Primer Maratón Académico de Becarios

Apertura del MARATÓN

El Director del ICIC, el Dr. Carlos Iván Chesñevar, da por iniciado el evento, acompañado por el Dr. Guillermo Simari.


Representación de conocimiento y razonamiento en sistemas argumentativos: soporte y derrota

El objetivo general de esta investigación concierne el estudio y formalización de herramientas de representación de conocimiento y razonamiento en sistemas argumentativos donde interactúan las nociones de soporte y derrota entre argumentos. Este estudio involucra tanto sistemas de argumentación abstracta como sistemas argumentativos estructurados o basados en reglas. La importancia de esta investigación radica en que la creación de formalismos argumentativos que contemplan el uso de soporte contribuirá a expandir las capacidades representacionales de este tipo de sistemas, significando un aporte a las Ciencias de la Computación.


Uso de Realidad Aumentada en exteriores y Visualización en Contexto. Caso de uso: trabajo de campo en las Ciencias Geológicas

La Realidad Amentada (RA) puede integrarse con la Visualización para constituir visualizaciones con RA que extienden y enriquecen el área de la Visualización tradicional, ampliando su potencial. Sin embargo, su éxito depende de cuán bien puedan comprenderse las escenas generadas e interactuar en ellas. El carácter complejo de determinados entornos de RA requiere de técnicas de visualización que no aíslen las estructuras ni generen presentaciones ambiguas. Existen diversas alternativas tanto para integrar espacialmente los elementos virtuales a las escenas del mundo real como para permitir la manipulación de los objetos virtuales en los ambientes de RA. Mediante la RA, ya sea en entornos exteriores con lo que se conoce como RA móvil o en interiores con la utilización de computadoras de escritorio, se puede contribuir al desarrollo de aplicaciones que integren el mundo real con el mundo virtual generando soluciones en el contexto de la Geología. Si bien estas relaciones constituyen un gran desafío, las interacciones que se pueden lograr con la visualización de datos en tiempo real pueden contribuir efectivamente a esta disciplina, aportando soluciones y resultados en base al entendimiento de los datos y a sus relaciones, siendo además de interés tanto para la comunidad geológica como a otras comunidades científicas.


Caracterización de extensiones conservativas en ontologías potencialmente inconsistentes interpretadas en argumentación rebatible

El objetivo general de este plan de trabajo involucra investigar mejoras en las capacidades de representación de conocimiento y razonamiento de agentes inteligentes interactuando en el contexto del acceso a recursos en la Web Semántica. El conjunto de objetivos particulares de este plan de trabajo comprende la investigación de las extensiones conservativas en ontologías expresadas en Lógicas Descriptivas ( Description Logics) cuando las mismas son interpretadas en Description Logic Programming. Este conjunto integra los objetivos particulares de: (i) estudiar los límites de cuándo este problema se puede decidir; (ii) bajo qué condiciones se puede realizar (en relación a los requerimientos sobre el conjunto de información considerada); (iii) cuál es la interacción entre los argumentos que surgen de los programas rebatibles que provienen de la interpretación de las ontologías involucradas; (iv) determinar las propiedades lógicas del acercamiento; (iv) determinar las posibilidades de una implementación computacional con la intención de mejorar el desarrollo de las tareas mencionadas previamente, en relación a la ingeniería de conocimiento de ontologías OWL-DL1 en el contexto de la iniciativa de la Web Semántica.


Desarrollo de mecanismos de representación y razonamiento con preferencias bajo incertidumbre con aplicaciones a Big Data

El estudio de la representación y el razonamiento acerca de preferencias se ha llevado a cabo en áreas tan dispares como filosofía, lógica matemática, y economía, entre otras. Esta propuesta se relaciona con la perspectiva adoptada en BD, donde las preferencias se establecen entre tuplas y en general especifican cómo deben ordenarse los resultados de una consulta. Paralelamente, también se ha investigado en la intersección entre BD y Representación de Conocimiento y Razonamiento, tales como en los programas lógicos de preferencia, la incorporación de preferencias en formalismos como programación con la semántica de Answer Sets, y mecanismos de respuesta de consultas top-k en lenguajes ontológicos. Aunque existen algunos trabajos que representan una aproximación inicial a problemas específicos, no se tiene conocimiento de trabajos que combinen razonamiento probabilístico con representaciones lógicas como las propuestas aquí para razonar acerca de preferencias. Un proceso de razonamiento que aún no ha sido aplicado en el razonamiento acerca de preferencias es el de Argumentación. El proceso de argumentación refleja una forma de razonamiento donde, tanto la conclusión como la forma de llegar a ella pueden ser cuestionadas y que permite razonar con información incompleta e incierta, y permite manejar inconsistencias en los sistemas basados en conocimiento, tomando sistemas concretos que han sido desarrollados en la última década. El objetivo general de este plan de trabajo es investigar los aspectos computacionales del razonamiento acerca de preferencias bajo la existencia de incertidumbre, con un enfoque particular en la tratabilidad computacional para poder aplicar los resultados a grandes datos.


Confianza y reputación de agentes en sistemas Multi-agente para entornos dinámicos

La investigación que se propone realizar se enfoca en el área de confianza y reputación de agentes en sistemas multi-agente. Su objetivo general es el análisis, desarrollo y formalización de la dinámica de la confianza y reputación de los agentes, a partir de la interacción con sus pares en el marco de un sistema multi-agente (SMA). Esto involucra el desarrollo y formalización de técnicas de representación y actualización del grado de confianza y de reputación de un agente, y también, la integración de estas técnicas con mecanismos de razonamiento automático y dinámica de creencias. Para lograr estos objetivos se planea el estudio y desarrollo de formalismos para aplicaciones de naturaleza dinámica y distribuida, que combinen mecanismos de confianza, dinámica de creencias y argumentación. Esto permitirá mejorar las capacidades de razonamiento y representación de conocimiento de agentes de software. Para ello, se estudiarán las relaciones entre estas áreas y se aplicarán a sistemas multi-agente, donde diferentes agentes informantes proveen información que puede ser incompleta y/o contradictoria. Las investigaciones en el área de confianza y reputación se orientan principalmente a desarrollar mecanismos computacionales para medir la confianza y reputación que mantienen los agentes integrantes de un SMA. Si bien el interés en esta temática es reciente y está fuertemente impulsado por la aparición de complejos sistemas de información social, su importancia general para las aplicaciones de SMA es creciente, siendo un ejemplo significativo el comercio electrónico. Una característica sobresaliente de estos sistemas es la dinámica que debe existir en la confianza y/o reputación asignadas a un agente. Por ejemplo, la reputación de un agente que no cumple con sus compromisos asumidos debería verse decrementada. Además, este tema resulta de sumo interés en todos aquellos problemas donde los agentes dependan de la valoración de la información brindada por otros agentes.


Reconstrucción 3D en tiempo real mediante dispositivos móviles

Actualmente hay una creciente demanda para la generación sencilla y confiable de modelos 3D correspondientes a objetos del mundo real; la generación de este tipo de modelos ha sido uno de los objetivos a largo plazo de la visión computacional. El objetivo del tema de investigación es contribuir al desarrollo de tecnología de base para la generación de modelos 3D en tiempo real sobre dispositivos móviles y, en particular, obtener un sistema automático e interactivo que permita la generación de modelos 3D a escala de objetos del mundo real, llevando a cabo todo el proceso en dicho dispositivo.


Recuperación de la información con algoritmos inteligentes en redes P2P

Trabajo en diseño, desarrollo y verificación de algortimos inteligentes para el ruteo eficiente de consultas en sistemas peer-to-peer(P2P). También me interesan distintas herramientas para la recuperación de información y aspectos empíricos de la argumentación.


Algoritmos de Aprendizaje Automático Enriquecidos con Conceptos de Econometría

El objetivo del plan de trabajo es familiarizarse con técnicas de aprendizaje automatizado del área de computación y con herramientas de análisis de causalidad del área de econometría. Luego de esta etapa se plantea como objetivo proponer una nueva herramienta de aprendizaje automatizado que combine ideas de ambas áreas para predecir las posibles salidas de una variable económica. Para la entrada del algoritmo se pretende realizar una etapa de extracción y análisis automático de múltiples fuentes de información: portales de noticias, páginas con indicadores económicos, etc. Se propone también la incorporación de múltiples estrategias para filtrar y preprocesar los datos de entrada, de forma de incorporar la mayor información posible para la predicción y de esta manera facilitarle el trabajo a la herramienta (selección y generación automática de atributos). Durante el transcurso del periodo de la beca se analizarán distintas estrategias del estado del arte para cada etapa, con el objetivo de entender las mejores herramientas para el dominio trabajado, y en particular para estar en condiciones de proponer mejoras en los casos en los que fuere posible. Como ejemplo de métodos considerados podemos mencionar tf-idf, LSA, topic modelling, sentiment analysis, granger causality y bayesian networks, entre otras.


Herramientas para el análisis de grandes volúmenes de datos en iniciativas de participación ciudadana

El objetivo general de esta tesis es definir un modelo de infraestructura de software que incluya una caja de herramientas computacionales para organizaciones de gobierno, que permitan la búsqueda, procesamiento y visualización de información relacionada con opiniones, quejas y reclamos de ciudadanos volcadas en diferentes plataformas, como por ejemplo, redes sociales y plataformas propietarias de gobierno, y que sea relacionada con problemas de desarrollo sostenible de entornos urbanos.


Charla ¿Qué es hacer una Tesis en el DCIC / ICIC?

Charla breve qué cosas tener en cuenta al hacer un doctorado en el DCIC / ICIC. Papel del director y co-director. Problemas potenciales que surgen durante una beca.


Toma de decisiones individuales y colectivas para sistemas multi-agente en entornos distribuidos

El plan de investigación propuesto está enfocado en mejorar las capacidades para la toma de decisiones individuales y colectivas de agentes en sistemas multi-agente. Dentro de este enfoque, se planea estudiar y desarrollar como mejorar en los agentes los siguientes aspectos: la capacidad de representación de conocimiento individual y colectivo, la capacidad de realizar inferencias, la capacidad de interacción e intercambio de información, y la capacidad de integrar esos elementos para tomar decisiones tanto individuales como colectivas. El aporte de esta investigación está orientado al desarrollo de formalismos y mecanismos para la toma de decisiones, por parte de agentes inteligentes deliberativos, en el contexto de un sistema multi-agente. Por lo tanto, se buscará aplicar los resultados de la investigación al desarrollo de agentes (tanto de software como robots físicos) que se desenvuelvan en ambientes distribuidos y dinámicos, y en donde los agentes puedan ejecutarse en paralelo. En particular, esta investigación busca mejorar la capacidad de los agentes para razonar cuando se intenta tomar decisiones al resolver problemas de manera conjunta; y además, mejorar la capacidad de aprovechar, de la mejor manera posible, la información que reciben de los demás agentes con los cuales interactúa al tomar decisiones.


Tecnología de base para la generación de visualizaciones interactivas 3D de RA en exteriores

El objetivo es contribuir al desarrollo de tecnología de base para la generación de visualizaciones interactivas 3D de RA en exteriores en tiempo real sobre dispositivos móviles. Se pretende integrar, en una vista unificada, un ambiente real de campo con información virtual registrada sobre el mismo. La información a superponer consiste en datos a nivel de sub-superficie. Así se generará una visualización unificada de información geológica geo-referenciada que se halla en el subsuelo, superpuesta al ambiente real en el que un geólogo desarrolla sus tareas de campo.


Conocimiento Compartido y Razonamiento Argumentativo Colaborativo para Entornos de Múltiples Agentes en Ambientes Distribuidos

En un sistema multi-agente (SMA) los distintos agentes pueden percibir o inferir información diferente (y potencialmente contradictoria e incompleta) sobre el entorno en el que se encuentran. El razonamiento colaborativo consiste en que los agentes puedan combinar entre todos dicha información para realizar nuevas inferencias difíciles de realizar individualmente, con el objetivo de resolver colaborativamente problemas complejos. Unir las bases de conocimiento de todos los agentes involucrados resulta impracticable por eficiencia, consistencia y privacidad. El tema propuesto se enfoca en mejorar las capacidades de razonamiento, representación de conocimiento, e interacción de agentes que participan en SMA, los cuales colaboran y comparten su conocimiento en entornos dinámicos. En particular, se busca explotar los beneficios de la argumentación y DeLP (Defeasible Logic Programming) para equipar a los agentes de un SMA con mecanismos que les permitan razonar exitosamente de manera conjunta y colaborativa en diferentes contextos, aprovechando la información que reciben de sus pares.


Desarrollo de formalismos de argumentación probabilística y operadores de revisión de creencias con aplicaciones a ciberseguridad y ciberguerra

Esta propuesta tiene como objetivo general investigar los aspectos de representación de conocimiento y algorítmicos asociados con formalismos que combinan sistemas argumentativos, razonamiento probabilístico, y operaciones de revisión de creencias. El enfoque particular será en su aplicación en entornos relacionados con ciberseguridad y ciberguerra; por lo tanto, la tratabilidad computacional es un aspecto central en la propuesta. Uno de los problemas más difíciles de resolver en estos entornos del mundo real es el llamado “problema de la atribución”: dado un acto cometido en el ciberespacio (como un acceso no autorizado a una base de datos), se busca encontrar la parte responsable de llevarlo a cabo. Su dificultad surge de muchos factores, pero uno de los más importantes es que las partes responsables suelen dejar (adrede) pistas que engañan a los investigadores que trabajarán para descubrir su responsabilidad. Otro factor importante es la necesidad de considerar múltiples fuentes de información posiblemente inconsistente entre sí para alcanzar una solución. Es entonces evidente que un sistema capaz de ayudar a un analista a resolver problemas de atribución disponga de la posibilidad de llevar a cabo operaciones de revisión de creencias. A su vez, un aspecto interesante de aplicar razonamiento argumentativo es que las soluciones obtenidas incluyen explicaciones de por qué se llegó a una conclusión dada. Los objetivos particulares de este Plan son: (a) Desarrollar herramientas novedosas que combinen formalismos de argumentación con modelos probabilísticos, con especial énfasis en la capacidad para considerar múltiples fuentes de información que pueden contener elementos engañosos. Para ello será necesario el desarrollo de nuevos operadores de revisión de creencias no priorizada. El estudio teórico de estas herramientas y operadores incluirá el análisis de la complejidad computacional y los factores que influyen en ella, lo cual permitirá la identificación de aquellos formalismos que exhiban un buen balance entre expresividad y tratabilidad. (b) La evaluación experimental de las herramientas desarrolladas, con un enfoque particular tanto en su capacidad para representar datos que ocurren en escenarios reales como en su escalabilidad, es decir su capacidad para manejar grandes bases de conocimiento.


Diseño de técnicas de aprendizaje automático y análisis multivariado para la inferencia de redes biológicas jerárquicas a partir de datos de expresión génica

El objetivo de esta investigación es diseñar nuevas técnicas bioinformáticas que ayuden a descubrir cómo las conexiones y equilibrios entre los sistemas moleculares se establecen en la célula, y cómo estas asociaciones cambian en situaciones de enfermedad. El desarrollo de metodologías con estas características podría resultar de suma utilidad en la investigación de la Biología de Sistemas, dado que ayudaría a comprender como se ven afectadas las vías biológicas y/o genes de un organismo en presencia de distintos tipos de anomalías celulares. Se busca desarrollar y mejorar algoritmos y sistemas de software para asistir a biólogos en la reconstrucción de la estructura relacional existente entre las proteínas que regulan los distintos procesos. Al respecto, el análisis de expresión de genes mediante el modelado de redes de asociación permite distintos tipos de abstracción: a nivel de genes y a nivel de vías biológicas (“pathways”)


Métricas de inmersión para sistemas de Realidad Virtual

La Realidad Virtual (RV) es una aplicación de la tecnología computacional cuyo objetivo es generar representaciones visuales que simulan mundos reales o ficticios, en donde nuestros sentidos también son el canal de comunicación con los estímulos dentro del mundo virtual. En RV es clave lograr que el usuario tenga la sensación de estar inmerso en el mundo virtual. Un sistema de RV inmersivo reemplaza la información sensorial del mundo real con estímulos sintéticos como imágenes 3D, sonido espacial, e interacciones táctiles. Se busca que los usuarios experimenten un mundo generado por computadora como si fuera real, produciendo una sensación de presencia en la mente del usuario. Hasta el momento, no existe una manera estandarizada de medir qué tan real o inmersivo es un sistema de RV dado. El objetivo general de esta tesis es la exploración de todos aquellos aspectos esenciales de cada uno de los sentidos con los que el usuario interactúa con la RV y la elaboración de métricas que permitan cuantificar el nivel de inmersión de cualquier sistema y aplicación de RV.


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Primera Jornada de Investigadores

Inauguración

El Director del ICIC, el Dr. Carlos Chesñevar dió un introducción a las actividades del Instituto, su funcionamiento e historia. Luego explicó dónde se investiga computación en la Argentina, qué relación hay entre CONICET y la UNS y las distintas fuentes de financiamiento.


Grupo de Investigación en Gestión de Conocimiento y Recuperación de Información (GIGCRI)

El Grupo de Investigación en Gestión de Conocimiento y Recuperación de Información estudia, diseña y evalúa métodos orientados a resolver problemas dentro de las áreas de minería de la web, búsqueda de información basada en contexto, búsqueda distribuida y sistemas de recomendación. Los métodos desarrollados combinan técnicas de aprendizaje automático y minería de texto. El objetivo, es desarrollar herramientas inteligentes para para facilitar la captura, refinamiento y organización de conocimiento en diferentes dominios.


Grupo de Investigación en Ingeniería Cognitiva y Bases de Datos (ICBD)

El objetivo del grupo es el de hacer investigación, desarrollo e innovación en modelos formales y herramientas para el apoyo de los procesos cognitivos de los usuarios de sistemas de información; los temas principales en los que se desarrollan actividades son:
– Razonamiento bajo incertidumbre
– Manejo de inconsistencia
– Razonamiento con preferencias
– Lenguajes ontológicos para la Web Semántica
– Revisión de creencias
– Ciber-seguridad
– Integración de información
– Sistemas híbridos que combinan aprendizaje automático con modelos basados en lógica
– Bases de conocimiento social
Los análisis de tratabilidad computacional (teóricos y prácticos) conducen una parte importante del I+D+i en todos estos temas.


Grupo de Investigación en Representación de Conocimiento y Razonamiento en Sistemas Multi-Agente (RCR-SMA)

Las líneas de investigación del grupo están orientadas desarrollar y mejorar las capacidades de agentes inteligentes que participan de Sistemas Multi-Agente (SMA). Se busca desarrollar e implementar técnicas que combinan los desarrollos de las áreas de programación lógica, argumentación, revisión de creencias, planificación automática, confianza y reputación, lenguajes de implementación de agentes, representación de conocimiento y razonamiento automático. Los resultados obtenidos y esperados buscan dar soluciones a problemas computacionales de estas y otras áreas de la ciencia y la tecnología.

Entre las líneas actuales de investigación se encuentran: Desarrollar nuevas técnicas de mantenimiento y revisión de los mecanismos computacionales de confianza y reputación en SMA, donde los agentes puedan recibir información de múltiples informantes. Desarrollar técnicas para mejorar la capacidad y eficiencia computacional de los sistemas argumentativos, incorporando una noción de soporte entre argumentos y relaciones de alto orden. Desarrollar métodos para equipar a los sistemas de argumentación con la posibilidad de tener en cuenta cambios dinámicos, integrando, de esta manera, técnicas de revisión de creencias a la argumentación rebatible. Desarrollar mecanismos para la toma de decisiones individuales o colectivas por parte de agentes inteligentes deliberativos de un SMA. Desarrollar técnicas para compartir conocimiento en un SMA


Grupo de Investigación en Sistemas de Tiempo Real (RTSG)

El Grupo de TR (RTSG) se estableció a principios de la década del 90 y desde entonces ha trabajado en diferentes aspectos del diseño, implementación y análisis de sistemas en Tiempo Real. Estos abarcan desde sistemas críticos para la seguridad, comunicaciones, defensa y control hasta software de entretenimiento. Los proyectos actuales incluyen el desarrollo de técnicas de especificación, modelado, análisis, análisis probabilístico, monitoreo y verificación, instrumentación, RTOS con requerimientos heterogéneos, redes, comunicaciones y arquitecturas reconfigurables. En los últimos años, las redes ad-hoc oportunistas y móviles han dirigido la investigación hacia los sistemas colaborativos, redes de alta latencia y la IoT. Por otro lado, la evolución de las tecnologías de dispositivos FPGA permiten aplicar técnicas de diseño flexibles que admiten re-diseños de hardware no disruptivos, admitiendo así técnicas de hibridación estáticas y dinámicas.


Integración de Ontologías Datalog+- en contextos multiagente mediante Credibility Accrual

Los escenarios de sistemas que manejan e intercambian grandes volúmenes de información son cada vez más usuales en la actualidad. Un problema que suele surgir en entornos colaborativos donde el conocimiento es mantenido por diferentes entidades es el de inconsistencia; en tales escenarios se requiere contar con métodos automáticos y adecuados para el manejo de conflictos que aparecen naturalmente en la medida que el conocimiento evoluciona y se integra.
Esta línea de investigación se centra en la integración (merging) de bases de conocimiento representadas a través de ontologías Datalog+-; para de esta forma obtener una nueva ontología que represente, tanto como sea posible, el conocimiento de las originales; manteniendo al mismo tiempo consistencia.
En particular, se plantea un escenario multiagente, donde cada agente tiene su propia ontología Datalog+-; y asocia además un valor de credibilidad a cada agente del resto de la comunidad. En tal escenario, la resolución de los potenciales conflictos que surjan de considerar el conocimiento conjunto de la comunidad estará basada en la explotación de la credibilidad que los diferentes agentes de la comunidad tengan entre sí; consensuando la resolución en base a la visión de la credibilidad de cada agente dentro de la comunidad. A tal efecto se definirán funciones de accrual de credibilidad, que asociarán a cada fórmula un valor en función de la credibilidad de los agentes de la comunidad que soportan a la misma, lo que determinará qué formulas serán parte de la ontología unificada final.


Grupo de Investigación y Desarrollo en Visualización y Computación Gráfica

Las principales líneas de investigación del Grupo se centran en áreas temáticas de Analítica Visual y Visualización, Computación Gráfica y Visión Computacional. Respecto a Visualización, la investigación y el desarrollo están orientados a Visualización basada en Semántica, Interacciones en Visualización y Análisis Visual de Grandes Conjuntos de Datos con especial énfasis en datos espaciales, temporales y espacio temporales provenientes de distintas áreas del conocimiento (Geología, Neurociencias, Estadísticas Sociales, Políticas y Económicas, etc.). En cuanto a Computación Gráfica se está trabajando en las líneas de Realidad Aumentada en interiores y en exteriores, Realidad Virtual, Analítica Visual del Movimiento y Modelado y Rendering de Volúmenes en Medicina. En lo que respecta a Visión computacional, la temática se refiere al estudio de marcadores biométricos para la detección de distintas patologías y a Reconstrucción 3D.


Minería de datos y analítica visual para el soporte de búsqueda exploratoria en Grandes Datos

En esta línea de investigación se propone trabajar sobre dos dominios bien diferenciados.
El primero es en el área de datos no estructurados o semi-estructurados, el cual representa datos de naturaleza textual
con meta-datos y que a su vez puedan estar interconectados. El segundo es el dominio de la quimioinformática.


Grupo de Investigación en Gobernanza Digital (GobDig)

Gobernanza digital trata sobre el uso de las tecnologías digitales para mejorar las formas de gobierno, la entrega de servicios públicos y facilitar las interacciones entre gobierno y ciudadano. El Grupo de Investigación GobDig presentará dos líneas de investigación. La primera es el estudio de modelos organizacionales y gobernanza para el desarrollo de gobierno digital a nivel nacional. En esta línea se presentará un proyecto financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo donde se realizó un análisis comparativo de las experiencias de Chile, Estonia, México y Uruguay. La segunda línea está relacionada con el desarrollo de soluciones informáticas para la entrega de servicios públicos por parte de gobiernos municipales. En este caso, se discutirá un proyecto financiado por la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires que tiene como objetivo mejorar la eficacia de la implementación de las políticas sociales municipales mediante soluciones informáticas que permitan mejorar la entrega de servicios públicos de acción social basados en Internet, aplicaciones móviles, y almacenamiento en la nube.


Grupo de Investigación en Bioinformática y Quimioinformática (BioChemTICs)

Las metas generales del grupo BioChemTICs están orientadas a desarrollar métodos y soluciones de software para modelado predictivo destinados a la adquisición de conocimientos en el ámbito de Bioinformática y Quimioinformática, basados en el uso de técnicas de minería de datos, aprendizaje maquinal y analítica visual. En particular, se trabaja en desarrollar metodologías para abordar integralmente dos problemáticas:
1) La inferencia de redes de asociación biológica, tanto a nivel de genes como de vías biológicas, a partir de datos de expresión de genes e información proveniente de publicaciones científicas, y
2) La predicción de propiedades fisicoquímicas y mecánicas de moléculas, de utilidad tanto para el descubrimiento in silico de medicamentos como en el diseño de nuevos materiales industriales.
La primera línea se enmarca en la Bioinformática y busca descubrir como las interacciones coordinadas entre genes conducen las distintas funciones celulares que ocurren a nivel molecular. Al respecto, se propone un abordaje de modelización jerárquica: desarrollar métodos de inferencia de redes regulatorias para identificar la dinámica de asociación entre genes, pero también diseñar técnicas para analizar cómo afectan estas interacciones al nivel de vías biológicas.
La segunda línea se enmarca en la Quimioinformática, y apunta al desarrollo de nuevos métodos QSAR/QSPR (Quantitative Structure-Activity/Property Relationship) para predecir propiedades fisicoquímicas y mecánicas de compuestos químicos. En cuanto a los casos de estudio, los trabajos apuntan a modelar propiedades fisicoquímicas centrales en el diseño in silico de medicamentos, y a la predicción de propiedades mecánicas de polímeros cruciales en el diseño de materiales industriales.


Machine Learning para Análisis de Datos de Microarray

En la actualidad existen diversos métodos para extraer información a partir de los datos obtenidos con los experimentos de microarray,
desde netamente estadísticos hasta métodos de inteligencia artificial. Nuestro objetivo es generar conocimiento a partir de estos datos combinando las dos áreas, apoyados por un grupo de biología molecular que aporta distintas necesidades provenientes de problemas reales relacionados con el cancer, y que a su vez valida la coherencia de nuestros resultados.


La IA al servicio del Sistema Legal: Dinámica de la Argumentación Jurídica en los Procesos Penales

El proceso penal está conformado por instancias sucesivas entre las cuales el juicio oral es sólo una de las últimas. El producto administrativo es la sentencia que fundamenta la decisión judicial a través de la argumentación jurídica. Este es el resultado de una construcción progresiva de sistemas argumentativos que se desprenden de las sucesivas instancias del proceso.

Inicialmente, los argumentos probatorios de una imputación jurídica son construidos por “generalizaciones de sentido común”. Un juez de garantías decidirá, según sus “máximas de experiencia” y su “sana crítica racional”, si éstos argumentos se fundan “sobre la base de razones suficientes” para permitir que el caso legal progrese. En instancias posteriores, previas al juicio oral, se propondrá nueva argumentación, incorporando piezas de inferencia pasibles de interpretación como doctrina y precedentes jurisprudenciales.

Consecuentemente, la vinculación normativa queda sujeta a diferentes intervenciones subjetivas llamadas interpretación legal. Por ello, fundar una sentencia sobre precedentes jurisprudenciales acarreará las decisiones personalistas que fundan la sentencia previa.

Esta dinámica difiere de la construcción clásica de argumentos formales como la conocemos en la IA, dado que el soporte de premisas no ocurre por coincidencia literal, sino por efecto de inferencias externas a la base normativa. Por ello, diferentes sistemas argumentativos podrán devenir de una misma base normativa según la interpretación legal que sea referida.

Presentaremos diferentes ámbitos de aplicación de las teorías de Argumentación y Belief Revision como fundamentos teóricos para implementar sistemas recomendadores capaces de asistir sobre la práctica de la argumentación jurídica en los procesos penales y constitucionales.


Análisis Visual de Datos Provenientes de Eye-Trackers

La disciplina de visualización abarca el desarrollo de métodos y herramientas visuales a los efectos de llevar a cabo tareas que involucren la obtención de información a partir de grandes volúmenes de datos de manera efectiva y eficiente. Debido al amplio campo de aplicación del eye-tracking se desarrollaron diferentes alternativas de análisis de los datos provenientes de dispositivos de detección de movimiento ocular tales como algoritmos estadísticos, algoritmos de edición de cadenas, técnicas relacionadas con visualización, etc. En tanto los métodos estadísticos proveen resultados cuantitativos, las técnicas de visualización permiten que los investigadores analicen y exploren diferentes niveles y aspectos de los datos generados en sus experimentos. Las técnicas de Visualización ayudan a analizar tanto los aspectos espacio-temporales de los datos generados por el dispositivo como las complejas relaciones que puedan existir entre éstos. Encontrar patrones o descubrir relaciones en datos obtenidos mediante eye-tracking son precisamente tareas generales en el contexto del análisis de los datos obtenidos a partir de este tipo de experimentos. No hay, muy a menudo, una sola técnica de visualización que sea suficiente para encontrar patrones y para analizar las relaciones que podrían existir entre los datos. Más bien, puede considerarse más adecuado el combinar múltiples técnicas de visualización. Adicionalmente, la interacción del usuario asociada a las técnicas de visualización es indispensable en el proceso de análisis.


Materialización en Acceso a Datos basado en Ontologías

El paisaje de sistemas de información está compuesto por componentes de legado que muchas veces usan fuentes de datos heterogéneas, formatos de datos propietarios y representaciones de conocimiento de bajo nivel. Sólo los programadores experimentados que mantienen dichos sistemas pueden interpretar esos datos. El acceso a datos basado en ontologías es un enfoque novedoso que define un esquema global de alto nivel de fuentes de datos existentes y provee un vocabulario para consultas de usuario. Reportaremos en la construcción de un sistema que exporta tales datos, representados como una base de datos relacional, como una ontología OWL de acuerdo a la especificación de mapeo directo de la W3C.


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Minería y razonamiento con textos legales (MIREL)

Los becarios del ICIC Fabio Gallo, José Paredes y Mario Leiva viajarán
entre 02/02/2019 y el 18/03/2019 a la University of Huddersfield, Reino Unido,
para realizar una visita de colaboración con el grupo de investigación
de Grigoris Antoniou en el marco del proyecto “MIREL: Mining and Reasoning
with Legal texts”.

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Computación Científica y Bioinformática

En el área de Computación Científica se tiene por objetivo el desarrollo de nuevas metodologías computacionales para la resolución de problemas complejos en un  amplio espectro de disciplinas tales como bioinformática, quimioinformática, ingeniería logística e Ingeniería de procesos entre otros. Estos desarrollos se  sustentan en el diseño de nuevos algoritmos basados en técnicas de minería de  datos, aprendizaje automático y computación evolutiva.

Contacto: Dr. Ignacio Ponzoni

Grupos de investigación

Grupo de Investigación en Bioinformática y Quimioinformática

Grupo de investigación dedicado al diseño, implementación, aplicación y validación de herramientas Bioinformáticas para el análisis de datos ómicos en el estudio del Cáncer

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Ingeniería de Software y Sistemas de Información

Dentro del ICIC se llevan a cabo actividades en Ingeniería de Software y Sistemas de Información. Las líneas actuales de investigación involucran Web Semántica, Ontologías, Integración de Información, Modelado Conceptual, sus aplicaciones en la Elicitación de Requerimientos, Ambientes Colaborativos,  Gobierno Electrónico e ingeniería de aplicaciones Web, y los temas relacionados con Software Libre.

ContactoDr. Pablo Fillottrani

Sitio web propio:

Grupos de Investigación

Grupo de Investigación en Grupo de I+D+i en Sociedades del Conocimiento y Gobernanza Digital

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Sistemas Distribuidos

Se han desarrollado e investigado distintas temáticas referidas al área. Esto involucra tema tales como: sincronización en sistemas distribuidos, modelos computacionales y algorítmica en sistemas distribuidos, middlewares, sistemas embebidos y sistemas operativos distribuidos. Los proyectos actuales de esta área de conocimiento se han correlacionado con proyectos sobre gobierno electrónico del área de Ingeniería de Software y Sistemas de Información.

Contacto: Mg. Jorge Ardenghi.

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Visualización y Computación Gráfica

Los objetivos generales del grupo están orientados a la investigación básica y aplicada en esta temática y su transferencia al medio, al establecimiento y consolidación de vínculos de cooperación con instituciones educacionales, de investigación y del sector productivo tanto nacionales como internacionales y a la formación, actualización y especialización de recursos humanos altamente calificados tanto en grado como en posgrado.

Las principales líneas de investigación del Grupo se centran en áreas temáticas de Analítica Visual y Visualización, Computación Gráfica y Visión Computacional. Respecto a Visualización, la investigación y el desarrollo están orientados a Visualización basada en Semántica, Interacciones en Visualización y Análisis Visual de Grandes Conjuntos de Datos con especial énfasis en datos espaciales, temporales y espacio temporales provenientes de distintas áreas del conocimiento (Geología, Neurociencias, Estadísticas Sociales, Políticas y Económicas, etc.). En cuanto a Computación Gráfica se está trabajando en las líneas de Realidad Aumentada en interiores y en exteriores, Realidad Virtual, Analítica Visual del Movimiento y Modelado y Rendering de Volúmenes en Medicina. En lo que respecta a Visión computacional, la temática se refiere al estudio de marcadores biométricos para la detección de distintas patologías y a Reconstrucción 3D.

Contacto: Dra. Silvia Castro

Grupos de Investigación

Grupo de Investigación y Desarrollo en Visualización y Computación Gráfica

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