- La empresa tecnológica y el Gobierno de Córdoba realizaron una convocatoria conjunta para estudiantes avanzados e investigadores.
- Los seleccionados pueden disponer de los recursos de AWS en sus proyectos de investigación.
- Los trabajos científicos abordan cuestiones vinculadas a biogenética humana y vegetal, y servicios para el Ministerio Público Fiscal.
Se entregaron los certificados a los proyectos seleccionados en el AWS Cloud Credits for Research, una convocatoria conjunta entre el Ministerio de Ciencia y Tecnología y AWS con el objeto de financiar proyectos a través de créditos de la nube de la empresa informática para investigación.
El objetivo fue compatibilizar acciones con AWS, firma que trabaja con laboratorios e instituciones de investigación de todo el mundo ayudando a procesar cargas de trabajo complejas.
A través de esta convocatoria los equipos de investigación analizaron las posibilidad que ofrece la canalización de datos enormes de forma rápida, almacenamiento en petabytes de datos y la promoción de investigaciones mediante tecnologías de transformación como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la tecnología cuántica, entre otros.
En el acto, estuvo presente el ministro de Ciencia y Tecnología Pablo De Chiara, junto a Mariano Stockle, Gerente de Cuentas del Sector Público de AWS y representantes de las instituciones donde se aplicarán los proyectos.
En la oportunidad, el ministro Pablo De Chiara agradeció el trabajo realizado con la empresa y recordó: “Nos pusimos algunos objetivos junto al equipo de AWS en Argentina, para aprovechar ciertas propuestas y cuestiones técnicas que tenían y que podían acompañar al desarrollo de la ciencia, la tecnología e innovación y hoy tenemos los primeros 5 proyectos que contarán con los servicios de AWS para el desarrollo del mundo científico”.
“Esperamos que esto sirva de inspiración para otros proyectos que se quieran sumar” concluyó el funcionario.
Los proyectos fueron presentados por medio de una convocatoria abierta dirigida a docentes y personal de investigación de centros de investigación cordobeses y estudiantes de grado, posgrado o doctorado registrados en estas instituciones.
La convocatoria se desarrolló entre el 29 de septiembre y 28 de octubre de 2022.
Cada proyecto recibirá U$S 6.000 en créditos AWS.
Los proyectos
- Anotación genómica de elementos transponibles en Algarrobo Blanco
Responsable: Pablo Vélez.
El proyecto apunta a la ejecución de herramientas de anotación genómica que detectan elementos transponibles sobre el genoma de Prosopis alba (algarrobo blanco) bajo infraestructura de alto desempeño. Se llevará a cabo en CEPROCOR.
- Predicción de HLB utilizando un modelo de Deep Machine Learning en hojas de cítricos
Responsable: Rodrigo Machado.
El objetivo de su trabajo es el desarrollo de una plataforma cloud de Machine Learning que posibilite, a través del entrenamiento de un modelo matemático basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN), la identificación de la enfermedad HLB en plantas de cítricos a partir de imágenes de hojas. Se llevará a cabo en INTA
- Machine learning aplicado a la categorización de causas penales y distribución estratégica de recursos
Responsable: Franco Filippi.
El proyecto busca implementar un sistema que, mediante la utilización de algoritmos de Machine Learning, entregue información predictiva respecto del comportamiento del volumen de trabajo en cada dependencia del Ministerio Publico Fiscal.
- AlphaFoldXplore: facilitando el acceso, exploración, visualización y comparación 3D de proteínas.
Responsable: Elmer Fernandez.
El proyecto busca implementar un servicio de computación de alto rendimiento (HPC) que permita ejecutar predicción de proteínas con la mejor combinación de recursos de CPU, memoria y GPU para optimización de costos. La institución beneficiaria es la Fundación para el Progreso de la Medicina.
- Aprendizaje automático para el diagnóstico rápido y preciso de patógenos de importancia agropecuaria
Responsable: María Verónica Fumero.
El proyecto busca determinar correctamente y a tiempo la etiología de una enfermedad es fundamental. Por eso busca aplicar Machine Learning a muestras complejas. El uso de esta tecnología para el diagnóstico, presenta la ventaja adicional de que los algoritmos pueden ser refinados a medida que se agregan más datos, incrementando su precisión, y permitiendo su adaptación a diferentes poblaciones microbianas, tipos de muestras, etcétera.
Sobre AWS Public Sector Cloud Credit for Research
El programa AWS Public Sector Cloud Credit for Research brinda apoyo a los investigadores que quieren y buscan lograr:
- Crear aplicaciones, software u otras herramientas científicas como servicios alojados en la nube y disponibles públicamente, para facilitar sus posteriores investigaciones, así como las investigaciones de la comunidad.
- Realizar ensayos de referencia o de prueba de concepto para evaluar la eficacia de transferir cargas de trabajo o conjuntos de datos abiertos científicos a la nube.
- Formar a una comunidad más amplia en el uso de la nube para cargas de trabajo científicas mediante talleres o tutoriales.
