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
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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
