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 [[http://www.digesto.unc.edu.ar/famaf/honorable-consejo-directivo/resolucion/3_2012/at_download/file|Resolución HCD 3/12]] (reglamentación desarrollo trabajo especial).
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+**Tema:**
+Banco de Pruebas y Evaluación Comparativa de Stacks de Protocolos para Comunicaciones Espaciales Tolerantes a Demoras (**En desarrollo por Leandro Acosta**)
+**Director:**
+Dr. Juan A. Fraire
+**Resumen:**
+La familia d redes tolerantes a demoras (//Delay Tolerant Networks// o DTN) permiten el uso de enlaces con alta latencia y con disrupciones prolongadas. Una de los casos de usos más populares es el dominio espacial, tanto para redes de órbita cercana a la tierra como de espacio profundo. A 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 lado, existen 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 sentido, ya existen aplicaciones de evaluación de red que trabajan independientemente del stack ([[https://www.spatiam.com/blogs/blog_011.html|ver post Spatiam]]).
+**Idea:**
+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.
+**Contacto:**
+juanfraire@unc.edu.ar
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 **Contacto:**
 juanfraire@unc.edu.ar
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-**Tema:**
-Implementación multiusuario online de la librería MIGSA (Massive and integrative gene set analysis).
-**Directores:**
-Lic. Juan Cruz Rodriguez y Dr. Elmer Andrés Fernández
-**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.
-**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.
-**Contacto:**
-jcrodriguez@bdmg.com.ar
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-**Tema:**
-Optimización del algoritmo mGSZ.
-**Directores:**
-Lic. Juan Cruz Rodriguez y Dr. Elmer Andrés Fernández
-**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.
-**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
-//Interés en presentar a beca// (http://www.msal.gov.ar/inc/destacados/becas-de-investigacion-en-cancer-2017/)
-**Directores:**
-Dr. Elmer Andrés Fernández y M.V. Juan Carlos Vázquez
-**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.
-**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.
-**Contacto:**
-efernandez@bdmg.com.ar
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 **Referencias:**
   - [[https://www.lua.org/uses.html]]
-  - Soldevila M, Ziliani B, Silvestre B, Fridlender D, Mascarenhas F (2017) Decoding Lua: Formal 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 (2022) From Specification to Testing: Semantics 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://redex.racket-lang.org/]]