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Fil:Poloni, Pablo Alberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.

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A mediados de la década del noventa comenzaron a evidenciarse ciertos cambios en el ámbito cinematográfico argentino. Nuevas propuestas estéticas, una expresa intención de diferenciación con respecto al cine inmediatamente anterior (el de la década del ochenta), renovación en los campos de la dirección, la producción, la realización de películas, y el reconocimiento por parte del público y la crítica. Diez años después, el movimiento denominado "nuevo cine argentino" se hallaba instalado en la escena cultural nacional y experimentaba una creciente diversificación de sus propuestas. El exponencial incremento en el número de películas estrenadas promovió la aparición de algunos interrogantes en torno a las características del movimiento, sus alcances y la productividad de su nominación como tal. En relación con estas consideraciones, surge el interrogante que guía el trabajo, acerca de cuáles son las formas de representación que adopta el lenguaje fílmico a partir de la aparición del nuevo cine argentino y en qué medida las transformaciones experimentadas en el campo social pueden vincularse con la nueva propuesta cinematográfica. De esta manera, el interés central de la tesis tiene que ver con relacionar al nuevo cine argentino, en tanto movimiento cinematográfico, con el contexto en el cual éste surge y se desarrolla.

El aprendizaje maquinal ha tenido un gran desarrollo en los últimos años y ha permitido resolver una gran cantidad de problemas en las más diversas disciplinas. Sin embargo, aún quedan grandes desafíos por resolver, como lo es el aprendizaje en datos con alto grado de desbalance de clases o con muy pocos datos etiquetados. Un caso particular de aplicación donde se presentan desafios como estos es en la predicción computacional de secuencias de microARN (miARN). Los microARN (miARN) son un grupo de pequeñas secuencias de ácido ribonucleico (ARN) no codificante que desempeñan un papel muy importante en la regulación génica. En los últimos años, se han desarrollado una gran cantidad de métodos que intentan detectar nuevos miARNs utilizando sólo información de estructura y secuencia, es decir, sin medir niveles de expresión. El primer paso en estos métodos generalmente consiste en extraer del genoma subcadenas de nucleótidos que cumplan con ciertos requerimientos estructurales. En segundo lugar se extraen características numéricas de estas subcadenas para finalmente usar apren-dizaje maquinal para predecir cuáles probablemente contengan miARN. Por otro lado, en paralelo con los métodos de predicción de miARN se han propuesto una gran cantidad de características para representar numéricamente las subcadenas de ARN. Finalmente, la mayoría de los métodos actuales usan aprendizaje supervisado para la etapa de predicción. Este tipo de métodos tienen importantes limitaciones prácticas cuando deben aplicarse a tareas de predicción real. Existe el desafío de lidiar con un número escaso de ejemplos de pre-miARN positivos. Además, es muy difícil construir un buen conjunto de ejemplos negativos para representar el espectro completo de secuencias no miARN. Por otro lado, en cualquier genoma, existe un enorme desequilibrio de clase (1 : 10000) que es bien conocido por afectar particularmente a los clasificadores supervisados.Para permitir predicciones precisas y rápidas de nuevos miARNs en genomas completos, en esta tesis se realizaron aportas en las tres etapas del proceso de predicción de miARN. En primer lugar, se desarrolló una herramienta para extraer subcadenas de un genoma completo que cumplan con los requerimientos mínimos para ser potenciales pre-miARNs miARN. En segundo lugar, se desarrolló una herramienta que permite calcular la mayoría de las características utilizadas para predicciones de miARN en el estado del arte. La tercer y principal contribución consiste en un algoritmo novedoso de aprendizaje semi-supervisado que permite realizar predicciones a partir de muy pocos ejemplos de clase positiva y el resto de las cadenas sin etiqueta de clase. Este tipo de aprendizaje aprovecha la información provista por las subcadenas desconocidas (sobre las que se desea generar predicciones) para mejorar las tasas de predicción. Esta información extra permite atenuar el efecto del número reducido de ejemplos etiquetados y la pobre representatividad de las clases. Cada herramienta diseñada fue comparada contra el estado del arte, obteniendo mejores tasas de desempeño y menores tiempos de ejecución.

Inchauspe, Sebastián

Fil:Mojos, Ana María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.