O Google anuncia nesta quinta-feira (24) os doze contemplados no seu programa de incentivo à pesquisa em computação, que receberão uma bolsa de US$ 1.200 (cerca de R$ 5.000, caso de doutorandos) ou US$ 750 (cerca de R$ 3.100, mestrado) mensais por três anos.
Entre eles, oito são brasileiros (das universidades UFAM, UFMG, Unicamp e USP) e os demais são originários de Chile, Colômbia e México.
Um dos pesquisadores que receberão a bolsa é Diego Aranha, professor da Unicamp, contumaz crítico da urna eletrônica e que orientará o projeto de Hilder Vitor Lima Pereira, sobre uma técnica avançada de criptografia de informação.
O orientador também ganha: são US$ 750 (R$ 3.100) para os de doutorado e US$ 675 (R$ 2.800) para os de mestrado.
"Recursos da iniciativa privada são sempre bem-vindos, especialmente no cenário atual de corte de verbas de pesquisa pelas principais agências de financiamento público", diz Aranha. Segundo ele, o dinheiro servirá para adquirir equipamentos e e para levar o mestrando a eventos científicos, fora gastos ordinários.
Outra contemplada, a professora da USP em São Carlos Sandra Maria Aluísio, cujo projeto tenta criar um avaliador automatizado e acessível via web para detectar precocemente uma condição que pode levar um paciente a desenvolver Alzheimer.
"Muito possivelmente, o dinheiro permitirá que o aluno realize um estágio no exterior e que eu possa divulgar o projeto com oficinas em hospitais no Brasil", diz. A iniciativa é uma parceria entre o ICMC (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação) com a Faculdade de Medicina, ambos da USP.
Segundo Berthier Ribeiro-Neto, coordenador do centro de pesquisa do Google em Belo Horizonte (de onde são duas das iniciativas contempladas, na UFMG, que tem parceria com a empresa), o principal quesito avaliado foi o potencial de "impacto para a sociedade ao largo".
"Não foi uma escolha fácil", diz. "Há projetos muito interessantes que não foram aprovados e que têm todas as condições de produzir resultados de alta visibilidade." Participaram do júri 15 engenheiros com experiência em pesquisa de pós-graduação, segundo ele.
O Google acompanhará o desenvolvimento dos projetos com "reuniões periódicas", segundo Ribeiro-Neto, mas não exigirá dos contemplados qualquer comprovação financeira, por exemplo.
Ele afirma esperar que as bolsas resultem em "sementes de novos produtos e novas soluções de interesse de usuários" que, claro, seriam explorados pelo Google, apesar de ele dizer que "não há nenhuma correlação direta" com a companhia.
Entre os projetos de fora do Brasil que foram selecionados, um tentará criar algoritmos para coordenar veículos autônomos (algo de óbvio interesse para a empresa, que desenvolve seu carro sem motorista há alguns anos) e outro propõe a criação de um mecanismo de compreensão automática de expressões faciais para melhorar a interação entre homem e computador.
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| Professor Edmundo Silva, da UFRJ (ao centro), que recebeu financiamento do Google para projeto |
Veja a lista completa abaixo:
Altigran Soares da Silva, Universidade Federal do Amazonas
Projeto: "Uma abordagem de aprendizado ativo para integrar redes de bancos de dados"
Usando classificadores e aprendizagem de máquina ativa, esse projeto busca desenvolver e avaliar um novo método para integração de bancos de dados, ao gerar de forma automática modelos que predizem quais elementos destes bancos de dados têm a mesma semântica.
Anna Helena Reali Costa, Universidade de São Paulo
Projeto: "Melhorando a Aprendizagem por Reforço Aprofundada por meio da Transferência de Conhecimento"
Este projeto foca em melhorar o desempenho de agentes em Aprendizagem por Reforço Aprofundada (Deep Reinforcement Learning - DRL) com o uso de abstrações, generalizações e Transferência de Conhecimento (Transfer Learning - TL) 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.
Carlos Gershenson, Universidad Nacional Autónoma de México
Projeto: "Coordenação Urbana de Veículos Autônomos"
O objetivo deste projeto é desenvolver e testar algoritmos de coordenação para veículos autônomos em interseções para maximizar o fluxo e a segurança. Um simulador de código aberto será implantado e disponibilizado ao público.
Catalina Elizabeth Stern Forgach, Universidad Nacional Autónoma de México
Projeto: "Biosensor dual interconectado para a Diabetes Mellitus tipo II"
Esse projeto irá desenvolver um biosensor que vai aferir níveis de glucose e insulina simultaneamente e em tempo real, com o objetivo de diagnosticar e monitorar diabetes mellitus tipo 2, até mesmo quando não apresenta sintomas claros. Os dados obtidos serão armazenados online via aplicativo universalmente acessível, para a construção de uma base de dados e para futuras análises.
Diego de Freitas Aranha, Universidade Estadual de Campinas
Projeto: "Aprendizado de Máquina sobre dados cifrados utilizando criptografia homomórfica"
O projeto irá desenvolver e implementar versões homomórficas de dois algoritmos amplamente usados em aprendizado de máquina que podem ser avaliados sobre dados criptografados utilizando técnicas de criptografia homomórfica: Análise de Componente Principal (Principal Component Analysis - PCA) e KNearest Neighbors (K-NN).
Diego Raphael Amancio, Universidade de São Paulo
Projeto: "Desambiguação de sentido de palavras via análise topológica e dinâmica de redes complexas"
O objetivo desse projeto é usar redes complexas para abordar a desambiguação do sentido das palavras e criar uma técnica híbrida que leve em consideração informações estruturais e semânticas para resolver problemas de ambiguidade em textos.
Éric Tanter, Universidad de Chile
Projeto: "Digitação de segurança gradual para a web"
Esse projeto irá contribuir para o design de um sistema de tipos de segurança, com modelos e testes formais, assim como a implementação de extensões para Dart e o desenvolvimento de versões seguras de aplicações web existentes criadas em Dart.
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista, Universidade de São Paulo
Projeto: "Controlando o mosquito da Dengue com sensores inteligentes e armadilhas"
Esse projeto propõe a construção de um dispositivo barato que dará à população as ferramentas necessárias para identificar a existência do Aedes aegypti na área e providenciar que medidas de controle sejam tomadas.
* Jussara Marques de Almeida, Universidade Federal de Minas Gerais*
Projeto: "Além da relevância: abordando novidade, diversidade e personalização na recomendação de tags"
Com tagueamento sendo 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 os quatro aspectos do problema: relevância, diversidade, novidade e personalização.
Marcos André Gonçalves, Universidade Federal de Minas Gerais
Projeto: "Impulsionando estimadores 'fora-da-sacola' para aprender a ranquear"
Esse projeto visa resolver o problema de "aprender a ranquear" por meio do desenvolvimento de um algoritmo original e inovador baseado em florestas aleatórias que combina de forma complementar propriedades de procedimentos de amostragem aleatória com procedimentos de pesagem de instâncias de treino, com foco naquelas mais difíceis de acertar durante o treinamento.
Pablo Arbelaez, Universidad de Los Andes (Colômbia)
Projeto: "Aprendizagem de unidades de ação dinâmica para o reconhecimento de expressões faciais tridimensionais"
O projeto irá melhorar a compreensão automática de expressões faciais para melhorar a interação humano-computador, desenvolvendo arquiteturas de redes neurais convolucionais para localização granular, entendimento de cenas RGB-D e análise de vídeo.
Sandra Maria Aluísio, Universidade de São Paulo
Projeto: "ANAA-Dementia: Aplicação de testes neuropsicológicos automatizados para acompanhamento de cidadãos brasileiros durante o percurso de uma vida"
O objetivo desse projeto é criar um avaliador neuropsicológico pessoal automatizado e acessível via web, ou a partir de dispositivos móveis, para detectar demências, tais como o Comprometimento Cognitivo Leve, que é considerado o estágio pré-clínico do Alzheimer, quando ainda é reversível.