Revisa nuestra selección de las investigaciones ganadoras de la última versión de Latin American Research Awards (LARA) de Google.
Esta semana, y por quinto año consecutivo, Google anunció una nueva generación de investigadores que lideraron su iniciativa Latin American Research Awards (LARA), unos premios que destacan a los mejores proyectos en el área de Ciencias de la Computación en la región.
En esta oportunidad, el gigante de internet seleccionó un total de 27 proyectos, nacidos en Latinoamérica, de un total de 281 iniciativas postulantes desde nueve países de nuestra región.
Uno de los temas más llamativos y populares dentro de esta generación tiene relación con el del aprendizaje automático, un campo que permite enseñar a las computadoras a aprender sin que éstas sean explícitamente programadas. De esta manera, del total de los 27 proyectos elegidos, 14 se enfocan precisamente en esta área.
Desde el lanzamiento de estos premios, en 2013, la empresa ha beneficiado a 46 proyectos y a más de 100 investigadores, incluyendo estudiantes de maestría y doctorado y sus profesores.
Revisa a continuación una selección con los 10 proyectos más llamativos, dentro de los 27 ganadores de los premios LARA 2017.
Diagnóstico de tuberculosis con smartphones e inteligencia artificial
Perú: Mirko Zimic y Jorge Coronel (Universidad Peruana Cayetano Heredia)
Este proyecto busca facilitar el diagnóstico de Tuberculosis en zonas de bajas recursos, en base a tecnologías móviles e inteligencia artificial- De esta manera, la iniciativa busca acelerar la detección de esta enfermedad (a sólo dos a tres días) por medio de un sistema computacional que cuenta con análisis de data en la nube para ayudar al proceso.
IA para mejorar infraestructura de transporte
México: Luis Carlos González y Ricardo Manuel Carlos Loya (Universidad Autónoma de Chihuahua)
El objetivo de este proyecto es detectar anomalías en carreteras, por medio de los sensores de los smartphones de los conductores y su GPS. Por otro lado, por medio de un sistema de machine learning, esta iniciativa busca clasificar y ordenar los datos de estos caminos en base a su tamaño, severidad, daño, tiempo sin solución, etc. Así esperan entregar la información necesaria para que las autoridades -o los encargados- puedan enfocar sus esfuerzos para solucionar estos problemas de una forma más eficiente.
Sensores móviles para la detección y predicción del caídas en adultos mayores
Brasil: Moacir Ponti y Patricia Bet (Universidade de São Paulo)
Dentro de esta iniciativa, los investigadores buscan analizar los sensores de movimiento de equipos móviles de personas mayores, para predecir sus riesgos de caída. Todo por medio de una metología que podría ser implementada en cualquier equipo, tanto smartphones como smartwatches, especialmente para ayudar a enfermeras o profesionales que puedan estar a cargo de estas personas.
Aplicaciones inteligentes para gastar menos energía
Brasil: Fernando Magno Quintão Pereira y Junio C. Ribeiro da Silva (Universidade Federal de Minas Gerais)
Con este proyecto los investigadores quieren reducir el gasto energético de las aplicaciones en el sistema Andrpid, para así minimizar su consumo y mejorar su rendimiento. El prototipo es capaz además de adaptarse automáticamente para que pueda funcionar de acuerdo a las diferentes performance que tienen estos programas.
Reconocimiento tridimensional de la expresión facial con inteligencia artificial
Colombia: Pablo Arbelaez y Andres Romero (Universidad de los Andes)
Este proyecto está especializado en el reconocimiento facial como la base para mejorar la interacción humano - computador. De esta manera, la iniciativa espera modelar las expresiones faciales humanas por medio de un análisis de sus variaciones a través de un sistema tridimensional. Además, aseguran que por medio de este sistema automático se podrían analizar nuevas variables dentro de esta área, como clasificación de emociones, dolor, mareo, intoxicación, lenguaje corporal, depresión o detección de mentiras.
De la investigación del sueño al aprendizaje automático
Brasil: César Rennó-Costa y Ana Claudia Costa da Silva (Universidade Federal do Rio Grande do Norte)
Dentro de este proyecto, los investigadores se basaron en cómo funciona el sueño humano para aplicarlo al mundo del machine learning. Específicamente, analizaron este proceso biológico para aplicarlo como una actividad de auto organización, que pueda permitir la mejora de sistemas de machine learning.
Domótica Asistida con comunicación aumentativa y alternativa
Brasil: Teodiano Freire Bastos-Filho y Alexandre Luís Cardoso Bissoli (Universidade Federal do Espírito Santo)
Este proyecto busca ayudar a personas con movilidad reducida, para que puedan controlar equipos de domótica o comunicarse con los smartphones de otras personas directamente desde sus sillas de ruedas, y solamente con sus músculos u ojos.
Gráficos auditivos: transmisión de datos a través del sonido para personas con discapacidad visual
Chile: Rodrigo F. Cádiz y Andrés Aparicio (Pontificia Universidad Católica de Chile)
El principal objetivo de este proyecto es entregar información cuantitativa contenida en gráficos visuales a través del sonido y una técnica llamada sonifiación, que aplicada a gráficos es conocida como gráficos auditivos. Esta aproximación permitirá a personas ciegas o con impedimentos visuales acceder y comprender esta información, hasta el momento sólo disponible de forma visual. Además, esta tecnología puede ser usada en motores de búsqueda de imágenes y las hojas de cálculo.
Dispositivo Robótico para ayudar al diagnóstico de niños con trastorno del Espectro Autista
Brasil: Anselmo Frizera-Neto y Andrés Alberto Ramírez-Duque (Universidade Federal do Espírito Santo)
Si bien no existe una cura para el espectro autista, este proyecto asegura que una intervención temprana y efectiva puede ayudar a mejorar el nivel de funcionalidad de los menores en este grupo. Así, este proyecto busca entregar una herramienta digital que pueda ayudar en este proceso, específicamente, con un equipo robótico y un sistema de cámara que pueda analizar el comportamiento de este tipo de niños, y crear nuevos tipos de terapias o protocolos.
Auscultación inteligente, asistida por computadora para los cuidados primarios remotos
Colombia: Winston S. Percybrooks y Pedro Juan Narvaez Rosado (Universidad del Norte)
Esta propuesta quiere crear un sistema de bajo costo y que sea funcional con equipos móviles, para poder grabar y clasificar sonidos del corazón de diferentes pacientes. Por otro lado, también utiliza tecnología de Machine Learning para realizar el diagnóstico automático de ciertas condiciones o enfermedades cardiacas, en base a estos audios.
