Producción de Investigación

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    A cloud powered relaxed heterogeneous distributed shared memory system
    (Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, 2018-10) Teragni, Matías Iván ; Zabala, Gonzalo Esteban ; Blanco, Sebastián Gabriel
    Distributed systems allow the existence of impressive pieces of software, but usually impose strict restrictions on the implementation language and model. We propose a distribution system model that enables the incorporation of any hardware device connected to the internet as its nodes, and places no restriction on the execution engine, allowing the transparent incorporation of any existing codebase into a Distributed Shared Memory.Cloud Computing,
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    A flexible and expressive formalism to specify metamorphic properties for BIG DATA systems validation
    (Universidad Nacional de La Rioja - EUDELAR, 2023-1) Asteasuain, Fernando
    BIG DATA systems represent a huge challenge for software engineering validations tasks since they have been classified as "non testable". Metamorphic Relationships (MR) have been proposed as a technique to overcome this problem. These relationships establish interactions between data that can be used to validate the expected behavior of the system. However, the process of exploring and defining MRs is a very arduous one, and an expressive and flexible specification language is needed to denote them. In this work we show how the Feather Weight Visual Scenarios (FVS) framework can be seen as an appealing tool to specify MRs. We exploit FVS features to model complex MR interactions and analysis, allowing the possibility to perform non trivial operations between MRs such as refinement and consistency checking. FVS is shown in action by introducing a proof of concept example focused on a machine learning system over biology cell images.
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    A functional analysis of the cyclophilin repertoire in the protozoan parasite Trypanosoma cruzi
    (MDPI, 2018-10-31) Fuchs, Alicia Graciela ; Perrone, Alina E ; Milduberger, Natalia A. ; Bustos, Patricia L. ; Bua, Jaqueline
    Trypanosoma cruzi is the etiological agent of Chagas disease. It affects eight million people worldwide and can be spread by several routes, such as vectorborne transmission in endemic areas and congenitally, and is also important in non-endemic regions such as the United States and Europe due to migration from Latin America. Cyclophilins (CyPs) are proteins with enzymatic peptidyl-prolyl isomerase activity (PPIase), essential for protein folding in vivo. Cyclosporin A (CsA) has a high binding affinity for CyPs and inhibits their PPIase activity. CsA has proved to be a parasiticidal drug on some protozoa, including T. cruzi. In this review, we describe the T. cruzi cyclophilin gene family, that comprises 15 paralogues. Among the proteins isolated by CsA-affinity chromatography, we found orthologues of mammalian CyPs. TcCyP19, as the human CyPA, is secreted to the extracellular environment by all parasite stages and could be part of a complex interplay involving the parasite and the host cell. TcCyP22, an orthologue of mitochondrial CyPD, is involved in the regulation of parasite cell death. Our findings on T. cruzi cyclophilins will allow further characterization of these processes, leading to new insights into the biology, the evolution of metabolic pathways, and novel targets for anti-T. cruzi contro
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    A homolog of cyclophilin D is expressed in Trypanosoma cruzi and is involved in the oxidative stress–damage response
    (Cell Death Differentiation Association (ADMC), 2017-2-6) Bustos, Patricia L. ; Volta, Viviana J. ; Perrone, Alina E ; Milduberger, Natalia A. ; Bua, Jaqueline
    Mitochondria have an important role in energy production, homeostasis and cell death. The opening of the mitochondrial permeability transition pore (mPTP) is considered one of the key events in apoptosis and necrosis, modulated by cyclophilin D (CyPD), a crucial component of this protein complex. In Trypanosoma cruzi, the protozoan parasite that causes Chagas disease, we have previously described that mitochondrial permeability transition occurs after oxidative stress induction in a cyclosporin A-dependent manner, a well-known cyclophilin inhibitor. In the present work, a mitochondrial parasite cyclophilin, named TcCyP22, which is homolog to the mammalian CyPD was identified. TcCyP22-overexpressing parasites showed an enhanced loss of mitochondrial membrane potential and loss of cell viability when exposed to a hydrogen peroxide stimulus compared with control parasites. Our results describe for the first time in a protozoan parasite that a mitochondrial cyclophilin is a component of the permeability transition pore and is involved in regulated cell death induced by oxidative stress
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    A note on the well-posedness of control complex Ginzburg-Landau equations in Zhidkov spaces
    (Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC), 2022) Besteiro, Agustín Tomás
    In this note, we consider the Complex Ginzburg-Landau equations with a bilinear control term in the real line. We prove well-posedness results concerned with the initial value problem for these equations in Zhidkov spaces using splitting methods.
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    A parallel tableau algorithm for BIG DATA verification
    (Universidad Nacional de La Matanza, 2020-10) Asteasuain, Fernando ; Rodríguez Caldeira, Luciana
    BIG DATA systems are becoming more and more present in our everyday life generating data and information that needs to be explored and analyzed. In this sense, formal verification tools and techniques must provide solutions to face with these new challenges since they been pointed out as one of the most needed software engineering activities to consolidate BIG DATA modern systems. In this work we present a parallel implementation of a tableau algorithm aiming to improve the performance of our formal verication scheme. The pursued objective behind this transformation is to adapt our framework to deal with BIG DATA systems.
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    Adaptation and validation of the texas revised inventory of grief—present scale
    (Open Medical Publishing, 2022) Gruppi, Rocío Luana ; Yaccarini, Cecilia ; Freiberg Hoffmann, Agustín ; Futterman, Andrew ; Simkin, Hugo
    This study aims to evaluate the psychometric properties and internal consistency of the Spanish version of the Texas Revised Inventory of Grief- Present [TRIG-Present] in Buenos Aires, Argentina, which assesses a series of thoughts, emotions and behaviors in losses related to the present. A total of 285 adults participated in the study with ages between 18 and 80 years (M = 55.09, SD = 15.27) and both sexes (Men = 42.8%, Women = 57.2%). The three-factor model resulted in acceptable fit indices (TLI = .970; CFI = .976; SRMR = .064). The results indicated an acceptable internal consistency for Emotional Response (? = .850), Not Acceptance (? = .816) and Thought (? = .837). The spanish adaptation of the TRIG-Present presents 13 items proposed by the original authors.
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    Addressing the State Explosion Problem for Big Data Systems Formal Verication
    (Universidad Nacional de Luján, 2023-10-12) Asteasuain, Fernando
    The formal verification of BIG DATA systems remains as a challenging task to be addressed since a very large and complex state space describing the behavior of the system must be explored and verified. In particular, the state explosion problem arises as one of the most problematic issues to be faced against. Some approaches have leveraged on some architectural patterns used in BIG DATA system development, especially those focused on the MAP-REDUCE architecture. Taking this into consideration in this work we present VG-FVS, a new version of our framework FVS (Feather weight Visual Scenarios), which is specially developed to address the state explosion problem. This is achieved by integrating FVS with MaRDiGraS, a generic library which eases the state space exploration using a MAP-REDUCE software architecture. Empirical validation analyzing BIG DATA systems was carried on, showing promising results for our approach.
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    Adversarial image generation using genetic algorithms with black-box technique
    (Sociedad Argentina de Informática (SADIO), 2023-10-20) Pons, Claudia Fabiana ; Pérez, Gabriela
    Abstract. Convolutional neural networks are a technique that has demonstrated great success in computer vision tasks, such as image classification and object detection. Like any machine learning model, they have limitations and vulnerabilities that must be carefully considered for safe and effective use. One of the main limitations lies in their complexity and the difficulty of interpreting their internal workings, which can be exploited for malicious purposes. The goal of these attacks is to make deliberate changes to the input data in order to deceive the model and cause it to make incorrect decisions. These attacks are known as adversarial attacks. This work focuses on the generation of adversarial images using genetic algorithms for a convolutional neural network trained on the MNIST dataset. Several strategies are employed, including targeted and untargeted attacks, as well as the presentation of interpretable and non-interpretable images that are unrecognizable to humans but are misidentified and confidently classified by the network. The experiment demonstrates the ability to generate adversarial images in a relatively short time, highlighting the vulnerability of neural networks and the ease with which they can be deceived. These results underscore the importance of developing more secure and reliable artificial intelligence systems capable of resisting such attacks. .
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    Alcohol hangover induces nitric oxide metabolism changes by impairing NMDA receptor-PSD95-nNOS pathway
    (Elsevier, 2021-5-5) Karadayian, Analía G. ; Bustamante, Juanita ; Lores-Arnaiz, Silvia
    Alcohol hangover is defined as the combination of mental and physical symptoms experienced the day after a single episode of heavy drinking, starting when blood alcohol concentration approaches zero. We previously evidenced increments in free radical generation and an imbalance in antioxidant defences in non-synaptic mitochondria and synaptosomes during hangover. It is widely known that acute alcohol exposure induces changes in nitric oxide (NO) production and blocks the binding of glutamate to NMDAR in central nervous system. Our aim was to evaluate the residual effect of acute ethanol exposure (hangover) on NO metabolism and the role of NMDA receptor-PSD95-nNOS pathway in non-synaptic mitochondria and synaptosomes from mouse brain cortex. Results obtained for the synaptosomes fraction showed a 37% decrease in NO total content, a 36% decrease in NOS activity and a 19% decrease in nNOS protein expression. The in vitro addition of glutamate to synaptosomes produced a concentration-dependent enhancement of NO production which was significantly lower in samples from hangover mice than in controls for all the glutamate concentrations tested. A similar patter of response was observed for nNOS activity being decreased both in basal conditions and after glutamate addition. In addition, synaptosomes exhibited a 64% and 15% reduction in NMDA receptor subunit GluN2B and PSD-95 protein expression, respectively. Together with this, glutamate-induced calcium entry was significant decreased in synaptosomes from alcohol-treated mice. On the other hand, in non-synaptic mitochondria, no significant differences were observed in NO content, NOS activity or nNOS protein expression. The expression of iNOS remained unaltered in synaptosomes and non-synaptic mitochondria. Here we demonstrated that hangover effects on NO metabolism are strongly evidenced in synaptosomes probably due to a disruption in NMDAR/PSD- 95/nNOS pathway.
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    Algoritmos de Inteligencia Artificial para la Detección de Patologías Relacionadas con el Cáncer de Pulmón a través del Análisis de Imágenes utilizando Redes Neuronales Convolucionales y Data Augmentation: un mapeo sistemático de la literatura
    ( 2023-10-26) Ramirez Amador, Pablo
    El cáncer de pulmón es una de las principales causas de muerte en el mundo y su diagnóstico temprano es crucial para mejorar el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, el proceso de interpretación de imágenes médicas para la detección del cáncer de pulmón es complejo y requiere de expertos capacitados. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo (DL) surgen como herramientas potenciales para automatizar y optimizar el análisis de imágenes. El objetivo de este trabajo es revisar las aplicaciones más recientes y relevantes de la IA y el DL en el campo de la radiología para la detección del cáncer de pulmón. Para ello, se realizó una búsqueda exhaustiva en bases de datos científicas como PubMed, IEEEXPLORE, Scopus y Web of Science y se seleccionaron 96 artículos publicados desde el año 2015 hasta la actualidad que abordan el uso de IA y DL en la ingeniería biomédica. Se enfatiza el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) con transferencia de conocimiento y Data Augmentation como técnicas prometedoras para mejorar la precisión y la eficiencia del proceso de interpretación de imágenes. Los resultados muestran que el uso de IA y DL puede ofrecer una alternativa efectiva para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón, con una alta sensibilidad y especificidad. Sin embargo, también se identifican limitaciones y desafíos actuales que deben abordarse para garantizar su aplicación responsable y segura en la práctica clínica, tales como la falta de datos estandarizados, la explicabilidad de los modelos, la privacidad de los pacientes y las implicaciones éticas y sociales. Se concluye que el uso de IA y DL puede tener un impacto positivo en la atención al paciente con cáncer de pulmón, pero se requiere más investigación y regulación para asegurar su calidad y confiabilidad.
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    An expressive and enriched specification language to synthezise behavior in BIG DATA systems
    (Universidad Nacional de Salta, 2021) Asteasuain, Fernando ; Rodríguez Caldeira, Luciana
    In this work we extend our behavioral speci_cation and controller synthesis framework FVS to deal with BIG DATA requirements. For one side, we enriched FVS expressive power by exhibiting how our language can handle uents and partial speci_cations. For the other side, we combined FVS with a parallel model checker in order to automatically obtain a controller given the behavior speci_cation. In this way, FVS can be presented as an attractive tool to formally verify and synthesize behavior for BIG DATA systems. Our approach is compared to other well known parallel tool analyzing a complex big data system.
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    Analysis of the Types of Argentine Geospatial Public Open Data
    (MDPI, 2023-8-15) Martínez, María Roxana ; Simon, Miguel Agustín
    Massive data, public and in open formats, are essential to improving citizens’ confidence in their countries. Open data generate value, as long as they can be standardized in terms of data quality, accessibility, and publication through user-friendly formats. This work consists of an analysis and study of the different types of open geospatial data that are available in the government website portals of the Argentine Republic. This analysis allowed us to garner the status of different geospatial datasets, understand the quality of their content, and detect the shortcomings of these types of datasets.
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    Análisis de datos públicos abiertos e identificación de patrones para predicciones: Proyecto INCUCAI para el estudio de disponibilidad de Órganos y Tejidos en Argentina
    (EDUPA, 2024-4-19) Martínez, María Roxana ; Bateca Caicedo, Carlos Alberto ; Zabala, Hernán Guillermo ; Clavijo, Eugenio ; Vilaboa, Pablo Alfredo ; Garcia Iannini, Juan Manuel ; Colato, German Dario ; Navone, Matias Javier ; Tsiros, Sebastian Martin Demetrio ; Rizzo, Nicolas Leonardo
    En la actualidad, si bien, hay estudios y guías de buenas prácticas sobre cómo disponibilizar los datos públicos, hoy por hoy, no existen demasiados trabajos de investigación que se centren en el contenido de los conjuntos de datos (datasets) que se encuentran en sitios web gubernamentales, lo que hace que el análisis de la calidad del contenido de estos datasets quede en un segundo plano. Este proyecto, se centra en el análisis de contenido, validación, tratamiento de herramientas de verificación, cotejo en las estructuras de datos, y propuestas de guías de buenas prácticas. A través de este estudio, se apoya para lograr gobiernos más transparentes en cuestiones de rendición de cuentas, como así también, brindar acceso a la información pública, que permite llevar a cabo un mejor desarrollo de políticas públicas para las personas, pero para ello es necesario partir de una base de datos que sea legible, limpia y validada. Este trabajo, no solo trabaja en prototipos de software en validaciones de datos específicos, sino que, además, permite estudiar modelos predictivos (aprendizaje automático) que pueden brindar un mejor análisis para la toma de decisiones.
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    Análisis de datos públicos sobre registros Argentinos de Diálisis Crónica. INCUCAI
    (Sociedad Argentina de Informática (SADIO), 2023-10-19) Martínez, María Roxana ; Catala, Nelson ; Bateca Caicedo, Carlos Alberto ; Zabala, Hernán Guillermo
    INCUCAI, es el Instituto Nacional Central Único Coordinador de Ablación e Implante, este organismo impulsa, coordina y fiscaliza todas las actividades que se encuentran relacionadas a la donación, trasplante de órganos, tejidos y células en Argentina. El trasplante de riñón es el tipo de trasplante de órganos más demandado en todo el mundo y representa la mayor parte de la lista de espera de trasplantes de órganos y tejidos. Según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el trasplante de riñón representa aproximadamente el 80% de todos los trasplantes de órganos que se realizan a nivel mundial. Cuando los riñones pierden la capacidad para filtrar, pueden acumularse niveles dañinos de líquido y desechos en el cuerpo humano. En un enfoque de una enfermedad renal en etapa terminal, es necesario diálisis o un trasplante de riñón para que una persona se mantenga con vida, ya que una de las funciones principales de la diálisis es mantener la sangre exenta de elementos nocivos. En base a esto último, es que los autores de este trabajo centraron su investigación en el análisis de los registros de datos públicos sobre diálisis crónica en distintos tipos de pacientes que se encuentran disponibles en el portal web de INCUCAI. Este estudio surge con el fin de averiguar posibles hipótesis sobre la población actual en este contexto, como ser: ¿Cuál es la demanda de este tipo de tratamientos? ¿Cuál es la probabilidad de satisfacer esa demanda? Como así también analizar un foco sobre el tiempo de espera por dicho tratamiento. Por otro lado, conocer casos en los que se puede concluir en un trasplante de órgano de riñón. Esto se debe en parte a que la enfermedad renal crónica es una afección común que afecta a millones de personas en todo el mundo, y el trasplante de riñón es una opción de tratamiento efectiva y duradera para muchos pacientes con esta enfermedad. Además, el riñón es un órgano que puede ser donado por personas vivas, lo que aumenta las posibilidades de encontrar un donante compatible. Finalmente, este trabajo presenta las conclusiones sobre los datos públicos relevados y reflexiones sobre las hipótesis planteadas.
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    Análisis de la apertura de datos gubernamentales en los portales provinciales de la República Argentina : aplicación HEVDA
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2021-11) Martínez, María Roxana ; Parkinson, Christian Aníbal
    El concepto de gobierno abierto cada vez se encuentra más en auge a nivel internacional en los distintos gobiernos. Actualmente, este nuevo paradigma presenta un mayor involucramiento por parte de los ciudadanos en aspectos de transparencia, acceso a la información pública, participación ciudadana y datos abiertos. Este trabajo presenta un relevamiento de los portales gubernamentales oficiales de todas las provincias de la República Argentina (23 provincias). Para ello se analizó cada uno de sus sitios web oficiales teniendo en cuenta la cantidad de Datasets disponibilizados, sus categorías y enfoque de concientización en cuestiones de Gobierno Abierto para sus ciudadanos provinciales. Una vez relevado se llevó a cabo un estudio de los distintos datasets a través de una herramienta de desarrollo propio llamada HEVDA (Herramienta de Validación de Datos Abiertos), con la que se verificó si existen bloqueantes y en caso afirmativo, de qué tipo son. Básicamente, el concepto de “bloqueante” se deriva de comprender si los conjuntos de datos disponibilizados son abiertos a la lectura y análisis de su contenido o bien no cumplen con un nivel básico de apertura. Finalmente se presentan los resultados llevando a cabo una comparativa de tipos de bloqueantes, como ser, análisis del Tipo de archivo, Delimitador, Validación de Títulos, Validación de Campos repetidos en el Título, Validación de estructura de columnas y Validación en aspectos de separación entre el contenido de cada campo.
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    Análisis de nuevos estándares para la web móvil
    (Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas, 2018) Rodríguez, Rocío Andrea ; Vera, Pablo Martín ; Martínez, María Roxana ; Parra Beltrán, Fernando Adolfo
    Dado el auge de los dispositivos móviles y lo frecuentemente que resulta que los usuarios utilicen los mismos para acceder a contenidos y servicios web, resulta necesario implementar nuevas tecnologías estandarizadas por el W3C (Consorcio Web a Nivel Internacional), que no son tan populares o bien tienen aún baja implementación en los browsers. En la presente línea de investigación y desarrollo se analizan los nuevos estándares para la web móvil y la posible implementación de los mismos.
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    Análisis de temporalidad de imágenes con técnicas de detección, tracking y proyección de posición de un objeto
    (Edutecne, 2018-11) Bustamante, Leonardo Martín ; Maciel, Marcos Antonio ; López De Luise, María Daniela
    Es importante para la toma de decisiones basadas en hechos pasado con efecto en el presente y consecuencias a futuro contar con información anticipada que permita ejecutar acciones. Este trabajo presenta un modelo orientado a anticipar un evento por medio de la detección de objetos de interés, el tracking de estos y la proyección de su posición a futuro con respecto a una cámara observadora, esto se logra mediante el procesamiento de imágenes de baja resolución obtenidas por un teléfono móvil, incluso de baja gama. Es de destacar que en el presente trabajo, la detección no está limitada a objetos previamente configurados y/o entrenados dentro del modelo. Cualquier tipo de objeto en movimiento está incluido. Las estadísticas realizadas demuestran un porcentaje de detección de objetos y proyección aceptable para el hardware de bajo costo empleado.
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    Análisis de uso y aplicación de estrategias didácticas apoyadas en TIC para la formación por competencias de estudiantes de la UPEL-IPRGR durante la pandemia originada por el COVID-19
    (Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2021) Maldonado Duarte, Charles Roy ; Pungutá, Damarys
    Esta investigación planteó un análisis del uso y aplicación por parte de los docentes de la Universidad Pedagógica Experimental Libertador (UPEL), en su Instituto Pedagógico Rural “Gervasio Rubio” (IPRGR), de distintas estrategias didácticas apoyadas en Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) durante la pandemia originada por el COVID-19, orientadas al desarrollo de competencias transversales en sus estudiantes, que son importantes para la formación integral del futuro profesional y deseable en el ámbito laboral. La investigación se realizó bajo una metodología cuantitativa, no experimental, de campo y de carácter transversal, lo que generó como resultado la enumeración de una serie de necesidades detectadas relacionadas con estrategias didácticas apoyadas en TIC, para el desarrollo de habilidades blandas como la facilidad de comunicación, la planificación de tareas y el trabajo en equipo; además se generaron algunos lineamientos que son necesarios abordar con el fin de atender dichas necesidades.
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    Análisis del contexto de Machine Learning en el enfoque de aplicaciones multimedia
    (AJEA : Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2022-12-23) Martínez, María Roxana ; Vargas Navarro, Rocío Del Carmen
    El enfoque de Machine learning permite crear un valor agregado y ayuda a entender mejor los cambios en el comportamiento, las preferencias o bien las necesidades de una persona. A través de la utilización de los datos abiertos que son facilitados en distintos portales web, éstos pueden ser de gran utilidad para el proceso de análisis. Este trabajo se enfoca en un relevamiento del contexto de machine learning en aplicaciones multimedia identificando sus distintos tipos como así también trabajos relacionados para este contexto que, posteriormente, se estudian algunas de las falencias encontradas en los algoritmos utilizados en multimedia. Este trabajo, además, aporta un análisis de éstos a través de la utilización de un software en el que se realiza la comparativa de distintos algoritmos de machine learning en el contexto de aplicaciones multimedia detectando así, cuáles de estos podrían ser los más adecuados para este entorno. Para esto se presenta una comparativa en las que se cotejan los distintos valores arrojados y se enfoca en los resultados para la curva de rendimiento AUC-ROC, y el detalle de la matriz de confusión que validará los resultados demostrados en la comparación y la clasificación de precisión dentro de los valores: Accurancy, Precision, Recall y Area Under de ROC Curve (AUC).