Membros afiliados são premiados por programa de bolsas de pesquisa do Google

Três membros afiliados da ABC – Marcos André Gonçalves, da UFMG (2009-2013) e Jussara Marques de Almeida (2011-2015), ambos da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Anderson Rocha (2012-2016), da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) – foram contemplados com financiamentos para projetos de pesquisa para a chamada 2016-2017 do Google Research Awards for Latin America (prêmio de pesquisa da multinacional voltado para a América do Sul).

Foram 473 inscrições de projetos de pesquisa de 13 países diferentes, sendo selecionados 24 (aproximadamente 5%), de seis países: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Peru e México.

Segundo Berthier Ribeiro-Neto, diretor de Engenharia do Google (América Latina), que coordenou a seleção dos projetos, o objetivo maior é mostrar como empresas, a exemplo da Google, têm interesse no desenvolvimento de estudos avançados nas áreas de computação e das engenharias. O diretor ressaltou que a edição para a América Latina foi pensada para dar oportunidade aos pesquisadores das instituições dessas regiões e evitar competição das universidades internacionais que se destacam nos rankings de educação. “Se dois projetos muito similares são submetidos ao processo de bolsa global, sendo um de uma universidade brasileira e outro de uma norte-americana de grande reputação, a Google vai dar suporte a esta última, por desconhecimento de que também há estudos de mestrado e doutorado de grande envergadura na América Latina”, afirma. Ele ressalta que a empresa dará a chancela e o recurso financeiro para andamento dos estudos, mas sem interferir nas pesquisas.

Na edição de 2016, o Google dobrou o número de projetos premiados e o valor total destinado às bolsas. Os doutorandos recebem US$ 1,2 mil mensais e seus professores US$ 750 mensais pelo período de um ano.

Sobre as pesquisas premiadas

O projeto de Marcos Gonçalves versa sobre a melhoria da qualidade dos resultados de máquinas de busca, o foco do principal negócio da Google, por meio de novas técnicas de Aprendizado de Máquina, um ramo da Inteligência Artificial.

Já a pesquisa de Jussara Almeida considera novas formas de recomendar automaticamente “rótulos” (tags), de forma personalizada e customizada, a conteúdos diversos da web tais como vídeos do YouTube, fotos do Flickr e artigos científicos online (por exemplo, de pré-prints como o Arxiv). Segundo a pesquisadora, esses rótulos, que descrevem o conteúdo do material, são essenciais para diversos serviços de informação – tais como busca e recomendação de conteúdo – e abrem espaço para a criação de novos serviços e negócios. Para Jussara, o desafio da pesquisa está em conectar a semântica dos rótulos com o conteúdo do material sendo rotulado. “Máquinas ainda não são boas intérpretes semânticas de conteúdo. Elas podem processar bits e pixels muito eficientemente, mas ainda não são efetivamente capazes de entender seu significado”.

Por fim, o projeto de Anderson Rocha está focado no desenvolvimento de um sistema automático, mais efetivo e menos dependente de intervenção humana, para a detecção precoce de retinopatia diabética.