Repositorio Institucional ITBA
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Evaluación de la Eficiencia y Usabilidad de la Aplicación ‘Mi Reloj Interno’ para el Análisis de Ritmos Circadianos y el Desarrollo de una Plataforma de Análisis para la Investigación
No full text"La cronobiología es la disciplina que estudia los ritmos biológicos, en particular los ritmos circadianos, que son ciclos fisiológicos que permiten a los organismos sincronizarse con los cambios del ambiente. El reloj biológico, un sistema interno presente en los seres vivos, regula múltiples procesos fisiológicos y conductuales, como el ciclo de sueño y vigilia, la frecuencia cardíaca, la presión arterial, los hábitos alimenticios, el metabolismo, la secreción hormonal, la respuesta inmunológica y las funciones cerebrales.
Este reloj evolucionó en diversos organismos para integrar los cambios ambientales externos con la fisiología interna, proporcionando al organismo una precisión temporal y una adaptación robusta al entorno. Sin embargo, cuando los ritmos circadianos se alteran o desajustan —por factores como el jet lag, el trabajo por turnos o ciertos estilos de vida—, pueden surgir consecuencias adversas para la salud, aumentando el riesgo de enfermedades como el cáncer, patologías cardiovasculares y trastornos metabólicos. Por tanto, la cronobiología no solo resulta crucial para la comprensión de un mecanismo básico que opera en todos los organismos, sino que también tiene importantes aplicaciones médicas, contribuyendo a optimizar tratamientos y mejorar la calidad de vida.
La aplicación Mi Reloj Interno, desarrollada en Argentina mediante la colaboración de investigadoras del CONICET que trabajan en distintas instituciones, entre ellas la Fundación Instituto Leloir, tiene como objetivo ofrecer una herramienta para concientizar a la población sobre el estado de su reloj biológico y cómo sus actividades diarias impactan directamente en él. Los usuarios, al utilizar la aplicación, pueden comprender mejor sus propios ciclos biológicos, optimizar sus hábitos diarios y promover un estilo de vida más saludable. De este modo, la aplicación contribuye a mejorar los hábitos de los usuarios, favoreciendo una vida más próspera tanto en el aspecto mental como físico.
Este proyecto se enfoca en analizar la factibilidad de dicha herramienta, en un contexto donde la desregulación del ritmo circadiano despierta un interés creciente por sus efectos sobre la salud. Evaluar su funcionamiento y explorar posibles mejoras resulta clave para potenciar su impacto positivo. En particular, se propone examinar su eficiencia en el uso individual, su alcance y la experiencia de los usuarios. Además, se plantea el desarrollo de una plataforma interactiva que permita integrar y visualizar en tiempo real los datos de todos los usuarios, superando la actual limitación de la aplicación, que solo ofrece retroalimentación personalizada sin permitir un análisis colectivo que facilite la detección de patrones de uso a nivel poblacional"
Estudio de la dinámica neuronal y el comportamiento de un modelo robótico inspirado en el C. elegans y su predador P. pacificus
No full text"El objetivo principal de este trabajo es estudiar la conducta emergente del nematodo Caenorhabditis elegans y su dinámica frente a estímulos de su entorno empleando un modelo robótico, cuyo análisis permite entender cómo emergen comportamientos y funciones específicas del organismo.
El C. elegans es considerado un modelo biológico de referencia debido a que su sistema nervioso ha sido completamente mapeado y estudiado, además de poseer una fisiología simplificada, como la transparencia de su cuerpo. Esto lo ha posicionado como un modelo clave en disciplinas como las ciencias biológicas y las neurociencias, siendo ampliamente utilizado para comprender principios fundamentales en estas áreas. Uno de los desafíos principales del proyecto es poder plasmar la complejidad de una red neuronal y el comportamiento de un ser vivo en una estructura robótica.
Como punto de partida utilizamos un modelo robótico cuyo comportamiento emerge a partir de un modelo que simula la actividad neuronal utilizando el conectoma del C. elegans y que interactúa con el entorno usando un sensor de distancia. Este sistema fue modificado bajo dos ángulos de investigación: la ablación de neuronas críticas y la eliminación de conexiones específicas, tanto estables como variables, dentro de su conectoma. Además, se analizó el comportamiento de la estructura nerviosa de la faringe del C. elegans para comparar la conducta con la de su predador, P. pacificus, dado que ambos nematodos presentan diferencias significativas en sus métodos de alimentación. Luego, los resultados se contrastaron con lo que ocurre en los ensayos con el organismo vivo.
En cuanto a las ablaciones realizadas, los resultados destacan que el efecto de estas depende en gran medida de la centralidad del nodo en la red neuronal. Las neuronas más centrales producen un impacto sustancial en el comportamiento del modelo, tanto robótico como neuronal, mientras que las más periféricas tienden a mantener un comportamiento globalmente similar al natural. Respecto a la eliminación de conexiones, aún se requiere una investigación más sistemática para identificar efectos significativos, ya que las ablaciones exploratorias realizadas representan solo una fracción del total posible, considerando que el conectoma contiene más de 3000 sinapsis eléctricas y químicas.
En la comparación con el P. pacificus, se observó que hay otros mecanismos involucrados en el proceso de alimentación que dificultan establecer un punto de comparación directo con los elementos empleados en el proyecto. Una limitación del modelo utilizado es su incapacidad para distinguir entre las funcionalidades específicas de cada conexión (excitatoria/inhibitoria), lo que sugiere la necesidad de incorporar enfoques más detallados para comprender mejor las diferencias entre ambos nematodos.
A lo largo del proyecto, los modelos propuestos permitieron observar conductas emergentes y no triviales del robot ante diversos obstáculos presentados en su entorno. Estos resultados abren nuevas puertas para investigaciones futuras, orientadas a una comprensión más profunda de su red neuronal y el comportamiento que esta genera. Asimismo, se plantea la posibilidad de desarrollar modelos robóticos con mayor complejidad, capaces de simular con mayor precisión una variedad de ambientes y condiciones, lo que permitirá explorar aún más las capacidades adaptativas y los mecanismos de toma de decisiones de los nematodos.
REGENERATIVE ECONOMY IN THE EXPONENTIAL ERA: INTEGRATING AI, WEB3, AND BLOCKCHAIN INTO REGENERATIVE BUSINESS MODELS
No full textThe regenerative economy represents a transformative paradigm that transcends traditional approaches of minimizing environmental impact, evolving toward systems oriented to the active restoration of natural and social ecosystems (Raworth, 2017; Fullerton, 2015). This shift is critically relevant in the context of the global climate crisis
and growing socioeconomic inequalities (World Economic Forum, 2024). Emerging exponential technologies—artificial intelligence, Web 3.0, and blockchain—offer unprecedented opportunities to accelerate the transition toward decentralized economic structures based on transparency, distributed trust, and participatory governance
(Schwab, 2016; Tapscott & Tapscott, 2016).Tokenization—the conversion of physical or digital assets into cryptographic tokens via blockchain—constitutes a systemic innovation enabling fractional ownership, full traceability, transactional automation, and decentralized governance (Buterin, 2014; Wood, 2014). This architecture generates value through the synergistic coordination between actors, structures, and value flows, offering increased operational efficiency, asset liquidity, active participation of token holders, and transactional transparency. A recent article by UNICEF Ventures explored the potential application of blockchain across its work in more than 190 countries, considering impact tokenization to boost donations and other applications (UNICEF, 2025).A significant gap currently persists in understanding how to strategically implement these convergent technologies to accelerate the transition toward regenerative economic ecosystems. This research addresses that gap by analyzing the transformative impact of artificial intelligence, Web 3.0, and blockchain on regenerative business models, examining emerging structural dynamics, identifying the environmental impacts of their organizational implementation, and developing a human-centered design framework that fosters more inclusive and equitable decentralized economic ecosystems
INNOVATION-BASED ENTREPRENEURSHIP ECOSYSTEM OF THE CITY OF TANDIL
No full textThis study analyzes the innovation-based entrepreneurship ecosystem in the city of Tandil, aiming to understand the linkages among the city’s key stakeholders. Drawing on economic and innovation ecosystem models, the research employs the TE-SER framework to map actors, roles, and values within the local ecosystem, as well as its
collaborative capacity. The study traces Tandil’s evolution as an innovation environment, highlighting the pivotal role of interaction between academic institutions, businesses, government agencies, and civil society actors. Findings indicate that the high degree of collaboration among the public, private, and academic sectors
has been a decisive factor in consolidating the local innovation ecosystem. The Collaboration Index reached 7.47—one of the highest scores obtained through the TE-SER methodology not only in Argentina but also across Latin America. Identified strengths include the presence of universities and support institutions, while key challenges relate to the need to diversify funding sources and foster greater integration with global markets. Based on the conducted analysis, the study proposes strategies to strengthen Tandil’s innovation ecosystem, including the development of data informed public policies, the creation of learning and collaboration spaces, and the promotion of initiatives that enhance synergy among stakeholders. This research provides relevant empirical evidence to inform the design of data-driven local development policies
FROM INTUITION TO INTELLIGENCE: DATA-DRIVEN SOLUTIONS FOR MICRO-RETAIL DECISION-MAKING
No full textMicro businesses represent 83% of Argentina’s businesses, yet many struggle to survive due to factors that most owners can’t identify or address. Our study, conducted in collaboration with FECOBA and the MIT LIFT Lab, analyzed primary survey data from microstore owners to identify key factors affecting their survival, such as poor inventory management, market instability, and a lack of reliable decision-making tools. In this context, we wondered: What if data could illuminate the path to greater business longevity? This study presents a transformative approach to nanostores’ sustainability, harnessing real-time market intelligence to empower business owners. Through an extensive field study, we developed a digital platform that unveils critical insights such as commercial density, business turnover rates, and logistics intensity, turning raw data into actionable strategies. Additionally, a survival rate calculator offers micro entrepreneurs tailored predictions based on location, industry type, and workforce size. These tools provide a new perspective on decision making, allowing businesses to anticipate market shifts, optimize operations, and unlock growth potential with confidence. By bridging the gap between data and daily business decisions, this research introduces a powerful shift from intuition to intelligence, from uncertainty to informed strategy, while the question is no longer whether micro businesses can thrive, but how data can make it possible
Plan de negocios EVOLVE: Consultoría y capacitación para el desarrollo de liderazgo, adaptabilidad y bienestar en el sector tecnológico, con sede en Argentina
Get PDF"En el contexto post-pandemia COVID-19, marcado por la aceleración digital, la inteligencia artificial y la convergencia humano-máquina, el entorno laboral atraviesa transformaciones profundas. Desafíos como el agotamiento laboral (burnout), la sobrecarga cognitiva y la creciente complejidad organizacional han hecho evidente la necesidad de nuevas estrategias para el desarrollo del talento, la gestión y el liderazgo en empresas tecnológicas.
Esta tesis presenta un plan de negocios para Evolve, una consultora que acompaña a empresas tecnológicas en la gestión del talento y la transformación organizacional, integrando bienestar laboral, liderazgo ágil y habilidades socioemocionales basadas en el marco de los Inner Development Goals (IDGs). A través de programas de capacitación y consultoría, Evolve reduce el burnout, fortalece el liderazgo y mejora la efectividad en proyectos de cambio, alineando el desarrollo humano con los desafíos del entorno digital.
El análisis del mercado identifica oportunidades significativas en el sector PyME tecnológico, donde la digitalización ha aumentado la carga cognitiva y la desconexión social. Además, la alta tasa de fracasos en proyectos de transformación digital evidencia la necesidad de soluciones integrales que prioricen el bienestar y las habilidades socioemocionales. Casos de éxito en empresas como Mercado Libre, Globant y Google demuestran el impacto positivo de estas estrategias.
La creciente inversión en el desarrollo de habilidades humanas y bienestar organizacional resalta el valor de iniciativas como Evolve, que se posiciona como una propuesta innovadora combinando tendencias globales en liderazgo con estrategias de desarrollo organizacional basadas en datos y evidencia. El análisis de viabilidad del proyecto confirma su sostenibilidad y potencial de expansión en el mercado PyME argentino, asegurando su escalabilidad y capacidad de impacto en la industria tecnológica.
Imputación de datos faltantes en encustas escolares: comparación entre random forest y redes neuronales artificiales
Get PDFPóster presentado en la Escuela de Primavera en Deep Learning 2025 – Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - UBA."Los cuestionarios complementarios que responden los estudiantes en el marco de la Evaluación Nacional Aprender, presentan respuestas faltantes, en especial en las variables sociodemográficas que definen el Nivel Socioeconómico (NSE) de los alumnos.
La Secretaría de Educación de la Nación, imputa los datos perdidos de estos indicadores mediante el método de Hotdeck Secuencial, posibilitando el seguimiento de las brechas de equidad en los resultados de aprendizaje y la aplicación de modelos estadísticos que precisan datos completos (análisis de factores asociados al aprendizaje, por ejemplo).
Aporture : intercambio de archivos de forma transparente y segura entre dos computadoras
Get PDFEn el presente trabajo se detalla el diseño y desarrollo de Aporture, una aplicación de intercambio de archivos con énfasis en aportar privacidad y simplicidad a la compleja tarea de compartir archivos por internet de manera segura. Utilizando la aplicación cuya construcción se detalla en estas páginas, cualquier persona puede disfrutar de transferir archivos con quien desee, con la seguridad de que nadie más podrá leer el contenido de lo transferido
From Preferences to Places: Recommending Tourist Attractions through User and Item Similarity in Graph Databases
No full text"En la era del turismo digital, las recomendaciones personalizadas se han vuelto esenciales para mejorar la experiencia del viajero. Esta tesis investiga el desarrollo de un sistema de recomendación turística utilizando bases de datos de grafos, con el objetivo de superar las limitaciones de los modelos relacionales tradicionales y abordar desafíos como el modelado y la consulta complejos y la escasez de datos. El sistema aprovecha tanto el filtrado colaborativo basado en usuarios como en ítems enriquecidos con información contextual como el sentimiento, la ubicación geográfica y los niveles de precios, para apoyar un filtrado híbrido y sugerir puntos de interés personalizados.
El sistema de recomendación se implementa integrando las preferencias de los usuarios y los atributos del contenido dentro de un modelo de base de datos de grafos utilizando Neo4j. Se utilizan dos conjuntos de datos: uno recolectado manualmente desde TripAdvisor y enriquecido con la API de Google Places, y otro conjunto estructurado proveniente de investigaciones existentes. los cuales forman la base del sistema. Los experimentos demuestran la eficacia del uso de la similitud del coseno para identificar usuarios y elementos similares, con una lógica de recomendación basada en consultas expresada a través de Cypher. La evaluación mediante el error cuadrático medio valida la precisión predictiva del enfoque.
Los resultados indican que los sistemas de recomendación basados en grafos ofrecen un marco flexible, interpretable y eficiente que puede ayudar a
descubrir atracciones turísticas personalizadas y menos conocidas. Esta investigación contribuye con una metodología práctica para recomendaciones de viaje conscientes del contexto, apoyando a los turistas en la toma de decisiones informadas."
"In the age of digital tourism, personalized recommendations have become essential to enhance a traveler’s experience. This thesis investigates the development of a tourism recommender system using graph databases to overcome the limitations of traditional relational models and address challenges such as complex modeling and querying, data sparsity and coldstart problems. The system leverages both user-based and item-based collaborative filtering, enriched with contextual information such as sentiment, geography, and price levels, to support hybrid filtering and suggest personalized points of interest.
The recommender system is implemented by integrating user preferences and content attributes within a graph database model using Neo4j. Two datasets form the foundation of the system: one was self-collected from tourism platform TripAdvisor and enriched with the Google Places API and another structured set from existing research was used. Experiments demonstrate the effectiveness of using cosine similarity to identify similar users and items, with query-based recommendation logic expressed via Cypher. Evaluation through root mean square error validates the accuracy of the approach.
The results indicate that graph-based recommendation systems provide a flexible, interpretable, and efficient framework that could assist in surfacing personalized and lesser-known tourist attractions. This research contributes a practical methodology for context-aware travel recommendations, supporting tourists in making informed decisions.
El Estado Digital: El camino hacia la creación de un estado cibernético a la luz del DIP
Get PDF"La tecnología tiene un impacto creciente en la visión actual sobre el concepto de estado en el marco del Derecho Internacional Público (el “DIP”). Esta tesis analiza la posibilidad de crear un nuevo estado cibernético compatible con los lineamientos jurídicos y políticos del DIP. A través del método analítico se descompone la noción de estado y se analizan los elementos constitutivos requeridos por el DIP a la luz de las nuevas tecnologías. Luego se deduce la viabilidad de crear un estado puramente cibernético. Esto implica que, de acuerdo con el estudio realizado, podrían existir razones para argumentar que es posible crear un nuevo estado cibernético de acuerdo con el DIP"