{"id":323156,"date":"2020-01-16T13:23:08","date_gmt":"2020-01-16T16:23:08","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=323156"},"modified":"2020-01-23T12:32:19","modified_gmt":"2020-01-23T15:32:19","slug":"un-terreno-fertil-para-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/un-terreno-fertil-para-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Un terreno f\u00e9rtil para la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA), en constante crecimiento, especialmente en esta d\u00e9cada, comienza 2019 con un nuevo incentivo en Brasil.\u00a0Con\u00a0la inauguraci\u00f3n oficial del Instituto Avanzado de Inteligencia Artificial (AI\u00b2), programada para febrero, emerge otro puente entre las universidades y las empresas para el desarrollo de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica en colaboraci\u00f3n. Se espera que esta organizaci\u00f3n promueva proyectos destinados a diversas aplicaciones en l\u00ednea con la propio multidisciplinariedad de esta rama de la ciencia de la computaci\u00f3n. \u201cLa IA apunta a simular la inteligencia humana utilizando no solo conocimientos computacionales, sino tambi\u00e9n biolog\u00eda, ingenier\u00eda, estad\u00edstica, filosof\u00eda, f\u00edsica, ling\u00fc\u00edstica, matem\u00e1tica, medicina y psicolog\u00eda, solo por mencionar algunas \u00e1reas\u201d, enumera el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Carvalho, subdirector del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas y de la Computaci\u00f3n (ICMC), coordinador del Centro de Investigaci\u00f3n sobre Aprendizaje de M\u00e1quinas en An\u00e1lisis de Datos, ambos de la Universidad de S\u00e3o Paulo (USP), y uno de los integrantes del futuro instituto.<\/p>\n

Organizado como un consorcio de investigadores de inteligencia artificial, el AI\u00b2 re\u00fane a expertos de algunas de las universidades m\u00e1s grandes Brasil<\/a>, todas ubicadas en el estado de S\u00e3o Paulo, que ofrecer\u00e1n su experiencia para el desarrollo de proyectos de inter\u00e9s acad\u00e9mico y comercial. El f\u00edsico S\u00e9rgio Novaes, del N\u00facleo de Computaci\u00f3n Cient\u00edfica de la Universidade Estatal Paulista (NCC-Unesp) y organizador del grupo, explica que el instituto no tiene la intenci\u00f3n de restringirse a investigadores de S\u00e3o Paulo o incluso de Brasil: \u201cNuestro objetivo es congregar alianzas en el mundo. para llevar a cabo proyectos de gran impacto social y econ\u00f3mico\u201d.<\/p>\n

Lea m\u00e1s:<\/strong>
\n– Una imitaci\u00f3n del cerebro<\/a>
\n– David Cox: El poder de transformar el mundo<\/a><\/div>\n

Seg\u00fan Novaes, el sost\u00e9n econ\u00f3mico del instituto provendr\u00e1 de sus socios privados. \u201cEse dinero se utilizar\u00e1 para reclutar recursos humanos, organizar eventos, en la movilidad de los cient\u00edficos y, eventualmente, para adquirir software<\/em> y hardware<\/em>\u201d, explica. La intenci\u00f3n es establecer colaboraciones que involucren intereses rec\u00edprocos y convergentes para que AI\u00b2 pueda desarrollar actividades relevantes de investigaci\u00f3n, desarrollo e innovaci\u00f3n, no solo como proveedores de servicios para el sector privado. El instituto no tendr\u00e1 sede propia. \u201cEste modelo comprende espacios de coworking<\/em> en las instituciones participantes o fuera de ellas, conectadas a trav\u00e9s de un sistema de telepresencia\u201d, detalla. Los docentes que har\u00e1n las veces de mentores en proyectos con el sector privado deben permanecer en sus instituciones de origen y el personal de la empresa permanecer\u00e1 en sus respectivas sedes.<\/p>\n

No es casualidad que AI\u00b2 inicialmente re\u00fana a investigadores de S\u00e3o Paulo. El estado, y especialmente la ciudad de S\u00e3o Paulo, cuenta con una gran concentraci\u00f3n de empresas, investigadores y mano de obra calificada, lo que representa una atracci\u00f3n poderosa para el desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas. Hist\u00f3ricamente, el estado tambi\u00e9n ha concentrado a los cient\u00edficos en esta \u00e1rea del conocimiento (lea el informe en la p\u00e1gina 24<\/em>). El Departamento de Matem\u00e1tica de la USP ha visto triplicarse la investigaci\u00f3n de IA en los \u00faltimos tres a\u00f1os, dice el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Roberto Marcondes Cesar Junior, del Instituto de Matem\u00e1tica y Estad\u00edstica (IME) de la USP y coordinador del programa de Centros de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (Cepid) de FAPESP. \u201cMuchos de nuestros estudiantes son absorbidos por startups<\/em> de este sector\u201d, dice. Esta es la misma percepci\u00f3n de la cient\u00edfica de la computaci\u00f3n Ana Carolina Lorena, de la Divisi\u00f3n de Ciencia de la Computaci\u00f3n del Instituto Tecnol\u00f3gico de Aeron\u00e1utica (ITA), con sede en la localidad de S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos (S\u00e3o Paulo).\u00a0 \u201cLas empresas contratan estudiantes de grado y posgrado para desarrollar sistemas de inteligencia artificial\u201d, dice el investigador.<\/p>\n

Los investigadores extranjeros se ven atra\u00eddos por el alto nivel de investigaci\u00f3n y las buenas condiciones<\/p><\/blockquote>\n

El apoyo de agencias cient\u00edficas de fomento como la FAPESP ha sido fundamental en la evoluci\u00f3n del sector en el estado de S\u00e3o Paulo, especialmente a trav\u00e9s de programas como el de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe). \u201cEntre las agencias de financiaci\u00f3n, la FAPESP es la que m\u00e1s apoya a las startups<\/em> avanzadas\u201d, dice S\u00e9rgio Queiroz, Coordinador Adjunto de Investigaci\u00f3n para la Innovaci\u00f3n de la FAPESP y docente del Instituto de Geociencias de la Universidad de Campinas (Unicamp). Desde 2012, la cantidad de proyectos Pipe adjudicados en IA ha venido creciendo significativamente. Esto es lo que constat\u00f3 el ingeniero electr\u00f3nico Marcelo Finger, jefe del Departamento de Ciencia de la Computaci\u00f3n del IME-USP. El 26 de noviembre, en el marco de un evento organizado por la Fundaci\u00f3n con el Instituto Legislativo Paulista \u2212el Ciclo ILP-FAPESP\u2212, Finger present\u00f3 una descripci\u00f3n general de la investigaci\u00f3n del IA en S\u00e3o Paulo. \u201cLa FAPESP ha venido apoyando proyectos de inteligencia artificial desde 1992. En 1997, cuando el Pipe se puso en marcha, hab\u00eda un promedio de cinco proyectos al a\u00f1o en esta \u00e1rea de conocimiento. Durante los \u00faltimos dos a\u00f1os, esa cifra trep\u00f3 a 40\u201d, informa (vea los gr\u00e1ficos en la p\u00e1gina 23<\/em>).<\/p>\n

Entre los proyectos es posible encontrar a cient\u00edficos extranjeros atra\u00eddos por el alto nivel de la investigaci\u00f3n y las buenas condiciones de trabajo. Un ejemplo es el ingl\u00e9s Brett Drury, quien desarrolla, con el apoyo del Pipe, un sistema inteligente de an\u00e1lisis de riesgos para la agricultura. \u201cVine a Brasil debido al gran mercado agr\u00edcola, la excelente reputaci\u00f3n de la USP y mi supervisor, Alneu de Andrade Lopes\u201d, recuerda.<\/p>\n

Drury comenta que conoci\u00f3 al cient\u00edfico de la computaci\u00f3n De Andrade Lopes, del ICMC-USP, en 2013, mientras hac\u00eda su doctorado en la Universidad de Porto, en Portugal, trabajando en un sistema de pron\u00f3stico enfocado en el mercado de valores. En la etapa posdoctoral, cambi\u00f3 el mercado de valores por productos b\u00e1sicos: bajo la supervisi\u00f3n de De Andrade Lopes, con una beca FAPESP, estudi\u00f3 los rendimientos de la ca\u00f1a de az\u00facar. Ahora, como investigador en jefe de la empresa SciCrop con sede en S\u00e3o Paulo, est\u00e1 desarrollando una herramienta computacional destinada a evaluar el riesgo implicado en los cultivos agr\u00edcolas, basada en datos de fuentes textuales, sat\u00e9lites, meteorolog\u00eda, series hist\u00f3ricas de productores e incluso noticias relacionadas con factores econ\u00f3micos y sociales. \u201cEste sistema ayudar\u00e1 en la decisi\u00f3n de hedging<\/em> [la implementaci\u00f3n de estrategias tendientes a proteger la inversi\u00f3n contra posibles p\u00e9rdidas]\u201d, dice.<\/p>\n

Este a\u00f1o, la FAPESP tambi\u00e9n financiar\u00e1, en la modalidad denominada Escuela S\u00e3o Paulo de Ciencia Avanzada, un evento organizado por el IME-USP que consistir\u00e1 en 10 cursos cortos, de seis a ocho horas cada uno, que con la participaci\u00f3n de investigadores extranjeros y brasile\u00f1os. El contenido de los mismos comprender\u00e1 el aprendizaje de m\u00e1quinas, el aprendizaje de estad\u00edsticas, la computaci\u00f3n de alto rendimiento, los sistemas de bancos de datos y las aplicaciones de impacto social.<\/p>\n\n

La tecnolog\u00eda cotidiana<\/strong>
\nDesde la d\u00e9cada de 1990, los proyectos de IA respaldados por la FAPESP en asociaci\u00f3n con empresas han dado como resultado nuevos productos y procesos industriales. Uno de los pioneros en este campo es Claudio Oller do Nascimento, del Departamento de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica de la USP. En 1997, un proyecto desarrollado en asociaci\u00f3n con Petrobras a trav\u00e9s del Programa de Apoyo a la Investigaci\u00f3n en Asociaci\u00f3n de Para la Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica (Pite) dio como resultado un valor 0,25 d\u00f3lar adicional por barril de petr\u00f3leo refinado. \u201cEl proceso de refinaci\u00f3n involucra diversas variables, tales como la temperatura y la presi\u00f3n. Utilizamos redes neurales para ajustar estos par\u00e1metros y optimizar el proceso\u201d, dice el investigador.<\/p>\n

Una asociaci\u00f3n diversa tuvo lugar con la Compa\u00f1\u00eda de Tecnolog\u00eda Ambiental y Saneamiento del Estado de S\u00e3o Paulo (Cetesb) en el a\u00f1o 2001. El investigador utiliz\u00f3 redes neurales para desarrollar una tecnolog\u00eda destinada al an\u00e1lisis de datos meteorol\u00f3gicos con el objetivo de predecir la formaci\u00f3n de ozono en la atm\u00f3sfera inferior. \u201cEl pron\u00f3stico se hac\u00eda para un lapso de tres horas. Con este sistema, pude pronosticar con 24 horas de anticipaci\u00f3n\u201d, dice. Actualmente, Oller es uno de los coordinadores del programa fisicoqu\u00edmico del Centro de Investigaci\u00f3n de Innovaciones en Gas (RCGI), financiado por la FAPESP y Shell y creado en 2015.<\/p>\n

El f\u00edsico Silvio Salinas, docente jubilado del Instituto de F\u00edsica de la USP (IF-USP), fue otro investigador que recibi\u00f3 los primeros apoyos en el \u00e1rea de IA de la FAPESP. \u201cNunca imagin\u00e9 que mis proyectos de las d\u00e9cadas de 1980 y 1990 podr\u00edan tener conexiones con las actividades actuales de inteligencia artificial\u201d, dice. A principios de la d\u00e9cada de 1990, Salinas desarroll\u00f3 una investigaci\u00f3n te\u00f3rica en f\u00edsica estad\u00edstica que luego constituir\u00eda la base para el desarrollo de redes neurales.\u00a0 \u201cNuestros proyectos con la FAPESP contribuyeron para la formaci\u00f3n de una buena cantidad de estudiantes. Nestor Caticha, por ejemplo, quien todav\u00eda est\u00e1 en el IF, fue el investigador de nuestro grupo que tom\u00f3 parte en el an\u00e1lisis de modelos de redes neurales, incluyendo los problemas concernientes a la toma de decisiones y el aprendizaje\u201d, dice Salinas.<\/p>\n

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L\u00e9o Ramos Chaves <\/span><\/a> La startup<\/em> Treevia ha creado un sistema destinado al monitoreo remoto de bosques mediante el empleo sensores: los datos se procesan en tiempo real con AIL\u00e9o Ramos Chaves <\/span><\/p><\/div>\n

Al cabo de un per\u00edodo de ostracismo, desde 2010 el estudio de las redes neurales se convirti\u00f3 en una de las principales l\u00edneas de investigaci\u00f3n en IA. \u201cA principios de este siglo, el \u00e1rea de las redes neurales lleg\u00f3 a considerarse muerta. En 10 a\u00f1os, el juego ha cambiado. La mayor\u00eda de las aplicaciones de IA actuales provienen de redes neurales\u201d, dice Marcelo Finger.<\/p>\n

El f\u00edsico N\u00e9stor Caticha Alfonso, miembro del AI2, afirma que el momento actual muestra una explosi\u00f3n de proyectos de IA debido al uso de algoritmos de aprendizaje de m\u00e1quinas, con una cantidad creciente de aplicaciones. Esta herramienta tecnol\u00f3gica ya se incorpor\u00f3 tanto a la vida cotidiana que pasa desapercibida en las actividades usuales, corroborando una frase atribuida al padre de la inteligencia artificial, el estadounidense John McCarthy (1927-2011): \u201cUna vez que funciona, ya nadie llama IA\u201d. Hoy en d\u00eda, los algoritmos de aprendizaje de m\u00e1quinas est\u00e1n presentes, por ejemplo, en tel\u00e9fonos inteligentes de reconocimiento facial, en lectores biom\u00e9tricos, en servicios de recomendaci\u00f3n de listas de reproducci\u00f3n y en servicios de transmisi\u00f3n en directo de videos.<\/p>\n

Empleadas en una cantidad creciente de industrias, las tecnolog\u00edas que incorporan sistemas inteligentes est\u00e1n ampliando el vocabulario empresarial. Se multiplican las llamadas fintechs<\/em> \u2212las startups<\/em> que operan en el mercado financiero\u2212; las healthtechs<\/em>, del \u00e1rea de la salud; la retailtechs<\/em>, minoristas; las agritechs, en el agronegocio; las logtechs<\/em>, en log\u00edstica; las legaltechs<\/em> o lawtechs<\/em> en \u00e1rea jur\u00eddica.<\/a>\u00a0El crecimiento de las lawtechs<\/em> condujo a la creaci\u00f3n en 2018 de un instituto de innovaci\u00f3n orientado hacia el derecho: el Future Law Innovation Center en S\u00e3o Paulo. Es el primer centro de innovaci\u00f3n patrocinado por la multinacional de tecnolog\u00eda Thomson Reuters en Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n

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L\u00e9o Ramos Chaves <\/span><\/a> I.Systems desarroll\u00f3 un sistema de envasado que emplea un software basado en IA para reducir el desperdicioL\u00e9o Ramos Chaves <\/span><\/p><\/div>\n

Un lenguaje accesible<\/strong>
\nPara el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n \u00cdgor Braga, socio de Big Data Brasil, una consultora con sede en S\u00e3o Paulo especializada en an\u00e1lisis de datos y aprendizaje de m\u00e1quinas, la cantidad de empresas que apuntan a adoptar soluciones de inteligencia artificial est\u00e1 creciendo, pero uno de los desaf\u00edos consiste en traducir los resultados y las decisiones de los algoritmos en un lenguaje accesible. \u201cEl cliente quiere optimizar su negocio, pero tambi\u00e9n quiere saber, tanto como sea posible, el porqu\u00e9 las decisiones del algoritmo\u201d, dice Braga.<\/p>\n

\u201cLas grandes empresas tienden a ser m\u00e1s conservadoras en la adopci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas, aunque el panorama est\u00e1 cambiando\u201d, dice Esthevan Augusto Goes Gasparoto, CEO de Treevia, un agritech <\/em>de S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos (S\u00e3o Paulo). Con recursos del Pipe, la compa\u00f1\u00eda ha creado un sistema web para el monitoreo remoto de bosques que aplica inteligencia artificial para procesar datos recopilados en tiempo real por sensores de internet de las cosas (IoT). \u201cTodos los d\u00edas surgen empresas con equipos de innovaci\u00f3n y que estimulan iniciativas de innovaci\u00f3n abierta [en busca de conocimiento fuera de sus departamentos de investigaci\u00f3n y desarrollo]. All\u00ed es donde las startups <\/em>pueden contribuir desarrollando soluciones con una velocidad a la que las grandes corporaciones no est\u00e1n acostumbradas\u201d<\/p>\n

Las startups <\/em>que realizan innovaciones con herramientas inteligentes comienzan a sentir los efectos de la gran demanda de los profesionales<\/p><\/blockquote>\n

Las startups<\/em> enfocadas en el desarrollo de innovaciones con la ayuda de herramientas inteligentes ya est\u00e1n comenzando a sentir los efectos de la gran demanda de profesionales. Este es el caso de Stattus4, de la localidad de Sorocaba (S\u00e3o Paulo). \u201cNos resulta dif\u00edcil encontrar profesionales que puedan realizar proyectos basados en inteligencia artificial. Cuando se los encuentra, los salarios que solicitan son altos, lo que dificulta que las peque\u00f1as empresas y las nuevas empresas en etapa inicial los contraten\u201d, dice Ant\u00f4nio Carlos Oliveira J\u00fanior, director t\u00e9cnico de la compa\u00f1\u00eda. El problema es com\u00fan entre quienes necesitan profesionales de la inform\u00e1tica. Para ayudar a resolver este problema, la FAPESP ha creado la categor\u00eda de becas TT4A y TT5, que paga m\u00e1s a aquellos que poseen experiencia comprobada en tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Stattus4 ha desarrollado un sistema de detecci\u00f3n de fugas de agua utilizando el aprendizaje de m\u00e1quinas, una sub\u00e1rea de IA centrada en el reconocimiento de patrones y la adquisici\u00f3n de conocimiento a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos. Para desarrollar un prototipo de sensor que registra las vibraciones del agua que fluye a trav\u00e9s de las tuber\u00edas y detecta escapes mediante un an\u00e1lisis de sonido, basado en una base de datos almacenada en la nube, la compa\u00f1\u00eda cont\u00f3 con el apoyo del Pipe. \u201cLa participaci\u00f3n de Pipe en el desarrollo de este sector ha sido fundamental, ya que permite la contrataci\u00f3n de becarios TT5 AI\u201d, dice Oliveira.<\/p>\n

Especializada en el control y la automatizaci\u00f3n de procesos industriales, la empresa I.Systems, de la localidad paulista de Campinas, tambi\u00e9n recibi\u00f3 el apoyo de FAPESP al comienzo de su operaci\u00f3n. Creada en 2007 por cuatro alumnos de la Unicamp, la startup<\/em> tuvo su primer proyecto aprobado por la Fundaci\u00f3n dos a\u00f1os despu\u00e9s para desarrollar un software<\/em> de control industrial basado en t\u00e9cnicas de inteligencia artificial. Seg\u00fan el ingeniero en computaci\u00f3n Igor Bittencourt Santiago, socio fundador de I.Systems (v\u00e9ase el suplemento especial <\/em>Pipe, 20 anos de inova\u00e7\u00e3o), el software<\/em>, llamado Leaf, se ha utilizado con \u00e9xito en una industria de refrescos, reduciendo el desperdicio a la hora del envasado. La empresa tiene alrededor de 60 empleados, en su mayor\u00eda ingenieros, y atiende a m\u00e1s de 40 compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n<\/div>

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Cobli, otra startup <\/em>respaldada por el Pipe, se enfoca en el desarrollo de soluciones de IoT para el monitoreo y la administraci\u00f3n de flotas. La compa\u00f1\u00eda tiene m\u00e1s de 70 empleados, 20 de ellos especializados en el desarrollo de productos, y m\u00e1s de 600 clientes en todo Brasil. Esta estructura surgi\u00f3 en solo tres a\u00f1os. Cobli naci\u00f3 despu\u00e9s de que el empresario estadounidense Parker Treacy identific\u00f3 al pa\u00eds como una oportunidad de negocios y decidi\u00f3 invertir aqu\u00ed la industria log\u00edstica. Fund\u00f3 la empresa con el ingeniero Rodrigo Mourad, con sus propios recursos y sin el apoyo de incubadoras.<\/p>\n

Con su sede central en Sao Paulo, la startup<\/em> recibe recursos del Pipe para mejorar una herramienta que puede identificar los patrones de comportamiento de los conductores a trav\u00e9s del aprendizaje de m\u00e1quinas utilizando datos de rastreadores alimentados por energ\u00eda solar.\u00a0 \u201cCon el apoyo del programa podemos establecer una asociaci\u00f3n con la academia. A trav\u00e9s de la IA, es posible revolucionar el mercado proponiendo soluciones innovadoras\u201d, dice el director t\u00e9cnico Lucas Fernandes Brunialti.<\/p>\n<\/div>

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Una de las \u00e1reas que m\u00e1s ha invertido en IA es la de la salud. Las empresas de ese sector han desarrollado mecanismos de apoyo al diagn\u00f3stico m\u00e9dico. Un ejemplo es Onkos Diagn\u00f3sticos Moleculares, instalada en Supera Parque de Innovaci\u00f3n y Tecnolog\u00eda de Ribeir\u00e3o Preto, vinculado a la USP. En 2018, la compa\u00f1\u00eda recibi\u00f3 el noveno Premio Oct\u00e1vio Frias de Oliveira por el desarrollo de un test de diagn\u00f3stico que se vale de algoritmos de IA para la clasificaci\u00f3n de tumores metast\u00e1sicos de origen desconocido, el llamado Test de Origen Tumoral (TOT).<\/p>\n

Adem\u00e1s del TOT, la startup<\/em> tambi\u00e9n aplic\u00f3 la IA para desarrollar un segundo examen de diagn\u00f3stico, en ese caso para evaluar n\u00f3dulos tiroideos indeterminados. El m\u00e9todo tradicional para evaluar estos n\u00f3dulos consiste en analizar el material recogido mediante un procedimiento llamado Paaf (las siglas de punci\u00f3n por aspiraci\u00f3n con aguja fina). Pero sucede que su resultado no es concluyente en entre un 15% y un 30% de los casos. La prueba molecular creada por Onkos est\u00e1 destinada a pacientes de este grupo. Llamado mir-THYpe, utiliza AI para clasificar n\u00f3dulos indeterminado como \u201cnegativo\u201d o \u201cpositivo\u201d para malignidad mediante el an\u00e1lisis de la expresi\u00f3n de 11 microARNs, peque\u00f1as secuencias de ARN reguladoras de la expresi\u00f3n g\u00e9nica. Seg\u00fan Onkos, esta prueba puede reducir hasta un 81% de las cirug\u00edas tiroideas innecesarias.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Con la creciente evoluci\u00f3n de esta herramienta tecnol\u00f3gica, un consorcio de investigadores crea en Brasil un instituto dedicado a establecer asociaciones entre universidades y empresas","protected":false},"author":131,"featured_media":272027,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1561,179],"tags":[288,297,312,333],"coauthors":[440],"class_list":["post-323156","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-programa-de-innovacion-tecnologica-en-pequenas-empresas-pipe","category-tapa","tag-computacion","tag-ingenieria","tag-innovacion","tag-tecnologia-de-la-informacion","position_at_home-sumario"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/323156","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/131"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=323156"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/323156\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":324932,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/323156\/revisions\/324932"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/272027"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=323156"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=323156"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=323156"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=323156"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}