Mecanización de semántica de lenguajes de programación: teoría, implementación y desarrollo.

El presente proyecto se enmarca en el área de métodos formales para computación; el objetivo de los métodos formales es asegurar, a través de herramientas lógicas y matemáticas, que sistemas computacionales satisfacen ciertas propiedades. El campo de semántica de lenguajes de programación trata justamente de construir modelos matemáticos que den cuenta de las diferentes características de cada lenguaje (estado mutable, mecanismos de paso de parámetros, órdenes de ejecución, etc.); permitiendo razonar de una manera abstracta, en vez de lidiar con las peculiaridades de implementaciones o las vaguezas de descripciones informales. Como las pruebas formales de corrección son demasiado intrincadas, es muy conveniente realizar estos desarrollos teóricos con la ayuda de asistentes de prueba. Este proceso de formalizar y corrobar aspectos semánticos a través de un asistente se denomina mecanización de semántica. Este proyecto – articulado en tres líneas: semántica de teoría de tipos, implementación de un lenguaje con tipos dependientes y semántica de lenguajes imperativos con alto orden - se propone realizar avances en el estudio semántico de lenguajes de programación, mecanizar dichos resultados, e implementar un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que se convierta, en un mediano plazo, en un asistente de pruebas. En la línea de semántica de teoría de tipos los objetivos son: (a) extender el método de normalización por evaluación para construcciones no contempladas aun en la literatura, (b) probar la adecuación de la implementación en Haskell de dicho método de normalización, y (c) construir nuevos modelos categóricos de teoría de tipos. El objetivo de la segunda línea es el diseño e implementación de un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que el mismo se convierta en un asistente de pruebas. Una novedad de esta implementación es que el algoritmo de chequeo de tipos es correcto y completo respecto al sistema formal, gracias a resultados ya obtenidos; además la implementación en Haskell del algoritmo de normalización (fundamental para el type-checking) también tendrá su prueba de corrección. El foco de la tercera línea está en el estudio de lenguajes de programación que combinan aspectos imperativos (estado mutable) con características de lenguajes funcionales (procedimientos y funciones). Por un lado se avanzará en la mecanización de pruebas de corrección de compiladores para lenguajes Algollike. El segundo aspecto de esta línea será la definición de semánticas operacional y denotacional del lenguaje de programación Lua y la posterior caracterización del mismo a partir de ellas. Para lograr dichos objetivos hemos dividido las tareas en actividades con metas graduales y que constituyen en sí mismas aportes al estado del arte de cada una de las líneas. La importancia académica de este proyecto radica en los avances teóricos que se propone en la línea de semántica de teoría de tipos, en las contribución para la construcción de pruebas mecanizadas de corrección de compiladores, en el aporte que constituye la definición de una semántica formal para el lenguaje Lua, y en el desarrollo de un lenguaje con tipos dependientes cuyos algoritmos más importantes están respaldados por pruebas de corrección. Además, a nivel local, este proyecto permitirá incorporar cuatro integrantes al grupo de “Semántica de la programación”.

Desarrollo Riguroso de Sistemas Tolerantes a Fallas

Los sistemas críticos son aquellos utilizados en áreas en las cuales las fallas, o los eventos inesperados, pueden ocasionar grandes perdidas de dinero; o quizás peor aún, daños a vidas humanas. Esta clase de sistemas juegan un rol importante en actividades esenciales de la sociedad tales como la medicina y las comunicaciones. Los sistemas críticos, cada vez son más usuales en la vida real, algunos ejemplos de estos son los sistemas de aviones, sistemas para automóviles y sistemas utilizados en telefonia móvil. Para minimizar las fallas, y las perdidas materiales o humanas ocasionadas por el funcionamiento incorrecto de dichos sistemas, se utilizan técnicas de tolerancia a fallas. Estas técnicas permiten que los sistemas continúen funcionando aún bajo la ocurrencia de fallas, o eventos inesperados. Existen diversas técnicas para lograr tolerancia a fallas utilizando, por ejemplo, redundancia a diferentes niveles de abstracción, como, por ejemplo, al nivel de hardware. Sin embargo, estas técnicas dependen fuertemente del sistema, y del contexto en las que se utilizan. Más aún, la mayoría de la técnicas de tolerancia a fallas son usadas a bajo nivel (código fuente o hardware), estimamos que el uso de formalismos rigurosos (con fundamentos matemáticos) pueden llevar al diseño de sistemas tolerantes a fallas y robustos a un nivel de abstracción más alto, a la vez que la utilización de técnicas de verificación que han sido exitosas en la práctica tales como model checking, o la síntesis de controladores, pueden llevar a una verificación y producción automática de sistemas robustos. El objetivo del presente proyecto es estudiar tanto marcos teóricos, que permitan la construcción de sistemas más robustos, como también herramientas automáticas que hagan posible la utilización de estos formalismos en escenarios complejos. Para lograr estos objetivos, será necesario considerar casos de estudios de diferente complejidad, y además que sean relevantes en la práctica. Por ejemplo: bombas de insulina, protocolos de comunicación, sistemas de vuelo y sistemas utilizados con fines médicos. Planeamos obtener prototipos de algunos de estos casos de estudio para evaluar los marcos teóricos propuestos. En los últimos años diferentes formalismos han sido utilizados para razonar sobre sistemas tolerantes a fallas de una forma rigurosa, sin embargo, la mayoría de estos son ad hoc, por lo cual sólo son aplicables a contextos específicos. Planeamos utilizar ciertas lógicas modales, en conjunto con nociones probabilísticas, para obtener un conjunto de herramientas suficientemente generales para que puedan ser utilizadas en diferentes contextos y aplicaciones. Los materiales a utilizar son equipos informáticos, en particular computadoras portátiles para el equipo de trabajo y computadoras más potentes para el testeo y desarrollo del software necesario para lograr los objetivos del proyecto. Para construir los prototipos mencionados se utilizarán equipos de computación estándar (el equipo investigación cuenta con computadoras intel y mac) en conjunto con lenguajes de programación modernos como JAVA o C#. En el caso de que los sistemas de software sean sistemas embebidos; se piensa desarrollar un motor de simulación que permita evaluar el desempeño del software cuando es ejecutado en el dispositivo mencionado. Se espera desarrollar, e investigar, las propiedades de formalismos matemáticos que permitan el desarrollo de sistemas tolerantes a fallas. Además, se desarrollarán herramientas de software para que estos sistemas tolerantes a fallas puedan verificarse, o obtenerse automáticamente. Los resultados obtenidos serán difundidos por medio de publicaciones en revistas del área. El desarrollo de sistemas tolerantes a fallas por medio de técnicas rigurosas, a diferentes niveles de abstracción (captura de requisitos, diseño, implementación y validación), permitirá minimizar los riesgos inherentes en actividades críticas.

Aceleración de Algoritmos en Procesadores Multicore, GPGPU y FPGA

El avance en la potencia de cómputo en nuestros días viene dado por la paralelización del procesamiento, dadas las características que disponen las nuevas arquitecturas de hardware. Utilizar convenientemente este hardware impacta en la aceleración de los algoritmos en ejecución (programas). Sin embargo, convertir de forma adecuada el algoritmo en su forma paralela es complejo, y a su vez, esta forma, es específica para cada tipo de hardware paralelo. En la actualidad los procesadores de uso general más comunes son los multicore, procesadores paralelos, también denominados Symmetric Multi-Processors (SMP). Hoy en día es difícil hallar un procesador para computadoras de escritorio que no tengan algún tipo de paralelismo del caracterizado por los SMP, siendo la tendencia de desarrollo, que cada día nos encontremos con procesadores con mayor numero de cores disponibles. Por otro lado, los dispositivos de procesamiento de video (Graphics Processor Units - GPU), a su vez, han ido desarrollando su potencia de cómputo por medio de disponer de múltiples unidades de procesamiento dentro de su composición electrónica, a tal punto que en la actualidad no es difícil encontrar placas de GPU con capacidad de 200 a 400 hilos de procesamiento paralelo. Estos procesadores son muy veloces y específicos para la tarea que fueron desarrollados, principalmente el procesamiento de video. Sin embargo, como este tipo de procesadores tiene muchos puntos en común con el procesamiento científico, estos dispositivos han ido reorientándose con el nombre de General Processing Graphics Processor Unit (GPGPU). A diferencia de los procesadores SMP señalados anteriormente, las GPGPU no son de propósito general y tienen sus complicaciones para uso general debido al límite en la cantidad de memoria que cada placa puede disponer y al tipo de procesamiento paralelo que debe realizar para poder ser productiva su utilización. Los dispositivos de lógica programable, FPGA, son dispositivos capaces de realizar grandes cantidades de operaciones en paralelo, por lo que pueden ser usados para la implementación de algoritmos específicos, aprovechando el paralelismo que estas ofrecen. Su inconveniente viene derivado de la complejidad para la programación y el testing del algoritmo instanciado en el dispositivo. Ante esta diversidad de procesadores paralelos, el objetivo de nuestro trabajo está enfocado en analizar las características especificas que cada uno de estos tienen, y su impacto en la estructura de los algoritmos para que su utilización pueda obtener rendimientos de procesamiento acordes al número de recursos utilizados y combinarlos de forma tal que su complementación sea benéfica. Específicamente, partiendo desde las características del hardware, determinar las propiedades que el algoritmo paralelo debe tener para poder ser acelerado. Las características de los algoritmos paralelos determinará a su vez cuál de estos nuevos tipos de hardware son los mas adecuados para su instanciación. En particular serán tenidos en cuenta el nivel de dependencia de datos, la necesidad de realizar sincronizaciones durante el procesamiento paralelo, el tamaño de datos a procesar y la complejidad de la programación paralela en cada tipo de hardware.

Optimización de Base de Datos sobre un cluster de computadoras multicore

La dirección ha desarrollado en los últimos anos un proyecto para la generación de una base de datos con los datos pluviométricos de la provincia, desde 1940 a la actualidad. Para su consulta se diseno una interface tipo web . Dicha base se encuentra cargada en una computadora tipo PC, pero su volumen es tal que el procesamiento requerido para obtener respuestas de consultas particulares o bien de generación de estadísticas, es inaceptable por lo lento. En virtud de esto se hace necesario el traslado de la base a un entorno de mayor capacidad de procesamiento, que en la actualidad, por una cuestion económica, es conveniente hacer sobre un cluster de computadoras multicore, con capacidad de almacenamiento y procesamiento distribuido. Por lo que el objeto de la transferencia es el conocimiento y procedimiento necesario para trasladar a dicho entorno, el estado actual de la base de datos, y su posterior mantenimiento, puesta a punto y optimización del sistema necesario.

Sistemas de diálogo con aplicaciones en Educación

En este proyecto se investigan 3 subáreas de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en contextos educativos. Las 3 áreas son 1) agentes conversacionales automatizados que actúan como instructores virtuales o sistemas de tutoring automatizado, 2) asistentes virtuales que llevan a cabo una tarea dada bajo la instrucción de un aprendiz avanzado, y 3) plataformas de programación de chatbots como una herramienta educativa para enseñar conceptos básicos de ciencias de la computación. La hipótesis de este proyecto es que tanto los tutores como los asistentes conversacionales automatizados deben incluir una representación contextual rica que identifique lo entendido por el aprendiz hasta el momento y ser capaces de realizar inferencias sobre ella para poder guiar mejor su aprendizaje. Los objetivos de este proyecto incluyen el desarrollo de algoritmos de inferencia contextuales apropiados para instructores y asistentes virtuales, el desarrollo de algoritmos para la programación simplificada de chatbots, la evaluación de estos algoritmos en pruebas piloto en escuelas y la realización de un curso online abierto masivo para estudiantes de secundario del programa Conectar Igualdad que quieran aprender sobre Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación. El método a utilizar será la realización de recolección de corpus (interacciones humano-humano de las interacciones tutor-aprendiz), la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural como la generación por selección y la interpretación por clustering y maximum entropy models usando características sintácticas, semánticas y pragmáticas. Se desarrollarán los algoritmos siguiendo una metodología estándar de Ingeniería de Software y se evaluarán en experiencias piloto en escuelas secundarias así como en un curso online abierto y masivo. Además se dictará un curso de capacitación docente para la incorporación de las tecnologías producidas a sus cursos. Como resultado se espera la contribución al área de Inteligencia Artificial con aplicaciones en Educación de algoritmos evaluados empíricamente en entornos educativos reales del nivel medio. Además, se espera contribuir a las metodologías de enseñanza de Ciencias de la Computación en el nivel medio. Este proyecto es relevante a la realidad nacional y mundial de falta de recursos humanos formados en las Ciencias de la Computación y al crecimiento mundial que el área de Inteligencia Artificial en general y de Sistemas de diálogo (o interfaces conversacionales) en particular ha tenido en los últimos años con el crecimiento exponencial de la tecnología en la vida diaria.