Luego de realizar un trabajo de ingeniería inversa sobre su cliente web\, formalizamos los protocolos de autenticación de usuarios y cifrado de eventos\, intentando demostrar su seguridad. Como resultado\, descubrimos un ataque de integridad en el esquema de cifrado de objetos JavaScript\, y un ataque de recuperación de contraseñas con pre cómputo en el protocolo de autenticación de usuarios\, bajo el modelo del servidor malicioso.
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SUMMARY:DÁTAME! las charlas de LCD - Ximena Fernandez
DESCRIPTION:Este Jueves 18/09 tenemos DÁTAME!\nEl encuentro será a las 16 hs. en el aula 1402. \nLa presentación estará a cargo de Ximena Fernandez y el título de la charla es: \n  \n  \n¿Se puede escuchar la forma de una canción? \nSobre la charla \n¿Alguna vez te preguntaste cómo funcionan las apps de reconocimiento de música como Shazam\, o por qué a veces fallan? ¿Pueden la geometría y la topología algebraica mejorar los algoritmos actuales de identificación de audio? En esta charla voy a contar una colaboración reciente con Spotify\, donde aplicamos técnicas de análisis topológico de datos a señales de audio para identificar canciones con distorsiones\, superando las limitaciones de Shazam. \nSobre la oradora \nXimena es matemática e investiga fundamentos y aplicaciones de la topología algebraica al análisis de datos\, en áreas que van desde neurociencia a sistemas dinámicos. Sus artículos aparecieron en revistas como Transactions of the AMS\, Journal of Machine Learning Research y SIAM Journal on Mathematics of Data Science. Se doctoró en la UBA\, fue investigadora en las universidades de Swansea\, Durham y Oxford (Reino Unido)\, y también trabajó en la industria como data scientist en CAMMESA y OLX. Actualmente es profesora en City University of London. Cuando no hace matemáticas\, le gusta bailar swing y correr. \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\, una vez por mes. \nEstá destinado principalmente a estudiantes de la carrera\, pero todas/os somos bienvenidas/os. \nHabitualmente\, nos juntamos el 3er. viernes de cada mes a las 16hs.\, excepto en ocasiones especiales. \n¡Las y los esperamos!
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Gonzalo Lera-Romero
DESCRIPTION:Título: Técnicas de optimización aplicadas a problemas de distribución bajo condiciones de tráfico variable\nDirector: Juan José Miranda Bront\nConsejera de estudios: Isabel Méndez-Díaz \nJurados:\nDra. Flavia Bonomo-Braberman\, CONICET – Universidad de Buenos Aires\, Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC) / Universidad de Buenos Aires\, Buenos Aires\, Argentina\nDr. Stefano Novellani\, Universitá di Pisa\, Pisa\, Italia.\nDr. Eduardo Alvarez-Miranda\, Universidad de Talca\, Talca\, Chile. \nLink Youtube: https://youtube.com/live/9Rvz9Qp3jiU?feature=share \nResumen: \nLas entregas de última milla representan la etapa final del proceso de distribución\, que suele tener lugar cerca de las ubicaciones de los clientes\, dentro de ciudades grandes o pobladas. Tradicionalmente\, estos problemas de distribución se han abordado en algunas variantes del conocido Problema de Ruteo de Vehículos (VRP)\, que consiste en visitar un conjunto de clientes con una flota de vehículos minimizando el costo operativo total. Desarrollar algoritmos efectivos para el VRP representa un desafío desde una perspectiva computacional\, ya que pertenece a la clase de complejidad NP-Hard. Frecuentemente\, las condiciones de la red de transporte en estos tipos de escenarios varían a lo largo del día\, ya que se acumula más congestión en ciertas horas. El Problema de Ruteo de Vehículos con Tiempos de Viaje Variables (TDVRP) es una generalización del VRP clásico\, donde la velocidad de viaje no se asume constante a lo largo del horizonte de planificación y\, como consecuencia\, los tiempos de viaje varían en función del tiempo. En este sentido\, se espera que el resultado de estos tipos de modelos sea más preciso\, con soluciones más cercanas a las restricciones de la vida real\, pero a expensas de algoritmos más complejos. En esta tesis\, analizamos el impacto de incluir explícitamente la dependencia temporal en una amplia gama de variantes del TDVRP. La primera contribución aborda el Problema del Viajante de Comercio con Tiempos de Viaje Variables (TDTSP)\, una generalización del clásico Problema del Viajante de Comercio (TSP). Proponemos una formulación de Programación Lineal Entera Mixta (MILP)\, reforzada con nuevas familias de desigualdades válidas que capturan eficazmente los aspectos temporales del problema\, y que es posible de ser adaptada a diferentes variantes. \nLa segunda contribución presenta un método de solución alternativo para el TDTSP basado en programación dinámica. Este enfoque logra mejoras significativas en el tiempo de ejecución y resuelve con éxito varias instancias que permanecían abiertas en la literatura. \nLa tercera contribución\, en contraste\, se centra en una variante multi-vehículo\, el Problema de Ruteo de Vehículos con Tiempos de Viaje Variables y Vehículos Eléctricos (TDEVRP)\, que combina el ruteo dependiente del tiempo con restricciones operativas específicas de vehículos eléctricos\, como el alcance de conducción limitado y el consumo de batería dependiente de la velocidad. Desarrollamos un algoritmo de branch-cut-and-price (BCP) que incorpora varios componentes de última generación. Experimentos computacionales extensos demuestran su efectividad y competitividad.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Carlos Ismael Orozco
DESCRIPTION:Título: Reconocimiento de Acciones Humanas en Videos Utilizando Redes Neuronales Profundas\n\n\nDirector: Dr. Julio César A. Jacobo Berlles\n\nDirectora adjunta: Dra. María Elena Buemi \nConsejera de estudios: Dra. Marta E. Mejail \n \nJurados: \nDra. Maria Juliana Gambini \nDr. Pau Climent Perez \nDr. Sergio Nesmachnow\n\nLink Youtube: https://youtube.com/live/vKJQfCNF-Nw?feature=share\n \nResumen: \nEl Reconocimiento de Acciones Humanas en videos (HAR) consiste en identificar y clasificar diferentes acciones que involucran una o más personas. Este campo continúa en desarrollo ya que los resultados aún no alcanzan niveles satisfactorios para muchas de sus aplicaciones tales como vigilancia\, interacción hombre-máquina\, asistencia sanitaria\, indexación de videos\, entre otras. La importancia de HAR radica en su aplicabilidad a diversos entornos donde la interpretación del comportamiento humano a partir de videos es clave. El objetivo de esta tesis fue desarrollar enfoques de aprendizaje profundo aplicados a HAR. La propuesta integró el uso de Redes Convolucionales (CNN) para extraer características espaciales y de Redes Recurrentes (LSTM) para modelar la dinámica temporal de las acciones. Se incorporó un mecanismo de atención que enfocó las regiones más relevantes de cada fotograma\, mejorando el rendimiento al destacar características esenciales y reducir la influencia de los fotogramas poco representativos. La combinación de CNN\, LSTM y atención ofreció una solución robusta para los desafíos de variabilidad en contextos y entornos. Además\, se implementó un módulo de selección de fotogramas que optimizó el proceso de reconocimiento al identificar y utilizar los fotogramas más representativos. Este no solo mejoró la precisión del modelo\, sino que también redujo los tiempos de entrenamiento al procesar menos fotogramas sin comprometer la calidad del reconocimiento. Para evaluar el rendimiento de las propuestas\, se utilizaron bases de datos públicas especializadas en este tipo de problemas. Los resultados obtenidos fueron competitivos en comparación con modelos más complejos reportados en la literatura. \n \nPalabras Clave: Reconocimiento de Acciones Humanas\, Redes Neuron
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gonzalo Consoli
DESCRIPTION:Título: Liquid Types para la verificación de smart contracts\nDirector: Hernán Melgratti\nJurados: Diego Garbervetsky\, Javier Godoy. \nResumen:\nEn este trabajo se desarrolló una herramienta para la verificación de smart contracts escritos en Solidity. La estrategia empleada consiste en traducir el código fuente de Solidity a Haskell\, utilizando las instrucciones require y assert como base para generar refinement types\, los cuales se interpretan como precondiciones y postcondiciones. Estos tipos refinados se utilizan posteriormente en el proceso de verificación mediante Liquid Haskell.\nAdemás\, se presentan ejemplos de uso con contratos de Azure y Rosetta\, así como\nadaptaciones específicas para esta herramienta. Finalmente\, se incluye una comparación con otras herramientas de verificación existentes\, como SMTChecker y Slither.
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