Martín Menoni, Álvaro

DATOS PERSONALES Y ACADÉMICOS

Grado y Servicio
Grado 4 / Facultad de Ingenieria / Instituto de Computación

Contacto
Email: almartin@fing.edu.uy / Teléfono: 27114244-1122

Área disciplinar
Básica

Disciplina / Subdisciplina
Informática / Teoría de la Información

Mayor nivel académico
Doctorado, Universidad de la República (año 2009)

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–

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Pertenece al SNI
Si pertenece / Nivel I

Pertenece al PEDECIBA
Si pertenece / Grado 3

DATOS DEL PROYECTO DE DEDICACIÓN TOTAL

Título del Plan de Actividades
Teoría de la información y algoritmia

Palabras clave
Modelos de Markov, Algoritmos, Estructuras de datos, Compresión, Teoría de la Información

Resumen Publicable
Los Modelos Árbol, o Modelos de Markov de Memoria Variable, han tenido un notable éxito en la Teoría de la Información. En Compresión de Datos en particular, varios de los codificadores que alcanzan las mejores tasas de compresión para diferentes aplicaciones (por ejemplo texto) están basados en modelos de este tipo o similares. Algunos ejemplos son CTW, los algoritmos basados en BWT, y variantes de PPM.Una de las principales contribuciones de mi trabajo de investigación fue la elaboración del primer algoritmo de codificación y decodificación en tiempo lineal del algoritmo Context introducido por Rissanen. Este código, es doblemente universal y óptimo en la clase de Modelos Árbol y, a pesar de ser conocido desde los 80, no fue hasta el desarrollo de este trabajo que se conoció una implementación eficiente.A pesar de su amplia difusión y numerosas aplicaciones, varias propiedades teóricas de los Modelos Árbol eran todavía desconocidas al momento de iniciar mis estudios de doctorado. En particular, el Método de Tipos, desarrollado originalmente por Csiszár y Körner para modelos sin memoria y extendido luego a varios otros modelos, no era aplicable a árboles. Una de mis mayores contribuciones ha sido la extensión del método a Modelos Árbol. Como consecuencia de la extensión del método de tipos, fue posible definir un esquema de codificación enumerativa, que alcanza tasas de compresión óptimas para Modelos Árbol.La compresión de datos y otras aplicaciones vinculadas a la Teoría de la Información implican, a menudo, el procesamiento de grandes secuencias de datos. Por esta razón, el trabajo en esta disciplina me ha llevado naturalmente a investigar y realizar aportes en el área de estructuras de datos y algoritmos, con aplicaciones que trascienden la Teoría de la Información.

Grado y Fecha de Ingreso al RDT
Grado 3 / Desde: 2008-11-01

Programa: Científico Proveniente del Exterior
El cargo NO se enmarca en este programa

Participa de Grupo Autoidentificado
No participa de ningún grupo autoidentificado

Observaciones
Interrumpida hasta el 30/06/16

DOCUMENTACIÓN ADJUNTA

Curriculum Vitae
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Último informe de renovación
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Producción Académica
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