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temas-tesinas [2022/02/16 15:16] juan_andres_frairetemas-tesinas [2022/12/17 15:59] (actual) juan_andres_fraire
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 **Tema:** **Tema:**
-Algoritmos de Clustering No-Supervisados Protocolos de Auto-Configuración para Redes Espaciales+Banco de Pruebas Evaluación Comparativa de Stacks de Protocolos para Comunicaciones Espaciales Tolerantes a Demoras (**En desarrollo por Leandro Acosta**)
  
 **Director:** **Director:**
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 **Resumen:** **Resumen:**
-Mientras que Internet asume rutas estables, las redes espaciales y satelitales deben implementar arquitecturas tolerante a demoras (//Delay Tolerant Networks// o DTN) para operar en contextos de alta disrupción demora de propagaciónDebido a la consideración del aspecto temporal, la escalabilidad de estas redes espaciales ha resultado limitada, especialmente en lo que respecta a la gestión y despliegue de nuevos nodos. Para superar este problemaes necesario automatizar la configuración de //regiones// (particiones) de la topología así como diseñar mecanismos de auto-configuraciónEl primer objetivo se conoce bajo el nombre de //Inter-Regional Forwarding// ([[https://drive.google.com/file/d/1hxlMOvALAvPKGyxm3d-QhZpnNfgOtrLs/view?usp=sharing|más detalle]], extendido en esta [[https://amslaurea.unibo.it/17468/1/tesi_alessi.pdf|tesis de maestría]]), mientras que el segundo supone lograr la asignación de URI a nuevos nodos en el sistema ([[https://drive.google.com/file/d/1OuEU-9YGClTsHXswGxgqzdy5Y4lURlfc/view?usp=sharing|más detalle]]).+La familia d redes tolerantes a demoras (//Delay Tolerant Networks// o DTN) permiten el uso de enlaces con alta latencia con disrupciones prolongadasUna de los casos de usos más populares es el dominio espacialtanto para redes de órbita cercana a la tierra como de espacio profundoA pesar de tolerar demoras, hay un marcado interés en que los stacks de protocolos DTNs ([[https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9171/|RFC 9171]]) a) puedan interoperar entre ellos para permitir cooperación entre agencias espaciales y b) entregar el máximo throughput posible para aprovechar las escasas oportunidades de contacto espacio-tierra. Por otro ladoexisten esfuerzos de interfaces unificadas para que una misma aplicación pueda usar cualquier stack de protocolos DTN ([[https://youtu.be/AIDtlGxIVTo?t=3054|ver unified BP API]]). En este mismo sentidoya existen aplicaciones de evaluación de red que trabajan independientemente del stack ([[https://www.spatiam.com/blogs/blog_011.html|ver post Spatiam]]). 
  
 **Idea:** **Idea:**
-Luego de realizar una adecuada revisión bibliográfica de la temática, el trabajo se enfocará en el estudio y comparación de estrategias clustering (aprendizaje de máquina no-supervisado) mediante el cual se puedan generar regiones en estructuras de datos conocidas como //contact plans// o planes de contactosLuego, se explorarán estrategias de auto-configuración que permitan la incorporación de nuevos nodos a la topología, adaptando dinámicamente la definición de regionesFinalmente, las soluciones se evaluarán en plataformas de simulación como DTNSim (ver [[https://youtu.be/_5HhfNULjtk|presentación]], y [[https://drive.google.com/open?id=1aug2lGv7viaZJbzFSZrhXuCNARt6XLB6|paper]] del simulador).+Este trabajo final tiene como objetivo desarrollar un banco de pruebas basado en software (e.g., máquinas virtuales o contenedores Docker, posiblemente inspirado en [[https://youtu.be/7xwJEZyL_Ns|CORE]]) que contengan los stacks de código abierto DTN más populares: [[https://www.nasa.gov/directorates/heo/scan/engineering/technology/disruption_tolerant_networking_software_options_ion|ION]] (de NASA JPL), [[https://www1.grc.nasa.gov/space/scan/acs/tech-studies/dtn/|HDTN]] (de NASA Glenn), y [[https://d3tn.com/ud3tn.html|uD3TN]] (de D3TN). El banco de pruebas deberá implementar emuladores de enlace que imiten las demoras y disrupciones en los mismos. En base a este desarrollo, el trabajo conluirá con campañas de emulación que evalúen la compatibilidad bajo diferentes configuraciones y la performance de cada uno de estos stacks (e.g., realizar un benchmarking). Además, se presende hacer un profiling para detectar los cuellos de botellas (procesamiento y memoria) en cada implementación, y de ser posible, elaborar sugerencias para mejorar las implementaciones de cara a DTNs de alta capacidad en el futuro.
  
  
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 **Idea:** **Idea:**
 Este trabajo final comenzará por realizar una revisión en profundidad de las redes DTN aplicadas al espacio, y en particular sobre los problemas de congestión que las afectan ([[https://drive.google.com/open?id=1UqiTdlBIHYct1w6tygLVU_jitUikm4XG|publicación de referencia]]). Luego, se retomará una serie de resultados preliminares de predicción de congestión utilizando un modelo Gradient Boosting Regressor (GBR) entrenado con data sets sintéticos generados por medio de simulaciones de evento discretos ([[https://github.com/lggaray/dtnsim/|link al repo]]). Durante este trabajo se pulirá el modelo y se lo estudiará en casos más generales para luego evaluar exhaustivamente su precisión. Finalmente, se estudiarán alternativas de implementación de mecanismos de red que permitan hacer uso práctico de las predicciones realizadas, y así, reducir los efectos de la congestión. Este trabajo final comenzará por realizar una revisión en profundidad de las redes DTN aplicadas al espacio, y en particular sobre los problemas de congestión que las afectan ([[https://drive.google.com/open?id=1UqiTdlBIHYct1w6tygLVU_jitUikm4XG|publicación de referencia]]). Luego, se retomará una serie de resultados preliminares de predicción de congestión utilizando un modelo Gradient Boosting Regressor (GBR) entrenado con data sets sintéticos generados por medio de simulaciones de evento discretos ([[https://github.com/lggaray/dtnsim/|link al repo]]). Durante este trabajo se pulirá el modelo y se lo estudiará en casos más generales para luego evaluar exhaustivamente su precisión. Finalmente, se estudiarán alternativas de implementación de mecanismos de red que permitan hacer uso práctico de las predicciones realizadas, y así, reducir los efectos de la congestión.
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 +**Contacto:**
 +juanfraire@unc.edu.ar
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 +**Tema:**
 +Algoritmos de Clustering No-Supervisados y Protocolos de Auto-Configuración para Redes Espaciales (**En desarrollo por Pedro Escalera**)
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 +**Director:**
 +Dr. Juan A. Fraire
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 +**Resumen:**
 +Mientras que Internet asume rutas estables, las redes espaciales y satelitales deben implementar arquitecturas tolerante a demoras (//Delay Tolerant Networks// o DTN) para operar en contextos de alta disrupción y demora de propagación. Debido a la consideración del aspecto temporal, la escalabilidad de estas redes espaciales ha resultado limitada, especialmente en lo que respecta a la gestión y despliegue de nuevos nodos. Para superar este problema, es necesario automatizar la configuración de //regiones// (particiones) de la topología así como diseñar mecanismos de auto-configuración. El primer objetivo se conoce bajo el nombre de //Inter-Regional Forwarding// ([[https://drive.google.com/file/d/1hxlMOvALAvPKGyxm3d-QhZpnNfgOtrLs/view?usp=sharing|más detalle]], extendido en esta [[https://amslaurea.unibo.it/17468/1/tesi_alessi.pdf|tesis de maestría]]), mientras que el segundo supone lograr la asignación de URI a nuevos nodos en el sistema ([[https://drive.google.com/file/d/1OuEU-9YGClTsHXswGxgqzdy5Y4lURlfc/view?usp=sharing|más detalle]]).
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 +**Idea:**
 +Luego de realizar una adecuada revisión bibliográfica de la temática, el trabajo se enfocará en el estudio y comparación de estrategias clustering (aprendizaje de máquina no-supervisado) mediante el cual se puedan generar regiones en estructuras de datos conocidas como //contact plans// o planes de contactos. Luego, se explorarán estrategias de auto-configuración que permitan la incorporación de nuevos nodos a la topología, adaptando dinámicamente la definición de regiones. Finalmente, las soluciones se evaluarán en plataformas de simulación como DTNSim (ver [[https://youtu.be/_5HhfNULjtk|presentación]], y [[https://drive.google.com/open?id=1aug2lGv7viaZJbzFSZrhXuCNARt6XLB6|paper]] del simulador).
  
  
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 **Contacto:** **Contacto:**
 juanfraire@unc.edu.ar juanfraire@unc.edu.ar
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-**Tema:** 
-Implementación multiusuario online de la librería MIGSA (Massive and integrative gene set analysis). 
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-**Directores:** 
-Lic. Juan Cruz Rodriguez y Dr. Elmer Andrés Fernández 
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-**Resumen:** 
-MIGSA (http://bioconductor.org/packages/MIGSA/) es una librería de data mining que permite indagar sobre grandes fuentes de datos biológicos. Esta librería se puede correr en cualquier computadora de escritorio, sin embargo, su principal fuerte es la comparación de resultados propios contra grandes bases de datos de resultados previamente procesados.  
-Para esto, en el presente proyecto de tesis se pretende extender MIGSA de manera que corra en un servidor. De esta manera permitir a diversos usuarios, de manera online, procesar sus datos y a su vez compararlos con los resultados de corridas previas. 
-Adicionalmente se desarrollaran nuevas técnicas de data visualization sobre estos datos, como ser grafos. 
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-**Idea:** 
-Llevar a cabo el proceso necesario de Ingeniería del Software para dicha implementación. 
-Mediante el framework Shiny (https://shiny.rstudio.com/) poner en funcionamiento online de MIGSA. Shiny permite crear aplicaciones web que corran código R como backend, sin conocimientos de R, HTML, JavaScript, ni CSS. 
-Mediante el paquete Graphviz y la librería Rgraphviz (http://bioconductor.org/packages/Rgraphviz/), mejorar la visualización existente de grafos de MIGSA. 
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-**Contacto:** 
-jcrodriguez@bdmg.com.ar 
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-**Tema:** 
-Optimización del algoritmo mGSZ. 
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-**Directores:** 
-Lic. Juan Cruz Rodriguez y Dr. Elmer Andrés Fernández 
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-**Resumen:** 
-mGSZ (https://CRAN.R-project.org/package=mGSZ) es una librería del lenguaje de programación R, que mediante técnicas estadísticas no paramétricas obtiene, a partir, de matrices de genes * sujetos, conjuntos de genes que se encuentran actuando en común. Dicha librería no presenta ténicas optimizadas, por lo que la ejecución llega a demorar, en la práctica, alrededor de 14 horas. Los directores propuestos de este trabajo aplicaron diversas técnicas de optimización sobre mGSZ, llegando a un speed-up de 10X, sin embargo, existen infinidades de altertivas para optimizar aún más dicho algoritmo. 
- 
-**Idea:** 
-Mediante técnicas de performance detectar puntos críticos del algoritmo, tanto en memoria RAM como en tiempo de ejecución. 
-Para las porciones de código críticas en tiempo de ejecución, implementarlas en lenguaje C eficiente. 
-Para las porciones de código críticas en memoria, idear modificaciones algorítmicas que relajen este aspecto. 
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-**Contacto:** 
-jcrodriguez@bdmg.com.ar 
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-**Tema:** 
-Implementación de una suite de análisis de variantes sobre exomas completos para análisis de paneles y comparación de pacientes en medicina de presición 
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-//Interés en presentar a beca// (http://www.msal.gov.ar/inc/destacados/becas-de-investigacion-en-cancer-2017/) 
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-**Directores:** 
-Dr. Elmer Andrés Fernández y M.V. Juan Carlos Vázquez 
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-**Resumen:** 
-El análisis de variantes es una nueva metodología de explorar la aparición de variantes (mutaciones, deleciones o inserciones) en el ADN que estén asociadas a enfermedades complejas. En la actualidad existen diferentes herramientas pero tiene la limitación de que proporcionan funcionalidades limitadas no siempre apropiadas para una disciplina determinada de medicina de presición. En este proyecto se propone implementar una herramienta basada en lenguage R para la busqueda de variantes, comparación de las mismas en grupos de individuos (análisis de DUOS y TRIOS), identificación de variantes en genes específicos (paneles) y generación de una base de datos no relacional para búsqueda, y comparación eficiente de variantes supoblacionales. 
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-**Idea:** 
-Llevar a cabo el proceso necesario de Ingeniería del Software para dicha implementación. 
-Mediante el framework Shiny (https://shiny.rstudio.com/) poner en funcionamiento la suite de análisis de variantes. Shiny permite crear aplicaciones web que corran código R como backend, sin conocimientos de R, HTML, JavaScript, ni CSS. 
-Evaluar estrategias de Big Data con spark en R (http://spark.rstudio.com/) 
-Proponer estrategias de visualización y representación de información basada en Big Data. 
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-**Contacto:** 
-efernandez@bdmg.com.ar 
  
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 **Referencias:** **Referencias:**
   - [[https://www.lua.org/uses.html]]   - [[https://www.lua.org/uses.html]]
-  - Soldevila M, Ziliani B, Silvestre B, Fridlender D, Mascarenhas F (2017Decoding LuaFormal semantics for the developer and the semanticist. In: Proceedings of the 13th ACM SIGPLAN Dynamic Languages Symposium, DLS 2017+  - Soldevila M, Silvestre B, Ziliani B (2022From Specification to TestingSemantics Engineering for Lua 5.2. In: Journal of Automated Reasoning ([[https://people.mpi-sws.org/~beta/papers/from_specification_to_testing.pdf|pdf]]).
   - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Operational_semantics#Reduction_semantics]]. También [[https://mitpress.mit.edu/books/semantics-engineering-plt-redex]], libro en biblioteca.   - [[https://en.wikipedia.org/wiki/Operational_semantics#Reduction_semantics]]. También [[https://mitpress.mit.edu/books/semantics-engineering-plt-redex]], libro en biblioteca.
   - [[https://redex.racket-lang.org/]]   - [[https://redex.racket-lang.org/]]
temas-tesinas.1645024618.txt.gz · Última modificación: 2022/02/16 15:16 por juan_andres_fraire