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Mexicanos ganan Premios de Investigación AL de Google

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Google dio a conocer los 24 trabajos ganadores de los Premios de Investigación en América Latina en la que participaron 13 países como México, Argentina, Brasil y Chile, por sólo mencionar algunos. La ceremonia se realizó en el Centro de Ingeniería de Latinoamérica del gigante de internet en Belo Horizonte, Brasil.

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Foto: Google
Ganadores de los Premios de Investigación en América Latina

En el comunicado firmado por Berthier Ribeiro-Neto, Director de Ingeniería para América Latina, aseguró que “el área de Ciencia de la Computación está prosperando en la región”, por ello no es de sorprender que se recibieran 473 propuestas de parejas de investigadores por lo que cada solicitud fue analizada cuidadosamente

De los 24 proyectos ganadores, hay siete que son extensiones del año pasado, que demuestra que “estamos avanzando en términos de concretar resultados”, asegura Ribeiro-Neto. El reconocimiento consiste en una beca mensual a las parejas de investigadores y su respectivo profesor u orientador.

Los 48 ganadores de esta edición son investigadores de la UNAM, el ITESM, la Universidad de Buenos Aires, la Universidad de Chile, la colombiana Universidad de Los Andes y la Universidad Peruana Cayetano Heredia.

En la UNAM participó la profesora Catalina Elizabeth Stern Forgach y el estudiante Jehú López Aparicio. Su investigación es una extensión del proyecto que consiste endesarrollar un sensor dual para diagnosticar, prevenir y monitorear la evolución de la Diabetes Mellitus tipo II. En el último año lograron grandes avances como reducir el error asociado que tienen otros glucómetros comerciales durante la medición de la glucosa múltiple; asimismo la medición de la insulina se hará con alta sensibilidad y mediante una técnica novedosa desarrollada que utiliza saliva en vez de sangre.

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Por último, el proyecto del ITESM es del profesor Edgar Emmanuel Vallejo Clemente y del estudiante Héctor Manuel Sánchez Castellanos. Pretenden ampliar un modelo informático para predecir las estimaciones del riesgo de infección de Zika en pequeñas poblaciones incluyendo redes sociales y epidemiológicas. Esto permitirá la predicción temprana de brotes de Zika para implementar de forma oportuna las intervenciones de control de enfermedades.

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