Tres proyectos argentinos fueron distinguidos en los Premios de Investigación de Google

Se llevó a cabo la novena edición de los Premios de Investigación de Google para América Latina (LARA, su sigla en inglés: Latin American Research Awards), que repartió en total 500 mil dólares entre los premiados de toda la región. Fueron seleccionados 24 proyectos, entre más de 700 participantes de todo el continente. Entre ellos, tres equipos de investigadores argentinos resultaron ganadores.

“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”, afirmó Adriana Noreña, vicepresidenta de la compañía para Hispanoamérica.

También en esta edición se abrió una nueva categoría de DEI (Diversidad, Equidad e Inclusión), generando una contribución al cierre de brechas sociales y de género en toda América Latina.

Los ganadores

La propuesta premiada de Mariana Viegas y Mercedes Soledad Nabaes Jodar fue analizar los aspectos genéticos y evolutivos de cepas autóctonas de la Covid-19 en barrios vulnerables de la ciudad de Buenos Aires.

Como hipótesis plantearon que el contacto estrecho de sus habitantes por limitaciones de espacio promovería una transmisión y evolución distintiva que requiere ser estudiada en particular.

También fue seleccionada una iniciativa para la reutilización de fármacos presentada por Axel Soto y María Virginia Sabando. La propuesta tiene por objetivo estudiar y desarrollar representaciones moleculares novedosas para compuestos químicos y su uso en diferentes tareas, tales como el reposicionamiento de fármacos.

Otra propuesta distinguida fue la construcción de modelos causales altamente interpretables a partir de noticias periodísticas, presentada por Ana Gabriela Maguitman y Mariano Maisonnave del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, Conicet – Universidad Nacional del Sur) de Bahía Blanca.

El proyecto consistió en 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.

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