Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable

Estudio comparativo de estrategias heurísticas de generación de soluciones para el problema de asignación de exámenes

Timetabling se refiere a un conjunto de problemas de optimización combinatoria, que intentan asignar recursos, sean aulas, docentes o intervalos de tiempo para distintas necesidades de estudiantes, cursos y exámenes. En el presente trabajo se aborda una de las variantes de este problema que busca agendar exámenes a distintos intervalos de tiempo, cumpliendo con las restricciones de que ningún alumno debe asistir a más de un examen en el mismo momento y, en la medida de lo posible, que tenga el mayor tiempo libre entre las evaluaciones. La cantidad de combinaciones a considerar para una instancia tamaño moderado hacen inviable la búsqueda de la solución óptima, debido al tiempo que demandaría encontrarla. En consecuencia, en este artículo se utilizan distintas estrategias para combinar heurísticas que permiten obtener una buena solución al problema en un intervalo de tiempo reducido. Las heurísticas mencionadas fueron probadas sobre un conjunto de instancias estándar de manera individual así como también combinadas de manera secuencial yjerárquica. En las pruebas realizadas se obtuvieron mejores resultados mediante el método jerárquico. Debido a lo anterior es posible afirmar la superioridad de este último método sobre los demás utilizados en el presente trabajo

Problemas de optimización combinatoria: una propuesta que combina algoritmos genéticos y metaheurísticas

Timetabling se refiere al conjunto de problemas de optimización combinatoria que intentan asignar recursos, sean aulas, docentes o intervalos de tiempo, para distintas necesidades de estudiantes, cursos y exámenes. El presente trabajo se ocupa de una de las variantes de este problema, que busca agendar exámenes a distintos intervalos de tiempo, cumpliendo con las restricciones de que ningún alumno debe asistir a más de un examen en el mismo momento y que, en la medida de lo posible, tenga el mayor tiempo libre entre las evaluaciones. Los intervalos de tiempo no tienen restricciones en cuanto a la cantidad de exámenes que puedan asignárseles. Como estrategia de resolución se utiliza un algoritmo genético, que combina diversas heurísticas para la construcción de soluciones factibles que conforman la población inicial con la que trabaja el algoritmo. Dichas heurísticas fueron seleccionadas priorizando la calidad de la solución construida. También se definieron operadores de cruzamiento y mutación particulares, con el objetivo de mejorar la calidad de la solución resultante del proceso genético o, al menos, evitar la generación de soluciones no factibles. Mediante el algoritmo propuesto se alcanzaron soluciones relativamente buenas con pocas evaluaciones de la función objetivo y en un tiempo de ejecución razonable

Machine learning aplicado a remote sensing: aplicaciones en gobernanza digital para el desarrollo sustentable

El presente trabajo muestra las problemáticas abordadas mediante tecnologías de Machine Learning aplicadas a Remote Sensing, las que pueden servir de soporte a la gobernanza digital para el desarrollo sustentable. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de la utilización de estas dos tecnologías con el fin de mostrar cuáles son los avances alcanzados en el área, en qué se está trabajando y cuáles son las aplicaciones relacionadas con la gobernanza electrónica para el desarrollo sustentable.Trabajo presentado por el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT

The interaction between clause size and Voice : Evidence from Catalan and Italian

Altres ajuts: Leonardo Russo Cardona acknowledges financial support from the UK Arts and Humanities Research Council through the Open-Oxford-Cambridge DTP [ref. AH/R012709/1] and from the Cambridge Trust.We argue that in certain reduced embedded clauses Voice behaves differently from most other contexts, on the basis of tough-constructions (TCs) and modal passives (MPs) in Catalan and Italian. These constructions involve an A-dependency targeting only internal argu- ments of morphologically active transitive infinitives (unlike control, raising, and restructuring dependencies) because they involve a C/I-less VoiceP complement with a defective Voice layer (no accusative, no passive morphology, passive-like implicit agent). Thanks to the existence of a resumptive variant of TCs/MPs in Catalan, we propose a way to derive the distribution of defective Voice, which must be directly selected by a suitable lexical category, with regard to active/passive Voice, which must be directly selected by a functional head (at least in the languages at issue). Our findings bear on the broader theoretical debates about the typologies of Voice, clausal complements, and on the syntactic correlates of clause size

Nurse-like cells control the activity of chronic lymphocytic leukemia b cells via galectin-1

Accumulation of neoplastic cells in chronic lymphocytic leukemia (CLL) is conditioned by a variety of signals delivered by accompanying cells in lymphoid tissues. Here we examined the relevance of galectin-1 (Gal-1), a glycan-binding protein with immunoregulatory activity, within the CLL microenvironment. We found that monocytes in peripheral blood and stromal and myeloid cells in bone marrow biopsies are the main source of Gal1. Knocking down Gal1 in adherent nurse-like cells differentiated in vitro decreased the expression of activation markers (CD80, CD86, CD25) and mRNA levels of IL10 and CCL3 in CLL cells. The concentration of Gal1 in plasma was increased in CLL patients compared to healthy subjects. Likewise, we found a higher expression of Gal1 in bone marrow biopsies from patients with progressive disease. These results provide the first evidence of a role for Gal-1 in CLL cell differentiation and its expression in accompanying myeloid cells.Fil: Croci Russo, Diego Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Morande, Pablo Elías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Dergan Dylon, Leonardo Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Borge, Mercedes. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Toscano, Marta Alicia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Stupirski, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Bezares, R. F.. Hospital General de Agudos "Dr T. Alvarez"; ArgentinaFil: Avalos, J. S.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Hospital de Clínicas General San Martín; ArgentinaFil: Narbaitz, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Gamberale, Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental; ArgentinaFil: Rabinovich, Gabriel Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Giordano, Mirta Nilda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Medicina Experimental; Argentin

Targeting galectin-1 overcomes breast cancer-associated immunosuppression and prevents metastatic disease

Galectin-1 (Gal1), an evolutionarily conserved glycan-binding protein, contributes to the creation of an immunosuppressed microenvironment at sites of tumor growth. In spite of considerable progress in elucidating its role in tumor-immune escape, the mechanisms underlying the inhibitory functions of Gal1 remain obscure. Here, we investigated the contribution of tumor Gal1 to tumor growth, metastasis, and immunosuppression in breast cancer. We found that the frequency of Gal1(+) cells in human breast cancer biopsies correlated positively with tumor grade, while specimens from patients with benign hyperplasia showed negative or limited Gal1 staining. To examine the pathophysiologic relevance of Gal1 in breast cancer, we used the metastatic mouse mammary tumor 4T1, which expresses and secretes substantial amounts of Gal1. Silencing Gal1 expression in this model induced a marked reduction in both tumor growth and the number of lung metastases. This effect was abrogated when mice were inoculated with wild-type 4T1 tumor cells in their contralateral flank, suggesting involvement of a systemic modulation of the immune response. Gal1 attenuation in 4T1 cells also reduced the frequency of CD4(+)CD25(+) Foxp3(+) regulatory T (T(reg)) cells within the tumor, draining lymph nodes, spleen, and lung metastases. Further, it abrogated the immunosuppressive function of T(reg) cells and selectively lowered the expression of the T-cell regulatory molecule LAT (linker for activation of T cells) on these cells, disarming their suppressive activity. Taken together, our results offer a preclinical proof of concept that therapeutic targeting of Gal1 can overcome breast cancer-associated immunosuppression and can prevent metastatic disease.Fil: D'alotto Moreno, Tomas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Croci Russo, Diego Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Cerliani, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Martínez Allo, Verónica Candela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Dergan Dylon, Leonardo Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Mendez Huergo, Santiago Patricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Stupirski, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Mazal, Daniel. Centro Hospitalario Pereira Rossell. Servicio de Anatomía Patologica,; UruguayFil: Osinaga, Eduardo. Universidad de la Republica; UruguayFil: Toscano, Marta Alicia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Sundblad, Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); ArgentinaFil: Rabinovich, Gabriel Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Salatino, Mariana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentin

Network calibration and metamodeling of a financial accelerator agent based model

We introduce a simple financially constrained production framework in which heterogeneous firms and banks maintain multiple credit connections. The parameters of credit market interaction are estimated from real data in order to reproduce a set of empirical regularities of the Japanese credit market. We then pursue the metamodeling approach, i.e. we derive a reduced form for a set of simulated moments h(\u3b8,s) through the following steps: (1) we run agent-based simulations using an efficient sampling design of the parameter space \u398; (2) we employ the simulated data to estimate and then compare a number of alternative statistical metamodels. Then, using the best fitting metamodels, we study through sensitivity analysis the effects on h of variations in the components of \u3b8 08\u398. Finally, we employ the same approach to calibrate our agent-based model (ABM) with Japanese data. Notwithstanding the fact that our simple model is rejected by the evidence, we show that metamodels can provide a methodologically robust answer to the question \u201cdoes the ABM replicate empirical data?\u201d

Evaluating North Sea Water Level Monitoring Network Considering Uncertain Information Theory Quantities

Information-theory provides, among others, conceptual methods to quantify the amount of information contained in a random variable, as well as methods to quantify the amount of information contained and shared among two or more variables. Although these concepts have been successfully applied in Hydrology and other fields, the valuation of these quantities is sensible to different parameters used to estimate the probabilities that underline the entropy concept. Typical examples are the bin size of histograms used to compute probabilities and the Kendall correlation coefficient used to estimate copula entropy. The selection of these parameters has subsequent effects on other Information Theory quantities such as Joint Entropy and Total Correlation, which are commonly used in optimization procedures for monitoring networks. The present research aims at introducing a method to take into consideration the uncertainty coming from these parameters in the evaluation of the North Sea’s water level network. The main idea is to represent entropy of random variables through their probability distribution, instead of considering entropy as a deterministic value. The method considers solving multiple scenarios of Multi-Objective Optimization in which, for a given set of stations, information content (Joint Entropy) is maximized and redundancy (Total Correlation) is minimized. These scenarios are generated with parameter sampling methods such as the Latin Hypercube. Results include probabilistic analysis of the chosen parameters on the resulting family of Pareto fronts, providing additional criteria on the selection of the final set of monitoring points and the elimination of redundant/non-informative points. Data used was the raw data available from the Dutch Ministry of Infrastructure and Environment. The resulting water level monitoring network will be compared to the one obtained by other methods that will be described in a report currently under preparation, which will be publicly available soon in the Deltares websit