Nuevos Proyecto de Investigación - Año: 2017

• Título: "Desarrollo de modelos y algoritmos avanzados para la programación eficiente de operaciones en plantas de manufactura: enfoque práctico"

Director: Dr. Ing. Juan Matías Novas

Unidad Científico-Tecnológica: CIDS y Dpto Ingeniería Industrial.

Denominación UTN4526. 

Según Disposición SCTyP N°257/2016. 

Fecha de Inicio:01/01/2017

Proyectos en curso

 PROYECTO: Metodología para determinar la exactitud de una respuesta, escrita en forma textual, a un interrogante sobre un tema específico, aplicando herramientas informáticas.

Resumen Técnico: El presente proyecto realizará análisis de texto en un párrafo, de redacción libre, que es respuesta a preguntas seleccionadas a un dominio específico, con el objetivo de detectar si esa respuesta es correcta. El ámbito de prueba se realizará usando como sujetos de prueba a los alumnos de una determinada cátedra, que responderán a preguntas de exámenes usando texto de redacción libre. La cátedra elegida es Paradigmas de Programación del 2do año de la carrera Ing. en Sistemas de Información en UTN FRC, ya que la misma posee contenidos con dominios simples y directos que facilitan la interpretación de las posibles respuestas de los alumnos. Para este análisis se definirá el dominio de aplicación tanto en relación a la temática que se trate como en la forma en que el alumno deba dar las respuestas. Se estudiará la necesidad de establecer para las respuestas ciertas restricciones que facilitarían su posterior estudio. Para realizar el análisis del texto, se comenzará con el análisis ortográfico de cada palabra (ya que es necesario que la palabra esté correctamente escrita a fin que el sistema la comprenda) y se obtendrá una segunda versión de la oración sin errores ortográficos, así será posible saber si las palabras pertenecen o no al dominio de trabajo. A continuación se evaluará la necesidad de realizar un análisis sintáctico de las oraciones, en tal caso se obtendría una tercera versión de la respuesta a ser analizada. Sabiendo que las palabras están escritas correctamente, se evaluará la aplicación de la técnica de grafos tanto para conocer si las oraciones pertenecen al dominio en cuestión, si están construidas correctamente y que correspondan a su respuesta correcta, así como para explicar el dominio de trabajo. Es importante indicar que el proyecto presente no pretende profundizar en el conocimiento de la minería de textos, ya que en base a la recuperación de la información desde el texto escrito por el alumno, se tratará de identificar cual es la respuesta provista, y si es correcta, en comparación con todas las posibles respuestas a una pregunta dentro del dominio de trabajo. En cambio, text mining es el análisis de recursos de textos que son nuevos, en los que información previamente desconocida es descubierta. Éste es un campo interdisciplinario que toma técnicas del campo general de data mining y, adicionalmente, combina metodologías de varias otras áreas tales como extracción de información (Information Extraction - IE), recupero de información (Information retrieval - IR), lingüística computacional, categorización, temas de seguimiento y concepto de vínculo. Es frecuente confundir el campo de Information Retrieval (IR) y el de text mining, véase [6] y [8]. Esto sucede porque ambos tratan con el texto y sus particularidades, entonces ambos tienen cuestiones de apariencia similar. IR ha dejado muchos algoritmos y métodos a text mining. La diferencia entre estos 2 campos es principalmente su acierto final. En IR, el objetivo es recuperar documentos que parcialmente concuerdan con una consulta y seleccionar de esos documentos algunos de los mejores aciertos. Text mining trata acerca de descubrir hechos desconocidos y verdades ocultas que deben existir en el léxico, la semántica o relación estadística de las colecciones de textos. Otro campo que ha dejado metodologías a text mining es Extracción de Información (IE). IE difiere de text mining en que extrae datos estructurados específicos (Ej. nombre de personas, ciudades, títulos de libros) y relaciones re-especificadas tal que se descubren nuevas relaciones y generan nuevos diseños. En text mining la información encontrada es no sospechada, en cambio en IE es predefinida y se concuerda con un interés especificado por el usuario. Las técnicas de IE pueden ser parte de las tareas de text mining con el fin de facilitar la extracción de conocimiento.

Integrantes: Groppo, Mario Alberto; Marciszack, Marcelo Martín; Paz Menvielle, María Alejandra; Ligorria, Karina; Guzmán, Analía; Casatti, Martín Gustavo; Higa Tamashiro, Seiyu Ricardo; Giménez, Juan Pablo.

Duración: Inicio: 01/01/2015 - Fin: 31/12/2016

PROYECTO: Implementación de Patrones en la validación de Modelos Conceptuales

Resumen Técnico: El presente proyecto tiene como objetivo ampliar el alcance y funcionalidad de una herramienta que permite gestionar y validar requerimientos de software, diseñada y construida en un proyecto anterior “UTN1643 ‐ Validación de Requerimientos a través de Modelos Conceptuales” (consolidado dentro del grupo GIDTSI dependiente del Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba). El mismo puede considerarse como una extensión al proyecto anteriormente citado, incorporando en la actividad de Modelado Conceptual, patrones de análisis y diseño, los cuales serán utilizados para optimizar la definición inicial de un nuevo sistema, formalizando la definición y permitir facilitar la verificación y validación de los requerimientos funcionales, reutilizando el conocimiento y experiencia de sistemas anteriores “encapsulado” en soluciones de análisis y diseño concretas denominadas patrones. Las principales funcionalidades que se agregarán a la herramienta se describen a continuación: • Administración de los atributos de las estructuras y patrones de análisis y diseño. • Generación de patrones de análisis y diseño. • Agrupación de patrones por estructura. • Asociación de estructuras y patrones a procesos de negocio. • Administración de casos de uso y diagramas de clase genéricos. • Selección asertiva de un patrón para aplicar a un nuevo sistema. • Clasificación, trazabilidad y validación de patrones. • Versionado y actualización de patrones. • Transformación de un grupo de casos de uso en un patrón. • Consulta y visualización de patrones. • Generación de reportes de patrones. Se estudiará y se establecerá una propuesta metodológica para la definición de patrones aplicados a la especificación de requerimientos funcionales dentro de la fase de construcción de un modelo conceptual. Se propondrán diferentes técnicas para optimizar la selección de un patrón de análisis, con el que se implementará las diferentes actividades de negocio identificadas dentro de cada uno de los procesos de negocios del modelo conceptual en proceso de modelado. Cada actividad de Negocio será asociada a un patrón de análisis determinado que definirá un formato o plantilla específico de casos de uso, el cuál facilitará su definición, validación y verificación. Asimismo, se permitirá seleccionar grupos de casos de uso cuyo conocimiento sea reutilizable, y transformarlos en un nuevo patrón. Los patrones serán incluidos en la herramienta de validación de requerimientos de software en la etapa de modelado conceptual de requerimientos, desempeñándose como “aceleradores” de la generación de casos de uso y modelado de clases en aquellas áreas de conocimiento donde ya se cuenta con experiencia previa. Nos centraremos principalmente en la implementación de patrones generativos de análisis, pero también realizaremos la administración de atributos requerida para generar y trabajar con toda clase de patrones de análisis y diseño.

Integrantes: Marciszack, Marcelo Martín; Groppo, Mario Alberto; Fernández, Ezequiel; Castro, Claudia; Delgado, Andrea; Sánchez, Claudia; Moreno, Juan Carlos; Horenstein, Nicolás; Garnero, Ana Belén; Medina, Oscar Carlos; Fernández Taurant, Juan Pablo

Duración: Inicio: 01/01/2015 - Fin: 31/12/2017

PROYECTO: Evaluación del impacto de variantes No Convencionales en el desempeño de Autómatas Finitos con Memoria de Pila

Resumen Técnico: Los autómatas finitos con memoria de pila son máquinas abstractas de gran difusión en la ciencia de la computación y muy estudiadas. Una de sus principales aplicaciones es la implementación de analizadores sintácticos. Estos son módulos destinados a la validación gramatical (sintáctica) de los programas de computación y la trascendencia de este tema llevó a que los autómatas con memoria de pila concentraran mucha atención. Además, estas máquinas abstractas son utilizadas como base para el estudio e implementación de algoritmos, contribuyendo a brindar soluciones eficientes a numerosos problemas computacionales. Así se comprobó que incorporando variantes a su concepción inicial se obtienen desempeños inesperados para este tipo de máquinas, tanto en capacidad como en eficiencia. El objetivo de este proyecto es relevar las variantes no convencionales introducidas en los autómatas con memoria de pila y eventualmente explorar otras nuevas, recrear su funcionamiento a través de simuladores de desarrollo propio, establecer indicadores para cuantificar su desempeño y comparar los costos y beneficios de las diferentes soluciones propuestas. Este proyecto se desarrollará en el seno de la Cátedra Sintaxis y Semántica de Lenguajes del Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información y sus docentes serán los destinatarios de la experiencia y conocimientos adquiridos.

Integrantes: Giró, Juan; Vázquez, Juan Carlos; Meloni, Brenda; Constable, Leticia

Duración: Inicio: 01/01/2015 - Fin: 31/12/2016 (con extensión a 2017)

PROYECTO: Plataforma Web para acceder a diferentes Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales

Resumen Técnico: El propósito de este proyecto es desarrollar una Plataforma Web orientada a colaborar en la capacitación y ejercitación del lenguaje SQL, para el acceso a bases de datos relacionales. La definición de las especificaciones detalladas del software de interfaz y del módulo de conexión (middleware) se tomarán a partir de necesidades de usuarios, que en este caso serán los estudiantes de la cátedra de Gestión de Datos, del tercer nivel de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de Información, que es donde se trata esta temática. El middleware facilitará la conexión a distintos motores de base de datos y en particular al que el usuario elija, permitiendo aplicar el lenguaje SQL en los distintos dialectos existentes. La elección de una arquitectura web se hizo porque de esa manera no habrá necesidad de instalar software cliente en el equipo del usuario. La plataforma contará con una estructura de base de datos para el metadatos propio, en un motor de bases de datos open source. Además del ambiente de trabajo para el usuario final, la plataforma brindará un módulo de gestión para los administradores, que tengan privilegio de edición, para que así puedan definir estructuras de trabajo, modelo de datos y consignas para ejecutar sentencias SQL.

Integrantes: Muñoz, Roberto Miguel; Maldonado, Calixto; Quinteros, Sergio Ramón; Romero, María Soledad; Damiano, Luis Esteban; Guevara, Mónica Andrea; Carrasco, Agustín; Spalletti, Mauricio Gabriel; Mana, Franco

Duración: Inicio: 01/01/2016 - Fin: 31/12/2017

PROYECTO: Generación de Modelo Descriptivo para la prevención de incidentes en equipos informáticos en el contexto de laboratorio de sistemas (Fase II).

Resumen Técnico: El objetivo de este proyecto de investigación es generar un modelo de conocimiento que permita pronosticar cual es la acción correctiva apropiada de los incidentes presentados en los equipos perteneciente a un laboratorio de cómputos, durante el periodo 2004 al 2012. Para la construcción del modelo se han utilizado técnicas relacionadas con la Minería de Datos y herramientas pertenecientes a la Inteligencia de Negocios. En la primera fase del proyecto se enfocó el análisis y estudio de los incidentes que afectaban fundamentalmente a los componentes de hardware de los equipos, obteniendo como resultado final un modelo que además de poder generar pronósticos en función de la situación de los incidentes; permitió la identificación de los factores más influyentes en la presentación de los mismos. En esta segunda fase se pretende complementar el modelo obtenido en la Fase I analizando y estudiando los componentes de software afectados en la presentación de incidentes, para lograr un tratamiento integral en la gestión de incidencias.

Autores: Corso, Cynthia; Maldonado, Calixto; Gibellini, Fabián; Ciceri, Leonardo; Martínez, Gimena; Pereyra, Florencia; Donnet, Matías

Duración: Inicio: 01/01/2016 - Fin: 31/12/2017

PROYECTO: Evolución automática de Scripts a programas tipados

Resumen Técnico: El proyecto se propone agregar capacidades de tipado gradual y cross-compilación al lenguaje JavaScript. El entorno de ejecución de JavaScript modificado que se desarrollará permitirá la recolección de información de tipos y otros parámetros a medida que el script desarrollado es ejecutado en diferentes ambientes durante su ciclo de vida. Esta información será recopilada en archivos de meta-información sobre el script. Finalmente, un componente de crosscompilación generará código tipado en un lenguaje de tipado estático.

Integrantes: Medel, Ricardo; Ravera, Emanuel; Durante, Albertina; Navarro, Néstor; Campos, Diego

Duración: Inicio: 01/01/2016 - Fin: 31/12/2017

PROYECTO: Análisis acústico de la voz con Técnicas de Aprendizaje Automático

Resumen Técnico: Se intentará reconocer, de forma automática, características del análisis acústico de la voz que permitan clasificar muestras de audio. Se enfocará el estudio en la medición de la calidad vocal según la escala GRBAS. La clasificación se realizará aplicando principalmente modelos de deep learning, un subgrupo de técnicas del campo de aprendizaje automático (machine learning). Las grabaciones de la voz, la clasificación de los ejemplos y la validación de los resultados se realizarán por especialistas en análisis de la voz de la Escuela de Fonoaudiología de la Universidad Nacional de Córdoba. El análisis acústico se realizará en conjunto (especialistas vocales e integrantes de UTN) y el modelado y desarrollo de los clasificadores por los integrantes de UTN.

Integrantes: GARCÍA, Mario Alejandro Ramírez, Héctor Emilio; Moyano, Miguel Alejandro; Melgarejo, Samara Ofelia; Carrillo, Florencia Noel; Rosset Luna, Ana Lorena; Pereyra, Valeria Inés

Duración: Inicio: 01/01/2016 - Fin: 31/12/2017

PROYECTO: Sistema integrado de soporte para análisis de vulnerabilidad en sistemas Web

Resumen Técnico: Las aplicaciones web contienen vulnerabilidades, las cuales pueden conducir a serias brechas de seguridad tal como el robo de información confidencial. Para protegerse contra estas brechas de seguridad es necesario comprender los pasos detallados del ataque, los mecanismos de defensa existentes y sus ventajas y desventajas. Está claro que el uso de las herramientas no es suficiente para afrontar la realización de las pruebas de seguridad de una aplicación web, por ello es necesario que el profesional de seguridad lleve a cabo las pruebas pertinentes que corresponden a detectar las vulnerabilidades desde el ámbito de la seguridad del sistema web. Se busca proponer un sistema que permita al profesional de seguridad detectar vulnerabilidades ante un objetivo (el cual es definido por la empresa propietaria de la aplicación web y el profesional de seguridad) de un sistema web en producción al que se desea evaluar, lo que le requerirá la selección de una metodología adecuada a la problemática del objetivo a los fines de realizar pruebas de seguridad, como así también la selección de las técnicas y herramientas necesarias a los fines de llevar a cabo las pruebas manuales en primera instancia para, una vez informado el resultado de las mismas, realizar la repetición de la prueba ante un mismo objetivo generando su automatización. En el contexto del sistema antes mencionado, la primera vez que se realice una prueba, ésta debería ser de índole manual por dos razones: 1- Usufructuar los conocimientos, habilidades, experiencia y creatividad del profesional de seguridad, y 2- Por la especificidades del objetivo a atacar. Por último, y, a medida que se realicen las pruebas manuales de seguridad por parte del pentester, éste, debe ir generando un informe técnico que facilite la tarea de resumir los resultados y el proceso aplicado para llegar a ellos, teniendo en cuenta los tiempos de realización del mismo. En base a estos informes se procederá a automatizar la prueba, todo lo cual le dará un carácter evolutivo al sistema objeto de este proyecto.

Integrantes: Cuevas, Juan Carlos; Muñoz, Roberto Miguel; Di Gianantonio, María Alejandra;  Gastañaga, Iris Nancy, Gibellini, Fabián Alejandro; Parisi, Germán Nicolás; Barrionuevo Battistini, Diego Santos; Zea Cárdenas, Milagros

Duración: Inicio 01/05/2016 – Fin 30/04/2018

PROYECTO: Detección de errores sintácticos bajo el algoritmo de Earley

Resumen Técnico: El análisis sintáctico de los compiladores al uso, está en su mayoría desarrollado por algoritmos deterministas, lo que impone restricciones a las gramáticas que pueden utilizarse para describir la estructura de los lenguajes de programación. Se han desarrollado algoritmos generales que pueden aplicarse a todas las gramáticas libres del contexto, pero se han dejado de lado por considerarse a la fecha de su invención, ineficientes. Uno de ellos es el algoritmo de Earley. Se intenta en el presente proyecto, determinar la especificidad (en cuanto a localización y origen) en la detección de errores sintácticos, que puede lograrse utilizando como analizador sintáctico el algoritmo propuesto por Jay Earley en 1970 y sus mejoras más recientes. Además, se desarrollarán implementaciones propias de los tradicionales algoritmos de análisis léxico y de análisis sintáctico predictivos, para utilizar como herramientas de comprobación de funcionamiento y contrastación del desempeño del algoritmo bajo estudio. Todo el código y la documentación producida se transferirán como seminarios de actualización docente y como material didáctico para adicionar al ya existente para la enseñanza de la asignatura Sintaxis y Semántica de los Lenguajes de la carrera de Ing. en Sistemas de Información.

Integrantes: Juan Carlos Vázquez; Leticia Constable; Brenda Meloni; Marcelo Arcidiacono; Wilfredo Jornet

Duración: Inicio 01/01/2014 - Fin 31/12/2016 (con extensión a 2017).

PROYECTO: Construcción de un modelo de pronósticos para Predicción de Incendios Forestales en la Provincia de Córdoba

Resumen Técnico: Este proyecto tiene como objetivo el de proveer de un modelo de prónostico para poder detectar incendios forestales en la Provincia de Córdoba, especialmente en las sierras de Córdoba y luego tratando de abarcar la región del parque Chaqueño en la Provincia de Córdoba. El objetivo es construir un modelo matemático/computacional que capture la presencia de patrones de comportamiento humanos y patrones de índole climática, tales como humedad, presión, temperatura y cantidad de lluvia caída en una zona determinada. Es conocido que las condiciones meteorológicas como la temperatura y el viento influyen en los incendios forestales, tal es así que desde los años 70 existe el índice Canadiense de Incendios Forestales(Canadian forest Fire Weather Index - FWI )el cual se compone de 6 índices basados en 4 observaciones meteorológicas (temperatura, humedad relativa, lluvia y viento). Este índice es empleado en Argentina (en la provincia de Chubut, por ejemplo), y en muchos países alrededor del mundo, y es de fácil recolección por cualquier estación meteorológica. En la primera etapa de nuestro proyecto hemos construido un modelo inicial que permite caracterizar el problema de los incendios forestales. Este modelo ha sido desarrollado empleando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), y utilizando para ello modelos supervisados como redes neuronales y máquinas vectores de soporte. Este modelo inicial es susceptible de diversas mejoras y queda aún realizar su prueba en contraste con datos reales, ya que con nuestro grado de avance actual hemos podido realizar predicciones de incendios forestales del parque Montesino en Portugal, ya que contábamos con datos certeros acerca de la ocurrencia de incendios en esa región.

Integrantes: Cárdenas, Marina; Castillo, Julio; Lamónica, Luciano; Gordillo, Romina; Samanta Reinoso; Osvaldo Casco.

Duración: Inicio: 01/01/2013 – Fin: 31/12/2016