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Google divulga ganhadores do LARA- Latin America Research Awards

 

 

O Google anuncia os pesquisadores agraciados com a bolsa de pesquisa para os próximos 12 meses — são cerca de 2 milhões de reais para suportar os 25 projetos selecionados. Entre as propostas vencedoras, 15 são do Brasil, 5 da Colômbia, 2 da Argentina, 2 do Chile e 1 do Peru, com projetos que visam resolver problemas diversos que afligem as pessoas, como classificação de câncer de pele, detecção automática de áreas de reprodução de Aedes aegypti, detecção de pragas, detecção de nódulos pulmonares e muito mais.

 

Conheça, abaixo, os projetos brasileiros e confira abaixo todos os vencedores da América Latina.

País Ganhadores Projeto
Argentina Francisco Soulignac

Gonzalo Lera-Romero

Problemas de roteamento sob congestionamento: algoritmos, implementações eficientes e dados reais
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
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