Googlé premió a tres proyectos de investigación argentinos

La investigación es la clave para el desarrollo de la humanidad en todos sus ámbitos. Aún queda mucho por hacer, y el progreso depende de esas personas que le ponen el cuerpo, la mente y el espíritu a avanzar hacia soluciones que resuelvan los desafíos actuales a los que nos enfrentamos. Es por esto que Google organiza cada año los Premios de Investigación para América Latina (LARA, por sus siglas en inglés: Latin America Research Awards). En la edición 2021, se seleccionaron 24 proyectos de un total de más de 700 recibidos, entre los cuales 3 de ellos fueron llevados adelante por investigadores argentinos.

Los premios LARA fueron creados en 2013 con el objetivo de fomentar la innovación y la investigación científica en la región, estimular el espíritu emprendedor y fortalecer la relación entre Google y la academia. En esta edición, el foco estuvo puesto principalmente en investigaciones relacionadas con el COVID-19 y con cuestiones que abordaran a la diversidad, equidad e inclusión, para lo cual se creó una nueva categoría denominada DEI, que busca contribuir al cierre de brechas sociales y de género en toda América Latina. Entre los ganadores de la región, se repartirán 500 mil dólares. De esta forma, Google ya lleva aportados 4 millones de dólares en los últimos 9 años, que fueron otorgados a 183 proyectos.

Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, explicó el espíritu de los premios: "Durante los últimos 2 años quedó en evidencia que la humanidad tiene aún enormes desafíos por resolver. Desde Google, estamos felices de apoyar a quienes, con su trabajo y con sus investigaciones, están buscando hoy las respuestas para los retos de mañana. Google mismo es producto, originalmente, de un proyecto de investigación".

Los proyectos argentinos

Con respecto a los tres proyectos argentinos premiados, estuvieron enfocados en las áreas de salud y machine learning (aprendizaje automático).

1. Genómica y metagenómica del virus SARS-CoV-2 en Argentina

Se trata de un análisis exhaustivo de aspectos genéticos y evolutivos de cepas autóctonas COVID-19 en barrios vulnerables de la Ciudad de Buenos Aires. Liderado por Mariana Viegas y Mercedes Soledad Nabaes Jodar, el objetivo es analizar la transmisión y evolución del SARS-CoV-2 en barrios vulnerables de la Ciudad de Buenos Aires. La hipótesis plantea que el contacto estrecho de sus habitantes por limitaciones de espacio promovería una transmisión y evolución distintiva que requería ser estudiada en particular. Dadas las condiciones socioeconómicas de estas comunidades, se podría presentar una epidemiología genómica única, así como el desarrollo de un microbioma nasofaríngeo singular.

Avances en la secuenciación de genomas virales de SARS-CoV2. Este desarrollo es un logro del “Consorcio interinstitucional para la Secuenciación del genoma y estudios genómicos de SARS-CoV2” a cargo de la Dra. Mariana Viegas. #ArgentinaUnida pic.twitter.com/fJ8riso5qT

— Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (@ciencia_ar) April 28, 2020

2. Aprendizaje de modelos causales a partir de medios digitales

Encabezado por Ana Gabriela Maguitman y Mariano Maisonnave en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, CONICET - Universidad Nacional del Sur) de Bahía Blanca, Argentina, el objetivo del proyecto es construir modelos causales altamente interpretables a partir de noticias periodísticas. Para lograrlo, las primeras etapas del proyecto estuvieron orientadas a la aplicación de técnicas de recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer eventos y otras variables relevantes de un gran volumen de textos de noticias. Además, desarrollaron una plataforma que combina distintas técnicas de aprendizaje causal para ser aplicada sobre las variables extraídas de las noticias.

3. Aprendizaje de Representaciones Moleculares Vectoriales para el Reposicionamiento de Fármacos

Presentado por Axel Soto y María Virginia Sabando, el proyecto tiene como objetivo estudiar y desarrollar representaciones moleculares novedosas para compuestos químicos y su uso para diferentes tareas, tales como el modelado QSAR, la reutilización de fármacos y la aplicación de modelos generativos para diseño de novo.

Imágenes: Conicet