O blog do Google Brasil: Chegou a hora de celebrar os vencedores da sétima edição do LARA, nosso programa de bolsa de pesquisa para a América Latina

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Chegou a hora de celebrar os vencedores da sétima edição do LARA, nosso programa de bolsa de pesquisa para a América Latina

19 novembro, 2019

Vencedores do LARA 2019

Este ano, celebramos no nosso Centro de Engenharia para a América Latina, em Belo Horizonte, os pesquisadores agraciados com a bolsa de pesquisa para os próximos 12 meses. Ao todo, a nova edição do programa vai destinar cerca de 2 milhões de reais para apoiar 25 projetos selecionados.

Entre as propostas vencedoras deste ano, 15 são do Brasil, 5 da Colômbia, 2 da Argentina, 2 do Chile e 1 do Peru. São projetos que propõem usar a Ciência da Computação para resolver problemas de grande interesse social nas mais diversas áreas: desde avançar na classificação do câncer de pele até criar novas formas de identificar pragas nas lavouras, passando pelo desenvolvimento da detecção automática de áreas de reprodução do mosquito Aedes aegypti, entre outras.

Sabendo que a América Latina é hoje um grande polo de inovação, o Google quer incentivar a pesquisa em diversas áreas de interesse e buscar projetos que sejam também relevantes localmente. Em parceria com as universidades da região, a ideia é fortalecer a conexão da pesquisa com a economia e a sociedade em geral e aumentar a circulação do conhecimento.

Cada um dos estudantes de mestrado e doutorado selecionados este ano, assim como seus orientadores, contribuem para enriquecer e impulsionar a pesquisa na nossa região -- afinal, foi assim que nasceu a Akwan, uma empresa de busca criada por professores e alunos da UFMG, adquirida pelo Google em 2005 (a primeira aquisição do Google fora dos Estados Unidos).

Todos esses projetos reafirmam nosso compromisso com a América Latina em apoiar a pesquisa acadêmica voltada para a busca de inovação e soluções que podem gerar impacto real na sociedade. Confira os vencedores desta edição:

País	Ganhadores	Projeto
Argentina	Francisco Soulignac Gonzalo Lera-Romero	Problemas de roteamento sob congestionamento: algoritmos, implementações eficientes e dados reais
Argentina	Ana Gabriela Maguitman Mariano Maisonnave	Aprendendo modelos causais com a mídia digital
Brasil	Renata Vieira Henrique Santos	Detecção de eventos adversos em registros eletrônicos de saúde: incidentes de queda e erros de medicação
	Wagner Meira Junior Derick Oliveira	Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações
	Sandra Avila Alceu Bissoto	Melhorando a classificação do câncer de pele com redes adversariais generativas
	Maria José Finatto Liana Paraguassu	MedSimples: uma ferramenta de simplificação automática para maior acessibilidade na comunicação na saúde
	Nelson Luis Saldanha da Fonseca Rodrigo Cardoso da Silva	Redução da latência de serviço pelo emprego de veículos aéreos não tripulados como fog nodes
	Felipe Meneguzzi Laura Tomaz da Silva	Explicações visuais para dados de neuroimagem fMRI
	Eduardo da Silva Wesley Passos	Detecção automática de áreas de reprodução de Aedes aegypti usando visão computacional e aprendizado de máquina
	Olga Goussevskaia Otavio Augusto Souza	Redes de árvores distribuídas com auto-ajuste simultâneo
	Rodrigo Mello Daniel Cestari	Projetando transformações de espaço do Kernel a partir de dados supervisionados
	Anderson Rocha Antonio Theophilo	Combate a notícias falsas por meio da atribuição de autoria e análise de filogenia
	Marcus Ritt Alex Gliesch	Algoritmos heurísticos para distribuição justa da terra e problemas de distrito
	Rodrigo Barros Eduardo Pooch	Melhorando a localização da patologia nas radiografias de tórax com supervisão limitada via aprendizado de múltiplas instâncias semi-supervisionado
	João Trindade Marques João Paulo Almeida	Abordagens de aprendizado de máquina para identificação de vírus em mosquitos Aedes usando pequenos RNAs
	Paulo Roberto Ferreira Jr. Jean Roberto Antunes	Detecção de pragas por meio de uma rede sem fio de armadilha inteligente
	Nélio Cacho Adelson Araujo Jr	Em direção à interpretação e interação de sistemas de policiamento preditivo baseados em aprendizado de máquina
Chile	Barbara Poblete Juglar Diaz	Aproveitar dados textuais de espaço-temporais com modelos de redes neurais
Chile	Gonzalo Navarro Dustin Cobas	Índices práticos e flexíveis em coleções de cadeias repetitivas
Colômbia	Fabio Gonzalez Santiago Toledo-Cortês	Modelo de Aprendizado Computacional para a Análise do Fundo Ocular para Apoio ao Diagnóstico Médico
	Luis Felipe Giraldo Trujillo Gilberto Jose Diaz Garcia	Modelos computacionais de cooperação em comunidades desfavorecidas Parte 2
	Pablo Arbelaez Laura Daza	Detecção de nódulos pulmonares e previsão de malignidade usando redes neurais multimodais
	Mario Linares-Vásquez Camilo Escobar-Velásquez	Habilitando tarefas de engenharia de software automatizadas para aplicativos móveis de fonte fechada
	Winston Percybrooks Pedro Narvaez	Em direção a uma auscultação inteligente e assistida por computador em larga escala para instalações remotas de atenção primária (extensão do projeto de doutorado no 3º ano)
Peru	Mirko Zimic Macarena Vittet	Uma abordagem econômica para o diagnóstico de autismo em crianças em ambientes com poucos recursos, combinando preferência de olhar, pupilometria e reconhecimento de gestos emocionais, realizada em um dispositivo de computação portátil usando aprendizado de máquina / visão computacional

Publicado por Berthier Ribeiro-Neto, Diretor de Engenharia do Google para América Latina

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