Uma lista de inven\u00e7\u00f5es incr\u00edveis que j\u00e1 s\u00e3o realidade e foram desenvolvidas por mulheres e homens com menos de 35 anos: T\u00e9cnica para diminuir energia usada em processos industriais, pesquisa que pode ajudar a retardar perda de audi\u00e7\u00e3o, desenvolvimento dos rob\u00f4s que ocupar\u00e3o os shoppings no futuro, novos tipos de c\u00e9lulas fotovoltaicas que tornar\u00e3o a energia solar mais barata, formas mais flex\u00edveis de ensinar um conhecimento \u00e0s m\u00e1quinas, inova\u00e7\u00e3o que avan\u00e7a a computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, t\u00e9cnica para editar genes at\u00e9 formas alternativas \u00e0s vacinas.<\/p>\n
A MIT Technology Review elaborou uma lista de jovens inovadores de 2018. A lista \u00e9 divulgada anualmente h\u00e1 18 anos e destaca pessoas que est\u00e3o inovando e empreendendo em v\u00e1rias \u00e1reas, criando tend\u00eancias ou projetos com potencial econ\u00f4mico e humanit\u00e1rio. Por esta raz\u00e3o, os jovens s\u00e3o divididos em 4 categorias: Inventores, Empreendedores, Humanit\u00e1rios e Vision\u00e1rios. <\/p>\n
Neste ano, a revista do MIT destaca a grande presen\u00e7a de mulheres ap\u00f3s anos consecutivos de “dom\u00ednio absoluto dos homens”. Ali\u00e1s, as mulheres s\u00e3o maioria em 2018 \u2014 18 contra 17 homens. Abaixo, confira quem s\u00e3o os 35 jovens destacados \u2014 e por qual motivo est\u00e3o na lista: <\/p>\n
INVENTORES <\/p>\n
James Dahlman, 31
\nGeorgia Tech
\nInventou um t\u00e9cnica que usa “pequenos fragmentos de DNA” como “c\u00f3digos de barras” para rastrear de forma r\u00e1pida a capacidade de nanopart\u00edculas distribu\u00edrem genes teraup\u00eauticos para \u00f3rg\u00e3os espec\u00edficos do corpo. A t\u00e9cnica pode acelerar o desenvolvimento e o uso de terapias gen\u00e9ticas para doen\u00e7as card\u00edacas, c\u00e2ncer e mal de Parkinson.<\/p>\n
Shreya Dave, 30
\nVia Separations
\nSeu sistema de filtragem (que envolve \u00f3xido de grafeno) pode economizar grande parte da energia usada nos processos de separa\u00e7\u00e3o industrial. <\/p>\n
Shinjini Kundu, 27
\nUniversidade Carnegie Mellon
\nImagens m\u00e9dicas s\u00e3o t\u00e3o detalhadas que \u2014 ao contr\u00e1rio do que se pensa \u2014 pode ser dif\u00edcil decifr\u00e1-las. O programa de intelig\u00eancia artificial criado por Shinjini quer ajudar a resolver isso, al\u00e9m de detectar aquilo que ela chama de “padr\u00f5es invis\u00edveis” na hora de realizar um diagn\u00f3stico.<\/p>\n
Barbarita Lara, 32
\nEmercom
\nUm terremoto em sua cidade natal no Chile, em 2010, levou Barbarita a inventar uma plataforma que permitiria \u00e0s pessoas, na hora de desastres desse tipo, se comunicarem (ou quando todas as redes ficam fora do ar, sem sinal). A inven\u00e7\u00e3o dela \u00e9 inspirada no C\u00f3digo Morse e permitir\u00e1 que as pessoas possam enviar mensagens por meio de \u00e1udio criptografado de alta frequ\u00eancia: uma mistura de tecnologias anal\u00f3gicas e digitais .<\/p>\n
Will McLean, 31 anos
\nTerap\u00eautica de Frequ\u00eancia
\nA perda auditiva em humanos sempre foi irrevers\u00edvel. A inova\u00e7\u00e3o de Will McLean pode mudar isso. Sua startup apresentou 19 pedidos de patentes e desenvolveu uma terapia intra auricular injet\u00e1vel para estimular a regenera\u00e7\u00e3o de c\u00e9lulas internas do ouvido e combater a perda auditiva. O tratamento passou com sucesso em testes de seguran\u00e7a, segundo a MIT Technology Review. <\/p>\n
Manan Suri, 31
\nIndian Institute of Technology, Delhi
\nConstruiu elementos-chave de chips de computadores que imitam a capacidade de aprendizagem e efici\u00eancia energ\u00e9tica do c\u00e9rebro .<\/p>\n
Sheng Xu, 34
\nUniversidade da Calif\u00f3rnia, San Diego
\nDesenvolveu um m\u00e9todo para criar “descartar” a rigidez inerente a um componente eletr\u00f4nico, permitindo transformar esses itens em “materiais el\u00e1sticos” .<\/p>\n
Huanping Zhou, 34 anos
\nUniversidade de Pequim, China
\nCrescendo no interior da China, Huanping n\u00e3o tinha eletricidade em casa. Ela e seus irm\u00e3os estudaram \u00e0 luz de uma l\u00e2mpada de querosene. A experi\u00eancia familiar a motivou a se dedicar \u00e0 tecnologia solar. Suas inova\u00e7\u00f5es poder\u00e3o criar alternativas melhores e mais baratas \u00e0s c\u00e9lulas fotovoltaicas feitas de sil\u00edcio. Ela utilizou processos qu\u00edmicos para viabilizar o uso da perovskita, mineral raro e caro de ser produzido em massa. <\/p>\n
EMPREENDEDORES<\/p>\n
Natalya Bailey, 31 anos
\nAccion Systems
\nEla ajudou a desenvolver uma maneira de impulsionar sat\u00e9lites t\u00e3o pequenos quanto uma caixa de sapatos ou t\u00e3o grandes quanto uma geladeira usando motores do tamanho de uma moeda de dez centavos. A tecnologia \u00e9 baseada na chamada propuls\u00e3o por electrospray \u2014 a ideia de usar energia el\u00e9trica para acionar pequenos foguetes. <\/p>\n
Jonas Cleveland, 31
\nCOSY Robotics
\nSua empresa baseada em Cleveland (EUA) est\u00e1 desenvolvendo um sistema de percep\u00e7\u00e3o de sensores para rob\u00f4s \u2014 com c\u00e2meras, intelig\u00eancia artificial e tecnologia de mapeamento \u2014 para que essas m\u00e1quinas possam realizar seu trabalho sem interferir nas pessoas ao redor. A ideia \u00e9 criar uma “percep\u00e7\u00e3o cognitiva” para os rob\u00f4s. <\/p>\n
Elizabeth Nyeko, 34
\nModularity Grid
\nSua solu\u00e7\u00e3o de energia para comunidades rurais na \u00c1frica poderia tornar as redes energ\u00e9ticas mais eficientes em todos os lugares. A empreendedora trabalha para otimizar o conceito de “mini-rede” (gera\u00e7\u00e3o de energia em pequena escala para \u00e1reas residenciais), permitindo que as pessoas consigam controlar melhor o gasto individual e redirecionem o que “sobra” para a comunidade rural. <\/p>\n
Yin Qi, 30
\nMegvii
\nSua plataforma de reconhecimento facial (Face++) transformou a forma como os neg\u00f3cios s\u00e3o feitos na China \u2014 \u00e9 utilizada em ag\u00eancias banc\u00e1rias at\u00e9 no sistema de metr\u00f4 e trem. Sua empresa possui mais de 1,5 mil funcion\u00e1rios. <\/p>\n
Ashutosh Saxena, 34
\nBrain of Things
\nDesenvolveu um sistema de intelig\u00eancia artificial chamado Caspar que transforma uma casa em uma esp\u00e9cie de rob\u00f4 com o qual podemos conversar e interagir. Nos pr\u00f3ximos meses, a Caspar j\u00e1 ter\u00e1 sido instalada em cerca de 500 apartamentos na Calif\u00f3rnia e em T\u00f3quio. <\/p>\n
William Woodford, 32
\nForm Energy
\nO jovem empreendedor quer ajudar a encontrar os materiais para a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de baterias em smart grid. Ao contr\u00e1rio da Tesla, que usa \u00edons de l\u00edtio para desenvolver suas baterias, Woodford aposta no enxofre (que, no fim, \u00e9 muito mais barato).<\/p>\n
Ji Xu, 33
\nAlipay
\nEle ajudou a criar um sistema de pagamento que permite que qualquer pessoa com uma conex\u00e3o \u00e0 internet use servi\u00e7os financeiros. E transformou a empresa do Alibaba em uma gigante, com 520 milh\u00f5es de usu\u00e1rios.<\/p>\n
Alice Zhang, 29
\nVerge Genomics
\nSeu trabalho visa aproveitar o aprendizado de m\u00e1quina (machine learning) para identificar novos tratamentos para Parkinson e Alzheimer. Usa, portanto, intelig\u00eancia artificial para identificar compostos promissores, refinando os algoritmos com dados de alta qualidade de pacientes e testes de laborat\u00f3rio. A ideia veio quando ela ouviu um pesquisador detalhando como centenas de genes interagem no c\u00e2ncer e se perguntou se essa abordagem de \u201crede\u201d poderia se aplicar a doen\u00e7as neurodegenerativas. <\/p>\n
VISION\u00c1RIOS<\/p>\n
Shehar Bano, 31 anos
\nUniversity College London
\nSegundo o MIT Technology Review, ela realizou o primeiro estudo sobre como governos controlam, a partir de restri\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas, as informa\u00e7\u00f5es que circulam na internet. Shehar juntou-se a uma onda de cientistas da computa\u00e7\u00e3o que trabalham para proteger a liberdade de comunica\u00e7\u00e3o na internet \u2013 e usa blockchain para criar processos que impe\u00e7am a censura.<\/p>\n
Niki Bayat, 32 anos
\nAesculatech
\nAp\u00f3s trabalhar ao lado dos pesquisadores que desenvolveram a primeira retina artificial, essa iraniana inventou materiais que podem reparar les\u00f5es oculares traum\u00e1ticas e administrar terapias oculares. Seu objetivo \u00e9 ajudar a tratar o glaucoma, doen\u00e7a que atingiu seu pai.<\/p>\n
Marzyeh Ghassemi, 33
\nUniversidade de Toronto
\nUsa intelig\u00eancia artificial para compreender dados hospitalares confusos e desconexos. Desenvolveu algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina que usam diversos dados cl\u00ednicos e indicam, com maior precis\u00e3o, informa\u00e7\u00f5es como: por quanto tempo os pacientes permanecer\u00e3o no hospital, a probabilidade de morrerem l\u00e1 e se precisar\u00e3o de interven\u00e7\u00f5es como transfus\u00f5es de sangue.<\/p>\n
Archana Kamal, 34
\nUniversidade de Massachusetts, Lowell
\nSua pesquisa est\u00e1 ajudando os computadores qu\u00e2nticos a se comunicar com computadores tradicionais. Fazer isso \u00e9 importante, pois os sistemas qu\u00e2nticos, que devem ter um profundo impacto na criptografia e em outros campos, provavelmente ser\u00e3o \u00fateis somente se os computadores comuns puderem ler seus c\u00e1lculos.<\/p>\n
Lago Brenden, 31
\nUniversidade de Nova York
\nO empreendedor quer desenvolver m\u00e9todos mais eficazes e flex\u00edveis de treinar uma m\u00e1quina para fazer aquilo que os humanos precisam. “As crian\u00e7as aprendem novos conceitos todos os dias e uma m\u00e1quina verdadeiramente inteligente deve fazer o mesmo”, disse \u00e0 MIT Technology Review.<\/p>\n
Adam Marblestone, 31
\nKernel
\nDurante o doutorado, Adam foi o principal autor de um trabalho considerado fundamental para pesquisadores que buscam desenvolver tecnologias de leitura de atividade cerebral. Usando o c\u00e9rebro do rato como modelo, ele identificou os problemas de engenharia que teremos que resolver para medir, simultaneamente, a atividade de cada neur\u00f4nio no c\u00e9rebro.<\/p>\n
Prineha Narang, 28
\nUniversidade de Harvard
\nPrineha estuda o comportamento \u00f3tico, t\u00e9rmico e eletr\u00f4nico de materiais em nanoescala. Sua pesquisa sobre como os materiais interagem com a luz e outras formas de radia\u00e7\u00e3o eletromagn\u00e9tica poder\u00e1 impulsionar inova\u00e7\u00f5es no campo da energia, eletr\u00f4nica e at\u00e9 espacial.<\/p>\n
Menno Veldhorst, 33
\nUniversidade de Delft
\nVeldhorst inventou um caminho mais r\u00e1pido para os circuitos qu\u00e2nticos do mundo real, possibilitando que eles sejam impressos em sil\u00edcio \u2013 a maneira como os chips de computador s\u00e3o fabricados h\u00e1 d\u00e9cadas.<\/p>\n
HUMANIT\u00c1RIOS<\/p>\n
Hera Hussain, 28
\nChayn
\nSua organiza\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos visa ajudar mulheres a formalizar uma den\u00fancia de abuso dom\u00e9stico sem o aux\u00edlio de um advogado.<\/p>\n
Mustafa Suleyman, 33
\nDeepMind
\nSua empresa desenvolve sistemas de intelig\u00eancia artificial para diagnosticar melhor algumas doen\u00e7as que causam grande sofrimento \u00e0s pessoas \u2014 incluindo sistemas que detectam doen\u00e7as oculares em est\u00e1gio inicial ou que ajudam a analisar mamografias.<\/p>\n
Minmin Yen, 29
\nPhagePro
\nA c\u00f3lera mata e as vacinas nem sempre funcionam. Ela criou uma solu\u00e7\u00e3o que inclui a atua\u00e7\u00e3o de bacteri\u00f3fagos (tipo de v\u00edrus que infecta apenas as bact\u00e9rias e pode ser mais r\u00e1pido na atua\u00e7\u00e3o contra uma doen\u00e7a do que uma vacina).<\/p>\n
PIONEIROS<\/p>\n
Joy Buolamwini, 28 anos
\nMIT Media Lab and Algorithmic Justice League
\nQuando um sistema de reconhecimento facial classificou de forma err\u00f4nea o rosto dela, Joy come\u00e7ou a trabalhar para que isso n\u00e3o se repetir. Essa busca virou sua tese de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o no MIT. Na pr\u00e1tica, Joy descobriu que a precis\u00e3o dos principais sistemas utilizados pelas grandes empresas variava bastante dependendo da cor da pele e do g\u00eanero. E que continham, na ess\u00eancia, rostos brancos e masculinos. Ela criou a Algorithmic Justice League, para confrontar preconceitos em algoritmos e desenvolver sistemas mais “igualit\u00e1rios”<\/p>\n
Alessandro Chiesa, 30 anos
\nUniversidade da California, Berkeley
\nA criptomoeda fundada por ele emprega um protocolo de blockchain para dar ao mesmo tempo seguran\u00e7a e privacidade. Ambas as partes conferem a autenticidade da transa\u00e7\u00e3o sem enxergar nenhum dado particular. A Zcash j\u00e1 vale mais de um bilh\u00e3o de d\u00f3lares.<\/p>\n
Chelsea Finn, 25
\nLaborat\u00f3rio de Intelig\u00eancia Artificial de Berkeley
\nCriou rob\u00f4s que agem como crian\u00e7as \u2014 assistindo o que adultos fazem para imit\u00e1-los de forma fiel. Seu objetivo \u00e9 criar rob\u00f4s que possam adquirir um conjunto geral de habilidades \u2014 n\u00e3o porque tenham sido programados para realiz\u00e1-las, mas porque aprenderam a aprender observando os humanos fazerem.<\/p>\n
Alexandre Rebert, 28
\nForAllSecure
\nEle perguntou: e se um computador pudesse se consertar? E criou um sistema que pode ser \u00fatil para reparar redes vulner\u00e1veis a ataques, como el\u00e9tricas e bancos.<\/p>\n
Nabiha Saklayen, 28 anos
\nCellino Biotech
\nEla desenvolveu uma maneira de editar genes com lasers baratos \u2013 o que pode revolucionar a obten\u00e7\u00e3o de DNA humano para diversas finalidades. Os lasers utilizados atualmente na edi\u00e7\u00e3o gen\u00e9tico s\u00e3o car\u00edssimos e capazes de injetar apenas uma c\u00e9lula de cada vez \u2013 gerando um ritmo muito lento para aplica\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas.<\/p>\n
Julian Schrittwieser, 25 anos
\nDeepMind
\nEle ajudou a projetar o programa do Google que venceu o campe\u00e3o do jogo de tabuleiro chin\u00eas GO. O jogo para dois jogadores, que se originou na China antiga, era t\u00e3o livre de regras e impulsionado pela intui\u00e7\u00e3o, que muitos pensaram que levaria uma d\u00e9cada para a intelig\u00eancia artificial conseguir ganhar.<\/p>\n
John Schulman, 30
\nOpenAI
\nEle criou alguns dos principais algoritmos em um ramo de aprendizado de m\u00e1quina chamado “aprendizado por refor\u00e7o” (reinforcement learning). Trata-se de uma forma de treinar m\u00e1quinas da mesma forma usada para treinar um cachorro, oferecendo uma recompensa para cada a\u00e7\u00e3o correta. Para uma m\u00e1quina, o \u201cprazer\u201d pode ser acumular uma pontua\u00e7\u00e3o alta em um videogame.<\/p>\n
Humsa Venkatesh, 32 anos
\nUniversidade de Stanford
\nA pesquisa de Humsa mostrou como os c\u00e2nceres sequestram a atividade das redes neurais para alimentar seu pr\u00f3prio crescimento. Sua descoberta desencadeou uma nova \u00e1rea de pesquisa e pode ajudar a desenvolver v\u00e1rios novos tratamentos e terapias contra c\u00e9lulas tumorais.<\/p>\n