10 Abril 2025 - Departamento de Ciencia de la Computación

Jocelyn Dunstan participará del primer curso Procesamiento de Lenguaje Natural clínico para estudiantes y profesionales de la salud e ingeniería de Chile

Hasta el 15 de abril se encuentran abiertas las postulaciones al primer curso gratuito de Procesamiento de Lenguaje Natural clínico para estudiantes y profesionales de la salud e ingeniería de Chile en: https://plnclinico.imfd.cl/ El Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Clínico busca capacitar a ingenieros o personal del área de salud en la comprensión y aplicación de los conceptos clave del procesamiento de lenguaje natural (PLN). “Es una forma de describir el impacto transformador de estas tecnologías en las ciencias de la salud”. Entre quienes imparten el curso, está Fabian Villena, Académico de la Universidad San Sebastián, Cirujano-dentista, magíster en informática médica y candidato a doctor en computación; Jocelyn Dunstan Escudero, Académica de laPontificia Universidad Católica de Chile, Física, magíster en física y doctora en matemática aplicada; Claudio Aracena, Académico de la Universidad San Sebastián, Ingeniero civil industrial, magíster en tecnologías de la información y doctor en sistemas complejos de ingeniería; Luis Miranda, Físico y candidato a doctor en computación y Tamara Quiroga, Ingeniería matemática, magíster en economía y candidata a doctora en computación. En dos jornadas, los académicos combinarán teoría y práctica en clases expositivas y laboratorios de programación que permitirán a quienes participen, desarrollar habilidades fundamentales en el procesamiento de texto, modelamiento predictivo basado en fuentes no estructuradas y técnicas avanzadas para la extracción de información utilizando herramientas del estado del arte en inteligencia artificial. Este curso se ofrece de forma gratuita gracias al financiamiento otorgado por la Nations of The Americas Chapter of the Association of Computational Linguistics, Fondecyt y el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, e incluye financiamiento de viaje y alojamiento para las personas que no sean de la Región Metropolitana y sean seleccionadas en la fase de postulación. El proceso de postulación estará disponible hasta el día 15 de abril de 2025 en: https://bit.ly/PLN-IMFD Más información en: https://plnclinico.imfd.cl/ “Uno de los desafíos más importantes al querer utilizar diferentes herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de salud, es que la mayor parte de la información clínica de los y las pacientes está escrita en texto libre”, explica Fabian Villena, director del Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Clínico. “Pensemos por ejemplo, cuando llega un paciente a urgencias. El equipo a cargo está más preocupado del problema de salud que tenga la persona que de escribir correctamente en los formularios”. Esto también pasa con las abreviaciones y los códigos que se utilizan para identificar diferentes enfermedades y tratamientos, tales como HTA, ACO, etc: son muchas las variables y al momento de querer utilizar esta información, para estadísticas, comprender fenómenos o distribuir recursos, es complejo y presenta muchos desafíos para el personal de salud. Una herramienta clave para poder extraer información valiosa de estos datos es el uso de la tecnología llamada Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). “Es una de las herramientas que se utilizan en el área de inteligencia artificial, que nos permite procesar texto libre y además tener las precauciones necesarias en cuanto a privacidad y seguridad de los datos”, explica el experto. Créditos a Paula Silva (más información disponible en: https://imfd.cl)

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Bienvenida Ayudantes Novatos y Novatas 2025 – Carrera de Ayudantes DCC UC

Este jueves 10 de abril se realizó la Bienvenida de Ayudantes, organizado por comité de la Carrera de Ayudantes DCC UC. La instancia permitió brindar un espacio de socialización entre ayudantes y presentar la Carrera de Ayudantes del Departamento gracias a una excelente convocatoria. El profesor Cristián Riveros, estuvo a cargo de la presentación del programa y explicó las diferentes fases que los ayudantes novatos y novatas tienen que pasar para convertirse en Ayudantes Senior. De todas maneras, la información se encuentra disponible en el siguiente enlace: https://dcc.ing.uc.cl/carrera-de-ayudantes/ El evento contó con la participación el Comité Curricular representado por el profesor Yadran Etérovic, Carolina Reyes y Dannae Valderrama, y tuvimos el honor de contar con los testimonios de Diego Rodríguez y Rocio Ladrón de Guevara como Ayudantes Seniors. Registros de lo que fue la jornada

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Juan Pablo Sandoval y Nicolás Jiménez publican: “Increasing the Effectiveness of Automatically Generated Tests by Improving Class Observability” en IEEE/ACM International Conference on Software Engineering

ICSE, la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Ingeniería de Software, considerada la principal conferencia de ingeniería de software. En esta 47° versión se celebrará desde el 27 de abril al 3 de mayo de 2025 en Ottawa. Los días principales de la conferencia serán del miércoles 30 de abril al viernes 2 de mayo. El trabajo titulado “Increasing the Effectiveness of Automatically Generated Tests by Improving Class Observability”, fue desarrollado por Nicolás Jiménez Fuentes junto a su tutor Prof. Juan Pablo Sandoval Alcocer (DCC UC), en colaboración con Geraldine Galindo-Gutierrez, Alexandre Bergel y Gordon Fraser. El paper de Magíster de Nicolás Jiménez-Fuentes, estudiante del laboratorio de Ingeniería de Software (SEISLab), fue aceptado en ICSE 2025 (International Conference on Software Engineering), la principal conferencia mundial en ingeniería de software organizada por IEEE/ACM. Este año se enviaron más de 1000 postulaciones de las cuales solo alrededor de 200 fueron aceptadas, lo que refleja el alto estándar de esta conferencia que se realizará en Canadá. La investigación propone mejorar la calidad de los tests generados automáticamente al aumentar la observabilidad de las clases, es decir, haciendo que los atributos internos sean más accesibles y verificables por herramientas como EvoSuite. Esta mejora permite detectar errores de forma más eficaz y generar pruebas más útiles para los desarrolladores. Nicolás se encuentra próximo a defender su tesis de Magíster, y esta publicación representa un hito destacado en su magister. Resumen: La generación automatizada de pruebas unitarias consiste en dos desafíos complementarios: Encontrar secuencias de llamadas a la API que ejerzan el código de una clase bajo prueba y encontrar declaraciones de aserción que validen el comportamiento de la clase durante la ejecución. El primer desafío a menudo se aborda utilizando algoritmos de búsqueda meta-heurísticas que optimizan las pruebas para la cobertura del código, que luego se anotan con afirmaciones de regresión para abordar el último desafío, es decir, afirmaciones que capturan los estados observados durante la generación de pruebas. Si bien las pruebas resultantes tienden a lograr una alta cobertura, su potencial de búsqueda de fallas a menudo se ve inhibido por la observabilidad deficiente o difícil de la base de código. Es decir, los atributos y propiedades relevantes pueden no exponerse adecuadamente en absoluto, o solo de manera que el generador de pruebas no pueda manejar. En este documento, investigamos la influencia de la observabilidad en el contexto del generador de pruebas Java basado en la búsqueda de EvoSuite, que ampliamos de dos maneras complementarias para estudiar y mejorar la observabilidad: Primero, aplicamos una transformación al código bajo prueba para exponer atributos encapsulados al generador de pruebas; segundo, abordamos la capacidad limitada de EvoSuite de afirmar el estado de objetos complejos. Nuestra evaluación demuestra que juntas estas mejoras de observabilidad conducen a un aumento significativo de las puntuaciones de mutación, subrayando la importancia de considerar la observabilidad de la clase en el proceso de generación de pruebas. Puedes leer el paper aquí: https://conf.researchr.org/details/icse-2025/icse-2025-research-track/113/Increasing-the-Effectiveness-of-Automatically-Generated-Tests-by-Improving-Class-Obse ¿Te interesa investigar temas como este? En el SEISLab siempre estamos recibiendo nuevos integrantes para hacer tesis de Magíster o Doctorado. Puedes encontrar más información de los Laboratorios DCC UC, aquí: https://dcc.ing.uc.cl/investigacion/laboratorios/ Si te apasiona la ingeniería de software, puedes escribir directamente al profesor Juan Pablo Sandoval (juanpablo.sandoval@uc.cl).

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