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Estos son los ganadores de la edición 2020 de LARA, el programa de Google para becas de investigación

Imagen: Google – 2020

Resiliencia. Una palabra que nos ha logrado definir como sociedad en este año lleno de retos. No solo nos enfrentamos a una pandemia global, sino también a sus consecuencias económicas. Sin embargo, a pesar de todas las adversidades que nos trajo el 2020, la humanidad demostró una vez más su resiliencia al buscar soluciones innovadoras que nos han permitido salir adelante y resolver problemáticas derivadas de la pandemia de COVID-19. 
 
En ese sentido, las investigaciones académicas se convierten en la punta de lanza de la humanidad para que, a través de la tecnología y la innovación, se puedan solucionar cada vez más problemas y se logre ayudar a miles de personas alrededor del mundo. Por ese motivo, para Google es un honor anunciar a los ganadores de la octava edición de los Premios de Investigación de América Latina LARA, un proyecto que durante 8 años se ha enfocado en apoyar proyectos investigativos en América Latina, reconociendo 146 proyectos y entregando US$2.950 millones de dólares.
 
Para este año estamos otorgando US$500.000 dólares en 22 proyectos de estudiantes de Doctorado y Maestría, de los cuales 5  están relacionados con el COVID-19 y el resto con aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI) para el sector salud y Aprendizaje Automático ML) entre otros. Para este año, los ganadores de doctorado recibirán mensualmente: US$750 dólares el/la profesor/a y US$1,200 dólares el/la estudiante; y los ganadores de maestría recibirán mensualmente: US$675 dólares el/la profesor/a y US$750 dólares el/la estudiante.
 
Entre las propuestas se encuentran 13 de Brasil, 2 de Chile, 4 de Argentina, 1 de Perú, 1 de Colombia y 1 de México, que buscan desde clasificar lesiones de piel para identificar tipos de cáncer; hasta detectar criaderos de Aedes aegypti, que pueden transmitir enfermedades como el Zika; y la distribución justa de tierra a través del uso de algoritmos.
 
Adicionalmente, en esta coyuntura que ha estado marcada por la pandemia del COVID-19, algunos proyectos ganadores de LARA han enfocado sus investigaciones en el desarrollo de herramientas que ayuden a mejorar los procesos relacionados al virus y, de este modo, aportar a que la detección, el diagnóstico y el tratamiento sean más efectivos. 
 
Vemos, entre otros, un proyecto en Brasil que busca utilizar el Aprendizaje Automático para que las pruebas COVID sean más rápidas, sostenibles y no invasivas; un proyecto en Perú que busca facilitar el diagnóstico de las pruebas mediante análisis que utilicen tecnologías móviles e Inteligencia Artificial; y un tercero en Argentina, en el que los investigadores quieren comprender la divergencia de las cepas distribuidas demográficamente para poder rastrear la evolución del virus. 
 
Los ganadores de esta octava edición no solo demuestran la increíble capacidad y potencial que tienen la academia y la investigación en América Latina sino también son un ejemplo de resiliencia en un año como el 2020, que ha significado grandes retos para toda la humanidad. 
 
A continuación, los proyectos ganadores de los Latin American Research Award 2020:
 

País

Ganadores

Nombre del Proyecto


































Brasil

João Marques
João Paulo Almeida

Enfoques de aprendizaje automático para la identificación de virus en mosquitos Aedes utilizando RNA pequeños

Wagner Meira Junior
Derick Matheus de Oliveira


Clasificación automática e interpretable del electrocardiograma de 12 derivaciones

Sandra Ávila

Alceu Bissoto

Repensando la clasificación automatizada del cáncer de piel con aprendizaje de representaciones no supervisado

Murillo Carneiro

Anísio Santos Junio

Aprendizaje profundo sobre espectroscopia molecular salival: una prueba sostenible, rápida y no invasiva para el diagnóstico de COVID-19

Marcos André Gonçalves

Felipe Viegas

Ampliación del papel de los clústeres de palabras semánticas (CluWords) en las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Renata Vieira

Henrique Dias Pereira dos Santos



Validación de la detección de eventos adversos de aprendizaje automático en escenarios reales

Eduardo da Silva

Wesley Passos


Detección automática de criaderos de Aedes aegytpi mediante visión artificial y aprendizaje automático

Leandro Fernandes

Yanexis Pupo-Toledo


Sistema de telemedicina basado en CNN para el análisis de la evolución de las úlceras del pie diabético

André de Carvalho

Marília Silva

Aprendizaje automático automatizado: recomendación de modelos y herramientas de procesamiento de texto

Marcus Ritt

Alex Zoch Gliesch

Distritos de algoritmos con aplicaciones para la asignación justa de tierras y la atención médica.

Renato Vimieiro

Juliana Mattos

Uso de datos para analizar los factores de riesgo clínicos y demográficos de los casos graves de Covid-19 en Brasil

Anderson Rocha

En Theophilus


Luchando contra las "noticias falsas" mediante la atribución de autoría y el análisis de filogenia

Nelson Luis Saldanha da Fonseca

Rodrigo Augusto Cardoso da Silva





Reducción de la latencia del servicio mediante el uso de UAV de alas fijas










Argentina

Mariana Viegas

Mercedes Soledad Nabaes Jodar


Genómica y metagenómica del virus SARS-CoV-2 en Argentina. Análisis integral de aspectos genéticos y evolutivos de cepas autóctonas.

Axel Soto

María Virgínia Sabando


Aprendizaje de las incorporaciones moleculares para la reutilización de fármacos

Francisco Soulignac

Gonzalo Lera-Romero


Problemas de enrutamiento bajo congestión: algoritmos, implementaciones eficientes y datos reales

Ana Gabriela Maguitman

Mariano Maisonnav



Aprendiendo modelos causales de los medios digitales




Chile

Felipe Tobar

Jouhui Ho

Detección de convulsiones neonatales mediante EEG: un enfoque continuo y multicanal

Gonzalo Navarro

Dustin Cobas


Índices prácticos y flexibles en colecciones de cadenas repetitivas



Colombia

Mario Linares-Vásquez

Camilo Escobar-Velásquez


Habilitación de tareas de ingeniería de software automatizadas para aplicaciones móviles de código cerrado



Perú

Mirko Zimic

Mario Salguedo

Facilitar un diagnóstico serológico rápido de COVID-19 mediante el análisis del patrón de microaglutinación de una salmonela modificada genéticamente utilizando tecnologías móviles e inteligencia artificial


México

Alexander Gelbukh

Segun Aroyehun


ROBICAL: Identificación y clasificación robusta del lenguaje abusivo

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