Este miércoles fueron anunciados los ganadores de los premios de investigación de Google para Latinoamérica, una iniciativa que está cumpliendo dos años y que busca entregar estímulos para el trabajo en ciencias de la computación del continente.

Este año se recibieron 473 aplicaciones, de las cuales se seleccionaron 24 proyectos ganadores provenientes de Brasil, Chile, México, Perú, Argentina y Colombia. En la versión de 2015, Google premió a 12 iniciativas entre 300 postulaciones.

Los premios nacieron en 2013 como un piloto limitado a Brasil. En ese momento participaron 25 proyectos y Google decidió financiar cinco de estos, uno de los cuales terminó por convertirse en una compañía nueva.

"El éxito que tuvimos fue rotundo. Y por eso decidimos ampliar el espectro de los premios para incluir a toda la región. Estamos convencidos que el trabajo en ciencia y tecnología que se hace en el continente es de calidad mundial. Por eso es importante impulsar este tipo de innovaciones", dijo Berthier Ribeiro Nieto, director del único centro de ingeniería que Google tiene en Latinoamérica, en la ciudad brasileña de Belo Horizonte.

Los premios son un estímulo mensual, durante un año, para estudiantes de maestría, doctorado y para los profesores que los asesoran, que está entre US$675 y US$1.200.

A pesar de ser una iniciativa financiada por una empresa de tecnología como Google, los participantes no se limitan al espectro de la investigación en tecnología: son científicos de una amplia variedad de ramas del conocimiento que, aplicando el análisis de datos o la inteligencia artificial, por ejemplo, buscan solucionar problemas en áreas como la medicina o la epidemiología.

En palabras sencillas, los ganadores de este año incluyen proyectos de predicción de epidemias de Zika utilizando redes sociales o la creación de un sensor de uso cotidiano para prevenir, diagnosticar y monitorear la diabetes mellitus tipo dos.

Algunos de los ganadores de 2015 fueron reconocidos este año también, como una extensión de los estímulos al trabajo que realizan. Este es el caso de Andrés Felipe Romero, estudiante de doctorado en ingeniería de la Universidad de Los Andes, en Bogotá, y Pablo Arbeláez, profesor de esta universidad quien asesora a Romero.

Su proyecto busca mejorar la lectura automática de gestos y microgestos. O sea, Romero se enfoca en la posibilidad de que un algoritmo distinga diferencias sutiles en las expresiones de una persona de forma automatizada.

Hasta hoy, el nivel de eficiencia en esta tarea estaba alrededor de 56%; el algoritmo desarrollado por Romero y Arbeláez supera el 70%. "Las aplicaciones de esta tecnología pueden estar en la medicina (diagnóstico de condiciones como la depresión) hasta la identificación eficaz de signos de cansancio en conductores", cuenta Romero.

La lectura y el reconocimiento de imágenes son dos de los campos fundamentales en Google: desde el motor de búsqueda, hasta sus carros inteligentes, la habilidad para discernir y clasificar información visual es un asunto vital para la compañía.

Junto con el procesamiento de texto, estas son, quizá, dos de las áreas más dinámicas en la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas, dos técnicas que hoy son ampliamente utilizadas no sólo en Google, sino también en Facebook, Microsoft, IBM y prácticamente en cualquier compañía que intente entrar al negocio de leer información no estructurada de forma automática.

Sin quererlo, incluso sin saberlo, el desarrollo de Romero y Arbeláez está íntimamente relacionado con el proyecto de Teodiano Freire Bastos-Filho y Alexandre Bissoli, de la Universidad Federal de Espíritu Santo, en Brasil. Los investigadores buscan desarrollar un sistema de asistencia en casa para personas con discapacidades. Lo novedoso acá es que la forma de interacción se realice mediante gestos del cuerpo. "Para personas con discapacidades severas, la forma de comunicación a veces puede verse reducida al parpadeo de los ojos. Nuestro proyecto, que es de robótica doméstica, busca encontrar una forma de asistirlas captando estos mensajes", cuenta Bastos-Filho, quien fue reconocido como ganador este año.

Y, claro, una mejoría en la lectura de gestos, como la que diseñan Robledo y Arbeláez, puede resultar fundamental en el escenario planteado por los investigadores brasileños.

Para Adriana Noreña, directora general de Google para América Latina, "el talento en Latinoamérica es muy grande. Las aplicaciones en biomédica, en aprendizaje de máquinas, en el campo de los negocios, todas hablan del entendimiento de las realidades y necesidades de la región. Estamos convencidos de que la investigación es uno de los mejores caminos para cultivar e incentivar la innovación".

Revisa a continuación una lista con los participantes seleccionados, profesor y estudiante, además de la temática central de cada uno de estos 24 proyectos.

ARGENTINA

1. Diagnóstico en una caja: Caracterización computacional de estados mentales

Profesor: Diego Fernández Slezak / Estudiante: Facundo Carrillo (Universidad de Buenos Aires, Argentina)

Este proyecto busca desarrollar una herramienta para ayudar a la práctica psiquiátrica, mediante la captura de marcadores de enfermedades psiquiátricas y neurológicas para integrarlos en un sistema de computación cognitiva.

BRASIL

2. Estaciones autónomas de bajo costo para medir el impacto del cambio climático en los glaciares

Profesor: Jorge Arigony-Neto / Estudiante: Guilherme Tomaschewski Netto (Universidade Federal do Rio Grande, Brasil)

Este investigación propone nuevos métodos para el monitoreo de glaciares a través de una red de equipos de código abierto y de bajo costo. Estos equipos son capaces de medir desde parámetros meteorológicos hasta la fusión del glaciar directamente en su superficie por medio de la transferencia remota de datos.

3. Generación automática de video resúmenes con redes neuronales convolucionales y recurrentes

Profesor: Rodrigo Coelho Barros / Estudiante: Jônatas Wehrmann (Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil)

A diferencia de los otros proyectos, éste se queda en el mundo de la tecnología. La iniativa consiste en un sistema que define las directrices iniciales para resolver el problema de la generación automática de resúmenes a partir de vídeos.

4. Razonamiento automático sobre cláusulas contractuales

Profesor: Felipe Meneguzzi / Estudiante: João Paulo Aires (Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil)

Dentro de esta investigación, los jóvenes buscaron un enfoque para razonar acerca de normas complejas en documentos. Todo por medio de un lenguaje natural (por lo general con contratos) y la detección de conflictos de normas e inconsistencias en el contrato.

*Crédito imagen: Smarthome.com.ve

5. Domótica de asistencia multimodal incluyendo comunicación aumentativa y alternativa

Profesor: Teodiano Freire Bastos-Filho / Estudiante: Alexandre Bissoli (Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil)

Este proyecto busca desarrollar un nuevo sistema de asistencia que pueda ser utilizado por personas con discapacidades motoras severas permitiéndoles controlar dispositivos domésticos y comunicarse por medio de señales biológicas capturadas de los músculos o los ojos. 

6. Usando una idea de motor de búsqueda para reutilizar medicamentos aprobados como antibióticos

Profesor: Marcos Augusto dos Santos / Estudiante: Rita Silvério-Machado (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil)

La iniciativa de estos jóvenes brasilenos desarrollará un modelo para la identificación de fármacos antibióticos potenciales utilizando un enfoque de reutilización.

7. Representación de entidad basada en discusión

Profesor: Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo / Estudiante: Túlio Corrêa Loures (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil)

Este proyecto busca desarrollar un método para el aprendizaje de representaciones de entidades a partir de discusiones en línea que puedan generar un resumen automático de esa entidad, incluso cuando no se sabe nada de forma explícita al respecto.

8. Minería de puntos de interés a partir de trayectorias de caso-control

Profesor: Wagner.Meira Júnior / Estudiante: Roberto C.S.N.P. Souza (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil)

Este proyecto se centra en la detección de zonas o regiones espaciales localizadas donde la probabilidad de que ocurra un evento dirigido es mayor que en el resto del mapa.

9. Mapeo de graffiti a partir de datos de Google Street View

Profesor: Ricardo Matsumura de Araujo / Estudiante: Glauco Roberto Munsberg (Universidade Federal de Pelotas, Brasil)

El objetivo del proyecto es mapear graffitis de manera automática, permitiendo a un algoritmo de aprendizaje no supervisado agrupar los estilos de este tipo de arte y proporcionar información sociológica útil sobre el ccontenido resultante.

10. Generación automatizada de tutoriales a partir de sitios de preguntas y respuestas

Profesor: Marcelo de Almeida Maia / Estudiante: Adriano Mendonça Rocha (Universidade Federal de Uberlândia, Brasil)

La propuesta del equipo se dirige a aprovechar los sitios de preguntas y respuestas para producir de forma automática documentación adicional estructurada para desarrolladores de software. Una creación de tutoriales que surge a partir del conocimiento público desplegado en los sitios que albergan este tipo de información.

11. Detección automatizada con base en datos de retinopatía diabética

Profesor: Anderson Rocha / Estudiante: José Ramón Trindade Pires (Universidade Estadual de Campinas, Brasil)

Este proyecto tiene como objetivo reunir suficiente información directamente de datos disponibles sobre esta enfermedad. Así será posible diseñar un sistema de clasificación más eficaz, unificado y menos centrado en el humano para la detección temprana de la retinopatía diabética. 

12. Detección automatizada y confiable de melanoma para el mundo real

Profesor: Eduardo Alves do Valle Junior / Estudiante: Michel Silva Fornacial (Universidade Estadual de Campinas, Brasil)

Similar al proyecto anterior, esta investigación está orientada al área de la salud. La iniciativa busca abordar la detección de melanoma mediante la aplicación de enfoques de vanguardia para la clasificación de imágenes, avanzando en la cooperación con dermatólogos y la recolección de nuevas imágenes que pueden ser utilizadas por la comunidad para la investigación adicional.

13. Derribando las barreras: Incluyendo la gente invidente en el modelado cooperativo 

Profesor: Anarosa Alves Franco Brandão / Estudiante: Leandro Luque (Universidade de São Paulo, Brasil)

Con esta iniciativa, los investigadores brasileños buscan proponer y poner a prueba un método para la inclusión de las personas invidentes en las actividades de modelado cooperativo.

14. Mejorando las técnicas de escritura ocular libres de permanencia mediante el uso de un enfoque basado en modelos de ruido

Profesor: Maria da Graça Campos Pimentel / Estudiante: Raiza TS Hanada (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, Brasil)

En esta propuesta, el equipo tiene la intención de mejorar los sistemas de entrada de texto basados en la mirada mediante la adopción de un enfoque de canal ruidoso, sobre la base de los modelos de error, para lograr una tasa de entrada del usuario más rápida y reducir la fatiga ocular debido a errores de escritura.

15. Optimización de conjuntos de empaquetados aditivos impulsados para el aprendizaje de clasificación 

Profesor: Marcos André Gonçalves / Estudiante: Clebson C.A. de Sá (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil)

En 2015, esta investigación se centró en resolver el problema de la recuperación de información conocido como "Aprendizaje de clasificación (L2R)", cuyo objetivo principal era aprender cómo combinar predictores para aprovechar el rendimiento de los modelos de clasificación, mediante la combinación efectiva de dos estrategias de aprendizaje automático (ML) basado en conjuntos: Impulso y empaquetado. Este año, se centrará en cubrir mucho terreno en relación con los enfoques de aprendizaje automático.

16. Mejora del aprendizaje por refuerzo profundo a través de la transferencia de conocimiento

Profesor: Anna Helena Reali Costa / Estudiante: Ruben Glatt (Universidade de São Paulo, Brasil)

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de agentes inteligentes de aprendizaje por refuerzo (RL), que son capaces de resolver diferentes tareas de manera más eficiente con el uso de enfoques de aprendizaje por transferencia (TL). Una cuestión fundamental que queda por abordar este año es cómo determinar la similitud entre las tareas de forma automática, sin más conocimiento del dominio.

17. Más allá de la relevancia: Abordando la novedad, diversidad y personalización en el reconocimiento de etiquetas

Profesor: Jussara Marques de Almeida / Estudiante: Fabiano Muniz Belém (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil)

En 2015, este proyecto se centró en el desarrollo de nuevas soluciones de recomendación de etiqueta nueva que abordan eficazmente múltiples aspectos relacionados con el problema, sobre todo, la relevancia, novedad, diversidad y personalización de los intereses del usuario. Para el proyecto de este año, el objetivo es extender la investigación para explorar nuevas oportunidades de los métodos propuestos originalmente.

18. Cifrado homomórfico eficiente para la computación privada en la nube

Profesor: Diego de Freitas Aranha / Estudiante: Hilder Vitor Lima Pereira (Universidade Estadual de Campinas, Brasil)

El objetivo del proyecto es desarrollar versiones que preserven la privacidad de dos algoritmos de aprendizaje automático conocidos: el clasificador k-NN y el Análisis de Componentes Principales. La nueva propuesta de investigación tiene como objetivo mejorar los sistemas de cifrado homomórfico actuales tanto de forma cuantitativa como cualitativa, mediante la mejora del desempeño de las construcciones y las implementaciones de los esquemas SHE/FHE con base en entramado y ampliando las construcciones actuales para obtener un mejor rendimiento en entornos multiusuario.

CHILE

19. Ingeniería de memorias de acceso aleatorio comprimidas

Profesor: Gonzalo Navarro / Estudiante: Joshimar Córdova (Universidad de Chile, Chile)

Lo jóvenes detrás de este proyecto tienen como objetivo explorar algoritmos eficientes para implementar computadoras con memoria de acceso aleatorio comprimida (CRAM). Con esto, los datos siempre se mantienen y se opera con ellos de forma comprimida en lugar de comprimir los datos durante la entrada y salida de la memoria, lo que implica procesamiento adicional.

20. Escritura de seguridad gradual para la web

Profesor: Éric Tánter / Estudiante: Raimil Cruz (Universidad de Chile, Chile)

En la primera etapa de su investigación, el equipo desarrolló un sistema de escritura de seguridad gradual para ayudar a los programadores a escribir aplicaciones que evitan las fugas de privacidad de información confidencial Para este segundo año, planean extender su implementación para dar soporte a objetos, explorar políticas de desclasificación y la forma de integrarlos en un idioma de seguridad gradual, así como desarrollar casos de estudio y experimentos. 

MÉXICO

21. Predicción de epidemias de Zika usando redes sociales y de contacto vectorial

Profesor: Edgar Emmanuel Vallejo Clemente / Estudiante: Héctor Manuel Sánchez Castellanos (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México)

Uno de los proyectos más llamativo corresponde a estos mexicanos que buscaron ampliar un modelo informático para predecir las estimaciones del riesgo de infección de Zika. El sistema funciona en pequeñas poblaciones para incluir redes sociales y epidemiológicas, lo que permite la predicción temprana de brotes de Zika y la implementación oportuna de las intervenciones de control de enfermedades. 

22. Biosensor dual interconectado para la Diabetes Mellitus tipo II

Profesor: Catalina Elizabeth Stern Forgach / Estudiante: Jehú López Aparicio (Universidad Nacional Autónoma de México, México)

El objetivo de este proyecto es desarrollar un sensor dual para diagnosticar, prevenir y monitorear la evolución de la Diabetes Mellitus tipo II. En el último año, el equipo de investigación ha hecho enormes progresos: en primer lugar, se ha reducido el error asociado que tienen otros glucómetros comerciales durante la medición de la glucosa múltiple; en segundo lugar, la medición de la insulina se hará con alta sensibilidad y especificidad mediante una técnica novedosa desarrollada este año, que utiliza saliva en ve

PERÚ

23. Facilitar el diagnóstico de la tuberculosis en lugares de bajos recursos, mediante el uso de tecnologías móviles e Inteligencia artificial

Profesor: Mirko Zimic / Estudiante: Jorge Coronel (Universidad Peruana Cayetano Heredia, Perú)

Los investigadores proponen aprovechar las tecnologías adecuadas (pruebas no comerciales para diagnosticar tuberculosis) en regiones de bajos ingresos, y usar un microscopio creado por impresión en 3D, inteligencia artificial, dispositivos móviles, computación en la nube e Internet, para mejorar la interpretación de las pruebas en lugares remotos.

COLOMBIA

24. Unidades de aprendizaje de acción dinámica para el reconocimiento de expresión facial tridimensional

Profesor: Pablo Arbeláez / Estudiante: Andrés Felipe Romero (Universidad de los Andes, Colombia)

Este proyecto busca mejorar la interacción humano-computadora mediante el análisis de la expresión facial humana automatizada con técnicas de aprendizaje profundo y haciendo uso del color, la profundidad y la información temporal. En la segunda fase del proyecto, la investigación utilizará el reconocedor de emoción general como representación de alto nivel, y como la base de una arquitectura de aprendizaje profundo para la detección de unidades de acción con un conjunto de metadatos que pueden combinar las tres principales bases de datos para el reconocimiento de emoción que se encuentran disponibles públicamente.