El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Dinámica de Tecleo, Extracción de relaciones semánticas en español, Computación afectiva, Blockchain y Smart Contracts. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que otras están comenzando y mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aceto, Ezequiel L.

Calot, Enrique P.

Campa, Sabrina

Concilio, Germán

Gonzalez, Nahuel Francisco

Ierache, Jorge Salvador

Merlino, Hernán

Ochoa, Alejandra

Rodríguez, Juan Manuel

Rossi, Federico M.

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Líneas de Investigación  del Laboratorio de Sistemas de Información 
Avanzados: Dinámica de Tecleo, Computación Afectiva, Extracción de 
Relaciones Semánticas, Blockchain & Smart Contracts. 
Jorge Ierache, Hernán Merlino,  Enrique Calot, Juan Rodriguez, German Concilio, 
Federico Rossi, Sabrina Campa, Ezequiel Aceto, Alejandra Ochoa, Nahuel 
González.   
 
Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados, Departamento Computación 
Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires. 
Av. Paseo Colón 850 - C1063ACV - Buenos Aires -Argentina 
Tel +54 (11) 4343-0893 / 4343-0092. 
 
{jierache,hmerlino,ecalot}@lsia.fi.uba.ar 
 
 
Resumen 
El Laboratorio de Sistemas de 
Información Avanzados (LSIA) de la 
Facultad de Ingeniería de la Universidad 
de Buenos Aires (UBA) cuenta con 
distintas líneas de investigación:  
Dinámica de Tecleo, Extracción de 
relaciones semánticas en español, 
Computación afectiva, Blockchain y 
Smart Contracts. En varias de estas líneas 
se han obtenido aportes relevantes al área 
mientras que otras están comenzando y 
mantienen objetivos prometedores. 
 
Palabras clave: LSIA, Procesamiento del 
lenguaje Natural, Dinámica de tecleo, 
Computación afectiva, Blockchain, Smart 
Contracts. 
Contexto 
El Laboratorio de Sistemas de 
Información Avanzados de la Facultad de 
Ingeniería UBA cuenta con distintas líneas 
de investigación [LSIA, 2019]. Fue creado 
en el 2011 y cuenta con diversas 
publicaciones; se radicó un proyecto 
UBACyT en el contexto de cadencia de 
tecleo, en colaboración  con el ISIER UM, 
para el empleo de Interfaces Cerebro-
Máquina (BMI). Recientemente se inició 
un Proyecto de desarrollo Estratégico 
(PDE) en el marco de patrones de 
dinámica de tecleo en el contexto e-
commerce. 
 
Introducción 
En este artículo se enuncian las distintas 
líneas de investigación y su relación con 
las materias de grado, fomentando la 
investigación de alumnos de las carreras 
de Ingeniería y Licenciatura Informática. 
Se describen a continuación las distintas 
líneas de investigación del laboratorio. 
 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
El laboratorio cuenta con las siguientes 
líneas de investigación: 
 
Keystroke Dynamics. Los patrones 
neurofisiológicos que vuelven única a una 
firma manuscrita se pueden observar 
también en el ritmo de tecleo de un usuario 
[Joyce & Gupta, 1990]. La técnica que 
analiza este tipo de patrones se llama 
Dinámica de Tecleo o Keystroke 
Dynamics [Calot et al. 2014], [González et 
al. 2015, 2016]. Desde el laboratorio se 
mantiene una línea de investigación que, 
además de articular keystroke dynamics 
con la extracción de información 
emocional del usuario, investiga mejores 
algoritmos de identificación de personas 
mediante su ritmo de tecleo. 
 
Computación afectiva. Esta línea de 
investigación se centra en el análisis de 
factores emocionales de grupos de 
personas y en la toma de decisiones por 
software basada en las emociones 
inferidas. En particular, se realizan 
estudios sobre grupos de personas en 
distintos escenarios, detectando sus 
expresiones, midiendo ritmo cardíaco y 
monitoreando su actividad cerebral. Con 
ellos, se permite inferir su estado 
emocional (empleando métodos de 
aprendizaje automático supervisado) y se 
ejecutan acciones que refuerzan o retraen 
dicho estado. 
 
Extracción de relaciones semánticas 
en español. Esta línea se orienta al 
desarrollo de un parser semántico, ya sea 
supervisado o no, que sea capaz de extraer 
relaciones semánticas de un texto no 
estructurado: lenguaje natural en español. 
La salida de este parser sería una red 
semántica, la cual tendría que servir para 
generar, o bien para extender una 
ontología de forma semi-automática. Este 
parser estaría compuesto por una serie se 
pasos, en donde cada uno realizaría una 
tarea atómica utilizando algoritmos 
conocidos y probados dentro del área de 
PLN: Tokenización, POS tagger, 
named  entity recognizer, syntactic parser, 
entre otros. 
 
Blockchain & Smart Contracts.  Esta 
línea se enfoca en el desarrollo de un 
framework para la automatización de 
Smart Contracts (SC) y en todo el proceso 
de implementación de los mismos en la 
Blockchain. Para la generación automática 
de SC se está utilizando programación 
genética, sistemas basados en 
conocimiento y sistemas de aprendizaje 
automático para la evaluación de los 
mismos. 
Resultados y Objetivos 
Keystroke Dynamics. Se mostró que el 
método de Mahalanobis no es siempre útil, 
especialmente si los datos son linealmente 
independientes, y que puede ser 
reemplazado por el método menos costoso 
de distancia euclídea normalizada [Calot et 
al., 2013]. A su vez, se creó un conjunto de 
datos de dinámicas de tecleo no 
estructurada que fue publicado en el sitio 
web del laboratorio [Calot, 2015]. 
Mediante este conjunto de datos y pruebas 
internas se comenzaron a evaluar 
estrategias más sofisticadas de extracción 
de características, filtrado del texto de 
entrada, selección de modelos y la 
alternancia de clasificadores que prometen 
mejorar el EER por debajo del 5% –frente 
a un 10% en usuarios estándar y 6% en 
usuarios de mayor pericia dactilográfica– 
y disminuir su variación entre usuarios. Se 
encuentra en desarrollo un proyecto de 
desarrollo estratégico vinculado a la 
transferencia a la industria reconocido por 
la UBA (PDE-44-2019 Reconocimiento 
de patrones de teclado en ambientes Web). 
En este marco se realizó un trabajo 
colaborativo con una de las principales 
empresas de e-commerce de América 
Latina, empleando técnicas de modelado 
de cadencia de tecleo para autenticar al 
usuario, y luego identificar patrones de 
tipeo compartidos por uno más usuarios de 
la plataforma. Los resultados 
experimentales sobre una muestra de 2000 
usuarios seleccionados al azar mostraron 
que es posible identificar a quien tipea con 
una precisión del 89%, [Concilio et al., 
2018],  autenticar sesiones con un EER por 
debajo del 8% y detectar usuarios 
controlados por una misma persona física, 
utilizando sólo las marcas de tiempo 
originadas por la presión de cada una de 
las teclas del teclado en campos de texto 
libres. En la muestra se lograron aislar 30 
usuarios con comportamiento fraudulento 
confirmados. 
 
Computación afectiva. Se está 
recolectando información de los estados de 
los individuos para nutrir la red de 
conocimientos de su comportamiento y 
permitir posteriormente inferir estados. El 
trabajo realizado consistirá en un 
framework capaz de detectar el estado 
predominante del grupo y permitir llevar el 
mismo a un estado emocional compartido 
entre todos los miembros del grupo. 
[Ierache et al., 2012], [Ierache et al., 2014], 
[Calot, E., Ierache J. et al, 2019]. El 
empleo de Interfaces Cerebro-Máquina 
BMI se realizó con el ISIER UM. En este 
sentido, se está incursionando en el 
reconocimiento de estados emocionales a 
partir del registro de bioseñales humanas. 
Particularmente, se explotará el uso de 
marcadores biométricos provenientes de 
señales electroencefalográficas (EEG) y 
de ritmo cardíaco (HR). En el LSIA se 
desarrolló una cámara de inmersión 
emocional para la realización de 
experimentos  [Rossi F. et al., 2017], 
[Calot E., Rossi F. et al, 2016]  [Calot E., 
Ierache J., 2017]. Esta cámara propició la 
creación de un ambiente de estimulación 
con imágenes IAPS (International 
Affective Picture System), [Lang, P. J., 
Bradley, M. M. & Cuthbert, B, 1997], 
audios y videos, en el contexto de 
múltiples estados afectivos  enmarcados en 
el modelo de Excitación-Valencia [James 
A. Russell, 1980, 1989]. Durante la 
estimulación a voluntarios se solicitó el 
tipeo de textos (en este orden se fusionaron 
las líneas de investigación de dinámica de 
tecleo y de computación afectiva). 
Además, se presentaron encuestas SAM 
(Self-Assessment Manikin) [Bradley, M. 
M. & Lang, P. J., 1994] para ser 
respondidas luego de cada estimulación. Si 
bien el EEG como base de inferencia ha 
sido tratado ampliamente, las líneas de 
investigación proponen establecer un 
marco neurocientífico sobre el cual se 
sustenten los criterios de diseño y 
ejecución experimentales aplicados. A su 
vez y, dado que el ritmo cardíaco no 
resulta ser una señal de uso extensivo en 
estudios de computación afectiva, se 
evaluará su robustez como característica 
de inferencia, analizando el desempeño de 
múltiples algoritmos de aprendizaje 
automático, brindando así un aporte al 
estado del arte del área. 
 
Extracción de relaciones semánticas 
en español. Esto corresponde a una 
investigación en proceso en la cual ya se 
han obtenido resultados en un experimento 
realizado con prescripciones médicas, en 
donde se probaron dos métodos 
de clasificación de textos, con textos 
médicos en español: Naïve Bayes 
Multinomial (NBM) y Support Vector 
Machines (SVMs). La clasificación de 
textos, en este caso, si bien fue acotada al 
campo de la medicina, logró una precisión 
del 86% [Rodríguez et al., 2014].  Otros 
avances en esta línea se han publicado en 
[Rodríguez et al., 2015], [Rodríguez et al., 
2016a], [Rodríguez et al., 2016b], 
[Rodríguez et al., 2017a] y [Rodríguez et 
al., 2017b] 
 
Blockchain & Smart Contracts.  Los 
resultados hasta ahora obtenidos permiten 
esperar que el desarrollo de los mismos 
pueda ser llevado adelante por personas 
sin experticia en el tema, solo contestando 
un conjunto de preguntas. Un sistema 
experto generará el contrato y permitirá su 
puesta en etapa de pruebas o producción 
según lo defina el usuario. 
Formación de Recursos Humanos 
El laboratorio actualmente se conforma 
de dos investigadores formados, tres 
investigadores en formación,  tres alumnos 
investigadores, un egresado investigador 
en formación. Se han radicado dos tesis de 
doctorado y diversas tesis de grado de la 
Facultad de Ingeniería de la UBA. Los 
docentes participan de materias de la 
carrera de Ingeniería en Informática y 
Licenciatura en Sistemas: (75.39) 
“Aplicaciones Informáticas”, (75.41) 
“Algoritmos y Programación II”, (75.50) 
“Introducción a los Sistemas Inteligentes”, 
(75.65) “Manufactura Integrada Por 
Computador”,(75.66)“Manufactura 
Integrada Por Computador II”, (75.67) 
“Sistemas Automáticos de Diagnóstico y 
Detección de Fallas I”, (75.68) “Sistemas 
de Soporte para Celdas de Producción 
Flexible”, (75.69) “Sistemas Automáticos 
de Diagnóstico y Detección de Fallas II” y 
(75.70) “Sistemas de Programación no 
Convencional de Robots”.  
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Líneas de investigación del laboratorio de sistemas de información avanzados: dinámica de tecleo, computación afectiva, extracción de relaciones semánticas, blockchain & smart contracts

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/77211/Documento_completo.pdf?sequence=1

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