GOOGLE PREMIA TEODIANO BASTOS FILHO E OUTROS 23 PESQUISADORES DA AL

Conheça os 24 projetos ganhadores: Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina 2016

quarta-feira, agosto 03, 2016

Pesquisas na área da Ciência da Computação estão avançando na região: nós sabemos porque tivemos a oportunidade de ver de perto um pouco do incrível trabalho que pesquisadores estão realizando em toda a América Latina. A edição de 2016 do programa de Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina recebeu um total de 473 pedidos de financiamento, de 13 países. Analisamos cada um dos projetos para selecionar os beneficiários deste ano, que anunciamos hoje durante um evento no Centro de Engenharia do Google em Belo Horizonte.  Vimos que o nosso mundo acadêmico não vive uma bolha, e que os nossos pesquisadores focam intensamente na busca de soluções para resolver problemas da vida real, especialmente nas áreas relacionadas à saúde. O mais importante é que existe aqui um foco importante na aprendizagem automática -- algo que nós do Google acreditamos que aumentará o poder transformador da tecnologia através da utilização de grandes quantidades de dados e processos de computação automatizados. Isso era inimaginável até pouco tempo atrás.  Entre os 24 projetos ganhadores, há 7 que são extensões de bolsas de estudos concedidas no ano passado, o que demonstra que estamos avançando em termos de concretizar resultados. Também adicionamos dois novos países aos nossos ganhadores, a Argentina e o Peru.  Nossos ganhadores, professores e estudantes, são: 

Teodiano Freire Bastos-Filho (*)

Alexandre Bissoli

Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil

Domótica Assistiva Multimodal com Sistema de Comunicação Aumentativa e Alternativa

O projeto tem como objetivo desenvolver um novo sistema de assistência para ser utilizado por pessoas com deficiência motora severa. Através dele, a pessoa com deficiência poderá controlar os diversos dispositivos eletroeletrônicos de sua residência, tais como lâmpada, ventilador e rádio, além de poder se comunicar por meio de sinais biológicos capturados dos músculos ou olhos.

(*)Teodiano é Ph.D., Professor Titular

Programas de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Biotecnologia

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1

Membro do Comitê Permanente de Internacionalização (Secretaria de Relações Internacionais)

Universidade Federal do Espírito Santo - Vitória, Brasil

Facundo Carrillo Universidade de Buenos Aires, Argentina Diagnóstico em uma caixa: caracterização computacional de estados mentais.O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver uma ferramenta para ajudar a prática psiquiátrica através da captura de marcadores psiquiátricos e neurológicos para integração em um sistema de computação cognitiva.	Jorge Arigony-Neto Guilherme Tomaschewski Netto Universidade Federal do Rio Grande, Brasil Estações autônomas de baixo custo para medir o impacto das mudanças climáticas nas geleiras Este projeto propõe novos métodos para o monitoramento das geleiras através de uma rede de equipamentos de baixo custo de código aberto que permite acompanhar de forma periódica os impactos climáticos nas geleiras através da transferência remota de dados.
Rodrigo Coelho Barros Jônatas Wehrmann Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil Geração automática de sinopses de vídeos com redes neurais convolucionais e recorrentes Este projeto busca desenvolver um método capaz de gerar automaticamente sinopses de vídeos. Os avanços propostos neste projeto podem beneficiar tarefas como a sumarização de vídeos, geração automática de tags e filtragem inteligente de vídeos baseada em conteúdo.	Felipe Meneguzzi João Paulo Aires Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil Raciocínio automático sobre cláusulas normativas em contratos O estudo tem como objetivo automatizar parte do processo de criação e verificação de contratos. Com isso, será possível identificar conflitos entre cláusulas e inconsistências no contrato, o que vai permitir a prevenção de erro humano deles na criação de contratos.
	Marcos Augusto dos Santos Rita Silvério-Machado Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Mecanismo de buscas para um novo uso dos antibióticos O projeto propõe desenvolver um novo modelo para identificação de novos potenciais usos de antibióticos usando o conceito de associação latente entre os alvos e fármacos.
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo Túlio Corrêa Loures Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Representação de Entidades Baseada em Discussões O projeto tem como objetivo criar um método para aprender representações de entidades a partir de discussões online que, no caso final, poderiam gerar automaticamente um resumo sobre essa entidade, inclusive quando não se sabe nada de forma explícita ao seu respeito.	Wagner Meira Júnior Roberto C.S.N.P. Souza Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Mineração de zonas quentes a partir de trajetórias caso-controle O projeto visa determinar "zonas quentes" a partir de dados massivos (big data) de trajetórias dos usuários. No contexto de doenças transmitidas pelo Aedes Aegypt, a localização das regiões de infecção, que pode corresponder a essas zonas quentes, é muito importante.
Ricardo Matsumura de Araujo Glauco Roberto Munsberg Universidade Federal de Pelotas, Brasil Mapeamento de grafites a partir de dados do Google Street View Os pesquisadores usarão dados do Google Street View para mapear de forma automatizada os grafites de rua, com o objetivo de permitir compreender a evolução e relações geográficas entre diferentes tipos de grafites. Para detectar e localizar os grafites nas imagens do Street View, o plano é usar técnicas de Machine Learning, em particular as redes neurais convolucionais.	Marcelo de Almeida Maia Adriano Mendonça Rocha Universidade Federal de Uberlândia, Brasil Geração automatizada de tutoriais a partir de sites de perguntas e respostas A proposta busca aproveitar o conteúdo de sites de perguntas e respostas para produzir de forma automática uma documentação estruturada no formato de um tutorial para os desenvolvedores de software. Os tutoriais serão úteis pois, no geral, a documentação das tecnologias de desenvolvimento de software carecem de exemplos didáticos, algo muito frequente nos sites de perguntas e respostas.
Anderson Rocha José Ramón Trindade Pires Universidade Estadual de Campinas, Brasil Triagem de Retinopatia Diabética Automatizada a partir de Imagens A pesquisa tem como objetivo reunir informações suficientes proveniente diretamente de dados, a fim de criar um sistema automatizado com tecnologias de ponta para uma triagem mais precisa, rápida e barata da retinopatia diabética, a principal causa de cegueira na população ativa.	Eduardo Alves do Valle Junior Michel Silva Fornacial Universidad Estadual de Campinas, Brasil Triagem automatizada confiável de melanoma para o mundo real O objetivo do projeto é usar o Machine Learning para criar um sistema de triagem automatizado para diagnosticar o melanoma, a principal causa de morte por câncer de pele, usando imagens das lesões.
Anarosa Alves Franco Brandão Leandro Luque Universidade de São Paulo, Brasil Eliminando obstáculos: incluindo pessoas com deficiência visual em modelos de cooperativa O projeto tem como objetivo desenvolver e testar um modelo de software para ajudar na inclusão de pessoas com deficiência visual em cursos relacionados à matemática, computação e engenharia, bem como no mercado de trabalho.	Maria da Graça Campos Pimentel Raiza TS Hanada Universidade de São Paulo (São Carlos), Brasil Modelos de Ruídos para Melhorar Técnicas de Digitação Ininterrupta com os Olhos A pesquisa espera melhorar as ferramentas de entrada de texto baseadas no olhar usados por pessoas com deficiências motoras como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) para se comunicar ao modelar seus ruídos característicos, para alcançar taxas de entrada mais altas e reduzir a fadiga ocular devido a erros de digitação.
Gonzalo Navarro Joshimar Córdova Universidad de Chile, Chile Engenharia de memórias de acesso aleatório comprimido Neste projeto, a equipe pretende explorar algoritmos eficientes para implementar computadores com memória de acesso aleatório comprimido (CRAM). Com isto, os dados são sempre mantidos e operados na forma comprimida, em vez de comprimir os dados de memória durante a entrada e saída, ação que envolve processamento adicional.	Edgar Emmanuel Vallejo Clemente Héctor Manuel Sánchez Castellanos Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México Previsão epidêmica de Zika Virus usando redes sociais e contato vetorial O objetivo deste projeto é expandir um modelo computacional para prever o risco de infecção do Zika em pequenas populações para incluir em redes sociais e epidemiológicas. Com isso, será possível prever os surtos de Zika, permitindo a implementação antecipada das intervenções para o controle da doença.
Mirko Zimic Jorge Coronel Universidad Peruana Cayetano Heredia, Perú Ajudar a diagnosticar a tuberculose em lugares de baixa renda por meio de tecnologias móveis e Inteligência Artificial Os pesquisadores pretendem realizar testes em regiões de baixa renda para diagnosticar a tuberculose com tecnologias como microscópio criado por impressão 3D, inteligência artificial, dispositivos móveis, computação em nuvem e internet para melhorar a interpretação do testes em locais remotos.	Marcos André Gonçalves Clebson C.A. de Sá Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Impulsionando estimadores 'fora-da-sacola’ para aprender a ranquear [EXTENSÃO] Em 2015, a pesquisa se centrou em resolver o problema de recuperação de informação conhecido como "Aprendizagem de Classificação (L2R)". Este ano, o projeto tem como objetivo a aprendizagem automática.
Anna Helena Reali Costa Ruben Glatt Universidade de São Paulo, Brasil Melhorando a Aprendizagem por Reforço Aprofundado por meio da Transferência de Conhecimento [EXTENSÃO] O projeto foca em melhorar o desempenho de agentes em Aprendizagem por Reforço Aprofundado (Deep Reinforcement Learning) com o uso de abstrações, generalizações e Transferência de Conhecimento na área de Aprendizado de Máquina. O objetivo final é apresentar um novo algoritmo de DRL que pode aprender uma variedade de tarefas usando conhecimentos adquiridos com TL.	Jussara Marques de Almeida Fabiano Muniz Belém Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Além da relevância: abordando novidade, diversidade e personalização na recomendação de tags [EXTENSÃO] Sendo o tagueamento uma das melhores maneiras de associar metadados com objetos de mídia na web, o objetivo principal é desenvolver novas estratégias de recomendação de tags que englobem diversos aspectos do problema, como relevância, novidade e personalização. Para esse novo ano de bolsa, serão feitos aperfeiçoamentos da ferramenta que poderá melhorar o desempenho dessas recomendações.
Diego de Freitas Aranha Hilder Vitor Lima Pereira Universidade Estadual de Campinas, Brasil Criptografia Homomórfica eficiente para computação na nuvem preservando a privacidade [EXTENSÃO] O projeto passado envolvia o desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning que pudessem ser executados sobre dados cifrados por um servidor na nuvem. A idéia é que os clientes pudessem cifrar seus dados antes de enviá-los à nuvem, por questões de segurança, e que a nuvem pudesse processar os dados mesmo assim, sem precisar decifrá-los. O objetivo foi alcançado e dois algoritmos foram desenvolvidos. Este ano, o projeto visa usar estruturas matemáticas para otimizá-los, fazendo que eles sejam mais rápidos e consumam menos memória.	Éric Tanter Raimil Cruz Universidad de Chile, Chile Escrita para a segurança gradual na web [EXTENSÃO] Na primeira etapa de sua pesquisa, a equipe desenvolveu um sistema de escrita da segurança gradual para ajudar os programadores a criar aplicativos que impedem vazamentos de informações confidenciais. Já no segundo ano, o objetivo é para dar suporte a objetos, políticas de desclassificação e explorar a forma de integrá-los em uma linguagem de segurança gradual e desenvolver estudos de casos e experiências.
Pablo Arbeláez Andrés Felipe Romero Universidad de los Andes, Colombia Unidades de aprendizagem de ação dinâmica para reconhecimento da expressão facial tridimensional [EXTENSÃO] Este projeto visa melhorar a interação homem-máquina por meio da análise automatizada de expressão facial com técnicas de deep learning e fazendo uso da cor, da profundidade e da informação temporal. Na segunda fase do projeto, a pesquisa usará o reconhecimento de emoção geral como base de uma arquitetura de deep learning para a detecção das unidades de ação em conjunto de metadados, para combinar as três bases de dados para o reconhecimento da emoção.	Catalina Elizabeth Stern Forgach Jehú López Aparicio Universidad Nacional Autónoma de México, México Biossensor duplo interconectado para as Diabetes Mellitus tipo II [EXTENSÃO] O objetivo deste projeto é desenvolver um sensor duplo para diagnosticar, prevenir e monitorar o desenvolvimento de diabetes mellitus tipo II. No ano passado, a equipe de pesquisa fez um enorme progresso: em primeiro lugar, que reduziu o erro associado com outros glicosímetros comerciais durante a medição de múltiplos glucose; em segundo lugar, a medição de insulina é feita com alta sensibilidade e especificidade, com uma nova técnica desenvolvida este ano, usando saliva em vez de sangue.

As Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina surgiram pela primeira vez em 2013 no Brasil, na forma de um programa piloto através do qual o Google apoiou cinco pesquisadores brasileiros. No mesmo molde de nossos Faculty Research Awards, o objetivo é identificar e apoiar os professores de período integral e de nível mundial que estão trabalhando em áreas relevantes para nossa missão. Mais de 1 milhão de dólares já foram investidos neste esforço para reconhecer os talentos de nossa região.  Todas as inscrições que recebemos foram avaliadas cuidadosamente por um grupo de 35 engenheiros do Google com ampla experiência em pesquisas de pós-graduação. Os projetos ganhadores se destacam em termos de impacto, originalidade e qualidade, e estão dentro das áreas chave de interesse para o Google.