Áreas de investigación

La Teoría de la Computación comprende varias áreas, de las cuales la investigación en el DCC se centra principalmente en dos subáreas: algoritmos y estructuras de datos, y lógica.

Los algoritmos y estructuras de datos (algoritmos de aquí en más) están en la base misma de la Ciencia de la Computación y la acompañan desde su origen. Su estudio se centra en la búsqueda de mecanismos eficientes (en tiempo de CPU, espacio, uso de red, acceso al disco, etc.) de llevar a cabo tareas computacionales. Asociado al diseño de algoritmos está su análisis; una disciplina cercana a las matemáticas que busca establecer el desempeño de estos. Asimismo debe considerarse la experimentación para completar un análisis adecuado del desempeño.

 
Algunas áreas en las que se trabaja en el Departamento son análisis de algoritmos, algoritmos geométricos, algoritmos y estructuras de datos para búsqueda en texto y en la Web, estructuras de datos comprimidas, algoritmos adaptativos, índices en bases de datos multimediales, multidimensionales y métricas.

Investigadores del área

Diseño y análisis de algoritmos

• Andrés Abeliuk: complejidad computacional, optimización combinatorial, teoría de grafos
• Jérémy Barbay: algoritmos geométricos, estructuras de datos comprimidas, algoritmos adaptativos
• Benjamín Bustos: búsqueda por similitud en espacios multidimensionales y métricos
• Aidan Hogan
• Gonzalo Navarro: búsqueda en texto, compresión, estructuras de datos
• Federico Olmedo: computación probabilística
• Patricio Poblete: análisis de algoritmos y estructuras de datos

Lógica

• Aidan Hogan
• Federico Olmedo: lógica, verificación de programas
• Éric Tanter: teoría de tipos, verificación de programas

El diluvio de datos o explosión de la información es el fenómeno actual producido por el dramático incremento en la cantidad de datos generados y publicados por humanos, dispositivos, sensores, etc. La ciencia e ingeniería de los datos (CID) es el área que se encarga de lidiar con este problema, diseñando herramientas para extraer información relevante desde aquellas fuentes de datos voluminosos, heterogéneos, y/o complejos. Debido a la transversalidad del fenómeno del diluvio de datos la CID tiene hoy en día aplicaciones en muchas áreas del conocimiento, incluyendo, por ejemplo, astronomía, finanzas, geología, medicina, transportes, etc.

 
Nuestro objetivo es formar en los estudiantes la capacidad de analizar y representar grandes volúmenes de datos complejos, tales como: imágenes, video, redes sociales, sensores, series temporales, entre otros, utilizando técnicas de áreas como bases de datos, minería de datos, machine learning, cloud computing, multimedia, representación del conocimiento, social analytics, crowdsourcing e inteligencia artificial, para detectar patrones significativos en los datos, además de deducir y generar conocimiento a partir de estos.

Investigadores del área

Bases de datos

• Aidan Hogan
• Jorge Pérez

Minería de datos

• Andrés Abeliuk: redes sociales, toma de decisiones colectiva
• Felipe Bravo Márquez
• Aidan Hogan
• Bárbara Poblete

Recuperación de información

• Felipe Bravo Márquez
• Benjamín Bustos: recuperación de información basada en contenido, recuperación de objetos 3D
• Aidan Hogan
• Bárbara Poblete: recuperación de información en la Web
• Iván Sipirán

Web semántica

• Claudio Gutiérrez
• Aidan Hogan

Procesamiento masivo de datos

• Benjamín Bustos: bases de datos multimediales
• Aidan Hogan
• Gonzalo Navarro: bases de datos de texto, bases de datos de grafos, almacenamiento comprimido
• Bárbara Poblete

La Criptografía busca definir y analizar lo que entendemos por seguridad computacional, estudiando los algoritmos, técnicas y protocolos para garantizarla. Los objetivos usuales en esta área son la privacidad de los datos transmitidos electrónicamente así como su integridad y autenticidad. Por ejemplo, la encriptación de datos permite garantizar que sólo el destinatario del mensaje pueda comprender su significado, mientras las firmas digitales permiten asegurar que el mensaje provenga de un remitente específico y que su contenido no haya sido modificado. La criptografía también estudia cómo llevar a cabo, en forma segura, procesos (protocolos) más complejos donde varios elementos interactúan remotamente. Votación electrónica segura, canales de comunicación que preserven el anonimato de los participantes o mecanismos de consulta de bases de datos en forma privada (que no revelan la información buscada a la base de datos) son ejemplos de protocolos criptográficos. El área de la criptografía también estudia los fundamentos teóricos (matemáticos) de dichas técnicas y protocolos, así como sus aplicaciones a otras áreas a fin de mantener privacidad, autenticidad y tolerancia a fallas.

El área de la seguridad computacional está estrechamente ligada a la criptografía pues estudia las técnicas y requerimientos prácticos para implementar sistemas seguros. En ella se incluyen temas como análisis de amenazas y objetivos (costo/beneficio), análisis y prevención de intrusión, prevención y detección de vulnerabilidades en la programación de software, técnicas de prevención y análisis de malware, y análisis de componentes no computacionales de seguridad (ingeniería social y metodologías de uso correcto de los mecanismos de seguridad).

Investigadores del área

Criptografía

• Alejandro Hevia

Métodos formales y teoría de la seguridad

• Federico Olmedo

Seguridad de almacenamiento y bases de datos

• Federico Olmedo: anonimización y sanitización de datos
• Bárbara Poblete: privacidad en minería de datos 

Una subárea en la que se investiga en el DCC es la Informática Educativa. Ésta estudia el uso, efectos y consecuencias del diseño, uso e integración de las tecnologías de la información (TI) en el proceso educativo. Intenta acercar al aprendiz al conocimiento y manejo de las últimas tecnologías digitales, como computadores de última generación, dispositivos móviles e interfaces touch, para fines de enseñanza y aprendizaje. Asimismo, estudia cómo estas tecnologías pueden contribuir a potenciar y expandir la mente de los aprendices, de manera que sus aprendizajes sean más significativos y creativos.

Esta área de investigación considera también el diseño, desarrollo, uso y evaluación de tecnologías para apoyar el aprendizaje y la cognición, concentrándose en el diseño y desarrollo de aplicaciones y videojuegos educativos, y en la determinación de su impacto en el aprendizaje y la cognición, en especial, en el desarrollo de habilidades cognitivas de alto orden. Dentro de esta área también se estudia cómo estas y otras tecnologías de la información y comunicación pueden integrarse al currículo educacional para fines de aprendizaje y enseñanza. 

Otra subárea relevante en el DCC es la interacción humano-computador. La investigación en esta área consiste en estudiar la interacción del usuario y las interfaces usuarias. Implica también el diseño y desarrollo de interfaces e interacción, así como la evaluación de la usabilidad. Consiste en diseñar interfaces multimodales centradas en el usuario, utilizando modelos de user-centered design. La usabilidad es evaluada en contextos de uso, con usuarios finales y expertos, mediante la realización de tareas, aplicación de heurísticas y realización de inspecciones en profundidad y cognitivas de las interfaces.

Una tercera subárea de interés en el DCC es el Trabajo Colaborativo Asistido por Computadoras (CSCW en inglés), que se interesa fundamentalmente en el diseño y desarrollo de sistemas colaborativos, los cuales asisten a un grupo de personas a realizar tareas específicas con un objetivo común. Estos sistemas típicamente proveen una interfaz a un ambiente compartido y mecanismos de percepción de trabajo en equipo.

 
Esta área es un paraguas que ha dado lugar al desarrollo de diversas subáreas de estudio, como por ejemplo: el Aprendizaje Colaborativo soportado por Computador (CSCL en inglés), la Computación Social, la Computación Móvil y los Sistemas Ubicuos y Pervasivos. Siguiendo la línea de trabajo establecida por CSCW, las sub-áreas abordan aspectos de diseño, construcción y uso de sistemas colaborativos para fines específicos o áreas de aplicación particulares.

Investigadores del área

Informática Educativa

• Jaime Sánchez
• Nelson Baloian

Interacción Humano-Computador

• Francisco J. Gutiérrez
• José A. Pino
• Jaime Sánchez

Sistemas colaborativos, móviles y ubicuos

• Andrés Abeliuk: computación social, crowdsourcing
• Nelson Baloian
• Sergio Ochoa
• José A. Pino

Dentro de la Ciencia de la Computación es el área encargada de construir software de calidad en presencia de recursos limitados, considerando tanto los aspectos relativos al producto de software como el proceso a través del cual éste se construye.

Se entiende como producto de software toda una serie de artefactos entre los cuales se encuentran el código fuente, datos, archivos de configuración, especificaciones de requisitos, casos de prueba, arquitectura del software y código ejecutable, entre otros. Todos y cada uno de estos elementos presenta sus propios desafíos en lo referente a su especificación, contenido y notación o lenguaje adecuado en cada caso.

Todo proceso se define como una serie de tareas desarrolladas por un conjunto de roles para producir ciertos artefactos. En el caso de la Ingeniería de Software, los artefactos son los antes mencionados. Sin embargo, existen múltiples y variadas propuestas acerca de cuál es la mejor forma de construirlos, quién debe tomar parte en este proceso y cuál es el orden de las tareas en el proceso de desarrollo. El proceso más apropiado depende de las características de la organización que llevará a cabo el desarrollo, y del contexto específico del proyecto a abordar. Entre las variables de contexto a considerar está la naturaleza del software a construir y los recursos disponibles para hacerlo.

Investigadores del área

Calidad de software

• María Cecilia Bastarrica
• Alexandre Bergel

Desarrollo de software

• María Cecilia Bastarrica
• Francisco J. Gutiérrez
• Jocelyn Simmonds
• Sergio Ochoa

Gestión de proyectos

• María Cecilia Bastarrica
• Francisco J. Gutiérrez
• Jocelyn Simmonds
• Sergio Ochoa

Ingeniería de procesos

• María Cecilia Bastarrica
• Francisco J. Gutiérrez
• Jocelyn Simmonds
• Sergio Ochoa

Ingeniería de software empírica

• María Cecilia Bastarrica
• Alexandre Bergel
• Sergio Ochoa

Métodos formales en ingeniería de software

• María Cecilia Bastarrica
• Federico Olmedo
• Éric Tanter

La inteligencia artificial (IA) comprende a una familia de modelos y algoritmos que emulan alguna forma de razonamiento humano, como la comprensión de una imagen, o del habla, o la traducción de un texto de un idioma a otro.

En sus orígenes, la IA se basaba en el uso de métodos lógicos y la construcción de sistemas expertos para resolver estos problemas. En los tiempos actuales, la IA se encuentra estrechamente relacionada con los datos, esto se debe a que los sistemas de IA modernos se construyen en gran medida mediante algoritmos de aprendizaje automático entrenados sobre grandes volúmenes de datos.

Las subáreas de la IA que se desarrollan en el DCC incluyen el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento de lenguaje natural, la visión computacional, los algoritmos genéticos y la neuroevolución.

Investigadores del área

Procesamiento de lenguaje natural

• Andrés Abeliuk: detección de sesgos en el idioma
• Felipe Bravo Márquez
• Claudio Gutiérrez
• Aidan Hogan
• Jorge Pérez: deep learning
• Bárbara Poblete: aplicaciones y evaluación

Metodología de búsqueda

• Alexandre Bergel: neuroevolución y algoritmos genéticos

Aprendizaje de máquina

• Andrés Abeliuk: modelado y predicción de sistemas complejos
• Felipe Bravo Márquez: deep learning
• Benjamin Bustos: deep learning
• Aidan Hogan
• Jorge Pérez: deep learning
• Bárbara Poblete: aplicaciones y evaluación

Visión computacional

• Aidan Hogan
• Iván Sipirán: deep learning

 
Los lenguajes de programación son el medio con el cual los programadores construyen sistemas computacionales. Su rol central en el desarrollo de software hace que los lenguajes tienen que soportar varias aristas importantes, a veces contradictorias entre si, como correctitud, robustez, eficiencia, modularidad, adaptabilidad, legibilidad, y mantenibilidad. Por ende, existen muchísimos lenguajes de programación hoy en día, la mayoría en evolución constante, y siguen surgiendo nuevos lenguajes regularmente, para así adaptarse a los nuevos desafíos tecnológicos que enfrentan los sistemas de software.

 
En este contexto, investigamos múltiples facetas de los lenguajes de programación, y de la programación en general, tanto teóricas como aplicadas: diseño de mecanismos más convenientes para realizar ciertas tareas, formalización de lenguajes y estudio de sus propiedades semánticas, técnicas de implementación y optimización, análisis estático y dinámico de programas, estudios empíricos de la programación en la práctica, ambientes de desarrollo, etc.

Investigadores del área

Análisis de programas

• Federico Olmedo
• Eric Tanter

Diseño e implementación de lenguajes

• Federico Olmedo
• Eric Tanter

Semántica de lenguajes

• Federico Olmedo
• Eric Tanter

Esta área comprende el desarrollo de algoritmos, técnicas computacionales y software para problemas aplicados complejos en ciencia e ingeniería computacional, medicina y otras aplicaciones del mundo real. En el DCC se trabaja en especial en el desarrollo de algoritmos y software geométricos, en particular para discretización y triangulaciones. Esto da soporte a la computación gráfica, la visualización científica, la visualización realista, el diseño de las arquitecturas de hardware gráficas, y todas las aplicaciones de estos temas. Se refiere a la necesidad de modelar objetos geométricos continuos en base a una cantidad finita y adecuada de información para los fines requeridos por una aplicación específica.

El grupo de investigadores de esta área realiza investigación en métodos para la modelación geométrica discreta de objetos, principalmente en algoritmos para triangulaciones y para mallas mixtas, tanto secuenciales como paralelos, y en sus aplicaciones a ingeniería, medicina, astronomía, computación gráfica y visualización científica. Además, se abordan problemas relacionados al análisis y reconocimiento de imágenes.

Investigadoras del área

Aplicaciones en ciencia e ingeniería

• Nancy Hitschfeld

Computación gráfica

• Nancy Hitschfeld
• Iván Sipirán

Modelamiento geométrico

• Nancy Hitschfeld
• María Cecilia Rivara
• Iván Sipirán