Los 35 jóvenes de América Latina más innovadores de 2019 están conformados por 9 mujeres y 26 hombres con el potencial para cambiar el mundo gracias a sus revolucionarias ideas, de acuerdo con el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).

De estos 35 jóvenes, cuatro son de origen centroamericano.

La revista tecnológica del MIT publicó la lista de las personas de entre 24 y 34 años líderes Latinoamericanos; los jóvenes han sido seleccionados por un comité de evaluación de 50 expertos de toda Latinoamérica, de entre más de 2,000 candidatos.

“Sus proyectos cubren un amplio espectro de tecnologías emergentes con una amplia gama de verticales de proyectos que van desde, biotecnología, medicina, sustentabilidad, inteligencia artificial, software y hardware, entre otras”, dice un comunicado.

Estos son los 4 ganadores centroamericanos de Innovadores menores de 35 Latinoamérica 2019 de MIT Technology Review en español.

Guatemala (2 premiados)

  • María Isabel Amorín, ganadora en la categoría Entrepreneur de INDEQUI-Crustatec/ Centro de Estudios del Mar y Acuicultura, Universidad de San Carlos de Guatemala, por su proyecto relacionado con el uso de biopolimeros extraídos de la carcasa de las gambas (camarones) para absorber colorantes y poder reutilizar el agua. Soluciona un gran problema de la industria textil, responsable con el medio ambiente al ser biodegradable
  • Leonel Enrique Aguilar Melgar, ganador en la categoría Inventor de la compañía ETH Zurich, software que simula el movimiento de grandes masas de personas para predecir cómo actuar ante un desastre natural.

Honduras (1 premiada)

  • Lucia Gallardo, ganadora en la categoría Inventor por su compañía Emerge, empresa de tecnología emergente que construye soluciones de impacto social para permitir un movimiento más transparente de datos.

Panamá (1 premiado)

  • Carlos Mario Restrepo, ganador en la categoría Visionary por su compañía INDICASAT AIP, proyecto de identificación y evaluación de nuevas muestras de medicamentos y vacunas candidatas a partir de los genomas de las especies de Leishmania (Viannia) utilizando bioinformática avanzada.

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