Estos son los dos proyectos chilenos ganadores en los premios LARA 2019 de Google

Estos son los dos proyectos chilenos ganadores en los premios LARA 2019 de Google

En total son 25 premiados.

Hoy en Belo Horizonte, Brasil, se llevaron a cabo los premios LARA 2019, de Google. Este programa de becas celebró su séptimo aniversario con 25 proyectos beneficiados.

La empresa de Mountain View entregó más de medio millón de dólares en apoyo a estas 25 iniciativas (hubo 670 postulaciones), cuyo objetivo es facilitar la vida de las personas y resolver problemas.

La lista completa de ganadores, con su nombre y descripción los puedes leer en el blog oficial de Google Latam, pero iremos al detalle con los dos proyectos chilenos beneficiados.

Bárbara Poblete y Juglar Díaz presentaron un proyecto para aprovechar los datos textuales espacio-temporales con modelos de redes neuronales, que se describe de la siguiente forma:

Los dispositivos móviles con GPS incluido, junto a aplicaciones de redes sociales, permiten que las personas compartan opiniones, noticias y sus actividades diarias con su localización y el tiempo. Además de las redes sociales, hay muchas otras fuentes de datos geo-temporales como los reportes de incidentes criminales, al igual que búsquedas conscientes del contexto y preguntas de puntos de interés o diversas aplicaciones de mapas. La propuesta de este proyecto está enfocada al uso de redes neuronales para mejorar y diseñar modelos para la representación conjunta y eficiente de los datos textuales espacio-temporales.

Gonzalo Navarro y Dustin Cobas presentaron Índices prácticos y flexibles en colecciones de cadenas repetitivas, que se presenta de la siguiente forma:

Nos enfrentamos a un problema abrumador: almacenar y acceder a las cantidades masivas de datos generadas cada día. Afortunadamente, muchas de las colecciones de cuerdas de más rápido crecimiento están compuestas por documentos similares, tales como códigos versionados y colección de documentos, repositorios de genoma, etc. Recientemente ha surgido un gran interés en este tipo de colecciones, lo que ha llevado a la aparición de muchos índices de coincidencia de patrón que se aprovechan de las repeticiones de cadena de diferentes maneras. Por otro lado, los índices de recuperación de documentos son menos desarrollados en colecciones de cuerda repetitivas y genéricas, y hay muy pocos índices prácticos implementados. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar índices comprimidos que sean prácticos y flexibles para apoyar las operaciones de recuperación de documentos en colecciones de cuerda repetitivas.

Iniciativas como estas por parte de privados son fundamentales para el desarrollo de proyectos que no encontrarían financiamiento y nos alegra por los 25 beneficiados de la región.