CIENCIA Y TECNOLOGÍA
Dos proyectos de la UNS nuevamente premiados por Google
Dir. de Comunicación Institucional | 10-02-2022 11:00
El gigante tecnológico reconoció tres proyectos en Argentina y dos pertenecen a esta universidad. Uno apunta a reconocer nuevos usos de medicamentos ya existentes, y el otro a construir modelos causales a partir de notas periodísticas.
Axel Soro, Virginia Sabando, Mariano Maissonave y Ana Maguitmann
La 9° edición de los premios Latin America Research Awards de Google distinguió dos iniciativas de docentes e investigadores del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación.
El doctor Axel Soto y la licenciada María Virginia Sabando fueron distinguidos por el proyecto "Aprendizaje de representaciones moleculares vectoriales para el reposicionamiento de fármacos"; y la doctora Ana Maguitmann con el licenciado Mariano Maisonnave por “Aprendizaje de modelos causales a partir de medios digitales”
“Lo que hacemos es desarrollar un modelo computacional, lo entrenamos mostrándole información de muchos compuestos, y el modelo aprende a encontrar patrones que permiten identificar nuevas funciones terapéuticas para fármacos ya existentes. Esta estrategia es especialmente útil cuando ocurren cosas como lo que paso con el COVID, donde no hay tiempo para diseñar un fármaco de cero para tratar la enfermedad”, explica la licenciada Virgina Sabando, becarie de la UNS y el CONICET en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación.
Su investigación doctoral –titulada "Aprendizaje de representaciones moleculares vectoriales para el reposicionamiento de fármacos”- se centra en desarrollar nuevas formas de representar a los compuestos químicos y en estudiar cómo estas representaciones moleculares impactan en distintas tareas de lo que sería el proceso de diseño de fármacos asistidos por computadora. Es dirigida por el doctor Axel Soto.
Otra de las ganadoras, la doctora Ana Maguitmann, explicó: “el objetivo del proyecto es construir modelos causales altamente interpretables a partir de noticias periodísticas. Para lograr este objetivo, las primeras etapas del proyecto estuvieron orientadas a la aplicación de técnicas de recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer eventos y otras variables relevantes de un gran volumen de textos de noticias”.
“Propusimos métodos originales que resultaron muy efectivos y fueron publicados en congresos y revistas internacionales. A la vez, desarrollamos una plataforma que combina distintas técnicas de aprendizaje causal para ser aplicada sobre las variables extraídas de las noticias. Como próximos pasos planeamos combinar ideas provenientes de las áreas de aprendizaje automático y econometría para desarrollar métodos novedosos de aprendizaje causal que sean efectivos para los problemas que estamos abordando”, agregó. La plataforma desarrollada está siendo evaluada y aplicada en el dominio económico y los creadores esperan poder aplicarla en otros dominios. Colaboran en el proyecto los doctores Fernando Tohmé y Fernando Delbianco -del Departamento de Economía de esta universidad- y Evangelos Milios de la Faculty of Computer Science de Dalhousie University (Canadá).
Desde su lanzamiento en 2013, los premios LARA ya han aportado US$ 4 millones de dólares a un total de 183 proyectos de la región. En conjunto, los 24 proyectos elegidos recibirán un total de USD 500.000 para continuar o iniciar investigaciones en campos del saber que van desde Covid hasta Diversidad, Equidad e Inclusión, y desde Machine Learning aplicado a la salud hasta procesamiento del lenguaje, privacidad y cambio climático, entre otros.