Investigadores del IMFD destacan en SIGMOD/PODS 2025
Una destacada participación tuvo el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) en la edición 2025 de la prestigiosa conferencia internacional ACM SIGMOD/PODS, uno de los principales foros mundiales en investigación de bases de datos.
“La participación de los investigadores del IMFD fortalece el posicionamiento del instituto en el desarrollo de fundamentos teóricos, herramientas computacionales y aplicaciones en el manejo y análisis de datos, consolidando la presencia de las investigaciones desarrolladas en Chile en la frontera de la investigación internacional en ciencia de datos”, destaca Cristián Riveros, investigador IMFD y académico del Departamento de Ciencia de la Computación de la P. Universidad Católica de Chile.
El equipo de Riveros presentó el demo paper “CORE+: A Complex Event Recognition Engine in C++”, una herramienta que muestra resultados prometedores para enfrentar uno de los retos más desafiantes de la computación actual: el reconocimiento de eventos complejos (CER, por sus siglas en inglés) en flujos continuos de datos en tiempo real.
“Este tipo de análisis es crucial en sectores como la ciberseguridad, la logística, o el mantenimiento predictivo, donde detectar situaciones críticas de forma inmediata puede marcar la diferencia. Nuestra propuesta se basa en un prototipo de investigación llamado CORE que ya testeamos, y añade nuevas capacidades, optimizaciones y características que lo convierten en una versión madura y lista para producción”, destaca Cristián Riveros. En el desarrollo de Core+ participaron Kyle Bossonney, de la Oxford University; Stijn Vansummeren, de la Universidad de Hasselt; Nicolás Buzeta, Vicente Calisto y Juan-Eduardo López, todos de la Universidad Católica de Chile y el IMFD.
Investigaciones IMFD presentadas en SIGMOD/PODS
En «Towards Tractability of the Diversity of Query Answers: Ultrametrics to the Rescue» , otro de los papers presentados en SIGMOD/PODS, los investigadores proponen una aproximación desde las ultra métricas para construir respuestas diversas a consultas. “Considerando la masividad de los volúmenes de información que se manejan hoy, una consulta simple puede tener millones de resultados. La idea es poder presentar al usuario una pequeña selección representativa y diversa de las respuestas posibles, que refleje la variedad del conjunto completo de posibles respuestas”, explica Riveros. En esta investigación participaron Timo Merkl y Reinhard Pichler, ambos de TU Wien; Cristian Riveros y Marcelo Arenas, ambos de la Universidad Católica de Chile e investigadores IMFD.
El trabajo «Complex Event Recognition meets Hierarchical Conjunctive Queries» de Dante Pinto y Cristian Riveros, ambos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, combina dos áreas clave: el reconocimiento de patrones en flujos de datos (Complex Event Recognition, CER) y las consultas jerárquicas (HCQ). A través de un nuevo modelo de autómatas paralelizados (PCEA), el estudio logra expresar de forma eficiente un amplio rango de patrones secuenciales con propiedades algorítmicas deseables para procesamiento en tiempo real.
En «Complex Event Recognition under Time Constraints: Towards a Formal Framework for Efficient Query Evaluation» de Cristian Riveros y Julián García, ambos de la Universidad Católica de Chile e IMFD, se propone un modelo formal para estudiar cómo evaluar consultas sobre flujos de eventos con restricciones temporales. El trabajo introduce una lógica extendida con operadores de tiempo y un modelo de autómatas con relojes, logrando eficiencia en su evaluación bajo condiciones específicas.
Reconocimiento destacado
En tanto, Pablo Barceló, académico del instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Universidad Católica de Chile e investigador IMFD, recibió además el Distinguished Paper Award por el trabajo, también presentado en PODS, «Explaining k-Nearest Neighbors: Counterfactual and Abductive Explanations», que explora fundamentos explicativos para modelos de aprendizaje automático ampliamente utilizados. El paper fue desarrollado junto a Alexander Kozachinskiy (Universidad Católica de Chile), Miguel Romero (Universidad Católica de Chilee), Bernardo Subsercaseaux (Carnegie Mellon University), Jose Verschae (Universidad Católica de Chile)