Memoria técnica de investigación

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Publicaciones

Articulos de revista (27)

María Dalponte Ayastuy and Diego Torres, "Adaptive gamification in collaborative location collecting systems: a case of traveling behavior detection," Journal of Computer Science and Technology, vol. 22, pp. 5, apr. 2022. 

Franco M. Borrelli, Candela M. Rouaux Servat, Francisco Goin Plexevi, Cecilia Challiol: Co-diseño distribuido sincrónico-asincrónico: combinar una Herramienta de Autor con recursos de Design Thinking. Electronic Journal of SADIO (EJS) 21(2), 2022, pp. 60-78. 

Gabriela Bosetti, Alex Tacuri, Ishaya Gambo, Sergio Firmenich, Gustavo Rossi, Marco Winckler and Alejandro Fernandez, "ANDES: an approach to embed search services on the Web browser," Computer Standards & Interfaces, vol. , pp. 103633, mar. 2022. 

Diego Firmenich, Sergio Firmenich, Gustavo Rossi, Manuel Wimmer, Irene Garrigós and César González-Mora, "Engineering Web Augmentation software: A development method for enabling end-user maintenance," , vol. 141, pp. 106735, jan. 2022. 

Raura, G., Pons, C., Fonseca C., E., & Dieste, O. (2022). What personal factors affect the quality and Productivity in TDD? An experiment with professionals. Electronic Journal of SADIO (EJS), 21(2), 42-59.  

Pablo Negro and Claudia Pons, "Artificial Intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep neural networks: A systematic review of the literature," Inteligencia Artificial, vol. 25, pp. 13--41, mar. 2022. 

Duarte, Yesica , Rodríguez, Andrés (2022). Exploraciones sobre la respiración como control alternativo para interactuar con un mundo virtual. Revista de la Asociación Interacción Persona Ordenador (AIPO), España,, 3(1), 20-30. 

Luis Mariano Bibbo, Claudia Pons and Roxana Giandini, "Model-Driven Development of Groupware Systems," International Journal of e-Collaboration (IJeC) ISSN: 1548-3673|EISSN: 1548-3681, vol. 18(1), pp. 1--28, jan. 2022. 

Martínez, R., Pons, C., Rodríguez, R., & Vera, P. (2022). "Quality Study of open government data related to COVID-19 in Latin America" Journal of the School of Engineering of the Antioquia University, Colombia. Redin ISSN (online) : 2422-2844 | ISSN (print) 0120-6230 https://doi.org/10.17533/udea.redin 

Oscar Fernando Ibarra, Mario Matías Urbieta, Gustavo Rossi, Alejandra Beatriz Lliteras. “Knowledge transfer in software development teams – Systematic Mapping”, IEEE-RITA (en Prensa)

Marcos Maciel and Claudia Pons (2022).Arquitectura para sustentar la integración de conocimiento externo heterogéneo en un motor de reglas. Studies in Engineering and Exact Sciences, Curitiba, Vol. 3 No. 2 (2022): apr./jun., 2022 DOI: https://doi.org/10.54021/sesv3n2-004 

Claudia Pons, Gabriela Pérez, Gabriel Baum (2022). La nueva inteligencia artificial: conceptos básicos y aplicaciones. Revista I&Q Industria y Química. Ed. Asociación Química Argentina. Julio 2022.

Martin Wischenbart, Sergio Firmenich, Gustavo Rossi, Gabriela Bosetti and Elisabeth Kapsammer, "Engaging end-user driven recommender systems: personalization through web augmentation," , vol. 80, pp. 6785--6809, oct. 2021. 

Julian Grigera, Juan Cruz Gardey, Alejandro Fernandez and Alejandra Garrido, "Tycho: Facilitation Support for Groupware User Tests," Interaction Design and Architectures, vol. 49, pp. 46--63, . 2021. 

Rafael P. De Lope, Nuria Medina-Medina, Matias Urbieta, Alejandra B. Lliteras and Antonio Mora Garcia, "A novel UML-based methodology for modeling adventure-based educational games," Entertainment Computing, vol. 38, pp. 100429, may. 2021. 

Nicolas Sanchez-Gomez, Jesus Torres-Valderrama, Manuel Mejias Risoto and Alejandra Garrido, "Blockchain Smart Contract Meta-modeling," Journal of Web Engineering, vol. 20, pp. , nov. 2021. 

Sergio Firmenich, Alejandro Fernandez, Rodolfo Gonzalez and Gustavo Rossi, "Collaborative web extensions: a P2P approach," Interaction Design and Architectures, vol. 49, pp. 97--110, . 2021. 

Maria Dalponte Ayastuy, Diego Torres and Alejandro Fernández, "Adaptive gamification in Collaborative systems, a systematic mapping study," Computer Science Review, vol. 39, pp. 100333, feb. 2021. 

LIU, S.; ZHAO, G.; CHEN, H.; FERNANDEZ, A.; TORRES, D.; ANTONELLI, L.; PANETTO, H.; LEZOCHE, M. Knowledge mobilisation crossing boundaries: a multi-perspective framework for agri-food value chains. Acta horticulturae. : ActaHorticulturae, 2021 - . n° 1311, p. 185-200.

Alejandro Fernandez, Pascale Zaraté, Juan Cruz Gardey and Gabriela Bosetti, "Supporting multi-criteria decision-making across websites: the Logikós approach," Central European Journal of Operations Research, vol. 29, pp. 201-225, jan. 2021. 

Ana Casali and Diego Torres, "Impacto del COVID-19 en docentes universitarios argentinos: cambio de prácticas, dificultades y aumento del estrés," Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, vol. , pp. e53, apr. 2021. 

¿Qué industria de software promovemos y cuál necesitamos? Nicolás Moncaut, Gabriel Baum, Verónica Robert. Realidad Económica 2021

Velis, Emilio, Torres, Diego and Caballero, Gino, "Gamification for social perception: introducing scientific literacy to dabblers in citizen science," , vol. 20, pp. A08, . 2021. 

Leandro Antonelli, Guy Camilleri, Diego Torres and Pascale Zarate, "AGUTER a platform for automated generation of user acceptance tests from requirements specifications," Kybernetes, vol. ahead-of-print, pp. , sep. 2021.

Alejandra Beatriz Lliteras, Silvia Gordillo, Javier Bazzocco, Julián Grigera and Federico Orlando, "\'Erase una vez\ldotsun aula presencial. Acerca de Plataformas y Aulas Virtuales Invertidas en tiempos de Covid.," , vol. , pp. e14, apr. 2021. 

Maria de la Paz Diulio, Juan Cruz Gardey, Analia Fernanda Gomez and Alejandra Garrido, "Usability of data-oriented user interfaces for cultural heritage: A systematic mapping study," Journal of Information Science, vol. , pp. 016555152110017, mar. 2021. 

Martínez, R., Pons, C., Rodríguez, R., & Vera, P. (2021). Quality evaluation of government open data sets in Argentina using the HEVDA Validation Tool. Journal of Science and Research: Revista Ciencia E Investigación. ISSN 2528-8083, 6(2).  

Articulos de conferencia (33)

Jose Arcidiacono, Patricia Bazán, Alejandra B. Lliteras. Extensiones a DEHIA en el marco de una arquitectura distribuida con microservicios. Libro de Actas deL XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2022). March, 2022. In Press.

Maximiliano Jonathan Toledo, Julián Grigera, Alejandra Garrido: Detección automática de problemas de accesibilidad a partir de eventos de interacción de usuario. XXV Ibero-American Conference on Software Engineering (CIbSE'22)

Walter Panessi, Cecilia Challiol, Claudia Ortiz: Uso de Técnicas de Design Thinking para mejor los Sistemas de producción en PyMEs. Libro de Actas deL XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2022). In Press. 

Jose Arcidiacono, Patricia Bazán, Nicolás Del Rio, Alejandra B. Lliteras."Crane: a local deployment tool for containerized applications". Conference on Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics (JCC-BD&ET). June, 2022. In press.

Claudia Ortiz, Cecilia Challiol, Walter Panessi: Creación de Software para personas con Discapacidad usando Design Thinking. Libro de Actas deL XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2022). In Press. 

María Dalponte Ayastuy, Diego Torres and Alejandro Fernandez, "A Model of Adaptive Gamification in Collaborative Location-Based Collecting Systems", in Artificial Intelligence in HCI, , 2022, , Eds., Springer International Publishing. pp. 201--216

Cynthia L. Corso, Cecilia Challiol: Centrarse en las personas para facilitar abordajes de Diseño Participativo. In Procceding of 25th Ibero-American Conference on Software Engineering (CibSE 2022). In Press. 

María Dalponte Ayastuy, Diego Torres, Alejandro Fernandez. 2021. Scolr: una plataforma de revisiones colaborativas y abiertas de literatura. 3er Congreso de Ciencia Abierta y Ciudadana (CIACIAR). La Plata.

Cimadamore, Andrés, Fernandez, Alejandro, Ye, Chenhui, Zaraté, Pascale and Kamissoko, Daouda, "A User Interface for Consistent AHP Pairwise Comparisons", in Innovation for Systems Information and Decision, , 2021, de Almeida, Adiel Teixeira and Morais, Danielle Costa, Eds., Springer International Publishing. pp. 119--134 

Ripalda Daniel, Guevara Cesar and Garrido Alejandra, "Gestalt Prototyping Framework applied to design a Mobile-Commerce interface", in 2021 Fifth World Conference on Smart Trends in Systems Security and Sustainability (WorldS4), jul, 2021, IEEE, Eds., IEEE. pp.  

Jonathan Martin, Diego Torres and Alejandro Fernandez, "Optimizing a Gamified Design Through Reinforcement Learning - a Case Study in Stack Overflow", in JCC-BD&ET 2021: Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics, , 2021, , Eds., Springer International Publishing. pp. 89--103 

César González-Mora, Irene Garrigós, Jose-Norberto Mazón, Sven Casteleyn and Sergio Firmenich, "Open Data Accessibility Based on Voice Commands", in , , 2021, , Eds., Springer International Publishing. pp. 456--463 

Andres Cimadamore, Alejandro Fernandez and Pascale Zaraté, "A user interface design for consistent pairwise comparisons", in ICDSST 2021 Proceedings – Online Version, , 2021, A.Choudhary, U. Jayawickrama, K. Spanaki and P. Delias, Eds., EWG-DSS. pp.  

María Dalponte Ayastuy and Diego Torres, "Relevance of Non-Activity Representation in Traveling User Behavior Profiling for Adaptive Gamification", in Proceedings of the XXI International Conference on Human Computer Interaction, , 2021, , Eds., Association for Computing Machinery. pp.  

ARCIDIACONO JOSE; BAZAN PATRICIA; LLITERAS ALEJANDRA BEATRIZ Artículo Completo. DEHIA: Una plataforma liviana para definir y ejecutar actividades con intervención humana basadas en workflows. Congreso. XXIVConferencia Iberoamericana de Ingeniería de Software. : Costa Riva. 2021 - 

Extractivismo de conocimiento en el sector de software y servicios informáticos. Gabriel Baum, Nicolás Moncaut, Verónica Robert. Redpymes 2021

Carlos Enrique Pintor, Carlos Francisco Ragout, Diego Torres, and Alejandro Fernandez. “Semantic Web for Interoperable Food Safety Legislation Data: A Case Study.” In Short Papers of the 9th Conference on Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics, 75–79. La Plata, 2021. 

Grigera, J.; Gardey, J.; Garrido, A. and Rossi, G. (2021). A Scoring Map Algorithm for Automatically Detecting Structural Similarity of DOM Elements. In Proceedings of the 17th International Conference on Web Information Systems and Technologies, ISBN 978-989-758-536-4, ISSN 2184-3252, pages 174-185.  

“Specification Cases: a lightweight approach based on Natural Language”, Leandro Antonelli, Julio Leite, Alejandro Oliveros, Gustavo Rossi, Workshop in Requirements Engineering (WER), Brasilia, Brasil, Agosto 23 – 27 (2021) 

"Adaptive gamification of citizen science projects", in the XXI International Conference on Human Computer Interaction, 2021 

María Dalponte Ayastuy and Diego Torres , "Adaptive gamification in collaborative location collecting systems: a case of traveling behavior detection", in JCC-BD&ET 2021: Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics, 2021 

Franco M. Borrelli, Candela M. Rouaux Servat, Francisco Goin Plexevi, Cecilia Challiol: "Co-diseño distribuido combinando una Herramienta de Autor con recursos de Design Thinking". In Proceedings of the Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2021) – JAIIO, 2021. In Press. 

Jose Arcidiacono, Patricia Bazán, y Alejandra Lliteras. Una arquitectura de microservicios para dar soporte a la creación y ejecución de actividades de recolección de datos con intervención humana. XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2021, Chilecito, La Rioja). 

Roxana Martínez; Claudia Pons; Rocío Rodríguez; Pablo Vera (2021). Validación de Métricas propuestas de Calidad para el estudio de datos abiertos en base a criterios estándares: Aplicación HEVDA.: 50 JAIIO. Jornadas Argentinas de Informática. Sociedad Argentina de Informática (SADIO).18 al 29 de octubre 2021. ISSN 2451-7593. 

¿Qué factores personales afectan a la calidad y productividad de TDD? Un experimento con profesionales. Jorge Geovanny Raura Ruiz; Claudia Pons, Oscar Dieste; Efraín Fonseca. 50 JAIIO. Jornadas Argentinas de Informática. Sociedad Argentina de Informática (SADIO). Simposio ASSE. Octubre 2021. ISSN 2451-7593. 

Agustín De Luca, Matías Irigoitia , Gabriela Pérez , Claudia Pons (2021). Uso de la Técnica de Transfer Learning en Machine Learning para la Clasificación de Productos en el Banco Alimentario de La Plata. Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI). UTN Mendoza. 

Augusto Recordon, Silvia Ruiz Diaz, Claudia Pons. (2021). detección y clasificación de Zero-Day Malwarea través de Data Mining y Machine Learning. 50 JAIIO. Jornadas Argentinas de Informática. Sociedad Argentina de Informática (SADIO). 

An approach to derive use acceptance test for software development in agricultural domain Leandro Antonelli, Guy Camilleri, Diego Torres and Pascale Zarate. Books of Abstracts RUC-APS 2021: International Conference in Technology Innovation and Uncertainty Management in Agri-Food Systems, The University of Liverpool, 2021.

Agro-Knowledge Integration: Developing a FAIR data science approach for adding value to the agricultural supply chain Diego Torres, Mario Lezoche, Cesar Collazos, Victor Codocedo, Regina Motz, Leandro Antonelli, Herve Panetto and Alejandro Fernandez. Books of Abstracts RUC-APS 2021: International Conference in Technology Innovation and Uncertainty Management in Agri-Food Systems, The University of Liverpool, 2021. 

MLR-O: Semantic Web Support for Interoperable Food Safety Legislation Carlos Enrique Pintor, Carlos Francisco Ragout, Diego Torres and Alejandro Fernández. Books of Abstracts RUC-APS 2021: International Conference in Technology Innovation and Uncertainty Management in Agri-Food Systems, The University of Liverpool, 2021. 

Knowledge discovering from multiple sources in agriculture value-chain Diego Torres, Mario Lezoche, Alejandro Fernández, Leandro Antonelli and Herve Panetto. Books of Abstracts RUC-APS 2021: International Conference in Technology Innovation and Uncertainty Management in Agri-Food Systems, The University of Liverpool, 2021. 

Marcos Maciel and Claudia Pons (2021) Implementación Técnica de una Arquitectura Orientada a Integrar Conocimiento Externo Heterogéneo en Motor de Reglas. Congreso Argentino de Ciencias de la Computación CACIC. ISBN 978 987 633 574 4. Universidad Nacional de Salta., Argentina. 

Juan Cruz Gardey, Julián Grigera, Gustavo Rossi and Alejandra Garrido. UX-Painter: Fostering UX Improvement in an Agile Setting. 11th Workshop Brasileiro de Métodos Ágiles (WBMA), 2021. 

Capítulos de libro (7)

Luis Mariano Bibbo, Claudia Pons and Alejandro Fernandez: Evaluation of a Model-Driven Proposal to the Development of Groupware Systems. In: Virtual Technologies and E-Collaboration for the Future of Global Business. (2022), 15--49

Ronny Santana, Gustavo Rossi, Yves Rybarczyk, Gonzalo Gabriel Méndez, Francisco Vera, Andrés Rodríguez and Patricio Mendoza: Studying the User Experience of an Educational AR-Based App for Smart Glasses. In: Information Systems and Technologies. (2022), 266--275

Ronny Santana, Gustavo Rossi, Gonzalo Gabriel Méndez, Yves Rybarczyk, Francisco Vera and Andrés Rodríguez: Investigating STEM Students' First-Time Experience with Smart Glasses. In: Information Systems and Technologies. (2022), 255--265

Luis Mariano Bibbo, Claudia Pons and Alejandro Fernandez: Evaluation of a Model-Driven Proposal to the Development of Groupware Systems. In: Virtual Technologies and E-Collaboration for the Future of Global Business. (2022), 15--49

Leutwyler Nicolas, Lezoche Mario, Panetto Hervé, Torres Diego. Extending RCA algorithm to consider ternary relations Pages 203-209. ICIST 2022 - 12th International Conference on Information Society and Technology

Tecnología CASE para Modelado Específico de Dominio en Sistemas de Información Sanitaria basado en Estándar de Interoperabilidad Clínica. XXVII CACIC 2021. UNSa, Salta, Argentina. Octubre 2021. Autores: Juan Cesaretti, Lucas Paganini, Arián Calabrese, Martín Lunasco, Leandro Rocca, Leopoldo Nahuel, Roxana Giandini. Con Referato  

Daniel Ripalda, César Guevara and Alejandra Garrido: Gestalt Prototyping Framework - Evaluation Tool. In: Advances in Intelligent Systems and Computing. (2021), 747--752 

Libros (2)

Jorge Hernandez, Rachel Brockley, Leandro Antonelli, Ana Esteso, Shaofeng Liu, Alejandro Fernandez, Rina Iannacone, Horacio Arias, Pascale Zarate and Janusz Kacprzyk (eds) , Books of Abstracts RUC-APS 2021: International Conference in Technology Innovation and Uncertainty Management in Agri-Food Systems, The University of Liverpool, 2021 

Alejandra Garrido; Breno Miranda; Javier Tuya (eds.). Proceedings of the 2021 IEEE/ACM International Conference on Automation of Software Test. IEEE. pag.129. ISBN: 978-1-6654-3567-3 

Dirección de tesis y trabajos finales

Doctorado

Título: Métodos y herramientas de desarrollo y evaluación de refactorings para la mejora de la experiencia de usuario en aplicaciones web
Alumno(s): Juan Cruz Gardey
Fechas: 1 Enero 2018 -
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es): Gustavo Rossi
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Fac de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Modelado y construcción de un sistema recomendador para la personalización de la interacción auditiva y háptica en sitios web para usuarios con discapacidad visual
Alumno(s): María Isabel Cruz Luzuriaga
Fechas: 1 Agosto 2017 -
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Fac de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Framework Basado En Principios Gestalt Para El Diseño De Interfaces Web Móviles Que Mejoren La Experiencia Del Usuario
Alumno(s): Daniel Patricio Ripalda Moya
Fechas: 1 Agosto 2014 -
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas (Directora). Fac de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Desarrollo Dirigido por Modelos para el uso de Contextos en Aplicaciones Móviles
Alumno(s): Estevan Ricardo Gómez Torres
Fechas: 1 Enero 2014 -
Director(es): Dra. Cecilia Challiol - Dra. Silvia E. Gordillo
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Institución: Facultad de Informática – UNLP
Resumen:

Título: Apoyo de toma de decisión a comunidades de construcción de conocimiento
Alumno(s): Jonathan Martin
Fechas: 7 Junio 2017 - 21 Abril 2022
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es): Alejandro Fernandez
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Facultad de Informatica, UNLP
Resumen:

Título: Método y herramientas de ingeniería de sistemas de información en el vehículo (In-Vehicle Information Systems), con foco en el riesgo de distracción del conductor
Alumno(s): Carlos Carvajal
Fechas: 11 Julio 2019 -
Director(es): Alejandro Fernández
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas, Facultad de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Enfoque basado en técnicas Desing Thinking para diseñar aplicaciones móviles destinadas a usuarios con dificultades/desafíos en habilidades sociales
Alumno(s): Cynthia Lorena Corso
Fechas: 25 Septiembre 2019 -
Director(es): Dra. Cecilia Challiol
Co-Director(es): Dra. Mercedes Hug
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Fac. de Informática - UNLP
Resumen:

Título: “Método experimental de toma de requisitos aplicando “Diagrama H” para desplegar modelos de desarrollo e implementación de software a medida en las organizaciones de la Economía Social y Solidaria (ESS), caso de estudio: Propuesta Ecuador”.
Alumno(s): Carlos Encalada
Fechas: 10 Noviembre 2016 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es): Leandro Antonelli
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas. Fac. de Informática UNLP
Resumen:

Título: Ludificación adaptativa en proyectos de ciencia ciudadana
Alumno(s): María Dalponte Ayastuy
Fechas: 1 Abril 2019 -
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencia y Tecnología. UNQ
Resumen: Desarrollar estrategias de ludificación adaptativa para proyectos de ciencia participativa. La ludificación es una estrategia que se utiliza para convocar y motivar la participación de las personas voluntarias en este tipo de proyectos, pero no puede presentarse de una manera generalizada ya que las personas tienen diferentes intereses, preferencias y objetivos en relación al proyecto, y esto puede cambiar con el tiempo. Presentar una ludificación adaptativa implica generar elementos y mecánicas de juego adecuados para cada persona en cada momento, teniendo en cuenta el ecosistema del proyecto y la comunidad.

Título: Aprendo Sociales con Datos. Una propuesta para construir conocimiento, en Ciencias Sociales, a partir del análisis de conjuntos de datos usando modelización, visualización y razonamiento algorítmico para escuelas secundarias de Argentina.
Palabras clave:
Alumno(s): Alejandra Lliteras
Fechas: 1 Diciembre 2020 -
Grado de avance:
Director(es): Alejandro Artopoulos
Co-Director(es): Alejandro Fernandez
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas, Facultad de Informática, UNLP
Resumen:

Título: La creatividad desde la relación Ludificación y Ciencia Ciudadana a través de proyectos transdisciplinarios de arte, ciencia y tecnología
Alumno(s): Julieta Lombardelli
Fechas: 29 Enero 2017 -
Director(es): Dr. Diego Torres
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Artes. Facultad de Bellas Artes.
Resumen:

Título: Relación entre las decisiones de diseño de espacios colaborativos y su impacto en la propagación de las Fake News
Palabras clave:
Alumno(s): Edison Gustavo Caiza Andrango
Fechas: 1 Marzo 2020 -
Grado de avance:
Director(es): Alejandro Fernandez
Co-Director(es): Diego Torres
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas, Facultad de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Knowledge Graph para el control fitosanitario de la Sigatoka Negra en el cultivo del banano
Alumno(s): Wilmer Henry Illescas Espinoza
Fechas: 1 Marzo 2021 -
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es): Alejandro Fernandez
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas
Resumen:

Título: Aplicación de tecnología en el deporte
Alumno(s): Diego Vilches
Fechas: 15 Febrero 2018 -
Director(es): Patricia Bazan
Co-Director(es): Diego Torres
Carrera: Doctorado de la Universidad Nacional de Quilmes en Ciencia y Tecnología
Resumen: La tecnología en el deporte suma adeptos y los entrenamientos modernos apelan cada vez más a ella. Es indudable que las nuevas tecnologías sirven para mejorar el entrenamiento, controlarlo y optimizarlo. Asimismo, el uso de dispositivos por parte de los deportistas ya no solo ocurre durante el entrenamiento, sino que estos dispositivos pueden utilizarse durante las competencias deportivas[1]. Las soluciones de Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés) tienen problemas comunes en las diferentes áreas de aplicación [2]. Remarcamos la fragmentación producida por soluciones cerradas y la falta de plataformas comunes y abiertas que permitan compartir datos entre ellas. La utilización de soluciones de IoT aplicadas al deporte tienen un gran crecimiento, sin embargo encontramos problemas similares a los producidos en otras áreas de aplicación. Podemos encontrar algunos intentos por definir marcos de referencia [3][4][5] que no pasan de una definición teórica o de una prueba de concepto. Es de notar la falta de integración entre diferentes soluciones contando con herramientas orientadas a aspectos específicos (preparación física, clínica médica, táctica, técnica, psicológicos, etc) siendo islas de información disyuntas dificultando la visión integral por parte de las instituciones y de los actores involucrados.

Título: Métricas de calidad para validar los conjuntos de datos abiertos públicos gubernamentales 
Palabras clave:
Alumno(s): Roxana Martínez
Fechas: 1 Marzo 2018 - 29 Marzo 2022
Grado de avance: 100%
Director(es): Rocío Rodríguez
Co-Director(es): Claudia Pons
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas
Resumen: Este trabajo se enfoca en el contexto de Gobierno Abierto para colaborar con el cumplimiento, divulgación y mejora de los distintos criterios y principios en aspectos del tratamiento del dato público y abierto que proponen entidades mundialmente reconocidas. Con el fin de identificar mejoras en los aspectos de calidad de los datasets abiertos, esta tesis plantea métricas críticas y no críticas para su análisis y validación de contenido, por lo que, como parte de la propuesta, se presenta un prototipo de desarrollo propio, llamado HEVDA (HErramienta de Validación de Datos Abiertos). A modo de caso de estudio, se extrae una muestra de datasets públicos estatales que son validados con HEVDA, para obtener un análisis sobre las mediciones utilizadas y realizar así, un estudio cuantitativo sobre los resultados arrojados. Esta herramienta de validación permite detectar en forma más sencilla y rápida, las falencias y errores en las fuentes de datos abiertas que podrían complicar la interoperabilidad para su utilización en diversos orígenes de bases de datos y softwares externos de otros organismos

Título: Impacto de las características personales de los programadores en la efectividad de Test-Driven Development (TDD)
Palabras clave:
Alumno(s): Geovanny Raura
Fechas: 1 Marzo 2016 - 1 Agosto 2022
Grado de avance: 90%
Director(es): Oscar Dieste
Co-Director(es): Claudia Pons
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: En este trabajo de tesis doctoral, se propone la realizacion de una familia de experimentos, para determinar la influencia de factores personales en la Calidad externa y en la Productividad al aplicar TDD en comparacion con el desarrollo iterativo con pruebas al final (ITLD).

Título: Abordando el problema de la explicablilidad en redes neuronales artificiales mediante lógica simbólica y algoritmos genéticos
Alumno(s): Gabriela Pérez
Fechas: 1 Marzo 2019 - 1 Marzo 2023
Director(es): Claudia Pons y Roxana Giandini
Co-Director(es): Marcelo Frias
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: Como modelo de caja negra debido a su estructura no lineal multicapa, las redes neuronales profundas son criticadas por no ser transparentes y sus predicciones no rastreables por los humanos. Además, los modelos aprenden de conjuntos de datos a menudo con sesgos o contenido discriminatorio contaminado. Nuestra propuesta consiste en generar especificaciones formales simbólicas para las redes neuronales en la forma de Pre y Post condiciones, expresadas en un lenguaje familiar a los desarrolladores de software, como OCL y JML. Para el descubrimiento de la especificación formal se utilizará la técnica de algoritmos genéticos.

Título: Integración de lógica simbólica y redes neuronales profundas para resolver el problema de la explicabilidad
Alumno(s): Pablo Negro
Fechas: 1 Enero 2021 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UAI
Resumen: Desarrollar un modelo simbólico-neuronal híbrido de aprendizaje basado en Deep-Learning y Lógica simbólica, que incremente la capacidad de razonar de una red neuronal.

Título: Unificación de herramientas high-tech para Prevención de Fraudes en tiempo real
Alumno(s): Marcos Maciel
Fechas: 1 Marzo 2021 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UAI
Resumen: Desarrollar e implementar herramientas high-tech para la prevención de fraude en tiempo real combinando un sistema experto desacoplado orientado a json e inteligencia artificial.

Título: HIVE: Modelo de memoria distribuida compartida basada en Cloud y Edge Computing
Palabras clave:
Alumno(s): Matias Teragni
Fechas: 1 Febrero 2017 - 31 Diciembre 2022
Grado de avance: 90%
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: Los sistemas distribuidos cuentan con múltiples desafíos, clásicamente centrados sobre la capacidad de garantizar la disponibilidad manejando efectivamente el gran conjunto de situaciones adversas y errores que pueden surgir, y aunque existen amplios estudios en el área, estos tienden a centrarse en la construcción de grandes sistemas empresariales ignorando dificultades y posibilidades modernas como el cambio de rol del usuario, y el surgimiento de internet de las cosas (IoT). La construcción de este tipo de sistemas está fuertemente ligada a las limitaciones impuestas por el teorema de Brewer (CAP), y a la hora de diseñarlos se tiende a reducir su complejidad mediante la imposición de limitaciones, tanto de hardware (clústeres homogéneos, redes controladas, etc.) como de software (utilizar lenguajes de programación en particular, limitar el uso de estado, etc.) excluyendo inadvertidamente en el proceso a un creciente número de dispositivos con capacidad de cómputo que se encuentran situadas en los bordes de la red (Edge Computing). Esta tesis describe el diseño, desarrollo, implementación, y validación de un modelo de memoria compartida distribuida integrada de forma transparente a un entorno de ejecución estándar de JavaScript. Para definir dicho modelo se formalizaron construcciones existentes de JavaScript, las cuales posteriormente se extendieron brindando nueva semántica. El modelo extendido facilita el funcionamiento en navegadores modernos sin la necesidad de modificarlos, lo que permite incorporar a los sistemas distribuidos una enorme cantidad de nodos actualmente disponibles (como teléfonos y computadoras personales). El modelo garantiza la sincronización eventual de los datos, y da la posibilidad de aumentar la consistencia en base a tecnologías y estándares preexistentes permitiéndole al programador garantizar la semántica de la aplicación que desea construir. Sobre estas formalizaciones se construyó un prototipo funcional que demuestra empíricamente las características buscadas y su viabilidad técnica, permitiendo vislumbrar los beneficios de esta propuesta. El cambio paradigmático propuesto a la hora de utilizar los abundantes recursos presentes en los bordes de la red permite simplificar la construcción de sistemas de Edge Computing mientras dota de concurrencia a un entorno clásicamente marcado por manejar un único hilo de ejecución. A su vez la viabilidad técnica de la propuesta quedó empíricamente demostrada al mantener tiempos de propagación bajos y lograr integrarse a códigos existentes sin requerir esfuerzos adicionales.

Título: Physical Bits: Entorno de Desarrollo Integrado para Robótica Educativa
Alumno(s): Ricardo Morán
Fechas: 1 Enero 2018 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: Se formularon una serie de principios de diseño y objetivos fundamentales que deberían servir de guía para futuros desarrollos en robótica educativa y, por otro lado, se implementó un entorno de desarrollo integrado (IDE) para robótica educativa que sigue dichos principios y sirve como prueba de concepto de las ideas presentadas

Título: Razonamiento automático a partir de la información de producciones científicas.
Alumno(s): Alex Ceballos
Fechas: 1 Marzo 2018 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es): Gustavo Rodriguez Barcenas (Universidad Técnica de Cotopaxi)
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: En esta tesis se propone desarrollar un metamodelo de razonamiento automático, a partir de la información de producciones científicas que permita obtener una adecuada eficacia en la evaluación del impacto del conocimiento en las metas definidas por las organizaciones.

Título: Uso de modelos económicos basados en Agentes para la enseñanza e Investigación de la economía argentina
Alumno(s): Gustavo Ramiro Rivadera
Fechas: 1 Febrero 2019 -
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: Demostrar la aplicabilidad y pertinencia de la técnica de Modelado Basado en Agentes (ABM) para formular modelos económicos de la República Argentina, y demostrar su aplicación didáctica e investigativa.

Título: Modelado de Sistemas Colaborativos 
Palabras clave:
Alumno(s): Luis Mariano Bibbo
Fechas: 1 Febrero 2017 - 10 Mayo 2022
Grado de avance: 100%
Director(es): Claudia Pons y Roxana Giandini
Co-Director(es): Gustavo Rossi
Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas de la UNLP
Resumen: En este trabajo se define el lenguaje específico de dominio CSSL v2.0 - Collaborative Software System Language - construido como extensión de UML, usando el mecanismo de metamodelado. Se analiza la simplicidad, expresividad y precisión del lenguaje para modelar los conceptos principales de estos sistemas, especialmente los procesos colaborativos, protocolos y awareness. A partir de casos de modelado se muestra una sintaxis concreta implementada a través de editores gráficos que permiten construir modelos de sistemas colaborativos.

Maestría (tesis)

Título: Detección de Problemas de Accesibilidad en la Utilización de Lectores de Pantalla en Aplicaciones Web
Alumno(s): Fernando Durgam
Fechas: 1 Enero 2017 -
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software. Facultad de Informática, UNLP
Resumen: Asesor Científico: Julián Grigera

Título: Identificación de Patrones de Software de aplicación en Sistemas Embebidos completados sobre Multiprocesadores Asimétricos
Alumno(s): Pedro Martos
Fechas: 1 Septiembre 2015 -
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software. Facultad de Informática, UNLP
Resumen:

Título: Klein: Proceso de desarrollo de software considerando lectura superficial, equipos pequeños y distribuidos
Alumno(s): Claus Pablo
Fechas: 7 Marzo 2019 - 26 Mayo 2021
Director(es): Antonelli Leandro
Co-Director(es): Lliteras Alejandra Beatriz
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software
Resumen: Diseñar un proceso de desarrollo de software para ser usado por equipos pequeños (menos de cinco integrantes) y distribuidos geográficamente que permita construir software de calidad y cuya documentación favorezca la lectura superficial.

Título: Gestión de notificaciones en dispositivos móviles de chicos/as en edad escolar
Alumno(s): Julián Castro Olivera
Fechas: 2 Junio 2021 - 2 Junio 2021
Director(es): Gustavo Rossi
Co-Director(es): Andrés Rodríguez
Carrera: Magister en Ingeniería de Software
Resumen:

Título: Optimización del consumo de energía en sistemas de monitoreo remoto basados en redes de sensores inalámbricas
Alumno(s): Javier Matarrese
Fechas: 12 Julio 2021 -
Director(es): Alejandro Fernandez, Federico Balaguer
Co-Director(es):
Carrera: Magister en Ingeniería de Software
Resumen: Dado que las redes de sensores inalámbricas de monitoreo remoto operan en situaciones de escasos recursos energéticos (asumimos aquí que los nodos funcionan con baterías), el objetivo del trabajo es mejorar la utilización de los mismos mediante la aplicación de una arquitectura de Fog Computing, que permita la gestión de las mediciones, a la vez que reduzca la transferencia de datos desde y hacia la nube (Cloud). El aporte esperado es la obtención de una arquitectura de operación que afronte el mencionado desafío en el dominio de aplicación de evaluación de cursos de agua y pueda ser extendida a otros dominios. La hipótesis de trabajo es que una arquitectura de sensores que opere mediante gestión local (coordinada y colaborativa) de los nodos y la optimización de las comunicaciones con la red remota, van a permitir que se observe una mejora en el consumo de energía eléctrica manteniendo, al menos, la eficiencia operativa de la red (calidad de la información recolectada y velocidad de toma de decisiones).

Título: Enfoque para mejorar la interacción humano-computadora en sistemas de producción en PyMEs mediante técnicas de Design Thinking
Alumno(s): Walter F. Panessi
Fechas: 7 Octubre 2021 -
Director(es): Dra. Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software. Facultad de Informática - UNLP
Resumen:

Título: Diseño centrado en las personas: el desafío de empatizar
Alumno(s): Claudia Susana Ortiz
Fechas: 11 Noviembre 2021 -
Director(es): Dra. Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software. Facultad de Informática - UNLP
Resumen:

Título: Arquitectura de Software en Wallet de código abierto para privacy coin en dispositivos móviles. El caso de estudio de Zcash
Alumno(s): Francisco Gindre
Fechas: 1 Abril 2021 - 9 Marzo 2022
Director(es): Matías Urbieta
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software
Resumen: Desde su surgimiento en 2009, el uso de criptomonedas ha estado en constante crecimiento en términos de cuota de mercado y adopción. Este «boom» está a la vista de todos, y al igual que la gran mayoría de las transacciones del mundo de las finanzas descentralizadas, es de completo estado público. Pese al uso de criptografía de avanzada, la privacidad en el «mundo cripto» es relativamente baja, con excepciones: Las Privacy Coins o Monedas con Mejoramiento del Anonimato (Anonymity Enhancement Coins o AEC). Este trabajo toma la idea de la privacidad como Derecho Humano y se centra en dilucidar los requerimientos para el desarrollo de billeteras electrónicas móviles para AECs, analizando las criptomonedas Monero y Zcash, tomando como caso de estudio esta última. Tiene como aporte una lista de requerimientos funcionales y no funcionales y proponiendo una arquitectura de referencia para cumplir con los mismos de forma abstracta, e identifica áreas a profundizar en materia de revisión sistemática de la literatura, privacidad y seguridad.

Título: Modelos de Predicción Avanzados para el Cálculo de Reservas en la Industria Aseguradora
Alumno(s): Alejandro Aguirre
Fechas: 2 Marzo 2021 - 14 Marzo 2022
Director(es): Matías Urbieta
Co-Director(es):
Carrera: Maestría en Ingeniería de Software
Resumen: La industria del seguro tiene por un lado una necesidad urgente de innovación luego del arribo del concepto de “Insurtech”, que propone un mercado mucho más competitivo que se basa justamente en la innovación y en la aplicación de tecnología al negocio. Pero por otro lado se trata de una actividad con un alto grado de regulación por parte de los organismos gubernamentales, que establecen un marco común de aplicación de procedimientos y técnicas de las cuales las aseguradoras no se pueden salir. En esa puja entre innovación y regulación se desarrolla el concepto de las Reservas, que representan la provisión económica que las empresas aseguradoras deben disponer para hacer frente al pago de los posibles siniestros que podrían ocurrir en el futuro, como consecuencia directa de las coberturas vigentes que les brindan a sus asegurados. Si bien se trata de un tema definido por ley, tanto en lo conceptual como en lo técnico, representa uno de los indicadores más importantes a tener en cuenta en la toma de decisiones porque establece el límite de la libre disponibilidad de fondos que la compañía puede invertir para obtener resultados financieros. No preocupa tanto si en un período un rubro o producto ofrecido por una aseguradora es deficitario si se tiene en cuenta sus resultados técnicos, porque la ganancia se puede generar a partir de los resultados financieros producto de invertir el dinero en el tiempo transcurrido entre que se cobra una prima de seguro y se paga un siniestro. En esa actividad cuando mejor sea la predicción de esas reservas que representan los riesgos de siniestralidad, mayores serán las mejoras en la renta financiera que se puede obtener de las disponibilidades monetarias, mayor será el ahorro de costos directos, y se tendrían más oportunidades en la aplicación de primas personalizadas que permitan capturar clientes. El objetivo general de este trabajo es analizar el funcionamiento de diferentes modelos de predicción avanzados, basados en técnicas de Machine Learning, que puedan estimar las reservas futuras con antelación a la ejecución de los tradicionales procedimientos de cálculo usados en la industria de acuerdo a lo definido por la ley. A partir de un muestreo de datos de reserva y siniestralidad real de una compañía aseguradora argentina, se exploraron diferentes modelos de predicción de reserva tanto de seguros generales como de ramos en particular, desagregadas a nivel de contratos individuales y acumuladas mensualmente como proyecciones en una serie de tiempo. Los modelos se entrenaron en diferentes bases monetarias (monedas nacionales y dólares estadounidenses), haciendo especial análisis en el impacto de procesos inflacionarios. Se utilizaron las técnicas de Regresión Lineal, ARIMA y Redes Neuronales LSTM, y un proceso metodológico adaptado a Machine Learning basado en el estándar CRISP-DM. Se obtuvieron conclusiones del nivel de precisión de cada modelo para los diferentes ramos y monedas, y de la problemática de implementación este tipo de procesos en una empresa de seguros de magnitud.

Especialización (trabajo final)

Grado (tesina)

Título: Co-diseño in-situ y creación de Juegos Móviles basados en Posicionamiento en espacios indoor.
Alumno(s): Franco Martín Borrelli
Fechas: 13 Agosto 2020 - 26 Marzo 2021
Director(es): Dra. Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Carrera: Licenciatura en Sistemas. Fac. de Informática - UNLP
Resumen: La popularidad de los Juegos Móviles basados en Posicionamiento ha crecido en los últimos años. Diseñar este tipo de juegos es una tarea compleja ya que además de abordar las características propias de cada juego, se deben considerar los aspectos como el posicionamiento de usuario. Esta tarea se complejiza más si se trata de juegos móviles para espacios indoor ya que no existe un criterio unificado sobre cuál es la mejor estrategia de posicionamiento. Acorde a esta complejidad, en este trabajo se presenta una herramienta de autor para dar soporte al co-diseño in-situ a este tipo de juegos, en particular, en espacios cerrados. Esta herramienta brinda la posibilidad de contar luego de la etapa de co-diseño con juegos móviles funcionando.

Título: Adaptabilidad sobre permisos y hardware de dispositivos móviles para favorecer la recolección de datos en Ciencia Ciudadana
Alumno(s): Di Claudio Federico
Fechas: 17 Diciembre 2020 - 7 Abril 2021
Director(es): Lliteras Alejandra y Grigera Julián
Co-Director(es):
Carrera: Licenciatura en Sistemas
Resumen: La Ciencia Ciudadana es una forma de colaboración del público en general (voluntarios) en proyectos científicos, muchas veces realizando tareas de recolección de datos. Las aplicaciones móviles juegan hoy un papel importante en esta tarea, debiendo permitir tomar la mayor cantidad de datos posibles sin descuidar la experiencia de usuario. En esta tesina, se presenta, en primera instancia, la extensión de un componente para la creación de widgets adaptables a restricciones de hardware y falta de permisos. Dicha extensión es utilizada para confeccionar una nueva versión de “Resuelvo Explorando, aplicación móvil de recolección de datos, para integrar nuevos widgets adaptables en las tareas de recolección.

Título: Visualización web de datos para usuarios finales en entornos educativos
Alumno(s): Sebastián Bertora- Franco Spaltro
Fechas: 10 Agosto 2021 -
Director(es): Lliteras Alejandra y Grigera Julián
Co-Director(es):
Carrera: Licenciatura en Sistemas
Resumen: Registrar un listado de características de herramientas para usuarios finales disponibles para la visualización de datos con el fin de proponer un prototipo open source que permite a usuarios finales manipular diferentes tipos de datos y visualizarlos en distintos formatos para contextos educativos.

Título: Desafíos de la recolección de datos ex-situ: Aplicación en la plataforma DEHIA
Alumno(s): Ale Juan Francisco - Delgadino Tomás
Fechas: 1 Septiembre 2021 -
Director(es): Llliteras Alejandra - Bazán Patricia
Co-Director(es):
Carrera: Licenciatura en Sistemas
Resumen: El objetivo de esta tesis es analizar, diseñar y desarrollar un cliente web que permita a los usuarios finales resolver actividades que requieran de la intervención humana para la recolección de datos, desde un navegador web conectado a internet, sin necesidad de tener que descargar la aplicación móvil para realizar la recolección y análisis de datos.

Título: Análisis y prototipado de un componente de visualización para usuarios finales en el marco de una herramienta de autor para recolección y análisis de datos. Un caso de estudio con perspectiva de género"
Alumno(s): Acha Altamiranda Pilar - Rodriguez Pau Lola
Fechas: 13 Octubre 2021 -
Director(es): Llliteras Alejandra - Bazán Patricia
Co-Director(es):
Carrera: Licenciatura en Sistemas
Resumen: La visualización de información es concebida como el conjunto de representaciones gráficas de datos que refuerza la interpretación de las personas, ayuda a trabajar con ellos de manera más eficiente y posibilita el descubrimiento de patrones con ayuda de interacción y exploración visual. Las visualizaciones facilitan la comprensión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Esta tesina de grado tiene por objetivo analizar, diseñar, desarrollar y poner en práctica una solución informática prototípica de código abierto, que permita a usuarios finales visualizar información generada en el marco de una herramienta de autor para la recolección de datos.

Título: Aplicación de tecnologías de aprendizaje automático para predecir negocios y tomar decisiones empresariales
Alumno(s): Joakin, Ignacio
Fechas: 20 Octubre 2020 - 20 Octubre 2021
Director(es): Dra. Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: En la actualidad las empresas poseen una gran cantidad de información, esta información se utiliza para la toma de decisiones según diferentes perspectivas, expectativas o criterios. El manejo eficiente de información es clave para la toma de decisiones. En este trabajo se muestra como arquitecturas de software específicas, microservicios y herramientas de aprendizaje automático pueden integrarse a un sistema de gestión y ayudar en el manejo eficiente de la información agregando valor al momento de tomar decisiones.

Título: Estudio de métodos y técnicas de aprendizaje por transferencia en el contexto de aprendizaje automático
Alumno(s): Suárez, José Manuel
Fechas: 13 Agosto 2020 - 13 Agosto 2021
Director(es): Dra. Claudia Pons
Co-Director(es): Pérez, Gabriela Alejandra
Carrera: Licenciado en Informática
Resumen: La presente tesina de grado de investigación teórica propone un recorrido por los fundamentos que giran en torno a la técnica de aprendizaje por transferencia, subáreas y metodologías resolutivas presentes en distintos escenarios aplicativos, así como proyecciones de trabajos futuros para el desarrollo en el área.

Título: Automatización de pruebas de regresión
Alumno(s): Borio, Juan Ignacio | Paterno, Ricardo Javier
Fechas: 28 Mayo 2019 - 28 Mayo 2021
Director(es): Dra. Claudia Pons
Co-Director(es):
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: La presente tesina tiene como objeto investigar e instrumentar un Proyecto de Testing automático que realiza pruebas de regresión. Se analizan aspectos singulares vinculados con la estructura del proyecto abordado, el contexto en que fue creado, los antecedentes de pruebas manuales y la participación que tuvimos en el desarollo del mismo, y que nos motivó a abordar presente trabajo. Se presenta una reseña de los principales antecedentes de pruebas de software y conceptos relacionados con automatización de pruebas. Se investiga el uso de Herramientas de testing automático, aplicadas a otro tipo de sistemas.

Título: Análisis de la técnica Transfer Learning en Machine Learning a través de un caso de estudio: La clasificación de productos en el Banco Alimentario de La Plata
Alumno(s): De Luca, Agustín – Irigoitia, Matías Exequiel
Fechas: 19 Abril 2020 - 19 Abril 2021
Director(es): Dra. Claudia Pons
Co-Director(es): Gabriela Pérez
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: La presente investigación propone analizar la técnica de transfer learning y la comparación de distintos modelos pre-entrenados, para determinar si estos pueden ser utilizados efectivamente en el caso de estudio, la clasificación de productos para el Banco Alimentario de La Plata, a partir del reconocimiento de imágenes.

Título: Interoperabilidad semántica en el manejo de datos normativos sobre la presencia de agroquímicos en alimentos 
Alumno(s): Carlos Francisco Ragout
Fechas: 8 Septiembre 2020 - 26 Marzo 2021
Director(es): Dr. Fernández, Alejandro
Co-Director(es): Dr. Torres, Diego
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: El objetivo de esta tesina es demostrar de qué manera las tecnologías de la web semántica ofrecen soluciones a la problemática de la publicación interoperable de datos normativos sobre la presencia de agroquímicos en alimentos. Para esto se creó una ontología que permite representar formalmente este dominio y se elaboró un pipeline de transformación de datos de sus fuentes originales a un dataset semántico. Se utilizó este dataset para luego demostrar cómo estas tecnologías facilitan la ejecución de distintas operaciones de interoperabilidad entre los datasets demostrando la diferencia entre usar la estrategia propuesta respecto de los métodos existentes.

Título: Extensión P2P para enriquecer la Web con soporte semántico para la toma de decisiones
Alumno(s): Iván Colman
Fechas: 30 Marzo 2020 - 18 Marzo 2021
Director(es): Dr. Alejandro Fernández
Co-Director(es): Dr. Diego Torres
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: Esta tesina propone una estrategia para extraer información de la Web, crear un modelo semántico siguiendo las pautas de la Web Semántica y compartir el modelo entre usuarios mediante la arquitectura Peer-to-Peer (P2P) logrando así: (1) que los usuarios enriquezcan la Web; (2) integrar y agregar información a la Web Semántica; (3) mejorar la toma de decisiones basada en el modelo semántico que un usuario genera y comparte; (4) evitar la dependencia de un nodo central para compartir los modelos semánticos generados.

Título: Detección automática de problemas de accesibilidad a partir de eventos de interacción de usuario
Alumno(s): Toledo, Maximiliano Jonathan
Fechas: 14 Septiembre 2021 - 22 Octubre 2022
Director(es): Garrido, Alejandra
Co-Director(es): Grigera, Julián
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: Actualmente muchas de las actividades de nuestra vida cotidiana se encuentran integradas en una aplicación web. Toda la información de los hechos que acontecen en el mundo está a un simple clic, por eso es de suma importancia lograr que una gran parte de la sociedad tenga la posibilidad de acceder al contenido presente en la web. Aquí es donde la accesibilidad web se convierte en un recurso fundamental para combatir con la famosa brecha digital y permitir que el contenido web sea accesible a la mayor cantidad de personas posibles. Para brindar accesibilidad en un sitio web, es muy importante integrarla al proceso de desarrollo. Para facilitar esta integración y a la detección de problemas de accesibilidad, en esta tesina se desarrolló una herramienta automática para la detección y reporte de este tipo de problemas.

Título: Manipulación digital de prototipos en papel
Alumno(s): Iriarte Bosnic, Marcos Matías y Taus, Johana Giselle
Fechas: 20 Mayo 2020 - 14 Octubre 2021
Director(es): Julián Grigera
Co-Director(es): José Matías Rivero
Carrera: Licenciatura en Sistemas
Resumen: Esta tesina busca revalorizar la utilización de prototipos en papel como una herramienta que puede ser de gran utilidad en las primeras etapas del diseño y desarrollo de un producto de software. Mediante los prototipos en papel podemos obtener un primer acercamiento al producto que necesitamos construir y así obtener de manera rápida una primera aproximación a los requerimientos finales del desarrollo. Por este motivo, mediante la manipulación digital de los prototipos en papel buscamos poder ofrecer nuevas funcionalidades a una herramienta tan sencilla, pero a la vez útil como son los prototipos en papel.

Título: El desafío de Scrum distribuido en diferentes locaciones 
Alumno(s): Grimaldi, Pablo David | Salazar, Joaquín Ismael
Fechas: 1 Febrero 2020 - 18 Marzo 2022
Director(es): Pons, Claudia Fabiana
Co-Director(es):
Carrera: Licenciado en Sistemas
Resumen: En las últimas décadas la tecnología ha avanzado rápidamente y con ella la forma de trabajo de todas las personas relacionadas con IT, hoy en día es totalmente normal que un equipo esté integrado por personas que están en diferentes ciudades del mundo, trabajando de manera remota o con diferentes husos horarios e idiomas. Al mismo tiempo, el uso de las metodologías ágiles; principalmente Scrum, han tenido un gran crecimiento en su implementación. Por esta razón es oportuno poder realizar un análisis de todos los desafíos que implica usar Scrum de manera distribuida, brindando además un aporte de posibles soluciones y consejos para afrontarlos.

Título: Soporte de decisiones multicriterio para la compra de productos online. Una propuesta desde la Aumentación Web
Alumno(s): Andrés Cimadamore
Fechas: 1 Julio 2018 - 4 Abril 2022
Director(es): Alejandro Fernandez
Co-Director(es): Andrés Rodriguez
Carrera: Licenciatura en Informática (UNLP)
Resumen: La toma de decisiónes es objeto de estudio hace varias décadas. Los métodos de toma de decisión generalmente son utilizados en escenarios con un alto impacto financiero, ambiental o social. Un trabajo de investigación realizado propone Lógikos, un sistema que busca utilizar el método de toma de decisión AHP para asistir a usuarios en la compra de productos online. Este informe retoma el trabajo iniciado por Lógikos realizando un reimplementación del mismo buscando resolver diferentes problemas y, principalmente, proponiendo una serie de técnicas y herramientas para facilitar y agilizar el uso del método AHP. Se condujo un experimento con un conjunto de participantes con el fin de comparar, desde diferentes aspectos, las nuevas metodologías con las utilizadas normalmente en AHP

Título: Gestión de la atención en sistemas de información en vehículos (IVIS) desde el diseño temprano
Alumno(s): Leonel Mandarino
Fechas: 1 Febrero 2021 - 28 Marzo 2022
Director(es): Andrés Rodríguez
Co-Director(es): Alejandro Fernandez
Carrera: Licenciatura en Sistemas (UNLP)
Resumen: En los últimos años se observa un aumento en el número de aplicaciones para dispositivos móviles que están pensadas como sistemas de información para su uso en vehículos, por ejemplo Waze, Spotify, o GasBuddy. Aunque el diseño y desarrollo de este software puede ser abordado como un caso más de aplicaciones móviles, en la industria automotriz se utilizan conocimientos y técnicas específicas para la interacción de los conductores con el conjunto del software incluido en los vehículos. Al mismo tiempo, junto con un incremento masivo en el número de aplicaciones móviles se percibe un aumento en la cantidad de accidentes viales causados por distracciones como consecuencia del uso del celular. Como contribución en este contexto, en esta tesina se propone un entorno metodológico y tecnológico que brinde soporte a desarrolladores de aplicaciones móviles destinadas a ejecutarse en el interior de los vehículos. Para esto, se contemplan los requisitos de seguridad y se mantiene un umbral tecnológico y económico bajo, de forma tal de proveer un fácil acceso a los desarrolladores frente a los costosos entornos físicos con vehículos reales. Dicho entorno, toma la forma de un ambiente de simulación y recopilación de datos, orientado al prototipado rápido de sistemas de información en vehículos.

Título: Extensión de Navegador para Captura de Interacción
Alumno(s): Alejandro Valdez
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Grigera, Julián - Juan Cruz Gardey
Co-Director(es):
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: El estudio de interacción del usuario web suele requerir de la captura de sesiones de trabajo, ya sea reales o en el contexto de experimentos controlados. En estos casos, un problema importante a resolver es la obtención de dichas muestras. Además de la dificultad fundamental que representa el reclutamiento de voluntarios, existe el problema de preparar las herramientas para grabar la interacción de los usuarios, ya sea mediante la captura de eventos, screencasts, u otras alternativas más específicas. Para resolver parte de estos problemas, se propone implementar una web extension para navegadores que sea capaz de realizar la captura de datos. La visión para esta extensión es la de contar con un grupo suficientemente grande de voluntarios permanentes, que puedan participar de experimentos de mediano o largo plazo sin tener que instalar una nueva herramienta cada vez, o acercarse a un laboratorio.

Título: Ingeniería de características para el análisis de grandes datos
Alumno(s): Milagros Jacinto
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Pons, Claudia Fabiana
Co-Director(es): Gabriela Pérez
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: La ingeniería de características (o en inglés, Feature engineering) juega un papel clave en el análisis de grandes datos (big data analytics). Los algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos no pueden funcionar sin datos. Se puede lograr poco si hay pocas características para representar los objetos subyacentes, y la calidad de los resultados de esos algoritmos depende en gran medida de la calidad de las características disponibles. La ingeniería de características se ocupa de satisfacer las necesidades de generar y seleccionar una representación de datos eficaz. Objetivos generales e hipótesis: Quedan por descubrir muchos métodos eficaces de generación de características y muchos métodos automáticos de ingeniería de características. Incluso los temas de investigación tradicionales, como la selección de características y el análisis de características, deben volver a verse desde nuevas perspectivas. Hay muchas formas de generar características y, por lo tanto, los métodos de selección y evaluación de características deben manejar esta alta dimensionalidad. Más importante aún, los métodos tradicionales de selección y evaluación de características se limitan principalmente a problemas de clasificación y regresión. Existe la necesidad de desarrollar nuevos métodos de selección y evaluación de características para otras tareas de análisis de datos, como agrupamiento, detección de valores atípicos, minería de patrones, clasificación de características, recomendación, etc. Por último, queda mucho por hacer para transformar la ingeniería de características de un arte a una disciplina de ingeniería madura. Objetivos específicos: Desarrollaremos conceptos y técnicas útiles de ingeniería de características, en los siguientes escenarios: (a) generar características para representar los datos cuando no hay características, (b) generar características efectivas cuando (uno puede estar preocupado que) las características existentes son no es lo suficientemente buenas / competitivas, (c) seleccionar características cuando hay demasiadas características, (d) generar y seleccionar características efectivas para tipos específicos de aplicaciones, y e) comprender los desafíos asociados con, y los enfoques necesarios para manejar, diversos tipos de datos.

Título: Algoritmos genéticos en el entrenamiento de redes neuronales artificiales
Alumno(s): Martin Moschettoni
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Gabriela Pérez
Co-Director(es): Claudia Pons
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: Las redes neuronales son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples. Las neuronas están interconectadas formando capas (de entrada, ocultas y de salida) y cada interconexión tiene un peso (un valor numérico) , cada neurona opera utilizando funciones de suma sobre los pesos entrantes desde otra neurona, y utiliza una función de umbral para determinar si se propaga la señal entrante hacia otra neurona. El objetivo es que el modelo construya su propia forma de llegar a una solución de un determinado problema. La red neuronal necesita ser entrenada y lo que se hace es proporcionar entradas con sus respectivas soluciones correctas para modificar los pesos entre neuronas y calibrar la red para proporcionar la solución esperada en cada entrada determinada. Una vez terminado el entrenamiento se le proporcionan a la red datos que nunca antes vio, para determinar la eficacia con la que la red llega a la solución correcta. Por otro lado, el algoritmo genético es un algoritmo de optimización ( busca una solución óptima a un problema específico ) basado en el concepto de “la supervivencia del más apto” de Charles Darwin. La idea del algoritmo es comenzar con un conjunto de soluciones candidatas las cuales son generadas aleatoriamente y se las considera la primera generación de soluciones. Cada solución está representada por un conjunto de valores (binario, octal, hexadecimal y otros) que determinan las características de la solución y se le llama cromosoma a ese conjunto de datos. Por cada generación se calcula para cada solución su aptitud o fitness que determina que tan buena solución es, una vez calculada la aptitud de cada solución se seleccionan de a pares para combinar sus cromosomas y generar una nueva solución híbrida de las anteriores que luego pasa por un proceso de mutación (se alteran algunos valores de su cromosoma de forma aleatoria). Se realizan estas combinaciones hasta reemplazar a toda la generación por nuevas soluciones y el proceso se repite una cierta cantidad de generaciones o hasta encontrar una solución con una aptitud óptima para resolver el problema específico. El objetivo del trabajo es estudiar ambos mecanismos, con el propósito de aplicar las bases de los algoritmos genéticos sobre el armado y el entrenamiento de las redes neuronales, con la intención particular de obtener los parámetros óptimos para las mismas, descubrir pre y pos condiciones, mejorar la explicabilidad, etc .

Título: Requerimientos de calidad en lenguaje natural
Alumno(s): Juliana Delle Ville
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Leandro Antonelli
Co-Director(es): Diego Torres
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: La ingeniería de requerimientos es una de las áreas más importantes en el desarrollo de software, ya que los errores introducidos en esta etapa, si son detectados una vez que el software es entregado, generan un gran esfuerzo de corrección. Con el fin de reducir la posibilidad de errores, es necesario utilizar un medio de comunicación común a dos mundos bien diferentes: los usuarios / clientes y los desarrolladores. Estos últimos están acostumbrados a utilizar formalismos complejos para especificar requerimientos, sin embargo, los usuarios / clientes se comunican con lenguaje natural. Es por ello que los Escenarios han mostrado ser una buena herramienta de comunicación y especificación. Los Escenarios describen situaciones con énfasis en el contexto y el desarrollo de actividades a realizar en esa situación. Los Escenarios básicamente cuentan una historia, y esto es algo en lo que los seres humanos en general tienen mucha práctica. Sin embargo, los Escenarios se describen con lenguaje natural y este adolesce de muchos problemas: ambigüedad, falta de precisión, etc… Es en este marco, en el cual es importante contar con un método para transformar especificaciones en lenguaje natural a especificaciones más precisas, como se pueden lograr con la ayuda de un soporte semántico.

Título: Diseño e implementación de una solución que brinde soporte para Testear entornos de co-diseño asistidos por tecnología.
Alumno(s): Francisco Goin
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: A partir de la experiencia que hemos obtenido estos años en relación a las herramientas (aplicaciones) de soporte para el co-diseño, se ha identificado la complejidad que se genera al momento de testear las mismas. Una situación que acontece en este tipo de herramientas es que la acción de un participante se debe reflejar en tiempo real en las pantallas de todos los involucrados en el co-diseño. A continuación se describe una de las situaciones que ha motivado el tema de esta beca. Se ha observado que el testeo individual de un desarrollador (con un único celular, situación que acontece generalmente en ámbitos de investigación) no permite identificar algunas situaciones que recién se detectan en etapas más avanzadas, cuando se prueba con varios usuarios co-diseñando en simultáneo. Si el desarrollador cuenta con un único celular para hacer el testeo, se debe loguear y desloguear con distintos usuarios para ir probando el uso de estas herramientas; perdiendo así la posibilidad de testear realmente las actualizaciones en tiempo real. Hemos observado que en varios casos, de testeo individual, se da una “falsa sensación” de que todo funciona correctamente. Sin embargo, cuando luego hay varios usuarios co-diseñando en simultáneo, la herramienta no es actualizada en tiempo real o directamente se cierra la aplicación por algún error. En base a lo antes descripto, como plan de trabajo esta beca propone relevar posibles abordajes existentes para brindar soporte al Testeo. Tomando de base el análisis mencionado, diseñar e implementar una solución que brinde soporte para el Testeo de entornos de co-diseño asistidos por tecnología.

Título: Soporte semántico para mejorar la calidad de los requerimientos
Alumno(s): Gregorio Maclen
Fechas: 1 Abril 2022 - 31 Marzo 2023
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es): Leandro Antonelli
Carrera: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: La ingeniería de requerimientos es una de las áreas más importantes en el desarrollo de software. Los errores que se introducen en la etapa de definición y elicitación de requerimientos conllevan consecuencias importantes en el desarrollo y mantenimiento de los proyectos de software. Las especificaciones de requerimientos en proyectos donde participan varios usuarios suelen ser de construcción colaborativa. Varias personas de diferentes equipos y recorridos describen las funcionalidades esperadas de los sistemas. Esta practica colaborativa en definitiva puede verse como una construcción colaborativa de conocimiento donde se describe el conocimiento de las personas que dan una descripción del dominio de la aplicación. Esta construcción colaborativa esta sujeta a diferentes interpretaciones, re-estructuraciones y puede presentar, así como ventajas en la construcción la posibilidad de repeticiones en las definiciones, errores de interpretación, combinación de diferentes niveles de granularidad en las mismas sentencias. El objetivo de este proyecto de beca es analizar y aplicar alternativas para la detección de definiciones y requerimientos similares utilizando representaciones y técnicas de la web semántica.

Título: Identificación de genes asociados a virulencia de S. pyogenes utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo.
Alumno(s): Nicolás Ferella y Pablo Pizio
Fechas: 1 Septiembre 2020 - 1 Septiembre 2022
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es): Josefina Campos y Gabriela Pérez
Carrera: Licenciatura en Informática
Resumen: El objetivo de este trabajo es hacer uso de las técnicas de Machine Learning para detectar posibles genes de virulencia de la bacteria Streptococcus pyogenes, aportando el uso de nuevas tecnologías y herramientas de análisis de datos al Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI) de la Administración Nacional de Laboratorios e Institutos de Salud (ANLIS) “DR. CARLOS MALBRÁN”.

Becarios

Alumno: Jonathan Martin
Fechas: 1 Enero 2017 - 31 Diciembre 2022
Título: Jonathan Martin (UNLP)
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es): Alejandro Fernández
Financiador: UNLP
Tipo de beca: Doctoral
Resumen:

Alumno: Federico Di Claudio
Fechas: 1 Abril 2020 - 31 Marzo 2021
Título: Reuso y resignificación de software para Proyectos de Ciencia Ciudadana
Director(es): Alejandro Fernandez
Co-Director(es): Alejandra Lliteras
Financiador: CIC
Tipo de beca: Entrenamiento
Resumen:

Alumno: Ariel Dapia Graziani
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Técnicas de Inteligencia artificial basadas en una integración de la lógica simbólica y no-simbólica
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Nicolás César Champane Peñalva
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Ingeniería de características para el análisis de grandes datos
Director(es): Luis Mariano Bibbo
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: José Manuel Suárez
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Estudio de métodos y técnicas de aprendizaje por transferencia en el contexto de aprendizaje automático
Director(es): Roxana Giandini
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Guilllermo Agustin Villalreal
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Generación de modelo BIM implementando algoritmos de inteligencia artificial
Director(es): Matías Urbieta
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Tomás Laborde
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Generación de datasets para el reconocimiento de plagas y enfermedades
Director(es): Sergio Firmenich
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Andrés Marconi
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Inteligencia artificial y colaboración mediada por tecnología para el registro sostenible de eventos en la producción hortícola
Director(es): Alejandro Fernandez
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Leonardo Germán Loza Bonora
Fechas: 1 Noviembre 2020 - 31 Julio 2021
Título: Detección temprana de perfiles de usuario a partir de eventos de interacción web
Director(es): Julián Grigera
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de entrenamiento LIFIA (puente)
Resumen:

Alumno: Gonzalo Ripa
Fechas: 1 Abril 2021 - 1 Abril 2024
Título: Interfaces conversacionales basadas en contenido Web: Un camino hacia la navegación por voz
Director(es): Gustavo Rossi, Sergio Firmenich
Co-Director(es):
Financiador: CONICET
Tipo de beca: Doctoral
Resumen: La Web ofrece una infinidad de contenidos, aplicaciones y servicios que han sido concebidos para ser accedidos a través de un navegador Web.El surgimiento de los asistentes de voz, particularmente los nuevos dispositivos conocidos como altavoces inteligentes, permitió a los usuarios interactuar con aplicaciones a través de comandos de voz. Usualmente, los usuarios finales son capaces de instalar aplicaciones (también llamadas skills) que se encuentran disponibles en repositorios y cumplen con múltiples propósitos. En este trabajo se propone proporcionar una nueva manera de interacción entre los usuarios y los contenidos y servicios disponibles en la Web, teniendo en cuenta los diferentes dominios de información que existen en la Web.Para lograr esto, la idea es proponer un enfoque que permita a los usuarios definir extensiones para dispositivos basados en la voz, a través de un proceso simple de definición de contenidos Web (que implica la extracción y anotación de contenido) utilizando sus sitios Web preferidos. Los usuarios también tendrán la opción de llevar a cabo este proceso automáticamente, para que no tengan que preocuparse por ninguna tarea previa de anotación de contenido Web.Con este objetivo en mente, será posible proponer interfaces conversacionales para navegar por la Web a través de la voz, rompiendo las barreras existentes entre los usuarios y la información presente en la Web.

Alumno: Martin Cesar Urbieta
Fechas: 1 Abril 2021 - 31 Marzo 2026
Título: GENERACIÓN DE MODELO BIM IMPLEMENTANDO ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Director(es): Gustavo Rossi
Co-Director(es): Matias Urbieta
Financiador: CONICET
Tipo de beca: Doctoral
Resumen: Building Information Modeling (BIM) es el conjunto de metodologías, tecnologías y estándares que permite diseñar, construir y operar una edificación o infraestructura de forma colaborativa en un espacio virtual. La información generada puede ser compartida en diferentes plataformas a través de formatos de interoperabilidad. Muchos países en el mundo ya tienen mandato BIM vigentes (por ejemplo USA, UK, y Australia), otros con mandato futuro fijado (por ejemplo Brasil, y Chile) y otros en planificación (por ejemplo, Argentina). En Argentina, se ha presentado un plan de implementación de la metodología BIM, a través del programa SIBIM (Sistema de Implementación BIM) que concluye en 2025. Varias publicaciones presentan cuantificaciones de los beneficios económicos productos de la adopción BIM. Por ejemplo, Giel et al. [1] analiza el retorno de inversión (ROI) de tres casos de estudios, donde del ROI de BIM varió de 16% a 1.654%, ya que el alto costo inicial percibido de implementar BIM ha disuadido a muchos profesionales de la industria de adoptar esta tecnología. John [2] indica el impacto de BIM en proyectos de construcción, donde se registran una reducción de errores de diseño en un 42%, disminución de consultas de información (RFI) durante la etapa de construcción en 25% , y reducción del costo por órdenes de cambio en 51%. En un esfuerzo de cuantificar las mejoras, un análisis elaborado por BCG [3] indica que se pueden lograr ahorros de 13% a 21% en la etapa de diseño y construcción y 10% a 17% en la etapa de operación para 2025, implementando la metodología BIM. Las metodologías BIM son [4] indudablemente beneficiosas para las prácticas de diseño, ahora comunes en los nuevos procesos de diseño de edificios, pero todavía están subexplotados en proyectos de renovación de edificios existentes. En Argentina la gran mayoría de las construcciones existentes no cuentan con ningún tipo de respaldo digital, con lo cual la adopción de BIM será un gran desafío. Sin embargo, la adopción del BIM no incluirá legajos retroactivos que puedan beneficiarse de la metodología. Es decir, la gestión de esos diseños aún requerirá la intervención por parte de personal técnico calificado para su edición (rediseño) o producir modelos digitales a partir de planos existentes en formato papel, no podrá ser utilizado para optimizar las inversiones y reducir tiempos de trabajo requeridos. Además la ausencia de documentos digitales y en particular modelos para el caso del BIM, dificultará la posibilidad de aplicar análisis más complejos tal como ciencia de datos (big data) ya que la información será analógica. T. Hong et al. [5] releva diversas metodologías para identificar aquellas construcciones con potencial de retroadaptación, como por ejemplo, predecir las medidas de conservación de energía (ECMs) elegibles para un edificio en particular basadas en sus características (tipo, año de construcción, envolvente, etc.), y de dicha manera, priorizar a los candidatos de modificación más probables. T.Bloch et al. [6] menciona que la industria de la arquitectura, ingeniería y construcción (AEC) tiene años de experiencia en el diseño, construcción y administración de instalaciones, y en teoría, el conocimiento acumulado se puede utilizar para crear dataset para algoritmos de aprendizaje automático. Aproximar una metodología basada en técnicas de Inteligencia Artificial, como Machine Learning o Deep Learning, puede reducir los errores humanos y acelerar el tiempo que toma procesar la información. El objetivo general de la investigación es desarrollar un enfoque que permita interpretar planos vectoriales o digitalizados para obtener modelos de construcciones tal como Building Information Model. Para ello abordaré los siguientes los siguientes subjetivos: - ● Definir un mapeo entre los elementos de los planos a los elementos de un BIM. Utilizare el estándar de plano vigente en argentina como referencia. - ● Utilizando técnicas de inteligencia artificial para clasificar elementos de acuerdo al mapeo anterior. El resultado será utilizado para la generación de documentos en un formato interoperable BIM. Los legajos de obra cuentan con planos de arquitectura, donde se deberá identificar muros, puertas, ventanas, etc. y en el caso de planos estructurales, estos son vigas, columnas, losas, etc. A partir de estos elementos identificados, generar un archivo exportable que pueda ser utilizado en modelos BIM. Para lograr el objetivo, se deberán establecer procesos, heurísticas y técnicas que permitan procesar planos que conforman los legajos reales de las construcciones en forma automática. - ● Verificar el enfoque mediante el procesamiento de planos de viviendas y edificios para conocer la precisión del enfoque desarrollado.

Alumno: Francisco Gindre
Fechas: 1 Abril 2021 - 31 Marzo 2026
Título: Arquitectura de billeteras electrónicas de código abierto para criptomonedas con privacidad en clientes livianos
Director(es): Gustavo Rossi
Co-Director(es): Matías Urbieta
Financiador: CONICET
Tipo de beca: Doctoral
Resumen: El objetivo general de la investigación es contribuir la adopción de tecnología Blockchain por fuera del ´ámbito especulativo/financiero, haciendo especial hincapié en aquellas que consideran el derecho a la privacidad de sus usuarios. El objetivo específico es proponer una arquitectura de referencia para aplicaciones que operen criptomonedas con privacidad (privacy coins) desde dispositivos móviles y/o de bajos recursos computacionales (clientes livianos). La definición de una arquitectura de referencia busca responder las siguientes interrogantes: • ¿Cuáles son los proyectos más relevantes en el universo de privacy coins, cuáles de ellos deben ser sujeto de estudio para la arquitectura de referencia? • ¿Qué tipo de arquitectura utilizan las aplicaciones móviles de privacy coins encuentran implementadas y desplegadas en producción? • ¿Existen requisitos funcionales y no funcionales comunes entre las implementaciones de distintos protocolos de privacy coins? • ¿Qué componentes son extrapolables de un cliente liviano de una criptomoneda de transacciones públicas a una privacy coin y cuáles no lo son? • ¿Qué otras características aspectos deben considerarse para este tipo clientes livianos en privacy coins? (por ejemplo: modelos de seguridad, disponibilidad, rendimiento) A su vez se realizara una implementación modelo para probar la factibilidad de la propuesta y compararla con arquitecturas relevadas. Como trabajos a futuro se abren dos enfoques complementarios. El primero metodológico, centrado en determinar métricas que posibiliten un análisis del estado de situación de estos proyectos en base a sus características concretas presentes en sus repositorios de código abierto que permitan contrarrestar el carácter subjetivo/promocional presente en la literatura gris de los mismos. Contar con tales métricas también contribuiría activamente en otros estudios propios de otros campos de la ciencia (Económicas y Sociales). El segundo, de carácter técnico, centrado en la aplicación practica de tecnologías blockchain en pequeños dispositivos posibilitando así una verdadera democratización y de-centralización de este nuevo tipo de tecnologías sin que su uso y aplicación tenga implicaciones negativas sobre la privacidad de la información que estas cadenas de bloques almacenan, ni signifique un riesgo de la confidencialidad y soberanía de los usuarios sobre su propia información.

Alumno: Candela Mariel Rouaux Servat
Fechas: 1 Abril 2021 - 31 Marzo 2022
Título: Diseño e implementación de una herramienta de soporte para conducir experiencias de co-diseño en modalidad distribuida usando técnicas de Design Thinking.
Director(es): Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: Las nuevas formas de trabajo distribuido han generado la necesidad de contar con herramientas de soporte para conducir diferentes actividades. Un gran desafío es poder trasladar las experiencias de co-diseño presenciales usando técnicas de Design Thinking a una modalidad virtual distribuida, sin perder el dinamismo y la fluidez que en estos encuentros presenciales se genera. En los últimos años han surgido algunos recursos virtuales que pueden ser utilizados en las distintas etapas de este tipo de experiencias; sin embargo todavía no existe un entorno que brinde el soporte para conducir todas las etapas de co-diseño de manera integral en una modalidad virtual distribuida. En particular, ir construyendo el co-diseño usando el material generado con cada uno de los recursos virtuales que se van utilizando. En base a lo antes descripto, como plan de trabajo esta beca propone relevar y analizar recursos virtuales existentes que puedan ser usados para las distintas etapas de co-diseño. Tomando de base el análisis mencionado, diseñar una herramienta de soporte para conducir experiencias de co-diseño en modalidad distribuida; y luego poner en práctica un prototipo funcional de la herramienta diseñada.

Alumno: Franco Martín Borrelli
Fechas: 1 Abril 2021 - 31 Marzo 2024
Título: Prototipado in-situ de aplicaciones móviles sensibles al contexto.
Director(es): Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Financiador: UNLP
Tipo de beca: Beca de Maestría de la UNLP
Resumen: El objetivo específico de este trabajo es analizar cómo abordar el prototipado in-situ de aplicaciones móviles sensibles al contexto, en particular desde un enfoque centrado en las personas; las cuales puedan prototipar in-situ aplicaciones de este tipo. Se buscará con este abordaje que usuarios no expertos puedan crear sus propias aplicaciones móviles sensibles al contexto, más aún que un equipo multidisciplinario pueda participar de la co-creación y testeo grupal (co-testing) de las mismas. Se busca que este abordaje sea general y pueda ser aplicado a cualquier dominio de aplicación (educativo, salud, turismo, etc.). La particularidad in-situ implica que estando en el lugar donde luego se utilizarán esas aplicaciones, un equipo multidisciplinario pueda decidir qué información o servicios se les van a brindar a los usuarios finales de estas aplicaciones; pero además poder definir la “reacción” de las aplicaciones ante los cambios contextuales, y cómo estos se van a visualizar en la aplicación. Esto permitirá el prototipado in-situ; y su posterior testeo grupal in-situ para probar cómo se comporta la aplicación prototipada, y así poder realizar los ajustes que sean necesarios.

Alumno: Nicolás Leutwyler
Fechas: 2 Noviembre 2021 - 2 Noviembre 2024
Título: Formal methods for knowledge extraction and reuse from heterogeneous sources for semantic interoperability of distributed architectures
Director(es): Mario Lezoche
Co-Director(es): Hervé Panetto, Diego Torres
Financiador: CIFRE del ANRT - SNMSF (Syndicat National Des Moniteurs Du Ski Français)
Tipo de beca: Doctoral
Resumen: Este trabajo se centra en la creación de modelos matemáticos y la implementación de sensores inteligentes, Cyber ​​Physical Systems (CPS) para enriquecer la capa de datos provenientes del campo. Uno de los desafíos científicos más relevantes es la falta de formalización (en otros términos matemáticos) de los modelos de sistemas y la información resultante. sistemas, así como la definición de la semántica de los conceptos y relaciones que aplican, con el fin de asegurar su comprensión común y facilitar su interoperabilidad minimizando las pérdidas semánticas; Para dotar a este proyecto, que ya está en marcha, de un conocimiento preciso y concreto contribuciones científicas, utilizaremos un enfoque de ingeniería de sistemas interoperables (Ramos, 2011) y (Morel, 2003), que consiste en apoyarse en diferentes tipos y niveles de abstracción o modelos. Estos modelos deben expresar y formalizar no solo el "estructural" aspecto de los componentes del sistema, sino también su comportamiento (Maier, 1998), que puede ser limitado por los requisitos específicos del dominio del sistema (reglas de negocio). Otro tipo de la restricción puede ser inducida por el protocolo (s) de interoperabilidad que puede imponer reglas estrictas a sistemas interoperables con propiedades como autonomía, confidencialidad y transparencia. El objetivo de este proyecto de investigación es doble: por un lado, modelar los datos que vienen de fuentes heterogéneas y, por otro lado, estudiar los problemas que plantean los modelos Ingeniería impulsada en sistemas cooperativos. Involucrar la cooperación en relación con "sistemas de actores "dispuestos a interoperar. Los sistemas colaborativos ahora están organizados en redes, es decir, en forma de sistemas complejos.Los complejos sistemas previstos estarán compuestos por redes de CSP, sensores inteligentes, que recuperará datos insertando el contexto y, por lo tanto, formará redes de información (Cardin, 2016). El desafío científico es, por tanto, proporcionar lenguajes de modelado y herramientas adaptadas a cada proyecto de sistemas con arquitectura distribuida. Cada proyecto de sistema con una arquitectura distribuida, a pesar de la heterogeneidad del negocio habilidades y la naturaleza multidisciplinaria de los dominios. Este desafío tiene dos dimensiones: por un lado, la capacidad de modelado para proporcionar herramientas para los procesos de negocio, que requiere la definición y formalización de sus invariantes; por otro lado, el estudio de las condiciones de uso de los modelos en la práctica, siempre en evolución e incierta. El análisis de concepto formal (FCA) (Priss, 2006) es una herramienta útil y poderosa para describir los vínculos entre los objetos (que forman un contexto), en particular entre objetos que transmiten conocimiento. Este método se basa en la teoría de la celosía (Wille, 2009), que Se puede utilizar para resolver problemas de evaluación de la interoperabilidad entre sistemas de información. dentro de las empresas.Se introdujo una extensión de los mecanismos FCA en (Rouane-Hacene et al. 2013) y denominado Análisis de conceptos relacionales (RCA). Análisis de conceptos relacionales (RCA) donde el enfoque está en conjuntos de datos que son compatibles con los modelos de relaciones entre entidades (Chen, 1976) o, alternativamente, con el recurso Marco de descripción (RDF) (Miller, 1998). Los datos abiertos vinculados han sido reconocidos como fuente valiosa de información general sobre minería de datos, y los gráficos de conocimiento son una método para formalizar este conocimiento (Ristoski, 2016). Esto proporciona un método para extrayendo conocimiento conceptual de datos multirrelacionales. La extracción de información es parte del campo de estudio llamado datos. minería (Manning et al., 2008), se puede estudiar información que se puede relacionar entre sí a través de los métodos de minería de datos multirrelacional (MRDM) (Džeroski, 2003) que se ocupa de con datos multicontextuales. El método RCA no se limita a la extracción de conocimiento de contextos separados, su objetivo es expresar el conocimiento interoperando la semántica de diferentes contextos, es decir, además de extraer conocimiento de diferentes contextos, también extraer conocimiento de un contexto específico, los datos contenidos en los otros contextos son utilizado para enriquecer la extracción de conocimientos. Retos científicos abordados por la tesis Frente a este desafío, los desafíos científicos se refieren a: La falta de formalización (en términos matemáticos) de la aglomeración de información en los modelos del sistema y el sistemas de información que surgen de ellos, así como la definición de la semántica de los conceptos y relaciones que implementan, para asegurar su entendimiento común y facilitar su interoperación minimizando pérdidas semánticas; La adaptación (o incluso extensión) de herramientas algebraicas y / o geométricas (teoría de celosía, teoría de categorías, álgebra homológica) en el contexto del análisis de conceptos formales, para el tratamiento de datos heterogéneos en constante evolución. Este es un enfoque reciente que aún no se ha desarrollado completamente (incluso desde un punto de vista matemático) para este tipo de datos.

Alumno: Francisco Goin Plexevi
Fechas: 1 Abril 2022 - 30 Marzo 2023
Título: Diseño e implementación de una solución que brinde soporte para Testear entornos de co-diseño asistidos por tecnología
Director(es): Dra. Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Financiador: LIFIA
Tipo de beca: Beca de Estímulo a las Vocaciones Científicas
Resumen: A partir de la experiencia que hemos obtenido estos años en relación a las herramientas (aplicaciones) de soporte para el co-diseño, se ha identificado la complejidad que se genera al momento de testear las mismas. Una situación que acontece en este tipo de herramientas es que la acción de un participante se debe reflejar en tiempo real en las pantallas de todos los involucrados en el co-diseño. A continuación se describe una de las situaciones que ha motivado el tema de esta beca. Se ha observado que el testeo individual de un desarrollador (con un único celular, situación que acontece generalmente en ámbitos de investigación) no permite identificar algunas situaciones que recién se detectan en etapas más avanzadas, cuando se prueba con varios usuarios co-diseñando en simultaneo. Si el desarrollador cuenta con un único celular para hacer el testeo, se debe loguear y desloguar con distintos usuarios para ir probando el uso de estas herramientas; perdiendo así la posibilidad de teastear realmente las actualizaciones en tiempo real. Hemos observado que en varios casos, de testeo individual, se da una “falsa sensación” de que todo funciona correctamente. Sin embargo, cuando luego hay varios usuarios co-diseñando en simultáneo, la herramienta no actualizada en tiempo real o directamente se cierra la aplicación por algún error. En base a lo antes descripto, como plan de trabajo esta beca propone relevar posibles abordajes existentes para brindar soporte al Testeo. Tomando de base el análisis mencionado, diseñar e implementar una solución que brinde soporte para el Testeo de entornos de co-diseño asistidos por tecnología.

Alumno: Ariel Dapia Graziani
Fechas: 1 Agosto 2021 - 31 Agosto 2022
Título: Técnicas de Inteligencia artificial basadas en una integración de la lógica simbólica y no-simbólica
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es): Gabriela Perez
Financiador: UNLP
Tipo de beca: Estimulo a las Vocaciones Cientificas EVC
Resumen: Definir y construir una estructura formal capaz de incorporar ideas relevantes de la lógica simbólica en un marco de aprendizaje profundo. En particular esta estructura contribuirá a soportar los conceptos de composicionalidad, generalización e interpretabilidad.

Alumno: Jeziel Leandro Paladino
Fechas: 1 Abril 2022 - 1 Abril 2023
Título: Pensamiento Computacional a través de la visualización de datos
Director(es): Alejandra Lliteras
Co-Director(es): Juan Cruz Gardey
Financiador: UNLP
Tipo de beca: Estímulo a las Vocaciones Científicas EVC
Resumen: El pensamiento computacional se considera una competencia fundamental para el siglo XXI e influye en una amplia gama de disciplinas curriculares . En particular, una forma de pensamiento computacional puede llevarse adelante mediante la visualización de datos. Las herramientas de visualización de datos juegan un rol importante, por un lado, en la democratización de los datos y por el otro disponibilizando el conocimiento basado en datos.

Alumno: Leonardo Germán Loza Bonora
Fechas: 1 Septiembre 2021 - 1 Septiembre 2022
Título: Detección temprana de perfiles de usuario a partir de eventos de interacción web
Director(es): Julián Grigera
Co-Director(es):
Financiador:
Tipo de beca: Estímulo a las Vocaciones Científicas EVC - CIN
Resumen:

Proyectos

RUC-APS: Enhancing and implementing Knowledge based ICT solutions within high Risk and Uncertain Conditions for Agriculture Production Systems
Código: 691249
Fechas: 1 Octubre 2016 - 4 Abril 2022
Director(es): Jorge Hernandez
Co-Director(es):
Grupo responsable: Alejandro Fernandez, Hervé Panetto, Shaofeng Liu, Pascale Zaraté, Rina Iannacone, Juanjo Rico, Janusz Kacprzyk, Cecile Guyon, Nicola Calabrese, Mareva Alemany, Raquel Almarcha, Juan Pablo Manzur
Financiador: Programa H2020, Comisión Europea
Monto: EUR 1.332.000
Resumen: Increasingly challenging global and environmental requirements have resulted in agricultural systems coming under increasing pressure to enhance their resilience capabilities in order to respond to the abrupt changes in resource quality, quantity and availability, especially during unexpected environmental circumstances, such as uncertain weather, pests and diseases, volatile market conditions and commodity prices. Therefore, integrated solutions are necessary to support the whole food agricultural life-cycle value chain. Solutions necessarily must consider the products’ cycle, as well as each of the value chain stages. Thus, managing risks and the uncertain availability of information will lead farmers to take advantage of these managerial, technical and social based-solutions. This implies the need for innovative technology-based knowledge management system to capture the agricultural information, at a variety of regional locations, in terms of collecting, storing, processing, and disseminating information about uncertain environmental conditions that affect agricultural decision-making production systems. Hence, from the genetic design of the seed, till their planting and harvest processes, RUCAPS provides knowledge of the full agricultural life-cycle based-decision making process to realise the key impacts of every stage of the agriculture-related processes. Therefore, RUCAPS implies the development of a high impact research project in order to integrate real-life based agriculture requirements, alternative land management scenarios, unexpected weather and environmental conditions as well as supporting innovation in the development of agriculture production systems, operations, logistics and supply chain management and the impact of these systems and processes over the end-users and customers. This is to be conceived through the integration of standard and customised solutions for facilitating the collaborative engagement within the agriculture value chain.
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Desarrollo de herramientas inteligentes para la gestión y toma de decisiones en el ámbito de la ciencia abierta y ciudadana
Código:
Fechas: 1 Julio 2019 - 31 Julio 2021
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: CICPBA
Monto: $230.000
Resumen: El objetivo de este proyecto es contribuir al fortalecimiento de la Ciencia Abierta y Ciudadana desarrollando herramientas de inteligencia colectiva para mejorar la toma de decisiones y la generación de alertas tempranas en proyectos estratégicos de la provincia, enfocando particularmente en situaciones de incertidumbre y riesgo e involucrando actores del sector científico, de la producción y de la ciudadanía en general, cuando esto sea posible. En el desarrollo se hará uso de las nuevas tecnologías de información y comunicación, en particular crowdsourcing, inteligencia artificial, ludificación y tecnología móvil.
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Diseño participativo de aplicaciones de ciencia ciudadana y gestión del conocimiento
Código: 11/F027
Fechas: 1 Enero 2020 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Cecilia Challiol
Co-Director(es): Alejandro Fernandez
Grupo responsable: Luis Mariano Bibbo, Franco Martín Borrelli, María Nieves Dalponte Ayastuy, Alejandra Lliteras, María Julieta Lombardelli, Jonathan Martin, Diego Torres
Financiador: Universidad Nacional de la Plata (Acreditado en el Programa de Inventivos)
Monto:
Resumen: La ciencia ciudadana permite que cualquier miembro de la sociedad participe en el desarrollo de un proyecto científico; el análisis y la interpretación de los resultados se realiza de forma colaborativa con actores que no pertenecen formalmente al proyecto de investigación. Esto implica distintos desafíos a ser abordados por los proyectos de ciencia ciudadana, como por ejemplo; brindar soporte para que las personas puedan participar de una manera fácil asistidos por tecnología, que además la forma de fomentar la participación sea motivadora y atractiva; brindar asistencia a la toma de decisiones como así también facilitar la inteligencia colectiva para diseñar e implementar proyectos de ciencia ciudadana. En base a los desafíos implicados en los proyectos de ciencia ciudadana, se tiene como metas realizar los siguientes aportes: definir un modelo predictivo basado en machine learning para la toma de decisiones; brindar un conjunto de herramientas que convienen crowdsourcing y ciencia ciudadana; brindar herramientas metodológicas y aplicaciones para la concepción, diseño e implementación de estrategias de ludificación en contextos de gestión del conocimiento y ciencia ciudadana; brindar un conjunto de estrategias y herramientas de ingeniería de software que permiten bajar la barrera tecnológica en proyectos de ciencia ciudadana y gestión de conocimiento. Además, en el contexto de ciencia ciudadana, ludificación y gestión del conocimiento se va a aportar una guía de soporte a la construcción de artefactos tempranos (maquetas, prototipos) de co-diseño que defina cómo la usabilidad puede ser abordada en esta etapa. Los resultados de este proyecto aportarán mayor eficiencia en la producción de conocimiento tanto científico como empírico aportado por los ciudadanos. La metodología propuesta logrará aprovecharla inteligencia colectiva, democratizando el conocimiento al liberar su acceso y al convocar a todos a participar en su producción.
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Técnicas y herramientas para ingeniería de software web adaptable y ágil basada en modelos con soporte semántico y de crowdsourcing
Código: 11/F026
Fechas: 1 Enero 2020 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Antonelli, Ruben Leandro
Co-Director(es): Urbieta, Mario Matias
Grupo responsable: Rivero, José Matias
Financiador: Universidad Nacional de la Plata (Acreditado en el Programa de Inventivos)
Monto:
Resumen: Las redes han evolucionado para transformarse en algo más que una conexión de dispositivos físicos. Hoy día la web conecta personas y organizaciones, junto con el conocimiento que ellas generan, a través de una infinidad de dispositivos y recursos físicos que ahora pueden ser parte de aplicaciones más ricas e inteligentes en términos de adaptarse a las necesidades y expectativas de sus usuarios. Esta nueva situación requiere de nuevos soportes teóricos, técnicas de desarrollo, métodos y por supuesto la realización de pruebas de concepto para validar las propuestas. Este proyecto se organiza en tres ejes temáticos, que al mismo tiempo actúan como sub-proyectos interrelacionados lo que permite una adecuada especialización: (i) Desarrollos Conducidos por Modelos y Aplicaciones, (ii) Adaptación y Refactoring para la Mejora Incremental de Aplicaciones Web y (iii) Gestión de Requerimientos Ágiles y Aumentación de Aplicaciones Web con foco en usuarios finales.
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Ciência Cidadã e Cocriação Como Meios de Regeneração de Rios e Minimização de Riscos (Run - Rios Urbanos Naturalizados)
Código:
Fechas: 1 Enero 2021 - 31 Diciembre 2024
Director(es): Diego Torres
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: CYTED
Monto: €400.000
Resumen: RUN tiene como objetivo crear una plataforma de intercambio abierta, dinámica y sostenible dedicada a fomentar el cambio paradigmático en el tratamiento de los ríos urbanos, con la consiguiente identificación de (nuevas) formas de diseñar estrategias de construcción de ciudades, con la participación de las comunidades locales y desde los territorios en los que se ubican. http://cyted.org/es/run
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Las extensiones web P2P y su potencial para perforar la burbuja de filtrado
Código:
Fechas: 1 Marzo 2020 - 28 Febrero 2021
Director(es): Alejandro Fernández
Co-Director(es): Sergio Firmenich y Diego Torres
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática, UNLP
Monto: 175000
Resumen: Investigar, desarrollar, y evaluar métodos y herramientas innovadoras que permitan transformar al navegador web en una plataforma para la construcción de aplicaciones P2P que permitan a los usuarios entender y apropiarse de servicios de búsqueda, conscientes del desafío de la burbuja de filtrado, sin depender de una arquitectura centralizada, considerando la creación de estructuras externas como principio básico para la colaboración.
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UX-Driven Development: Monitorización continua de la experiencia del usuario durante el desarrollo y mantenimiento ágil de aplicaciones interactivas
Código: PICT-2019-02485
Fechas: 1 Julio 2021 - 30 Junio 2024
Director(es): Alejandra Garrido
Co-Director(es):
Grupo responsable: Gustavo Rossi, Julián Grigera, Sergio Firmenich, Leandro Antonelli
Financiador: PICT (Temas abiertos, Equipos de trabajo)
Monto:
Resumen: La industria del software ha adoptado métodos de desarrollo ágil que permiten atender más rápido las necesidades de sus clientes a través de entregas incrementales, resultado de ciclos de desarrollo más cortos y enfocados en requerimientos prioritarios que producen valor para el cliente. En cuanto a la medición y seguimiento de la calidad interna del producto desarrollado, los métodos ágiles tienen prácticas y herramientas con alta adopción por parte de la industria. Sin embargo, poco se ha logrado en cuanto a la medición y seguimiento de la calidad externa, es decir, usabilidad, accesibilidad y experiencia del usuario (que llamaremos globalmente UX). Los equipos de desarrollo ágil no llegan a manejar la calidad externa eficazmente, como producto de la aplicación de métodos inadecuados. Este proyecto se concentra en el desarrollo de aplicaciones interactivas, en particular, aplicaciones web y móviles, y la calidad externa de sus interfaces de usuario. Según lo reportado en la literatura y lo que hemos observado en la práctica, no se utilizan métodos sistemáticos para descubrir problemas de UX y resolverlos incrementalmente, ni durante el desarrollo, ni en etapas de post-producción, donde a mayor cantidad de usuarios, se vuelven más difíciles de solucionar. Nuestra propuesta radica en asignarle un rol central a la UX dentro de un proceso de desarrollo ágil, y formalizarlo en un método sistemático de fácil adopción, a través de herramientas que permitan la trazabilidad y visualización del estado actual de la calidad en UX desde etapas tempranas de diseño, e inclusive en post-producción. El método involucra artefactos y mecanismos para incorporar la especificación y evaluación temprana de la UX, la visualización del costo/beneficio de mejorarla incrementalmente durante el desarrollo, y su monitorización automatizada en post-producción. De esta forma, el objetivo general de este proyecto es mejorar la capacidad de un equipo de desarrollo de software ágil para atender los requerimientos de experiencia del usuario desde etapas tempranas de diseño y durante todo el desarrollo y mantenimiento de una aplicación interactiva, de manera sistemática y controlada.
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AGROFAIR – Agro-Knowledge Integration: Developing a FAIR data science approach for adding value to the agricultural supply chain
Código:
Fechas: 1 Enero 2021 - 31 Diciembre 2022
Director(es):
Co-Director(es):
Grupo responsable: Mario Lezoche, Le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) - Université de Lorraine France Víctor Codocedo, Universidad Técnica Federico Santa María Chile Julio Hurtado, Universidad del Cauca, Popayán-Colombia
Financiador: Programa SticAmSud
Monto:
Resumen: Farms are the engine to support rural employment making a considerable contribution to territorial development. Even though they have always been considered a cornerstone of agricultural activity in the European Union (EU) and in Latin America, this sector most often suffers from very low efficiency and effectiveness, sensitivity to weather, market disruptions and other external factors. Two different problems in knowledge sharing are present in this domain. First of all, the various interoperability regulations between the countries. Although some efforts are done to bypass this problem, like the EU-Mercosur signed in the summer of 2019, the different process semantics implemented in each region are a serious threat to the fulfilment of the process interoperability. Another problem is that in most of the cases, the knowledge transferred from generation to generation is paramount from a cultural point of view, but most of the time, it does not answer to the needs nor the requirements of the agri-food value chain. We aim at creating the core technology for a knowledge hub that integrates and aligns international regulations in agricultural activities, such as FAO's best practices, and possibly the last born EUMercosur regulations with the local restrictions, such as national policies, allowing the small farmers to access, in an easy way, a wider market through the certification of the practices and products. In order to develop this core technology, we propose to deploy various methodologies and tools working on the domains of knowledge formalisation, domain alignment and visualization. The domain formal representation allows for the semantic alignment of rules and restrictions from different institutional regulation bodies. Simultaneously, we will propose a model for incoherence detection letting us to highlight contradictory regulations. Those knowledge atoms and constructs will be represented through some visualization information interfaces according to the users’ needs.
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LA @ US: Analysis, prediction and monitoring of dropout in Unitelma Sapienza online degrees
Código:
Fechas: 17 Febrero 2020 - 31 Diciembre 2021
Director(es): Damiano Distante
Co-Director(es):
Grupo responsable: Damiano Distante, Gustavo Rossi
Financiador: Unitelma Sapienza
Monto:
Resumen:
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Mejora continua de Experiencia de Usuario en aplicaciones Web
Código:
Fechas: 1 Enero 2021 - 31 Diciembre 2021
Director(es): Julian Grigera
Co-Director(es): Andrés Rodriguez, Alejandra Garrido
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática, UNLP
Monto: 230000
Resumen:
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Extensibilidad de navegadores Web basada en P2P: apropiación, producción y consumo de servicios y contenidos por parte de usuarios finales en el marco de la aumentación Web
Código: PICT-2020-SERIEA-03378
Fechas: 1 Marzo 2022 - 28 Febrero 2025
Director(es): Sergio Firmenich
Co-Director(es):
Grupo responsable: Alejandro Fernandez, Matías Urbieta, Julián Grigera
Financiador: PICT - FONCYT
Monto: $1.409.400
Resumen: Este proyecto tiene como objetivo Investigar, desarrollar, y evaluar métodos y herramientas innovadoras que permitan transformar al navegador web en una plataforma para la construcción de aplicaciones P2P que permitan a los usuarios crear, servir, consumir y apropiarse de servicios y contenidos sin depender de una arquitectura centralizada, considerando la creación de estructuras externas como principio básico para la colaboración, potenciando las capacidades actuales de este tipo de software y habilitando la creación de nuevos tipos de aplicaciones basadas en la extensibilidad del navegador y la colaboración P2P.
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Collaborative Group Decision for knowledge acquisition in agriculture using AI techniques
Código: 22-STIC-01
Fechas: 1 Marzo 2022 - 1 Marzo 2023
Director(es):
Co-Director(es):
Grupo responsable: Responsable por Argentina: Leandro Antonelli - Responsable por Colombia: Cesar Collazos - Responsable por Francia: Pascale Zarate
Financiador: STIC AmSud
Monto:
Resumen: Knowledge acquisition is a key step to understand the domain in order to make proposals to obtain better results. Natural Language Processing tools in combination with Machine Learning (both from the Artificial Intelligence field) can be used to analyze the narrative descriptions captured, in order to obtain an ontology representation of the knowledge acquired. Considering the agricultural context and the use of technology, knowledge acquisition should be done with tools that suit the characteristics of the stakeholders and provide the accuracy of knowledge description needed in a technological environment. We consider three aspects to be taken into account. Collaborative Knowledge Management (CKM) is considered as a process of collective resolution of problems where it is useful to memorize the process of making collective decisions and to structure the group interactions to facilitate problem solving and sharing of ideas. Then scenarios are widely used to capture the knowledge from the stakeholders. Finally, conflict resolution is a step to be considered in knowledge acquisition. It is crucial making the group decision process interactive, iterative, collaborative and participatory. Thus, a multi-criteria decision support system arises as a tool to support this process.
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Soporte semántico para mejorar la calidad de los requerimientos
Código:
Fechas: 1 Marzo 2022 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Diego Torres, Leandro Antonelli
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática - Programa I+D+i con alumnos
Monto: 30000
Resumen: El desarrollo de software es una tarea compleja, y lo es más aún con la globalidad, virtualidad y multiculturalidad de los equipos. Además, el software es un artefacto complejo por naturaleza, puesto que debe capturar e implementar conocimiento del dominio que está distribuido entre los stakeholders. La ingeniería de requerimientos es un área clave. Es una de las primeras etapas en el ciclo de vida y es vital el capturar los requerimientos y el conocimiento necesario, ya que el resto del desarrollo se basa en estos elementos. La herramienta más utilizada para comunicar y describir requerimientos es el lenguaje natural, sin embargo, no es la mejor herramienta porque es ambigua y poco precisa. Las áreas de estudio de la Web Semántica proponen diferentes soportes teóricos y aplicados que permiten encontrar una representación estructurada sobre la cual es posible aplicar diferentes métodos de inferencias y recomendaciones. Estas resultan un excelente complemento a las especificaciones en lenguaje natural y a la vez permiten identificar automáticamente debilidades y oportunidades de mejora. Este proyecto se propone construir una herramienta que permita analizar especificaciones en lenguaje natural y conceptualizar en especificaciones semánticas con el fin de identificar críticas y sugerir mejoras a la especificación de requerimientos.
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Desarrollo de una Plataforma para procesar recursos obtenidos desde satélites SAOCOM
Código:
Fechas: 1 Marzo 2022 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Matías Urbieta
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática - Programa I+D+i con alumnos
Monto: $30.000
Resumen: Los satélites SAOCOM presenta un gran avance en la soberanía de la información para argentina. Desde su lanzamiento, la Argentina ha sido capaz de censar el territorio Argentino con diferentes herramientas (por ejemplo, imagen y banda L) abriendo un mundo de oportunidades de soluciones para problemas complejos. En este caso se pretende trabajar en la detección de filtraciones de agua en acueductos utilizando Machine Learning para clasificar la información. A partir de un plano de red de agua potable, se identificarán zonas de humedad próximas a dicho tendido y de esta forma identificar potenciales filtraciones.
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Metaversos – cómo diseñar para una tecnología que aún no existe
Código:
Fechas: 1 Marzo 2022 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Andrés Rodriguez y Cecilia Challiol
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática - Programa I+D+i con alumnos
Monto: $30.000
Resumen: El concepto de metaverso ha emergido en el último tiempo como un potencial de realidad alternativa (inmersiva virtual) donde se puedan realizar las mismas actividades de la vida real, pero en ese mundo virtual paralelo. Sin embargo, todavía no está claro cuando el mismo se podrá concretar tecnológicamente ni si tendrá el éxito que se espera. En base a esto, surge el interrogante de cómo diseñar metaversos cuando todavía no existe la tecnología que permitirá darles vida. En este proyecto se investigarán las bases conceptuales en relación con esta temática, como así también se analizarán los desafíos a nivel de diseño y tecnológicos. De esos desafíos, nos vamos a enfocar en la interacción multisensorial entre el metaverso y el mundo real, especialmente a través del feedback háptico. Vamos a aprender a imaginar y diseñar opciones para un escenario concreto en el metaverso y explorar esas especulaciones mediante la programación y construcción de prototipos interactivos. Usaremos plataformas de construcción de juegos como Unity y herramientas de hardware abierto basadas en Arduino.
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Plataforma para la visualización de datos con fines educativos en nivel secundario para Ciencias Sociales y Humanidades
Código:
Fechas: 1 Marzo 2022 - 31 Diciembre 2022
Director(es): Alejandra Beatriz Lliteras, Julián Grigera, Alejandra Garrido, y Juan Cruz Gardey
Co-Director(es):
Grupo responsable:
Financiador: Facultad de Informática - Programa I+D+i con alumnos
Monto: $30.000
Resumen: El pensamiento computacional puede ser abordado desde diferentes miradas. Por un lado, está la mirada pura de las Ciencias de la Computación y por otro, una mirada que considera además disciplinas y áreas curriculares como las Ciencias Sociales y las Humanidades con el fin de aprender de las mismas a partir de este tipo de pensamiento. La visualización de datos es una forma de pensamiento computacional y poder desarrollarlo enmarcarcado en disciplinas curriculares del nivel secundario, resulta de interés fundamentalmente considerando las nuevas competencias para los puestos laborales en un futuro no muy lejano. Por lo anterior, se propone trabajar en una plataforma educativa, pensada para usuarios finales de nivel secundario que permita ejercitar con aspectos de visualización de datos a partir de dataset en diferentes formatos. Este trabajo propone considerar diversos aspectos de la Ingeniería de software como por ejemplo la Usabilidad. Adicionalmente, para la implementación se considerarán diversas tecnologías y componentes. como por ejemplo, Phyton, Bokeh, Flask , HTML5, PostgreSQL, ApacheSpark y la Api de Twitter.
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Observatorio de valores del suelo e instrumentos de financiamiento del desarrollo urbano - Programa “ImpaCT.AR Ciencia y Tecnología”
Código:
Fechas: 1 Diciembre 2021 - 1 Diciembre 2023
Director(es): Juan Pablo del Río
Co-Director(es): Diego Torres
Grupo responsable: LINTA, LIFIA, OPISU
Financiador: Mincyt
Monto: 5415926,25
Resumen: El objetivo de este proyecto es generar un observatorio del valor del suelo en la Provincia de Buenos Aires, que permita cuantificar los efectos en la valorización del suelo urbano producto de la acción del Estado y generar instrumentos para captar parte de esa valorización con el propósito de contribuir al sostenimiento en el mediano y largo plazo del hábitat de los barrios populares, y fortalecer los procesos de integración socio-urbana.
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Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica
Código:
Fechas: 1 Enero 2019 - 31 Diciembre 2023
Director(es): Claudia Pons
Co-Director(es): Roxana Giandini
Grupo responsable: Gabriel Baum, Luis Mariano Bibbo, Gabriela Pérez
Financiador: Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana
Monto:
Resumen: OBJETIVO GENERAL: El objetivo general es contribuir a la evolución de la inteligencia artificial a través de la combinación de los conceptos y métodos de dos enfoques predominantes pero muy diferentes entre sí: la IA simbólica, que está inspirada en la lógica matemática y se basa en la manipulación de representaciones lingüísticas abstractas, por un lado y la IA no simbólica, que se centra en la construcción de modelos matemáticos predictivos a partir de grandes conjuntos de datos de muestra, por otro lado. OBJETIVOS ESPECÍFICOS: a) Definir y construir una estructura formal capaz de incorporar ideas relevantes de la lógica simbólica en un marco de aprendizaje profundo. b) Investigar el soporte de los conceptos de composicionalidad, generalización e interpretabilidad sobre la estructura propuesta. HIPÓTESIS : Las deficiencias de cada uno de estos enfoques se alinean con las fortalezas del otro, lo que sugiere que una integración entre ellos sería beneficiosa. Una síntesis satisfactoria de inteligencia artificial simbólica y no- simbólica nos daría las ventajas de ambos mundos.
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Participantes

Investigadores

NombreIngresoEgresoMemoria técnica
Alejandra Garrido1/1/2015-Mas detalles
Alejandra Lliteras1/1/2015-Mas detalles
Alejandro Fernandez1/1/2015-Mas detalles
Andrés Rodríguez1/1/2015-Mas detalles
Catalina Mostaccio1/1/2015-Mas detalles
Cecilia Challiol1/1/0205-Mas detalles
Claudia Pons1/1/1990-Mas detalles
Diego Torres1/1/2015-Mas detalles
Federico Balaguer1/1/2015-Mas detalles
Gabriel Baum1/1/2015-Mas detalles
Gustavo Rossi1/1/2015-Mas detalles
Javier Bazzocco1/1/2015-Mas detalles
Julian Grigera1/1/2015-Mas detalles
Leandro Antonelli1/1/2000-Mas detalles
Luis Mariano Bibbo1/1/2015-Mas detalles
Matías Urbieta1/1/2015-Mas detalles
Natalia Correa1/1/2015-Mas detalles
Roxana Giandini1/1/2015-Mas detalles
Sergio Firmenich1/1/2015-Mas detalles
Silvia Gordillo1/1/2015-Mas detalles

Asistentes de investigación

NombreIngresoEgresoMemoria técnica
Cristian Cerro1/1/2015-Mas detalles
Rodolfo Gonzalez1/1/201530/9/2021Mas detalles
Rosalina Nazarre1/11/2006-Mas detalles
Sergio Katz1/1/2015-Mas detalles

Estudiantes de posgrado

NombreIngresoEgresoMemoria técnica
Gabriela Perez1/1/2015-Mas detalles
Juan Cruz Gardey1/1/2018-Mas detalles
María N. Dalponte Ayastuy1/2/2020-Mas detalles

Estudiantes de grado

NombreIngresoEgresoMemoria técnica

Investigadores externos

NombreIngresoEgresoMemoria técnica
Cesar A. Collazos1/1/2020-Mas detalles
Damiano Distante1/2/2014-Mas detalles
Jorge Hernández Hormazabal1/1/2021-Mas detalles
Mario Lezoche1/1/2022-Mas detalles
Matías Meni1/1/2000-Mas detalles