![As bolsas variam de R$ 3,9 mil a R$ 6,3 mil(foto: Justin Sullivan/Getty Images/AFP) Google](https://i.em.com.br/exnYzywNMUXcL4zjJXMZ4v7SBbg=/790x/smart/imgsapp.em.com.br/app/noticia_127983242361/2022/02/10/1344011/google_1_94859.jpg)
O prêmio vai distribuir cerca de R$ 2.625.050 para 24 projetos de pesquisa do Brasil, Argentina, Chile, México, Peru e Uruguai. Mais da metade dos estudos escolhidos são brasileiros, ao todo, somam 14 pesquisas.
Um dos destaques desta edição é a pesquisa "Deep Learning em espectroscopia molecular salivar: um teste sustentável, rápido e não invasivo para o diagnóstico de COVID-19", desenvolvida pelo aluno de mestrado Anísio Santos e seu professor orientador, Murillo Carneiro, ambos da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).
Para Murilo, o prêmio é um reconhecimento de todo o esforço no trabalho. "É uma iniciativa fantástica do Google, de promover a ciência. São alunos de mestrado e doutorado, junto aos orientadores, que participam. Isso traz uma motivação extra para nós, ficamos muito felizes e prestigiados", diz.
Segundo o orientador, o principal objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de soluções computacionais eficientes para o diagnóstico da COVID-19, a partir do aprendizado de representações de espectros infravermelhos de amostras de saliva.
"Nosso trabalho é sobre o diagnóstico molecular da COVID-19. Em nosso projeto, o próprio paciente pode coletar a amostra da saliva, evitando a exposição de profissionais da saúde, por exemplo, com a coleta por swab (cotonete)", explica.
"Essa amostra é colocada nos equipamentos com infravermelhos e o processamento desse equipamento gera um sinal para nós, da intensidade de absorção das moléculas de saliva. Então, analisamos o sinal desse espectro e conseguimos identificar o padrão de um paciente com COVID e outro que não tenha a doença. Essa parte de discriminar os espectros é a nossa atuação no projeto, que é bem grande e tem várias áreas de pesquisa".
Premiação
O programa de bolsas e pesquisa LARA foi criado em 2013 e, neste ano, os alunos de doutorado receberão bolsas mensais no valor de R$ 6,3 mil (US$ 1,2 mil), enquanto seus orientadores receberão o valor mensal de R$ 3,9 mil (US$ 750).
Já os alunos de mestrado receberão bolsas mensais no valor de R$ 3,9 mil (US$ 750), enquanto seus orientadores receberão por mês bolsas no valor de R$ 3,5 mil (US$ 675).
Veja a lista dos 14 projetos escolhidos no Brasil:
- Deep Learning em espectroscopia molecular salivar: um teste sustentável, rápido e não invasivo para o diagnóstico de COVID-19 - Murillo Carneiro e Anísio Santos (UFU)
- Compartilhamento de Conteúdo Tóxico em Plataformas de Mídia Social: Análise Orientada à Rede e Aplicações Potenciais - Jussara Almeida e Gabriel Nobre (UFMG)
- Estendendo o Papel dos Clusters de Palavras Semânticas em Tarefas de Processamento de Linguagem Natural - Marcos Gonçalves e Felipe Viegas (UFMG)
- Eficiência de CPU escalável e alta para cargas de trabalho de datacenter sensíveis à latência - Marcos Augusto Vieira e Jean Henrique Ferreira (UFMG)
- Uma estrutura robusta e explicável baseada em QIF para avaliar os riscos de privacidade de grandes dados - Mario Alvim e Gabriel Henrique Nunes (UFMG)
- Aprendendo a combinar imagens de objetos deformáveis - Erickson Nascimento e Guilherme Potje (UFMG)
- Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações - Wagner Meira Júnior e Derick Matheus Oliveira (UFMG)
- Aplicação baseada no estudo randômico de metástases cerebrais em pacientes com câncer de pulmão para a predição de biomarcadores, e a melhora de fatores prognósticos - André Fujita e Vinicius de Carvalho (USP)
- Análise de vasos sanguíneos além da segmentação: desenvolvimento de abordagens flexíveis e explicáveis para caracterizar a morfologia da vascularização - Cesar Comin e Vinicius de Carvalho (UFSCAR)
- Combatendo a doença de Alzheimer por meio de inteligência artificial explicável - Anderson Rocha e Flávia Azevedo (Unicamp)
- A busca pela generalização em pequenos conjuntos de dados médicos - Sandra Ávila e Levi Chaves (Unicamp)
- Um reforço na detecção de mudanças ambientais para vigiar as florestas e apoiar ações sustentáveis - Ricardo Rios e Brenno Alencar (UFBA)
- BioAutoML: Engenharia automatizada de recursos para classificação de sequências biológicas - André Carlos Ferreira e Robson Bonidia (USP)
- Detecção automática de falsificações de imagens científicas - Anderson Rocha e João Cardenuto (Unicamp)
Os alunos contemplados com a bolsa também poderão se candidatar ao "Programa de Pesquisa do Google para Alunos", o qual possibilitará uma colaboração direta e uma temporada de estágio com pesquisadores do Google em escritórios na América do Norte.
*Estagiária sob supervisão do subeditor João Renato Faria