Selecionados pelo Google.

O Google divulgou a lista dos pesquisadores universitários a serem apoiados por meio do seu programa de Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina. Foram 24 escolhidos, dos quais 17 do Brasil.

As universidades federais imperam na lista, com a participação da lideradas pela UFMG, com quatro, seguidas da Universidade Estadual de Campinas e USP, com três cada e UFRGS, UFPEL, UFES, UFU com um cada um. Entre as privadas, só marcou presença a PUC-RS, com dois.

A proximidade pode ter ajudado os mineiros, uma vez que o Google mantém um centro de pesquisa em Belo Horizonte, criando em 2005 depois da compra da Akwan, uma companhia criada por professores de computação da UFMG.

De qualquer forma, a competição é dura: a edição de 2016 do programa recebeu um total de 473 pedidos de financiamento, de 13 países. Entre os 24 projetos ganhadores, há 7 que são extensões de bolsas de estudos concedidas no ano passado.

As inscrições são avaliadas por um grupo de 35 engenheiros do Google com experiência em pesquisas de pós-graduação. 

As bolsas de pesquisa Google para a América Latina surgiram pela primeira vez em 2013 no Brasil, na forma de um programa piloto através do qual o Google apoiou cinco pesquisadores brasileiros. 

A multinacional não revela valores individuais por projeto, apenas que US$ 1 milhão já foram investidos na iniciativa.

Veja os nomes e os projetos dos escolhidos.

Jorge Arigony-Neto 

Guilherme Tomaschewski Netto

Universidade Federal do Rio Grande, Brasil

Estações autônomas de baixo custo para medir o impacto das mudanças climáticas nas geleiras. Este projeto propõe novos métodos para o monitoramento das geleiras através de uma rede de equipamentos de baixo custo de código aberto que permite acompanhar de forma periódica os impactos climáticos nas geleiras através da transferência remota de dados. 

Rodrigo Coelho Barros

Jônatas Wehrmann

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil

Geração automática de sinopses de vídeos com redes neurais convolucionais e recorrentes. Este projeto busca desenvolver um método capaz de gerar automaticamente sinopses de vídeos. Os avanços propostos neste projeto podem beneficiar tarefas como a sumarização de vídeos, geração automática de tags e filtragem inteligente de vídeos baseada em conteúdo.

Felipe Meneguzzi 

João Paulo Aires

Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil

Raciocínio automático sobre cláusulas normativas em contratos. O estudo tem como objetivo automatizar parte do processo de criação e verificação de contratos. Com isso, será possível identificar conflitos entre cláusulas e inconsistências no contrato, o que vai permitir a prevenção de erro humano deles na criação de contratos. 

Teodiano Freire Bastos-Filho

Alexandre Bissoli

Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil

Domótica Assistiva Multimodal com Sistema de Comunicação Aumentativa e Alternativa. O projeto tem como objetivo desenvolver um novo sistema de assistência para ser utilizado por pessoas com deficiência motora severa. Através dele, a pessoa com deficiência poderá controlar os diversos dispositivos eletroeletrônicos de sua residência, tais como lâmpada, ventilador e rádio, além de poder se comunicar por meio de sinais biológicos capturados dos músculos ou olhos.

Marcos Augusto dos Santos

Rita Silvério-Machado

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Mecanismo de buscas para um novo uso dos antibióticos. O projeto propõe desenvolver um novo modelo para identificação de novos potenciais usos de antibióticos usando o conceito de associação latente entre os alvos e fármacos.

Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo

Túlio Corrêa Loures

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Representação de Entidades Baseada em Discussões. O projeto tem como objetivo criar um método para aprender representações de entidades a partir de discussões online que, no caso final, poderiam gerar automaticamente um resumo sobre essa entidade, inclusive quando não se sabe nada de forma explícita ao seu respeito. 

Wagner Meira Júnior

Roberto C.S.N.P. Souza

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Mineração de zonas quentes a partir de trajetórias caso-controle. O projeto visa determinar "zonas quentes" a partir de dados massivos (big data) de trajetórias dos usuários. No contexto de doenças transmitidas pelo Aedes Aegypt, a localização das regiões de infecção, que pode corresponder a essas zonas quentes, é muito importante. 

Ricardo Matsumura de Araujo

Glauco Roberto Munsberg

Universidade Federal de Pelotas, Brasil

Mapeamento de grafites a partir de dados do Google Street View. Os pesquisadores usarão dados do Google Street View para mapear de forma automatizada os grafites de rua, com o objetivo de permitir compreender a evolução e relações geográficas entre diferentes tipos de grafites. Para detectar e localizar os grafites nas imagens do Street View, o plano é usar técnicas de Machine Learning, em particular as redes neurais convolucionais. 

Marcelo de Almeida Maia 

Adriano Mendonça Rocha

Universidade Federal de Uberlândia, Brasil

Geração automatizada de tutoriais a partir de sites de perguntas e respostas. A proposta busca aproveitar o conteúdo de sites de perguntas e respostas para produzir de forma automática uma documentação estruturada no formato de um tutorial para os desenvolvedores de software. Os tutoriais serão úteis pois, no geral, a documentação das tecnologias de desenvolvimento de software carecem de exemplos didáticos, algo muito frequente nos sites de perguntas e respostas. 

Anderson Rocha

José Ramón Trindade Pires

Universidade Estadual de Campinas, Brasil

Triagem de Retinopatia Diabética Automatizada a partir de Imagens. A pesquisa tem como objetivo reunir informações suficientes proveniente diretamente de dados, a fim de criar um sistema automatizado com tecnologias de ponta para uma triagem mais precisa, rápida e barata da retinopatia diabética, a principal causa de cegueira na população ativa.

Eduardo Alves do Valle Junior

Michel Silva Fornacial

Universidad Estadual de Campinas, Brasil

Triagem automatizada confiável de melanoma para o mundo real. O objetivo do projeto é usar o Machine Learning para criar um sistema de triagem automatizado para diagnosticar o melanoma, a principal causa de morte por câncer de pele, usando imagens das lesões. 

Anarosa Alves Franco Brandão

Leandro Luque

Universidade de São Paulo, Brasil

Eliminando obstáculos: incluindo pessoas com deficiência visual em modelos de cooperativa. O projeto tem como objetivo desenvolver e testar um modelo de software para ajudar na inclusão de pessoas com deficiência visual em cursos relacionados à matemática, computação e engenharia, bem como no mercado de trabalho.

Maria da Graça Campos Pimentel

Raiza TS Hanada

Universidade de São Paulo (São Carlos), Brasil

Modelos de Ruídos para Melhorar Técnicas de Digitação Ininterrupta com os Olhos. A pesquisa espera melhorar as ferramentas de entrada de texto baseadas no olhar usados por pessoas com deficiências motoras como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) para se comunicar ao modelar seus ruídos característicos, para alcançar taxas de entrada mais altas e reduzir a fadiga ocular devido a erros de digitação.

Marcos André Gonçalves

Clebson C.A. de Sá 

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Impulsionando estimadores 'fora-da-sacola’ para aprender a ranquear [EXTENSÃO] . Em 2015, a pesquisa se centrou em resolver o problema de recuperação de informação conhecido como "Aprendizagem de Classificação (L2R)". Este ano, o projeto tem como objetivo a aprendizagem automática. 

Anna Helena Reali Costa

Ruben Glatt

Universidade de São Paulo, Brasil

Melhorando a Aprendizagem por Reforço Aprofundado por meio da Transferência de Conhecimento [EXTENSÃO]. O projeto foca em melhorar o desempenho de agentes em Aprendizagem por Reforço Aprofundado (Deep Reinforcement Learning) com o uso de abstrações, generalizações e Transferência de Conhecimento na área de Aprendizado de Máquina. O objetivo final é apresentar um novo algoritmo de DRL que pode aprender uma variedade de tarefas usando conhecimentos adquiridos com TL. 

Jussara Marques de Almeida

Fabiano Muniz Belém

Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil

Além da relevância: abordando novidade, diversidade e personalização na recomendação de tags [EXTENSÃO] . Sendo o tagueamento uma das melhores maneiras de associar metadados com objetos de mídia na web, o objetivo principal é desenvolver novas estratégias de recomendação de tags que englobem diversos aspectos do problema, como relevância, novidade e personalização. Para esse novo ano de bolsa, serão feitos aperfeiçoamentos da ferramenta que poderá melhorar o desempenho dessas recomendações.

Diego de Freitas Aranha 

Hilder Vitor Lima Pereira

Universidade Estadual de Campinas, Brasil

Criptografia Homomórfica eficiente para computação na nuvem preservando a privacidade [EXTENSÃO]. O projeto passado envolvia o desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning que pudessem ser executados sobre dados cifrados por um servidor na nuvem. A idéia é que os clientes pudessem cifrar seus dados antes de enviá-los à nuvem, por questões de segurança, e que a nuvem pudesse processar os dados mesmo assim, sem precisar decifrá-los. O objetivo foi alcançado e dois algoritmos foram desenvolvidos. Este ano, o projeto visa usar estruturas matemáticas para otimizá-los, fazendo que eles sejam mais rápidos e consumam menos memória.