Uma lista de invenções incríveis que já são realidade e foram desenvolvidas por mulheres e homens com menos de 35 anos: Técnica para diminuir energia usada em processos industriais, pesquisa que pode ajudar a retardar perda de audição, desenvolvimento dos robôs que ocuparão os shoppings no futuro, novos tipos de células fotovoltaicas que tornarão a energia solar mais barata, formas mais flexíveis de ensinar um conhecimento às máquinas, inovação que avança a computação quântica, técnica para editar genes até formas alternativas às vacinas.

A MIT Technology Review elaborou uma lista de jovens inovadores de 2018. A lista é divulgada anualmente há 18 anos e destaca pessoas que estão inovando e empreendendo em várias áreas, criando tendências ou projetos com potencial econômico e humanitário. Por esta razão, os jovens são divididos em 4 categorias: Inventores, Empreendedores, Humanitários e Visionários. 

Neste ano, a revista do MIT destaca a grande presença de mulheres após anos consecutivos de “domínio absoluto dos homens”. Aliás, as mulheres são maioria em 2018 — 18 contra 17 homens. Abaixo, confira quem são os 35 jovens destacados — e por qual motivo estão na lista: 

INVENTORES 

James Dahlman, 31
Georgia Tech
Inventou um técnica que usa “pequenos fragmentos de DNA” como “códigos de barras” para rastrear de forma rápida a capacidade de nanopartículas distribuírem genes teraupêuticos para órgãos específicos do corpo. A técnica pode acelerar o desenvolvimento e o uso de terapias genéticas para doenças cardíacas, câncer e mal de Parkinson.

Shreya Dave, 30
Via Separations 
Seu sistema de filtragem (que envolve óxido de grafeno) pode economizar grande parte da energia usada nos processos de separação industrial. 

Shinjini Kundu, 27
Universidade Carnegie Mellon
Imagens médicas são tão detalhadas que — ao contrário do que se pensa — pode ser difícil decifrá-las. O programa de inteligência artificial criado por Shinjini quer ajudar a resolver isso, além de detectar aquilo que ela chama de “padrões invisíveis” na hora de realizar um diagnóstico.

Barbarita Lara, 32
Emercom
Um terremoto em sua cidade natal no Chile, em 2010, levou Barbarita a inventar uma plataforma que permitiria às pessoas, na hora de desastres desse tipo, se comunicarem (ou quando todas as redes ficam fora do ar, sem sinal). A invenção dela é inspirada no Código Morse e permitirá que as pessoas possam enviar mensagens por meio de áudio criptografado de alta frequência: uma mistura de tecnologias analógicas e digitais .

Will McLean, 31 anos
Terapêutica de Frequência
A perda auditiva em humanos sempre foi irreversível. A inovação de Will McLean pode mudar isso. Sua startup apresentou 19 pedidos de patentes e desenvolveu uma terapia intra auricular injetável para estimular a regeneração de células internas do ouvido e combater a perda auditiva. O tratamento passou com sucesso em testes de segurança, segundo a MIT Technology Review. 

Manan Suri, 31
Indian Institute of Technology, Delhi 
Construiu elementos-chave de chips de computadores que imitam a capacidade de aprendizagem e eficiência energética do cérebro .

Sheng Xu, 34 
Universidade da Califórnia, San Diego 
Desenvolveu um método para criar “descartar” a rigidez inerente a um componente eletrônico, permitindo transformar esses itens em “materiais elásticos” .

Huanping Zhou, 34 anos
Universidade de Pequim, China
Crescendo no interior da China, Huanping não tinha eletricidade em casa. Ela e seus irmãos estudaram à luz de uma lâmpada de querosene. A experiência familiar a motivou a se dedicar à tecnologia solar. Suas inovações poderão criar alternativas melhores e mais baratas às células fotovoltaicas feitas de silício. Ela utilizou processos químicos para viabilizar o uso da perovskita, mineral raro e caro de ser produzido em massa.  

EMPREENDEDORES

Natalya Bailey, 31 anos
Accion Systems 
Ela ajudou a desenvolver uma maneira de impulsionar satélites tão pequenos quanto uma caixa de sapatos ou tão grandes quanto uma geladeira usando motores do tamanho de uma moeda de dez centavos. A tecnologia é baseada na chamada propulsão por electrospray — a ideia de usar energia elétrica para acionar pequenos foguetes. 

Jonas Cleveland, 31
COSY Robotics 
Sua empresa baseada em Cleveland (EUA) está desenvolvendo um sistema de percepção de sensores para robôs — com câmeras, inteligência artificial e tecnologia de mapeamento — para que essas máquinas possam realizar seu trabalho sem interferir nas pessoas ao redor. A ideia é criar uma “percepção cognitiva” para os robôs. 

Elizabeth Nyeko, 34 
Modularity Grid 
Sua solução de energia para comunidades rurais na África poderia tornar as redes energéticas mais eficientes em todos os lugares. A empreendedora trabalha para otimizar o conceito de “mini-rede” (geração de energia em pequena escala para áreas residenciais), permitindo que as pessoas consigam controlar melhor o gasto individual e redirecionem o que “sobra” para a comunidade rural. 

Yin Qi, 30
Megvii
Sua plataforma de reconhecimento facial (Face++) transformou a forma como os negócios são feitos na China — é utilizada em agências bancárias até no sistema de metrô e trem. Sua empresa possui mais de 1,5 mil funcionários. 

Ashutosh Saxena, 34
Brain of Things
Desenvolveu um sistema de inteligência artificial chamado Caspar que transforma uma casa em uma espécie de robô com o qual podemos conversar e interagir. Nos próximos meses, a Caspar já terá sido instalada em cerca de 500 apartamentos na Califórnia e em Tóquio. 

William Woodford, 32
Form Energy 
O jovem empreendedor quer ajudar a encontrar os materiais para a próxima geração de baterias em smart grid. Ao contrário da Tesla, que usa íons de lítio para desenvolver suas baterias, Woodford aposta no enxofre (que, no fim, é muito mais barato).

Ji Xu, 33
Alipay
Ele ajudou a criar um sistema de pagamento que permite que qualquer pessoa com uma conexão à internet use serviços financeiros. E transformou a empresa do Alibaba em uma gigante, com 520 milhões de usuários.

Alice Zhang, 29
Verge Genomics
Seu trabalho visa aproveitar o aprendizado de máquina (machine learning) para identificar novos tratamentos para Parkinson e Alzheimer. Usa, portanto, inteligência artificial para identificar compostos promissores, refinando os algoritmos com dados de alta qualidade de pacientes e testes de laboratório. A ideia veio quando ela ouviu um pesquisador detalhando como centenas de genes interagem no câncer e se perguntou se essa abordagem de “rede” poderia se aplicar a doenças neurodegenerativas. 

VISIONÁRIOS

Shehar Bano, 31 anos
University College London
Segundo o MIT Technology Review, ela realizou o primeiro estudo sobre como governos controlam, a partir de restrições técnicas, as informações que circulam na internet. Shehar juntou-se a uma onda de cientistas da computação que trabalham para proteger a liberdade de comunicação na internet – e usa blockchain para criar processos que impeçam a censura.

Niki Bayat, 32 anos
Aesculatech
Após trabalhar ao lado dos pesquisadores que desenvolveram a primeira retina artificial, essa iraniana inventou materiais que podem reparar lesões oculares traumáticas e administrar terapias oculares. Seu objetivo é ajudar a tratar o glaucoma, doença que atingiu seu pai.

Marzyeh Ghassemi, 33
Universidade de Toronto
Usa inteligência artificial para compreender dados hospitalares confusos e desconexos. Desenvolveu algoritmos de aprendizado de máquina que usam diversos dados clínicos e indicam, com maior precisão, informações como: por quanto tempo os pacientes permanecerão no hospital, a probabilidade de morrerem lá e se precisarão de intervenções como transfusões de sangue.

Archana Kamal, 34
Universidade de Massachusetts, Lowell
Sua pesquisa está ajudando os computadores quânticos a se comunicar com computadores tradicionais. Fazer isso é importante, pois os sistemas quânticos, que devem ter um profundo impacto na criptografia e em outros campos, provavelmente serão úteis somente se os computadores comuns puderem ler seus cálculos.

Lago Brenden, 31
Universidade de Nova York
O empreendedor quer desenvolver métodos mais eficazes e flexíveis de treinar uma máquina para fazer aquilo que os humanos precisam. “As crianças aprendem novos conceitos todos os dias e uma máquina verdadeiramente inteligente deve fazer o mesmo”, disse à MIT Technology Review.

Adam Marblestone, 31
Kernel
Durante 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 cérebro do rato como modelo, ele identificou os problemas de engenharia que teremos que resolver para medir, simultaneamente, a atividade de cada neurônio no cérebro.

Prineha Narang, 28
Universidade de Harvard
Prineha estuda o comportamento ótico, térmico e eletrônico de materiais em nanoescala. Sua pesquisa sobre como os materiais interagem com a luz e outras formas de radiação eletromagnética poderá impulsionar inovações no campo da energia, eletrônica e até espacial.

Menno Veldhorst, 33
Universidade de Delft
Veldhorst inventou um caminho mais rápido para os circuitos quânticos do mundo real, possibilitando que eles sejam impressos em silício – a maneira como os chips de computador são fabricados há décadas.

HUMANITÁRIOS

Hera Hussain, 28
Chayn
Sua organização sem fins lucrativos visa ajudar mulheres a formalizar uma denúncia de abuso doméstico sem o auxílio de um advogado.

Mustafa Suleyman, 33
DeepMind
Sua empresa desenvolve sistemas de inteligência artificial para diagnosticar melhor algumas doenças que causam grande sofrimento às pessoas — incluindo sistemas que detectam doenças oculares em estágio inicial ou que ajudam a analisar mamografias.

Minmin Yen, 29
PhagePro
A cólera mata e as vacinas nem sempre funcionam. Ela criou uma solução que inclui a atuação de bacteriófagos (tipo de vírus que infecta apenas as bactérias e pode ser mais rápido na atuação contra uma doença do que uma vacina).

PIONEIROS

Joy Buolamwini, 28 anos
MIT Media Lab and Algorithmic Justice League
Quando um sistema de reconhecimento facial classificou de forma errônea o rosto dela, Joy começou a trabalhar para que isso não se repetir. Essa busca virou sua tese de pós-graduação no MIT. Na prática, Joy descobriu que a precisão dos principais sistemas utilizados pelas grandes empresas variava bastante dependendo da cor da pele e do gênero. E que continham, na essência, rostos brancos e masculinos. Ela criou a Algorithmic Justice League, para confrontar preconceitos em algoritmos e desenvolver sistemas mais “igualitários”

Alessandro Chiesa, 30 anos
Universidade da California, Berkeley
A criptomoeda fundada por ele emprega um protocolo de blockchain para dar ao mesmo tempo segurança e privacidade. Ambas as partes conferem a autenticidade da transação sem enxergar nenhum dado particular. A Zcash já vale mais de um bilhão de dólares.

Chelsea Finn, 25
Laboratório de Inteligência Artificial de Berkeley
Criou robôs que agem como crianças — assistindo o que adultos fazem para imitá-los de forma fiel. Seu objetivo é criar robôs que possam adquirir um conjunto geral de habilidades — não porque tenham sido programados para realizá-las, mas porque aprenderam a aprender observando os humanos fazerem.

Alexandre Rebert, 28
ForAllSecure
Ele perguntou: e se um computador pudesse se consertar? E criou um sistema que pode ser útil para reparar redes vulneráveis a ataques, como elétricas e bancos.

Nabiha Saklayen, 28 anos
Cellino Biotech
Ela desenvolveu uma maneira de editar genes com lasers baratos – o que pode revolucionar a obtenção de DNA humano para diversas finalidades. Os lasers utilizados atualmente na edição genético são caríssimos e capazes de injetar apenas uma célula de cada vez – gerando um ritmo muito lento para aplicações clínicas.

Julian Schrittwieser, 25 anos
DeepMind
Ele ajudou a projetar o programa do Google que venceu o campeão do jogo de tabuleiro chinês GO. O jogo para dois jogadores, que se originou na China antiga, era tão livre de regras e impulsionado pela intuição, que muitos pensaram que levaria uma década para a inteligência artificial conseguir ganhar.

John Schulman, 30
OpenAI
Ele criou alguns dos principais algoritmos em um ramo de aprendizado de máquina chamado “aprendizado por reforço” (reinforcement learning). Trata-se de uma forma de treinar máquinas da mesma forma usada para treinar um cachorro, oferecendo uma recompensa para cada ação correta. Para uma máquina, o “prazer” pode ser acumular uma pontuação alta em um videogame.

Humsa Venkatesh, 32 anos
Universidade de Stanford
A pesquisa de Humsa mostrou como os cânceres sequestram a atividade das redes neurais para alimentar seu próprio crescimento. Sua descoberta desencadeou uma nova área de pesquisa e pode ajudar a desenvolver vários novos tratamentos e terapias contra células tumorais.

Fonte: Época