Facultad Regional Concep. del Uruguay
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Item Graph representations for reinforcement learning(Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática., 2024-04) Schab, Esteban Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Piccoli, María FabianaGraph analysis is becoming increasingly important due to the expressive power of graph models and the efficient algorithms available for processing them. Reinforcement Learning is one domain that could ben- efit from advancements in graph analysis, given that a learning agent may be integrated into an environ- ment that can be represented as a graph. Nevertheless, the structural irregularity of graphs and the lack of prior labels make it difficult to integrate such a model into modern Reinforcement Learning frameworks that rely on artificial neural networks. Graph embedding enables the learning of low-dimensional vector representations that are more suited for machine learning algorithms, while retaining essential graph features. This paper presents a framework for evaluating graph embedding algorithms and their ability to preserve the structure and relevant features of graphs by means of an internal validation metric, without resorting to subsequent tasks that require labels for training. Based on this framework, three defined algorithms that meet the necessary requirements for solving a specific problem of Reinforcement Learningin graphs are selected, analyzed, and compared. These algorithms are Graph2Vec, GL2Vec, and Wavelet Characteristics, with the latter two demonstrating superior performance.Item Aplicación de inteligencia computacional y computación de alto desempeño en el desarrollo de un modelo de predicción de las condiciones predisponentes al quemado del arroz (Pyricularia oryzae)(Red de Universidades con Carreras en Informática, 2023-04-13) Asselborn, Miriam; Escalante, Julián; Lopresti, Olga Mariela; Miranda, Natalia Carolina; Schab, Esteban Alejandro; Cedaro, Karina Elizabeth; Fontanini, Pablo; Martínez, Malvina; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pedraza, María Virginia; Piccoli, María FabianaUn sistema complejo o crítico con toma de decisiones se caracteriza por la imposibilidad de reproducir para su estudio un escenario sin consecuencias reales, o cuando su resolución implica gran cantidad de recursos para obtener resultados en un tiempo prudencial. La complejidad puede darse por las características del problema o por la cantidad de datos con los que se trabaja. Tomar decisiones en estos contextos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en analíticas, principalmente las prescriptivas, capaces de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas: corto y mediano plazo, decisiones estratégicas: largo plazo) para lograr un objetivo deseado. A esta línea se suman investigaciones en Inteligencia Computacional y Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.Item Hierarchical clustering-based framework for a posteriori exploration of pareto fronts : application on the bi-objective next release problem(Hector Florez, Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas, Colombia., 2023-05-24) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schab, Esteban Alejandro; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovani DaianWhen solving multi-objective combinatorial optimization problems using a search algorithm without a priori information, the result is a Pareto front. Selecting a solution from it is a laborious task if the number of solutions to be analyzed is large. This task would benefit from a systematic approach that facilitates the analysis, comparison and selection of a solution or a group of solutions based on the preferences of the decision makers. In the last decade, the research and development of algorithms for solving multi-objective combinatorial optimization problems has been growing steadily. In contrast, efforts in the a posteriori exploration of non-dominated solutions are still scarce.Item Multi-criteria and multi-expert requirement prioritization using fuzzy linguistic labels(ParadigmPlus, 2022-02-08) Rottoli, Giovani Daian; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioRequirement prioritization in Software Engineering is the activity that helps to select and or-der for the requirements to be implemented in each software development process iteration. Thus, requirement prioritization assists the decision-making process during iteration management. This work presents a method for requirement prioritization that considers many experts’ opinions on multiple decision criteria provided using fuzzy linguistic labels, a tool that allows capturing the imprecision of each experts’ judgment. These opinions are then aggregated using the fuzzy ag-gregation operator MLIOWA considering different weights for each expert. Then, an order for the requirements is given considering the aggregated opinions and different weights for each evaluated dimension or criteria. The method proposed in this work has been implemented and demonstrated using a synthetic dataset. A statistical evaluation of the results obtained using different t-norms was also carried out.Item Toma de decisiones en sistemas de eventos mediante inteligencia computacional y computación de alto desempeño(Red de Universidades con Carreras en Informática, 2022-04) Schab, Esteban Alejandro; Lopresti, Olga Mariela; Miranda , Natalia Carolina; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Piccoli, María FabianaLa toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos para aprovecharla. Estos deben ser capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las distintas analíticas, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos dos líneas de investigación, una enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado; la otra relacionada con las técnicas de aprendizaje supervisado y la recuperación de información no estructurada. En ambos, se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.Item Jornada CyT 28-9-2023 : reconocimiento GUI y ACO"(2023-09-28) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Schab, Esteban Alejandro; Prado, Lucas Martín; Rottoli, Giovanni Daián; Hoet, Leonardo Alfonso; Forni, Lucas; Grandi, Tobías Andrés; Chichi, Manuel; Pereyra Rausch, Fernando NahuelPresentación en el marco de la semana de la ciencia del Grupo GIICIS sobre las líneas de investigación del grupo.Item Analíticas en contextos de incertidumbre : el caso de la Ingeniería del software(2023-09-26) Casanova Pietroboni, Carlos AntonioPresentación en el marco de la semana de la ciencia del Grupo GIICIS sobre el uso de analíticas para la toma de decisiones.Item Aproximación a las prácticas docentes en la carrera de ingeniería en sistemas de información(2022-11-03) Muñoz, Roberto Miguel; Soria, Mercedes; Cristaldo, Patricia Raquel; Odetti, María Alejandra; Casanova Pietroboni, Carlos AntonioEste trabajo se inscribe en el marco de un proyecto de investigación asociativo y multi facultades con el objetivo de mostrar el grado de avance en la búsqueda de mejores prácticas docentes mediadas tecnológicamente en las carreras de ingeniería en sistemas de información. Se procesó y analizó una encuesta docente en relación a cuatro bloques: generalidades, mediación pedagógica, tecnológica y evaluación. Para ello se codificaron 251 respuestas docentes, se realizó una estadística descriptiva a los fines de poder caracterizar las prácticas que se desarrollan en las cuatro instituciones bajo estudio, y se aplicaron técnicas de minería de datos para hallar relaciones entre variables a partir de reglas de asociación. Los primeros resultados, desde la autopercepción docente, indican que algunas prácticas que favorecen el modelo de formación por competencias comienzan a emerger en la cotidianeidad de las aulas, que hay diversidad de tecnologías presentes en el proceso educativo y que tanto el uso de rúbricas como alternativas y simultaneidad de formas de evaluación comienzan a posicionarse positivamente en las unidades académicas. Por otro lado, con lenguaje Python se modeló una ecuación que permitió puntuar las prácticas con cierto grado de objetividad para poder seleccionar los primeros casos de estudio donde avanzar con otras técnicas de profundización sobre el objeto de investigación.Item Análisis automático de indicadores de calidad de historias de usuario mediante medidas difusas(2022-11-04) Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Cedaro, Karina Elizabeth; Sosa Zitto, Rossana ElizabethLa calidad de los entregables de la elicitación de requisitos es causa de gran parte de los desvíos significativos en los proyectos de desarrollo de software por el alto impacto de sus consecuencias sobre el producto final. Aun así las empresas no invierten los recursos suficientes, cuando ello les permitiría reducir esfuerzos, costos y obtener ventajas en un mercado altamente competitivo. Si bien la Ingeniería de Requisitos intenta con sus aportes mejorar la situación, el alcance de sus propuestas no siempre aplica a las PyMEs desarrolladoras de nuestra región, industrias que se enfrentan a diario con falta de recursos, habilidades y experiencia en su búsqueda por crear software de calidad y sobrevivir en el mercado. En este marco el presente trabajo propone una herramienta basada en la aplicación de técnicas de análisis de textos que permite complementar el rol de los ingenieros de requisitos en lo que hace a la verificación de los resultados de este proceso. Tal herramienta se sustenta en un modelo basado en medidas difusas que determina indicadores de calidad en conjuntos de historias de usuario en tres características clave: no ambigüedad, ausencia de conflictos y unicidad. La herramienta se utiliza en conjuntos de historias de usuario recopiladas por los autores para identificar fortalezas y debilidades, obteniendo resultados prometedores que animan a continuar con la investigación.