El CONICET y Amazon Web Services premiaron iniciativas de investigación

Tech 08 de abril de 2022 Por Agustina Hill
Se realizó reconocimientos a 14 proyectos en temas relacionados a biotecnología, computación cuántica, bioinformática, nanomateriales e hidrógeno verde, entre otros grandes temas.
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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.

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”.

Algunos de los proyectos premiados fueron "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" o “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”

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