Google entrega Premios de Investigación para América Latina

Anuncio de los Premios LARA de Google

Premios LARA de Google para 27 investigadores en Ciencias de la Computación (Google)

Google anuncia una nueva generación de 27 investigadores en el área de Ciencias de la Computación que recibirán, durante los próximos dos años, 600 mil dólares para llevar a cabo sus proyectos.

Desde que Google lanzó los Premios Latin American Research Awards (LARA) en 2013, el programa ha beneficiado a 46 proyectos y a más de 100 investigadores, incluyendo estudiantes de maestría, doctorado y sus profesores.

Este año, Google recibió 281 proyectos de nueve países de América Latina, enfocados al estudio del aprendizaje automático, un campo que permite enseñar a las computadoras a aprender sin que éstas sean explícitamente programadas.

De los 27 proyectos elegidos, 14 se enfocan en aprendizaje automático.

Por primera vez, el anuncio de los ganadores se hizo en el Campus Sao Paulo, un espacio de Google dedicado a los emprendedores.

De este modo se intenta promover una discusión entre académicos, la comunidad de startups y directivos de universidades sobre los motores para la innovación.

Además de creatividad y capacidad empresarial, las empresas de tecnología más exitosas e innovadoras del mundo tienen en común una alta intensidad de conocimiento.

Cuanto mayor sea la intensidad de conocimiento de una empresa, mayor será su capacidad para escalar sus negocios.
Google reconoce que América Latina tiene muchos de los ingredientes necesarios para crear negocios que puedan transformar el mundo. Propiciar el diálogo y el intercambio de conocimiento entre todas las partes nos permitirá cumplir ese potencial como región.

Los ganadores de los Premios LARA 2017 y sus instituciones son:

Marcos André Gonçalves
Clebson C. A. de Sá
Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil

Optimización de ensambles basados en boosting aditivo de árboles empaquetados para el aprendizaje de clasificación
El objetivo es optimizar una lista clasificada de documentos relacionados con necesidades de información específicas mediante el entrenamiento de un modelo con documentos ya definidos como relevantes por especialistas que utilizan un proceso de “aprendizaje de clasificación” basado en una combinación de técnicas de aprendizaje automático.

Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Túlio Corrêa Loures
Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil

Representación de una entidad basada en la discusión
El objetivo es desarrollar un método para extraer información relevante a través de comentarios hechos en discusiones en línea. Eventualmente creará una herramienta que podría crear un resumen sobre los comentarios del mismo tema y agruparlos con otros temas relacionados.

Anuncio de los Premios LARA de Google
Anuncio de los Premios LARA de Google (Google)

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Jorge Arigony-Neto
Guilherme Tomaschewski Netto
Universidad Federal de Río Grande, Brasil

Estaciones autónomas de bajo costo para medir los impactos del cambio climático en los glaciares

El objetivo es registrar los parámetros meteorológicos de los glaciares y mejorar la resolución de las mediciones del derretimiento de los glaciares a través de sensores de bajo costo.

 

Marcus Ritt
Alex Gliesch
Universidad Federal de Río Grande, Brasil

Algoritmos heurísticos para una distribución equitativa de la tierra y resolver problemas de distribución en distritos
El objetivo es desarrollar un método computacional para dividir parcelas de tierra en lotes más pequeños considerando cualidades geográficas, políticas y equitativas.

 

José Correa
Raimundo Sanoa
Universidad de Chile, Chile

Precios públicos secuenciales personalizados y adaptativos
El objetivo es diseñar mecanismos de maximización del bienestar en un entorno en línea. Tales mecanismos deben tomar decisiones irrevocables cuando se enfrentan a un cliente. Por lo tanto, para lograr un buen rendimiento, deben incorporar dos ingredientes básicos: la personalización, lo que significa que clientes distintos pueden ser atendidos de manera diferenciada; y la adaptabilidad, lo que significa que la atención a un cliente puede depender de los conocimientos adquiridos hasta ese momento.

 

Gonzalo Navarro
Patricio Huepe
Universidad de Chile, Chile

Construyendo memorias de acceso aleatorio comprimidas
Esta propuesta tiene como objetivo crear una capa entre los programas y la memoria RAM que utilizan para que todos los datos almacenados se compriman automáticamente de una manera que sea transparente para el programa. De esta manera, la memoria real ofrecida por el dispositivo se expande virtualmente. Mientras que tal capa puede producir una cierta carga adicional al rendimiento, esperamos que sea mucho más baja que la producida por los sistemas de memoria virtual que recurren a la memoria externa. Además, puede utilizarse en dispositivos sin memoria externa, como teléfonos celulares, sensores y otros dispositivos de gama baja.

 

Edgar Emmanuel Vallejo Clemente
Kevin Islas Abud
Tecnológico de Monterrey, México

Predicción de epidemias de Zika utilizando redes sociales y de contacto vectorial (extensión de proyecto)
El objetivo principal es desarrollar un método que pueda predecir brotes e infecciones del virus Zika a través de interacciones humano-mosquito simuladas.

 

Mirko Zimic
Jorge Coronel
Universidad Peruana Cayetano Heredia, Perú

Mejoras para facilitar el diagnóstico de la tuberculosis en lugares de escasos recursos utilizando tecnologías móviles e inteligencia artificial
Este proyecto tiene como objetivo mejorar la detección rápida de la tuberculosis (dentro de 2 o 3 días) a través de un sistema computacional que podría tener un sistema de análisis de datos en línea para ayudar al diagnóstico.

Google entrega los Premios LARA 2017
Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Luis Carlos González Gurrola
Ricardo Manuel Carlos Loya
Universidad Autónoma de Chihuahua, México

Aprendizaje a partir de los patrones de interrupciones en la superficie del camino para mejorar la infraestructura de transporte
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema para detectar anomalías en la carretera a través de sensores y GPS en los teléfonos inteligentes de los conductores. Además, con el aprendizaje automático, se clasifican y ordenan los datos de las carreteras según el tamaño, gravedad, daño, tiempo desatendido, etc. Con esto, las dependencias correspondientes pueden concentrar sus esfuerzos y recursos de manera más eficiente.

 

Moacir Ponti
Patrícia Bet
Universidad de São Paulo, Brasil

Sensores inerciales móviles para la detección y predicción del riesgo de caídas
Este proyecto tiene como objetivo realizar una investigación sobre el uso de sensores de movimiento en dispositivos móviles para la predicción del riesgo de caídas en los ancianos. La metodología desarrollada podría ser implementada en plataformas móviles como teléfonos o relojes inteligentes. Los sensores representan una opción de monitoreo viable que ayuda a los cuidadores y profesionales de la salud.

 

Fernando Magno Quintão Pereira
Junio C. Ribeiro da Silva
Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil

DVFS inteligente
Este proyecto tiene como objetivo crear un prototipo para reducir el consumo de energía de las aplicaciones de Android con una mínima reducción en el rendimiento del programa. Este prototipo utilizará el aprendizaje por refuerzo para adaptarse a las diferentes maneras en que pueden ser utilizadas esas aplicaciones.

 

Juan Pablo Galeotti
Iván Arcuschin Moreno
Universidad de Buenos Aires, Argentina

Evolutiz: Generación de pruebas multiobjetivo para probar aplicaciones Android en evolución
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una herramienta de código abierto para probar nuevas aplicaciones para Android, ayudando a los desarrolladores a identificar errores o funcionalidades faltantes. Además, tiene la intención de crear una base de datos pública de defectos en las aplicaciones de Android.

 

Anderson Rocha
José Ramón Trindade Pires
Universidad Estatal de Campinas, Brasil

Pruebas automatizadas basadas en datos para la detección de retinopatía diabética – Extensión
En esta investigación, nuestro objetivo es diseñar métodos para reconocer patrones discriminatorios de las etapas de la retinopatía diabética, proporcionando una decisión de severidad avanzada y robusta; e incorporar dicha información en una decisión final de nivel superior (y más refinada) de una retinopatía diabética referenciable (RDR). También tenemos la intención de explorar posibles formas de entender las decisiones tomadas por las soluciones ideadas para generar métodos de toma de decisiones con responsabilidad.

 

Pablo Arbelaez
Andrés Romero
Universidad de los Andes, Colombia

Unidades de acción dinámica de aprendizaje para el reconocimiento tridimensional de la expresión facial
La comprensión automatizada de las expresiones faciales es un paso fundamental hacia la interacción humano-computadora de alto nivel. Este proyecto pretende modelar las expresiones faciales humanas a través del análisis de las variaciones temporales en el patrón de activación de las unidades de acción tridimensionales. El análisis automatizado de la expresión facial abre la puerta a múltiples dominios de aplicación más allá de la clasificación emocional, como dolor, somnolencia, intoxicación, lenguaje facial tácito, depresión o detección de mentiras.

 

Rodrigo Coelho Barros
Jônatas Wehrmann
Pontifícia Universidad Católica de Río Grande del Sur, Brasil

Convoluciones de encajes de orden y a nivel de caracteres para la recuperación multimodal y la generación de sinopsis
Después de un año de investigación, el equipo ahora es capaz de recuperar imágenes que coinciden semánticamente con una consulta escrita en lenguaje natural de una manera muy eficiente, así como recuperar descripciones previamente almacenadas a partir de una imagen de consulta. Para el segundo año, el proyecto pretende aprovechar este enfoque para lograr recuperar videos a partir de descripciones textuales, y describirlos automáticamente en lenguaje natural.

 

César Rennó-Costa
Ana Claudia Costa da Silva
Universidad Federal de Río Grande del Norte, Brasil

Llevar a la investigación del sueño al ámbito del aprendizaje automático

Optimización de un algoritmo SLAM de aprendizaje profundo biológicamente válido a través de la organización automática de vértices fuera de línea. Este proyecto se inspira en la biología del sueño como una actividad de organización automática, con el objetivo de aplicarla a las mejoras del aprendizaje automático. El sueño puede optimizar las redes de aprendizaje profundo.

 

Cristina Nader Vasconcelos
Felipe Moure Cícero
Universidad Federal Fluminense, Brasil

Clasificación, segmentación y detección de patrones dermatoscópicos de las lesiones cutáneas usando aprendizaje profundo
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar nuevas herramientas de análisis de imagen de la piel que podrían realizar la detección automática y clasificación (como benigna o maligna) de una lesión en la piel, lo que ayudaría al diagnóstico médico en la detección temprana de cáncer de piel.

Google entrega los Premios LARA 2017
Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Eduardo Alves do Valle Junior
Michel Fornaciali
Universidad Estatal de Campinas, Brasil

Detección automática y confiable de melanoma para el mundo real
Este proyecto tiene como objetivo acelerar la adopción en el mundo real de la detección de melanoma asistida por computadora, tanto mejorando los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar la enfermedad, como interactuando con los médicos para identificar y eliminar las barreras que impiden la adopción de la tecnología.

 

Hiram Eredín Ponce Espinosa
José Guillermo González Mora
Universidad Panamericana, México

Aprendizaje de transferencia utilizando redes de hidrocarburos artificiales: un estudio de caso en robótica
Este proyecto de investigación pretende diseñar una estrategia utilizando conocimientos previos para resolver problemas nuevos pero similares de manera rápida y eficaz (transferencia de aprendizaje) basados en redes de hidrocarburos artificiales. Se implementará en robots para el aprendizaje de tareas. El proyecto de investigación es parte de una investigación en curso para el desarrollo de un robot biomecánico para el rescate.

 

Teodiano Freire Bastos-Filho
Alexandre Luís Cardoso Bissoli
Universidad Federal do Espírito Santo, Brasil

Domótica de asistencia multimodal incluyendo comunicación aumentativa y alternativa
El año pasado, este proyecto desarrolló un nuevo sistema de asistencia para ser utilizado por personas con discapacidades motoras severas, haciéndolos capaces de controlar los dispositivos domésticos y comunicarse con la gente alrededor o a través de un teléfono inteligente desde su silla de ruedas y a partir de las señales capturadas de los músculos o los ojos. En el año en curso, los voluntarios llevarán a casa el sistema para probarlo. Para hacer esto posible, este año se configurará el sistema para cada voluntario, y se propondrá un nuevo controlador de dispositivo que transmitirá la información a los dispositivos domésticos por Internet.

 

Rodrigo F. Cádiz
Andrés Aparicio
Pontificia Universidad Católica de Chile, Chile

Gráficos auditivos: transmisión de datos a través del sonido para personas con discapacidad visual
El principal objetivo de este proyecto es transmitir la información cuantitativa contenida en los gráficos visuales a través del sonido, una técnica llamada sonificación, y cuando se aplica particularmente a los gráficos, se les conoce como gráficos auditivos. Este enfoque pudiera permitir a las personas ciegas o con discapacidad visual acceder a esta información y comprenderla, de lo contrario sólo estaría disponible en forma visual. Este enfoque tiene muchas ventajas sobre el método estándar de gráficos táctiles, ya que son fáciles de implementar con equipos informáticos de uso general disponibles hoy con fines educativos. De particular interés para nosotros es el desarrollo de herramientas que se utilizarán junto con tecnologías web extendidas como motores de búsqueda de imágenes u hojas de cálculo. Nos gustaría agregar la capacidad no sólo de ver los datos utilizando estas herramientas, sino también escucharlos.

 

Anselmo Frizera-Neto
Andrés Alberto Ramírez-Duque
Universidad Federal do Espírito Santo, Brasil

Entorno de interacción multimodal basado en visión por computadora y dispositivo robótico de asistencia en el diagnóstico de niños con trastorno del espectro autista
Aunque no hay cura para el trastorno del espectro autista (TEA), la intervención temprana e intensiva es crucial para aumentar el nivel de funcionamiento del niño en la vida diaria. Muchos grupos de investigación están trabajando en herramientas de diagnóstico e intervención basadas en tecnología para el TEA. Sin embargo, los beneficios reales de su uso en prácticas clínicas sistemáticas aún no son concluyentes. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar una herramienta basada en tecnología abierta para apoyar a los clínicos en el diagnóstico y las intervenciones terapéuticas en niños con TEA. Actualmente se está desarrollando una sala inteligente compuesta por un dispositivo robótico y una configuración de visión computarizada con múltiples cámaras para analizar los comportamientos de niños con TEA. De esta manera, los investigadores buscan desarrollar herramientas para ayudar a los clínicos a identificar factores de riesgo en niños con TEA y proveer recursos para la próxima generación de intervenciones terapéuticas. Este trabajo es desarrollado por un equipo multidisciplinario compuesto por profesionales clínicos (neuropediatras y psicólogos) y expertos en ingeniería biomédica.

Google entrega los Premios LARA 2017
Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Google entrega los Premios LARA 2017 (Google)

Wagner Meira Junior
Roberto C. S. N. P. Souza
Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil

Minería de hotspots a partir de trayectorias de control de caso
El objetivo es detectar hotspots, es decir, regiones donde la probabilidad de ocurrencia de un evento objetivo (por ejemplo, de ser infectado por una enfermedad) es mayor en comparación con el resto del área bajo análisis, con base en trayectorias registradas por dispositivos personales.

 

Winston S. Percybrooks
Pedro Juan Narvaez Rosado
Universidad del Norte, Colombia

Hacia la auscultación a gran escala, inteligente y asistida por computadora para los casos de cuidados primarios remotos
Esta propuesta tiene como objetivo la construcción de un estetoscopio digital basado en un teléfono móvil, de bajo costo, capaz de grabar y etiquetar los sonidos cardíacos. También busca usar el aprendizaje automático para desarrollar un método para el diagnóstico automático de condiciones relacionadas con el corazón a partir de los sonidos grabados. Esperamos que el sistema sea adecuado para su uso en escenarios de telemedicina, particularmente para apoyar a los médicos no especializados en lugares remotos.

 

Sidarta Ribeiro
Ana Raquel Torres
Universidad Federal de Río Grande del Norte, Brasil

Análisis de gráficos no semánticos para la evaluación automatizada y el diagnóstico temprano de discapacidades cognitivas en el entorno escolar
El objetivo consiste en crear una evaluación automatizada de bajo costo para las discapacidades cognitivas que perjudican el desarrollo académico completo de los estudiantes jóvenes, utilizando herramientas de procesamiento de lenguaje natural para contribuir con la detección temprana y la intervención adecuada.

 

Maria da Graça Campos Pimentel
Raiza Tamae Feminino Hanada
Universidad de São Paulo, Brasil

Una herramienta inteligente de escritura mediante los ojos sin interrupciones para usuarios con discapacidades motoras
Este proyecto ya ha desarrollado modelos capaces de sugerir posibles palabras escritas con los ojos por usuarios con discapacidades motoras severas. Este año se pretende mejorar la interfaz, realizar experimentos con usuarios potenciales reales, crear conjuntos de datos y ofrecer una herramienta de software de código abierto de bajo costo.

 

André R. A. Grégio
Fabricio Ceschin
Universidad Federal de Paraná, Brasil

Identificación de derivación conceptual en los clasificadores de malware y la aplicación de detectores de aprendizaje profundo para APTs
En este proyecto, pretendemos desarrollar nuevos modelos adaptativos para identificar si un programa es benigno o malicioso durante su ejecución, incluso cuando su comportamiento es sutil, creando un detector de infecciones en tiempo real. También tenemos la intención de crear un conjunto de datos público que contenga tantas características de programas maliciosos como sea posible, que se beneficiará de nuestras técnicas propuestas para estar siempre actualizado. Los modelos se basarán en el aprendizaje profundo para la clasificación en múltiples etapas, así como en innovadoras técnicas de detección de deriva de concepto.

 

MLV

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