Felipe Bravo es distinguido con el Premio TWAS-LACREP Young Scientists Award 2022

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El investigador asociado Cenia de la línea “Aprendizaje Profundo para Visión y Lenguaje” (RL1) , Felipe Bravo-Márquez, fue distinguido con el premio “TWAS-LACREP Young Scientists Award 2022, un reconocimiento otorgado anualmente por la Academia Mundial de Ciencias a jóvenes investigadores de Latinoamérica y el Caribe que realizan contribuciones destacadas desde sus respectivos campos de investigación.

Este año, Felipe Bravo fue galardonado por sus notables aportes en el área del procesamiento de lenguaje natural, desarrollo de softwares de código abierto, organizar competencias internacionales de renombre e iniciativas de divulgación en los campos de la minería de datos, el procesamiento del lenguaje natural y la estadística, entre las que cuentan charlas en varias universidades nacionales e internacionales (Universidad de Melbourne, National Research Council – Canadá,  Instituto de Lingüística Computacional de la Universidad de Zürich, entre otras), y las conferencias públicas en español que comparte a través de su canal de Youtube, el que ya cuenta con más de 75.000 visitas. “Esta distinción es muy valiosa. TWAS es una academia científica muy importante para los países en desarrollo, que cuenta con apoyo de la UNESCO. Que su sede para Latinoamérica y  el Caribe, LACREP, me premie como el científico más destacado de la región en la ingeniería es un gran reconocimiento” comenta el investigador.

Felipe Bravo, quien también es investigador del Instituto Milenio Fundamento de los Datos (IMFD) y académico del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile (DCC UChile), es ingeniero en computación, ingeniero industrial y magíster en ciencias de la computación de la Universidad de Chile. Se especializa en adquisición de conocimiento e información a partir del lenguaje natural, abarcando las áreas del procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático -machine learning- (ML), la inteligencia artificial (IA) y la recuperación de información -information retrieval- (IR). Realizó su doctorado en el Grupo Machine Learning de la Universidad de Waikato, (Nueva Zelanda), donde también trabajó como Research Fellow y actualmente mantiene un puesto de Investigador Asociado Honorífico. Trabajó durante tres años como ingeniero de investigación en Yahoo! Labs Latin America.

Durante su trayectoria ha desarrollado varios métodos basados en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para el análisis de opiniones y emociones en redes sociales, que han sido publicados en conferencias y revistas de prestigio como IJCAI, ECAI, JMLR y Knowledge-based Systems. Además, ha formado parte del comité de programa en conferencias destacadas en el área, tales como ACL, EMNLP, NAACL, IJCAI y ECAI.

El trabajo de Felipe ha sido citado más de 2300 veces. Ha co-organizado varias shared tasks en el análisis automático de emociones en tweets. Una de ellas formó parte de SemEval, el principal evento en el que se puede alojar una tarea en procesamiento de lenguaje natural, el cual atrajo cerca de 200 participantes de todo el mundo. Es el desarrollador principal y mantenedor del software AffectiveTweets, una herramienta de código abierto para analizar emociones y sentimientos de los tweets, y también dirige el desarrollo de WEFEWord embeddings fairness evaluation framework-, un software open source para medir y mitigar el sesgo en los modelos lingüísticos y las incrustaciones de palabras, el cual ha sido descargado más de 20.000 veces hasta la fecha. 

Actualmente Felipe Bravo se encuentra trabajando en el proyecto DashAI, un software open source que permitirá a usuarios no programadores acercarse a la inteligencia artificial. En este proyecto, el cual fue recientemente postulado a un FONDEF, participan los/as investigadores/as Cenia Claudia Lopez, Iván Sipirán y Andrés Carvallo.

La ceremonia de premiación se llevará a cabo en la Academia Brasileña de Ciencias, Rio de Janeiro (Brasil), lugar donde el investigador será invitado a realizar una presentación de su trabajo.

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