Los premios a la innovación del CONICET y Amazon

El Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) y Amazon Web Services (AWS), se unieron en la convocatoria Innova CONICET - AWS: Investigación impulsada con la nube para apoyar iniciativas de investigación en las grandes áreas del conocimiento. El objetivo principal de la vinculación público-privada fue acelerar proyectos y fortalecer, a través de la infraestructura y de los servicios que AWS brinda en la nube, al desarrollo científico, tecnológico y la innovación argentina y latinoamericana.

La presidenta del CONICET, Ana Franchi, felicitó a la comunidad científica que participó en la convocatoria y a los y las integrantes de los 14 proyectos ganadores destacando el carácter interdisciplinario y federal de las propuestas: "este tipo de premios nos permite visibilizar las capacidades científicas que tenemos y elaborar proyectos interdisciplinarios, que no es sencillo. Por ello, que se hayan presentado más de 50 proyectos es muy importante".

En esa línea, destacó: "Las disciplinas asociadas a la informática tienen carencias por tener desempleo negativo, cada vez necesitamos más personas dedicadas a estos temas y mayor cantidad de jóvenes y mujeres que se dediquen a esta actividad para dar respuestas a las distintas demandas".

Luego de agradecer al jurado por su compromiso y tiempo en la evaluación expresó: "Esperamos seguir adelante con AWS, la cooperación público privada ha demostrado que es virtuosa ". Asimismo, consideró necesario seguir trabajando en la promoción de las vocaciones científicas en informática y desde la perspectiva de género.

Por su parte, el ministro de ciencia, tecnología e innovación, Daniel Filmus comentó que "la democratización de la nube tiene que ver con la posibilidad de que todos y todas accedan, y eso va mucho más allá de quienes lo necesitan para hacer investigación. La importancia que tiene la nube para poder acceder al conocimiento es fundamental". Además, señaló que desde el Ministerio de Ciencia y el CONICET "podríamos colaborar con aquellos proyectos que quedaron afuera pero valen la pena financiar".

El evento fue una oportunidad para encontrarse y premiar a los proyectos seleccionados con créditos promocionales, de los servicios de AWS, por un monto global de USD 150 mil dólares estadounidenses. El director Regional por Latinoamérica Sector Público en AWS, Andrés Tahta, aseguró "sabemos que la forma en que las universidades investigan está cambiando radicalmente, y los equipos de investigación deben volverse más rápidos y eficientes para lograr sus misiones y conseguir la disrupción digital. La computación en la nube puede ayudar con estos retos y estamos contentos en colaborar con CONICET en ese desafío."

En esa línea, la gerenta del sector público AWS por el Cono Sur, Lorena Zicker, afirmó "estamos felices en contribuir con CONICET porque la investigación es fundamental para impulsar el crecimiento de la economía a través del desarrollo del conocimiento. Y la nube ayuda a los investigadores para que el enfoque esté en la ciencia, no en infraestructura además de permitir los esfuerzos de colaboración de personas alrededor del mundo".

La jornada de premiación se consolidó como un espacio de diálogo y reflexión sobre las implicancias de la vinculación y trasferencia de tecnologías, como así también la importancia de la investigación aplicada. El Gerente de vinculación tecnológica del CONICET, Sergio Romano, felicitó a los y las participantes de la convocatoria, como también al jurado que trabajo ad honorem con la voluntad de colaborar con la comunidad. "Recibimos 51 proyectos de los cuales fueron seleccionados 14, con la fortaleza de que son de distintos puntos del territorio y que obedecen a diferentes demandas". Asimismo, remarcó la vinculación del CONICET con el sector privado e instó a seguir trabajando en la paridad de género, ya que los equipos que se conformaron para la convocatoria están integrados en un 85% por hombres y mujeres, pero solo el 19% son liderados por científicas.

Por último, el subsecretario de coordinación Institucional del MINCyT, Pablo Nuñez, resaltó que la selección de los proyectos es "interesante, con aplicación fuerte, que muestran por un lado la demanda y por otro las capacidades y posibilidades de incorporar distintas perspectivas de lo que es la ciencia de datos en temas de interés, que van desde las ciencias ambientales hasta las sociales".

Los proyectos premiados

El evento contó con la exposición de los proyectos "Calibración en cascada del modelo hidrológico VIC para el estudio del impacto de las precipitaciones extremas en los caudales de la cuenca del Río Uruguay" de Moira Evelina Doyle, quien compartió la importancia de la precipitación extrema de la cuenca del río Uruguay, y que la ocurrencia de estos eventos tiene enormes implicancias debido a que pueden producir crecidas repentinas de los ríos de la cuenca e inundaciones. La propuesta presentada tiene como norte construir información robusta sobre el comportamiento de estos eventos para proyecciones futuras de cambio climático y desarrollar nuevas metodologías con las que sea posible simular adecuadamente sus características, incluyendo su frecuencia de ocurrencia, intensidad, tendencia y mecanismos dinámicos disparadores.

Seguidamente se compartió el trabajo "Desarrollo y aplicación de nuevos métodos de simulación de la dinámica cuántica en gran escala de nanomateriales plasmónicos" de Cristian Gabriel Sánchez, quién comentó que proyecto pretende extender la frontera de la simulación atomística cuántica de nanomateriales plasmónicos utilizando algoritmos que puedan utilizar múltiples procesadores gráficos (GPU) de última generación accesibles en AWS. Los nanomateriales plasmónicos son una de las aplicaciones más importantes de la nanotecnología. Entre otras propiedades, estos materiales permiten concentrar campos electromagnéticos en pequeños volúmenes, estos campos son a su vez utilizados para interactuar con sistemas moleculares y amplificar sus propiedades ópticas.

Por último se presentó el proyecto "Nuevas estrategias de aprendizaje profundo para la predicción de estructuras secundarias en secuencias largas de RNA no codificantes que permitan el desarrollo de biotecnologías de bajo impacto ambiental" de Leandro Ariel Bugnon. En este proyecto se desarrollarán nuevos modelos y estrategias de aprendizaje profundo para la predicción de estructuras secundarias en secuencias largas de ARN no codificante. En particular, se atacarán los problemas de aprendizaje de relaciones de largo alcance en datos secuenciales y aprendizaje a partir de escasos datos etiquetados. Mejorar la predicción computacional de la estructura de estas moléculas, que está relacionada a su función, permitirá desarrollar mejores técnicas biotecnológicas de precisión para aplicación en cultivos.

Las catorce propuestas del CONICET seleccionadas son:

• "Trazabilidad en la Distribución de Hidrógeno Verde usando Blockchain en la Nube" presentado por el Dr. Jorge Andrés Díaz Pace
• "Multiomix-AWS una plataforma de oncogenómica en la nube: implementación de Machine Learning para la identificación de biomarcadores oncológicos" presentado por el Dr. Martín Carlos Abba
• "Desarrollo y validación de una herramienta de inteligencia artificial para la clasificación automática de imágenes clínicas de lesiones cutáneas como soporte a la toma de decisión clínica a los médicos de atención primaria" presentado por el Dr. Daniel Roberto Luna
• "Predicción de la estructura de complejos multiprotéicos de Trypanosoma cruzi mediante el uso de herramientas computacionales de alto rendimiento" presentado por el Dr. Esteban Carlos Serra
• "Clasificación y distribución de cavidades: hacia una definición topológica de la función proteica" presentado por la Lic. Ana Julia Vélez Rueda
• "Métodos generativos para la clasificación no supervisada de imágenes astronómicas y satelitales" presentado por el Dr. Lucas Axel Bignone
• "Alerta Temprana de Sequías Agrícolas en Base a Esquemas Robustos de Inferencia Multi-Sensor y Clasificación No-Supervisada de Cultivos con Imágenes Landsat/Sentinel-2" presentado por el Dr. Martín Daniel Maas
• "Calibración en cascada del modelo hidrológico VIC para el estudio del impacto de las precipitaciones extremas en los caudales de la cuenca del Río Uruguay" presentado por la Dra. Moira Evelina Doyle
• "Integración de datos genómicos y transcriptómicos para el uso de TWAS en poblaciones admixtas" presentado por el Dr. Franco Lucio Simonetti
• "Nuevas estrategias de aprendizaje profundo para la predicción de estructuras secundarias en secuencias largas de RNA no codificantes que permitan el desarrollo de biotecnologías de bajo impacto ambiental" presentado por el Dr. Leandro Ariel Bugnon
• "Diseño y desarrollo de plataforma bioinformática para la identificación de biomarcadores basados en metilación para implementar en el diagnóstico temprano de cáncer de colon" presentado por el Dr. Emanuel Martín Campoy
• "Algoritmos para la estimación y generación de estados cuánticos con simetrías" presentado por el Dr. Federico Hernán Holik
• "Desarrollo y aplicación de nuevos métodos de simulación de la dinámica cuántica en gran escala de nanomateriales plasmónicos" presentado por el Dr. Cristian Gabriel Sánchez
• "Puesta a punto y provisión de servicios Bioinformáticos en la Nube a través del SNDG (Sistema Nacional de Datos Genómicos)" presentado por el Ing. Ezequiel Sosa