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03/Ago/2016 - 11:39

Minas Gerais é destaque entre os premiados do Programa de Bolsas de Pesquisa do Google

Dos 17 projetos brasileiros selecionados, Minas Gerais teve seis premiados. Cinco são da UFMG e um da Universidade Federal de Uberlândia.


Por Da Redação Belo Horizonte

Na manhã desta quarta-feira, 03 de agosto, o Google anunciou os 24 projetos acadêmicos vencedores do programa de Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina. O Brasil concentra o maior número de vencedores, 17. Desse número seis são de Minas Gerais. O anúncio aconteceu no Centro de Engenharia da empresa, em Belo Horizonte.

A maior parte dos projetos de pesquisa do Brasil são de universidades públicas. A Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) é a mais premiada, com cinco projetos, seguida pela USP e Unicamp, com três projetos cada. A Universidade Federal de Uberlândia (UFU) foi a outra mineira premiada.

Durante o período de um ano, os professores e estudantes de pós-graduação vencedores receberão bolsas de estudo mensais para conduzir pesquisas pioneiras em áreas relacionadas à Ciência da Computação. No total, o Google destinará US$ 600 mil aos premiados. “Os projetos ganhadores se destacam em termos de impacto, originalidade e qualidade, e estão dentro das áreas-chave de interesse do Google”, disse o diretor de engenharia da empresa no Brasil, Berthier Ribeiro-Neto, que coordenou a seleção dos projetos.

A edição deste ano do programa recebeu um total recorde de 473 inscrições de 13 diferentes países. Além do Brasil, o programa teve vencedores do Chile e do México, com dois vencedores cada; e da Argentina, Colômbia, e Peru, com um projeto premiado.

Confira os projetos mineiros que foram vencedores:

Geração automatizada de tutorias a partir de sites de perguntas e respostas - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
Marcelo de Almeida Maia; Adriano Mendonça Rocha

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.

Mecanismo de buscas para um novo uso de antibióticos – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Marcos Augusto dos Santos; Rita Silvério-Machado

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.

Representação de Entidades Baseada em Discussões – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo; Túlio Corrêa Loures

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.

Mineração de zonas quentes a partir de trajetórias caso-controle – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Wagner Meira Júnior; Roberto C.S.N.P Souza

O projeto visa determinar “zonas quentes” a partir de dados massivos (big data) de trajetórias de usuários. No contexto de doenças transmitidas pelo Aedes aegypti, a localização das regiões de infecção, que pode corresponder a essas zonas quentes, é muito importante.

Além da relevância: abordando novidade, diversidade e personalização na recomendação de tags [extensão] – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Jussara Marques de Almeida; Fabiano Muniz Belém

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.

Impulsionando estimadores ‘fora-da-sacola’ para aprender a ranquear [extensão] - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Marcos André Gonçalves; Clebson C. A. de Sá

Em 2015, a pesquisa buscou resolver o problema de recuperação de informação conhecido como “Aprendizagem de Classificação (L2R) ”. Este ano, o projeto tem como objetivo a aprendizagem automática.

Assista a cobertura completa na TV SIMI:

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