Google premia a 24 proyectos de Ciencias de la Computación en América Latina

Ciencias de la Computación
Los Premios de Investigación de Google para América Latina 2016 reconocieron iniciativas provenientes de Brasil, Chile, México, Colombia, Argentina y Perú.

Los Premios de Investigación de Google para América Latina 2016 ya tienen a sus ganadores. De las 473 propuestas de 13 países que se postularon, finalmente fueron escogidos 24 provenientes de Brasil, Chile, México, Colombia, Argentina y Perú, que “se destacan en términos de impacto, originalidad y calidad, y están dentro de las áreas clave de interés para Google”, según explicó Berthier Ribeiro-Neto, director de Ingeniería para América Latina.

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Los ganadores fueron anunciados esta semana durante el evento de Google Research Awards for Latin America en el Centro de ingeniería de Google en Belo Horizonte, Brasil.

Los premios de esta edición permiten concluir, según Ribeiro-Neto, que el área de la Ciencias de la Computación está prosperando en América Latina y hay una avance en términos de concretar resultados, ya que entre los 24 proyectos ganadores, hay siete que son extensiones del año pasado.

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Cada proyecto recibirá un estímulo mensual de entre US$750 y US$1.200 mensuales para el estudiante y de entre US$675 y US$750 mensuales para la facultad respectiva.

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Estos son los 48 ganadores, profesor y estudiante, de cada proyecto:

1. Estaciones autónomas de bajo costo para medir el impacto del cambio climático en los glaciares

Este proyecto propone nuevos métodos para el monitoreo de glaciares a través de una red de equipos de código abierto de bajo costo para la medición de parámetros meteorológicos y fusión del glaciar directamente en la superficie de los glaciares con transferencia remota de datos.

Profesor: Jorge Arigony-Neto

Estudiante: Guilherme Tomaschewski Netto

Universidade Federal do Rio Grande, Brasil

2. Generación automática de vídeo resúmenes con redes neuronales convolucionales y recurrentes

Esta propuesta define las directrices iniciales para resolver el problema de la generación automática de resúmenes a partir de vídeos.

Profesor: Rodrigo Coelho Barros

Estudiante: Jônatas Wehrmann

Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil

3. Razonamiento automático sobre cláusulas contractuales

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un enfoque para razonar acerca de normas complejas en documentos en lenguaje natural (por lo general contratos) y la detección de conflictos de normas e inconsistencias en el contrato.

Profesor: Felipe Meneguzzi

Estudiante: João Paulo Aires

Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil

4. Domótica de asistencia multimodal incluyendo comunicación aumentativa y alternativa

Este proyecto busca desarrollar un nuevo sistema de asistencia que pueda ser utilizado por personas con discapacidades motoras severas permitiéndoles controlar dispositivos domésticos y comunicarse por medio de señales biológicas capturadas de los músculos o los ojos.

Profesor: Teodiano Freire Bastos-Filho

Estudiante: Alexandre Bissoli

Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil

5. Usando una idea de motor de búsqueda para reutilizar medicamentos aprobados como antibióticos

El proyecto desarrollará un modelo para la identificación de fármacos antibióticos potenciales utilizando un enfoque de reutilización.

Profesor: Marcos Augusto dos Santos

Estudiante: Rita Silvério-Machado

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

6. Representación de entidad basada en discusión

Este proyecto busca desarrollar un método para el aprendizaje de representaciones de entidades a partir de discusiones en línea que puedan generar un resumen automático de esa entidad, incluso cuando no se sabe nada de forma explícita al respecto.

Profesor: Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo

Estudiante: Túlio Corrêa Loures

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

7. Minería de puntos de interés a partir de trayectorias de caso-control

Este proyecto se centra en la detección de zonas o regiones espaciales localizadas donde la probabilidad de que ocurra un evento dirigido es mayor que en el resto del mapa.

Profesor: Wagner.Meira Júnior

Estudiante: Roberto C.S.N.P. Souza

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

8. Mapeo de graffiti a partir de datos de Google Street View

El objetivo del proyecto es mapear graffitis de manera automática, permitiendo a un algoritmo de aprendizaje no supervisado agrupar los estilos de graffiti y proporcionar información sociológica útil sobre el mapa resultante.

Profesor: Ricardo Matsumura de Araujo

Estudiante: Glauco Roberto Munsberg

Universidade Federal de Pelotas, Brasil

9. Generación automatizada de tutoriales a partir de sitios de preguntas y respuestas

La propuesta del equipo se dirige a aprovechar los sitios de preguntas y respuestas para producir de forma automática documentación adicional estructurada para desarrolladores de software a partir del conocimiento público desplegado en los sitios de preguntas y respuestas.

Profesor: Marcelo de Almeida Maia

Estudiante: Adriano Mendonça Rocha

Universidade Federal de Uberlândia, Brasil

10. Detección automatizada con base en datos de retinopatía diabética

Este proyecto tiene como objetivo reunir suficiente información directamente de datos disponibles con el fin de diseñar un sistema de clasificación más eficaz, unificado y menos centrado en el humano para la detección temprana de la retinopatía diabética.

Profesor: Anderson Rocha

Estudiante: José Ramón Trindade Pires

Universidade Estadual de Campinas, Brasil

11. Detección automatizada y confiable de melanoma para el mundo real

El objetivo de este proyecto es abordar la detección de melanoma mediante la aplicación de enfoques de vanguardia para la clasificación de imágenes, avanzando en la cooperación con dermatólogos y la recolección de nuevas imágenes que pueden ser utilizadas por la comunidad para la investigación adicional.

Profesor: Eduardo Alves do Valle Junior

Estudiante: Michel Silva Fornacial

Universidade Estadual de Campinas, Brasil

12. Derribando las barreras: Incluyendo la gente invidente en el modelado cooperativo

En este proyecto, el objetivo de los investigadores es proponer y poner a prueba un método para la inclusión de las personas invidentes en las actividades de modelado cooperativo.

Profesor: Anarosa Alves Franco Brandão

Estudiante: Leandro Luque

Universidade de São Paulo, Brasil

13. Mejorando las técnicas de escritura ocular libres de permanencia mediante el uso de un enfoque basado en modelos de ruido

En esta propuesta, el equipo tiene la intención de mejorar los sistemas de entrada de texto basados en la mirada mediante la adopción de un enfoque de canal ruidoso, sobre la base de los modelos de error, para lograr una tasa de entrada del usuario más rápida y reducir la fatiga ocular debido a errores de escritura.

Profesor: Maria da Graça Campos Pimentel

Estudiante: Raiza TS Hanada

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, Brasil

14. Optimización de conjuntos de empaquetados aditivos impulsados para el aprendizaje de clasificación [EXTENSIÓN]

En 2015, esta investigación se centró en resolver el problema de la recuperación de información conocido como “Aprendizaje de clasificación (L2R)”, cuyo objetivo principal era aprender cómo combinar predictores para aprovechar el rendimiento de los modelos de clasificación, mediante la combinación efectiva de dos estrategias de aprendizaje automático (ML) basado en conjuntos: Impulso y empaquetado. Este año, se centrará en cubrir mucho terreno en relación con los enfoques de aprendizaje automático.

Profesor: Marcos André Gonçalves

Estudiante: Clebson C.A. de Sá

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

15. Mejora del aprendizaje por refuerzo profundo a través de la transferencia de conocimiento [EXTENSIÓN]

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de agentes inteligentes de aprendizaje por refuerzo (RL), que son capaces de resolver diferentes tareas de manera más eficiente con el uso de enfoques de aprendizaje por transferencia (TL). Una cuestión fundamental que queda por abordar este año es cómo determinar la similitud entre las tareas de forma automática, sin más conocimiento del dominio.

Profesor: Anna Helena Reali Costa

Estudiante: Ruben Glatt

Universidade de São Paulo, Brasil

16. Más allá de la relevancia: Abordando la novedad, diversidad y personalización en el reconocimiento de etiquetas [EXTENSIÓN]

En 2015, este proyecto se centró en el desarrollo de nuevas soluciones de recomendación de etiqueta nueva que abordan eficazmente múltiples aspectos relacionados con el problema, sobre todo, la relevancia, novedad, diversidad y personalización de los intereses del usuario. Para el proyecto de este año, el objetivo es extender la investigación para explorar nuevas oportunidades de los métodos propuestos originalmente.

Profesor: Jussara Marques de Almeida

Estudiante: Fabiano Muniz Belém

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

17. Cifrado homomórfico eficiente para la computación privada en la nube [EXTENSIÓN]

El objetivo del proyecto es desarrollar versiones que preserven la privacidad de dos algoritmos de aprendizaje automático conocidos: el clasificador k-NN y el Análisis de Componentes Principales. La nueva propuesta de investigación tiene como objetivo mejorar los sistemas de cifrado homomórfico actuales tanto de forma cuantitativa como cualitativa, mediante la mejora del desempeño de las construcciones y las implementaciones de los esquemas SHE/FHE con base en entramado y ampliando las construcciones actuales para obtener un mejor rendimiento en entornos multiusuario.

Profesor: Diego de Freitas Aranha

Estudiante: Hilder Vitor Lima Pereira

Universidade Estadual de Campinas, Brasil

18. Ingeniería de memorias de acceso aleatorio comprimidas

En este proyecto, el equipo tiene como objetivo explorar algoritmos eficientes para implementar computadoras con memoria de acceso aleatorio comprimida (CRAM). Con esto, los datos siempre se mantienen y se opera con ellos de forma comprimida en lugar de comprimir los datos durante la entrada y salida de la memoria, lo que implica procesamiento adicional.

Profesor: Gonzalo Navarro

Estudiante: Joshimar Córdova

Universidad de Chile, Chile

19. Predicción de epidemias de Zika usando redes sociales y de contacto vectorial

El objetivo de este proyecto es ampliar un modelo informático para predecir las estimaciones del riesgo de infección de Zika en pequeñas poblaciones para incluir redes sociales y epidemiológicas. Esto permitirá la predicción temprana de brotes de Zika, lo que permite la implementación oportuna de las intervenciones de control de enfermedades.

Profesor: Edgar Emmanuel Vallejo Clemente

Estudiante: Héctor Manuel Sánchez Castellanos

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México

20. Facilitar el diagnóstico de la tuberculosis en lugares de bajos recursos mediante el uso de tecnologías móviles e Inteligencia artificial

Los investigadores proponen aprovechar las tecnologías adecuadas (pruebas no comerciales para diagnosticar tuberculosis) en regiones de bajos ingresos, y usar un microscopio creado por impresión en 3D, inteligencia artificial, dispositivos móviles, computación en la nube e Internet, para mejorar la interpretación de las pruebas en lugares remotos.

Profesor: Mirko Zimic

Estudiante: Jorge Coronel

Universidad Peruana Cayetano Heredia, Perú

21. Diagnóstico en una caja: Caracterización computacional de estados mentales

El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta para ayudar a la práctica psiquiátrica, mediante la captura de marcadores de enfermedades psiquiátricas y neurológicas para integrarlos en un sistema de computación cognitiva.

Profesor: Diego Fernández Slezak

Estudiante: Facundo Carrillo

Universidad de Buenos Aires, Argentina

22. Escritura de seguridad gradual para la web [EXTENSIÓN]

En la primera etapa de su investigación, el equipo desarrolló un sistema de escritura de seguridad gradual para ayudar a los programadores a escribir aplicaciones que evitan las fugas de privacidad de información confidencial Para este segundo año, planean extender su implementación para dar soporte a objetos, explorar políticas de desclasificación y la forma de integrarlos en un idioma de seguridad gradual, así como desarrollar casos de estudio y experimentos.

Profesor: Éric Tánter

Estudiante: Raimil Cruz

Universidad de Chile, Chile

23. Unidades de aprendizaje de acción dinámica para el reconocimiento de expresión facial tridimensional. [EXTENSIÓN]

Este proyecto busca mejorar la interacción humano-computadora mediante el análisis de la expresión facial humana automatizada con técnicas de aprendizaje profundo y haciendo uso del color, la profundidad y la información temporal. En la segunda fase del proyecto, la investigación utilizará el reconocedor de emoción general como representación de alto nivel, y como la base de una arquitectura de aprendizaje profundo para la detección de unidades de acción con un conjunto de metadatos que pueden combinar las tres principales bases de datos para el reconocimiento de emoción que se encuentran disponibles públicamente.

Profesor: Pablo Arbeláez

Estudiante: Andrés Felipe Romero

Universidad de los Andes, Colombia

24. Biosensor dual interconectado para la Diabetes Mellitus tipo II [EXTENSIÓN]

El objetivo de este proyecto es desarrollar un sensor dual para diagnosticar, prevenir y monitorear la evolución de la Diabetes Mellitus tipo II. En el último año, el equipo de investigación ha hecho enormes progresos: en primer lugar, se ha reducido el error asociado que tienen otros glucómetros comerciales durante la medición de la glucosa múltiple; en segundo lugar, la medición de la insulina se hará con alta sensibilidad y especificidad mediante una técnica novedosa desarrollada este año, que utiliza saliva en vez de sangre.

Profesor: Catalina Elizabeth Stern Forgach

Estudiante: Jehú López Aparicio

Universidad Nacional Autónoma de México, México

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