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Google premia proyecto de científicos peruanos que diagnóstica Covid-19

Premios Lara 2020

Este miércoles, se revelaron los 22 proyectos ganadores de la octava edición de los Premios de Investigación de Google para América Latina (LARA), entre los cuales se encuentra un proyecto científico peruano sobre el diagnóstico del Covid-19.

La investigación realizado por los peruanos Mario Salguedo y Mirko Zimic de la Universidad Cayetano Heredia, facilita un análisis serológico rápido utilizando tecnologías móviles e inteligencia artificial.

La investigación peruana desarrolló una nueva técnica para detectar anticuerpos anti-Covid-19 usando imágenes de microaglutinación, capturadas digitalmente con un microscopio impreso en 3D usando un teléfono celular. Con el apoyo de un algoritmo de inteligencia artificial se analizarán las imágenes en tiempo real, así proporcionar un diagnóstico rápido.

5 proyectos reconocidos

Entre las propuestas se encuentran 13 de Brasil, 2 de Chile, 4 de Argentina, 1 de Perú, 1 de Colombia y 1 de México. De los 22 trabajos, 5 fueron reconocidos (2 de Brasil, 2 de Argentina y 1 de Perú) por el desarrollo de herramientas que ayuden a mejorar los procesos relacionados al virus y, aportar a que la detección, el diagnóstico y el tratamiento sean más efectivos. 

Los ganadores de los Premios Lara obtendrán, de forma conjunta, 500 mil dólares para ser ejecutados. Los ganadores de doctorado recibirán mensualmente: US$750 dólares el profesor y US$1,200 dólares el estudiante. Los ganadores de maestría recibirán mensualmente: US$675 dólares el profesor y US$750 dólares el estudiante.

«En Google estamos plenamente comprometidos con seguir apoyando al desarrollo de nuevas ideas, a la investigación como una herramienta para el desarrollo, y a la tecnología como un canal con el que se pueda aportar al bienestar de las personas«, dijo Berthier Ribeiro Neto, Director de Ingeniería de Google para América Latina, al revelar la lista de ganadores. 

«América Latina tiene un gran potencial académico y de investigación, y así lo hemos comprobado con los proyectos que han sido reconocidos este año«, destacó.

«Son grupos de investigadores como estos los que harán posible que tengamos un futuro más innovador, con mejores soluciones y en constante desarrollo, y el fomento de espacios de interacción entre el Gobierno, las empresas y la academia debe ser cada vez más constante«, acotó Ribeiro. 

Junto con el equipo de investigadores peruanos, también fueron reconocidos trabajos que buscan desde clasificar lesiones de piel para identificar tipos de cáncer; hasta detectar criaderos de Aedes aegypti, que pueden transmitir enfermedades como el Zika; y la distribución justa de tierra a través del uso de algoritmos.

Los Premios Latin American Research Awards (LARA) es un programa para becas de investigación de Google que fueron lanzados en el 2013. Desde entonces, ha beneficiado a 146 proyectos con 2.950 millones de dólares y a más de 100 investigadores de toda la región buscando que, a través de la tecnología y la innovación, se puedan solucionar cada vez más problemas y se logre ayudar a miles de personas alrededor del mundo.

Listado de ganadores de los Premios Lara

País

Ganadores

Nombre del Proyecto

Brasil

João Marques
João Paulo Almeida

Enfoques de aprendizaje automático para la identificación de virus en mosquitos Aedes utilizando RNA pequeños

Wagner Meira Junior
Derick Matheus de Oliveira

Clasificación automática e interpretable del electrocardiograma de 12 derivaciones

Sandra Ávila

Alceu Bissoto

Repensando la clasificación automatizada del cáncer de piel con aprendizaje de representaciones no supervisado

Murillo Carneiro

Anísio Santos Junio

Aprendizaje profundo sobre espectroscopia molecular salival: una prueba sostenible, rápida y no invasiva para el diagnóstico de COVID-19

Marcos André Gonçalves

Felipe Viegas

Ampliación del papel de los clústeres de palabras semánticas (CluWords) en las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Renata Vieira

Henrique Dias Pereira dos Santos

Validación de la detección de eventos adversos de aprendizaje automático en escenarios reales

Eduardo da Silva

Wesley Passos

Detección automática de criaderos de Aedes aegytpi mediante visión artificial y aprendizaje automático

Leandro Fernandes

Yanexis Pupo-Toledo

Sistema de telemedicina basado en CNN para el análisis de la evolución de las úlceras del pie diabético

André de Carvalho

Marília Silva

Aprendizaje automático automatizado: recomendación de modelos y herramientas de procesamiento de texto

Marcus Ritt

Alex Zoch Gliesch

Distritos de algoritmos con aplicaciones para la asignación justa de tierras y la atención médica.

Renato Vimieiro

Juliana Mattos

Uso de datos para analizar los factores de riesgo clínicos y demográficos de los casos graves de Covid-19 en Brasil

Anderson Rocha

Antônio Theóphilo

Luchando contra las «noticias falsas» mediante la atribución de autoría y el análisis de filogenia

Nelson Luis Saldanha da Fonseca

Rodrigo Augusto Cardoso da Silva

Reducción de la latencia del servicio mediante el uso de UAV de alas fijas

Argentina

Mariana Viegas

Mercedes Soledad Nabaes Jodar

Genómica y metagenómica del virus SARS-CoV-2 en Argentina. Análisis integral de aspectos genéticos y evolutivos de cepas autóctonas.

Axel Soto

María Virgínia Sabando

Aprendizaje de las incorporaciones moleculares para la reutilización de fármacos

Francisco Soulignac

Gonzalo Lera-Romero

Problemas de enrutamiento bajo congestión: algoritmos, implementaciones eficientes y datos reales

Ana Gabriela Maguitman

Mariano Maisonnav

Aprendiendo modelos causales de los medios digitales

Chile


Felipe Tobar

Jouhui Ho

Detección de convulsiones neonatales mediante EEG: un enfoque continuo y multicanal

Gonzalo Navarro

Dustin Cobas


Índices prácticos y flexibles en colecciones de cadenas repetitivas

Colombia

Mario Linares-Vásquez

Camilo Escobar-Velásquez

Habilitación de tareas de ingeniería de software automatizadas para aplicaciones móviles de código cerrado

Perú

Mirko Zimic

Mario Salguedo

Facilitar un diagnóstico serológico rápido de COVID-19 mediante el análisis del patrón de microaglutinación de una salmonela modificada genéticamente utilizando tecnologías móviles e inteligencia artificial

México

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