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Google premia pesquisas brasileiras sobre covid-19 com bolsas

O Latin American Research Awards (Lara) escolheu 22 projetos de pesquisa, sendo 13 brasileiros, para premiar com bolsas de estudo; edição de 2020 teve categoria para estudos sobre a covid-19

2 dez 2020 - 06h11
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O Latin American Research Awards (Lara), programa de bolsas de estudos do Google voltado para estudantes de mestrado e doutorado de universidades da América Latina, premiou nesta quarta-feira, 2, os projetos vencedores da sua edição de 2020. Ao todo, 22 projetos foram selecionados do Brasil, Chile, Argentina, Colômbia e México, sendo 13 de alunos brasileiros.

O projeto visa impulsionar a inovação e premiar projetos que apresentem soluções a partir de tecnologia para problemas do cotidiano. Em sua oitava edição, o programa ganhou uma categoria especial, voltada para dar destaque para pesquisas relacionadas à covid-19, com dois projetos vencedores: "Deep learning em espectroscopia molecular por saliva: um teste sustentável, rápido e não-invasivo para diagnóstico de covid-19" e "Uso da mineração de dados para analisar fatores de risco clínicos e demográficos de casos graves de covid-19 no Brasil", ambos desenvolvidos por estudantes brasileiros.

"Estamos em um ano super estranho para todos nós. A covid nos afeta de uma maneira monumental e, dada essa preocupação, muitos pesquisadores pararam o que estavam fazendo para encontrar respostas e soluções para problemas relacionados à essa doença. A gente pensou que tinha que usar o Lara deste ano para reconhecer esse esforço", afirma Berthier Ribeiro-Neto, diretor de engenharia do Google para América Latina, em entrevista ao Estadão.

Além de estudos sobre a covid-19, que representou 25% dos projetos aprovados, os estudantes puderam submeter projetos de outras áreas para concorrer à bolsa de estudo da iniciativa. Entre os outros projetos brasileiros vencedores, estão pesquisas relacionadas ao Aedes aegypti — mosquito transmissor da dengue e de outras doenças —, câncer de pele, redes neurais e tecnologia de automação.

As bolsas de estudos somam cerca de US$ 500 mil destinados para estudantes e orientadores. Os alunos de mestrado aprovados receberão US$ 750 por mês, enquanto os de doutorado receberão US$ 1,2 mensais. No ano passado, 15 projetos brasileiros receberam a bolsa de estudos do programa.

"O Brasil sempre tem uma posição de destaque no Lara. Esse ano, 55% dos projetos eram brasileiros. O sucesso do programa depende muito da participação dos brasileiros e hoje temos uma concentração de inteligência no País, que resulta de programas de anos anteriores. O Brasil é o país líder na cena acadêmica da América Latina sem dúvida", explica Ribeiro-Neto.

Confira os projetos brasileiros premiados pelo Latin American Research Awards (Lara):

Abordagens de aprendizado de máquina para identificação de vírus em mosquitos Aedes usando pequenos RNAs - João Marques e João Paulo Almeida (UFMG)

Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações - Wagner Meira Junior e Derick Matheus de Oliveira (UFMG)

Repensando a classificação automática do câncer de pele com aprendizado não-supervisionado de representação - Sandra Ávila e Alceu Bissoto (Unicamp)

Deep learning em espectroscopia molecular por saliva: um teste sustentável, rápido e não-invasivo para diagnóstico de COVID-19 - Murillo Carneiro e Anísio Santos Junior (UFU)

Ampliação do papel de clusters semânticos entre palavras (CluWords) em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) - Marcos André Gonçalves e Felipe Viegas (UFMG)

Validação da Identificação de Eventos Adversos por Aprendizado de Máquina em Situações Reais - Renata Vieira e Henrique Dias Pereira dos Santos (PUC-RS)

Identificação automática de áreas de reprodução de Aedes aegypti usando visão computacional e aprendizado de máquina - Eduardo da Silva e Wesley Passos (UFRJ)

Sistema de Telemedicina baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para Análise de Evolução de Úlceras do Pé Diabético - Leandro Fernandes e Yanexis Pupo-Toledo (UFF)

Aprendizado de máquina automatizado: recomendação de ferramentas e modelos de processamento de texto - André de Carvalho e Marília Silva (USP)

Algoritmos de distritamento com aplicações para a alocação justa de terras e de assistência médica - Marcus Ritt e Alex Zoch Gliesch (UFRGS)

Uso da mineração de dados para analisar fatores de risco clínicos e demográficos de casos graves de Covid-19 no Brasil - Renato Vimieiro e Juliana Mattos (UFMG)

Combate a notícias falsas por meio da atribuição de autoria e análise de filogenia - Anderson Rocha e Antônio Theóphilo (Unicamp)

Redução da latência de serviço pelo emprego de veículos aéreos não tripulados de asas fixas - Nelson Luis Saldanha da Fonseca e Rodrigo Augusto Cardoso da Silva (Unicamp)

*É estagiária, sob supervisão do editor Bruno Capelas

Estadão
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