LARA 2020 | Programa de bolsas de pesquisa do Google já possui vencedores

Por| 04 de Dezembro de 2020 às 13h00

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Na última quarta-feira (2), o Google anunciou os vencedores da 8ª edição do programa de bolsas de pesquisa Latin American Research Awards (LARA). O projeto, encabeçado pelo Centro de Engenharia do Google na América Latina, localizado em Belo Horizonte (MG), tem o propósito de impulsionar a inovação na região e premiar projetos acadêmicos que visam identificar e propor soluções tecnológicas para problemas do cotidiano.

O programa contempla projetos de vários países latino-americanos. Dentre os 22 projetos selecionados,13 são do Brasil, dois do Chile, quatro da Argentina, um do Peru, um da Colômbia e um do México. Desde seu lançamento, em 2013, o programa já destinou aproximadamente 3 milhões de dólares a mais de 146 projetos de universidades de toda a região.

O Google vai fornecer US$ 500 mil (O equivalente a cerca de R$ 2,5 milhões) para projetos de alunos de Doutorado e Mestrado. Os doutorandos receberão mensalmente: US$ 750 (R$ 3,8 mil) para o professor e US$ 1,2 mil para o aluno (o equivalente a R$ 6,1 mil), enquanto os vencedores do mestrado receberão mensalmente: US$ 675 (R$ 3,4 mil) para o professor e US$ 750 (R$ 3,8 mil) para o aluno.

Nesta edição, cinco projetos levantam o olhar para a criação de soluções para o enfrentamento da COVID-19. Dois deles são brasileiros: uma das ideias brasileiras envolve o estudo de Deep Learning para o desenvolvimento de um teste sustentável, rápido e não-invasivo para diagnóstico de COVID-19, enquanto a outra propõe o uso da mineração de dados para analisar fatores de risco clínicos e demográficos de casos graves da doença no Brasil.

Além das propostas voltadas a COVID-19, há algumas que buscam desde classificar lesões de pele até identificar tipos de câncer, detectar criadouros do Aedes aegypti e até estudar a distribuição de terras por meio do uso de algoritmos. Há também iniciativas que propõem aplicações de Inteligência Artificial (IA) para o setor saúde. 13 dos 22 projetos são relacionados à área da saúde.

“Os vencedores desta oitava edição não apenas demonstram a incrível capacidade e potencial que a academia, a pesquisa e a América Latina têm, mas também são um exemplo de resiliência em um ano como o de 2020, que significou grandes desafios para toda a humanidade”, diz Berthier Ribeiro-Neto, diretor de engenharia do Google na América Latina. Confira, abaixo, os projetos vencedores do Latin American Research Awards 2020:

Google anuncia vencedores da oitava edição do Latin American Research Awards (Imagem:  Mitchell Luo / Unsplash
Google anuncia vencedores da oitava edição do Latin American Research Awards (Imagem:  Mitchell Luo / Unsplash
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Brasil

  • Abordagens de aprendizado de máquina para identificação de vírus em mosquitos Aedes usando pequenos RNAs, por João Marques e João Paulo Almeida, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
  • Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações, por Wagner Meira Junior e Derick Matheus de Oliveira, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
  • Repensando a classificação automática do câncer de pele com aprendizado não-supervisionado de representação, por Sandra Ávila e Alceu Bissoto, da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).
  • Deep learning em espectroscopia molecular por saliva: um teste sustentável, rápido e não-invasivo para diagnóstico de COVID-19, por Murillo Carneiro e Anísio Santos Junior, da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).
  • Ampliação do papel de clusters semânticos entre palavras (CluWords) em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), por Marcos André Gonçalves e Felipe Viegas, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
  • Validação da Identificação de Eventos Adversos por Aprendizado de Máquina em Situações Reais, por Renata Vieira e Henrique Dias Pereira dos Santos, da PUC - RS.
  • Identificação automática de áreas de reprodução de Aedes aegypti usando visão computacional e aprendizado de máquina, por Eduardo da Silva e Wesley Passos, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).
  • Sistema de Telemedicina baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para Análise de Evolução de Úlceras do Pé Diabético, por Leandro Fernandes e Yanexis Pupo-Toledo, da Universidade Federal Fluminense (UFF).
  • Aprendizado de máquina automatizado: recomendação de ferramentas e modelos de processamento de texto, por André de Carvalho e Marília Silva, da Universidade de São Paulo (USP).
  • Algoritmos de distritamento com aplicações para a alocação justa de terras e de assistência médica, por Marcus Ritt e Alex Zoch Gliesch, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).
  • Uso da mineração de dados para analisar fatores de risco clínicos e demográficos de casos graves de COVID-19 no Brasil, por Renato Vimieiro e Juliana Mattos, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
  • Combate a notícias falsas por meio da atribuição de autoria e análise de filogenia, por Anderson Rocha e Antônio Theóphilo, da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).
  • Redução da latência de serviço pelo emprego de veículos aéreos não tripulados de asas fixas, por Nelson Luis Saldanha da Fonseca e Rodrigo Augusto Cardoso da Silva, da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).

Argentina

  • Genômica e metagenômica do vírus SARS-CoV-2 na Argentina. Análise exaustiva dos aspectos genéticos e evolutivos de cepas autóctones, por Mariana Viegas e Mercedes Soledad Nabaes Jodar, da Universidad Nacional de La Plata.
  • Aprendizado de mapeamento molecular para reposicionamento de fármacos, por Axel Soto e María Virgínia Sabando, da Universidad Nacional del Sur.
  • Problemas de roteamento sob congestionamento: algoritmos, implementações eficientes e dados reais, por Francisco Soulignac e Gonzalo Lera-Romero, da Universidad de Buenos Aires.
  • Aprendendo sobre modelos causais com as mídias digitais, por Ana Gabriela Maguitman e Mariano Maisonnav, da Universidad Nacional del Sur.
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Chile

  • Identificação de convulsões neonatais em EEG: uma abordagem contínua & multicanal, por Felipe Tobar e Jouhui Ho, da Universidad de Chile.
  • Índices práticos e flexíveis em coleções de cadeias repetitivas, por Gonzalo Navarro e Dustin Cobas, da Universidad de Chile.

Colômbia

  • Habilitando tarefas de engenharia de software automatizadas para aplicativos móveis de fonte fechada, por Mario Linares-Vásquez e Camilo Escobar-Vásquez, da Universidad de los Andes.
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Peru

  • Facilitação de um diagnóstico sorológico rápido da COVID-19 através da análise do padrão de microaglutinação de uma salmonella geneticamente modificada usando tecnológicas móveis e inteligência artificial, por Mirko Zimic e Mario Salguedo, da Universidad Peruana Cayetano Heredia.

México

  • ROBICAL: Identificação e classificação robustas de linguagem abusiva, por Alexander Gelbukh e Segun Aroyehun, do Instituto Politecnico Nacional.
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LARA 2019

Berthier Ribeiro-Neto e orientadores beneficiados pela bolsa de pesquisa durante painel na sétima edição do LARA, que ocorreu em 2019 (Imagem: Divulgação/Google)
Berthier Ribeiro-Neto e orientadores beneficiados pela bolsa de pesquisa durante painel na sétima edição do LARA, que ocorreu em 2019 (Imagem: Divulgação/Google)

Na edição passada do LARA, o Canaltech foi ao Centro de Engenharia do Google na América Latina em Belo Horizonte conferir de pertinho os projetos vencedores. Na ocasião, 679 inscrições foram recebidas, e o Google selecionou 25 projetos distribuídos por 5 países latino-americanos (Argentina, Brasil, Chile, Colômbia e Peru). Para a surpresa dos organizadores, a maior parte dos projetos esteve focada na área da saúde.

"Eu venho observando o cenário acadêmico há mais de 20 anos, e a pergunta que eu fiz para a liderança de pesquisa do Google na época foi: 'Imagine dois projetos idênticos, e um projeto é de um professor do Massachusetts Institute of Technology e o outro de um professor da Universidade de Buenos Aires. Qual dos dois você vai suportar?' Se os projetos são idênticos, eu queria ter a chance de dar suporte ao que foi feito na Argentina também", explicou Berthier Ribeiro-Neto em entrevista ao Canaltech, na ocasião.