Global Pulse, la iniciativa de innovación en big data y ciencia de los datos de las Naciones Unidas, y Western Digital Corp. anunciaron las soluciones ganadoras del reto Data for Climate Action (datos para la acción climática, o D4CA, por sus siglas en inglés) durante la pasada COP23.
El reto, que fue lanzado a principios de año, es una competencia sin precedentes para aprovechar la ciencia de los datos y el big data para acelerar la obtención de soluciones ante el cambio climático. La iniciativa fue organizada por UN Global Pulse con el apoyo de Skoll Global Threats Fund y Western Digital.
“El aumento en el volumen, velocidad, variedad y valor de los datos crea posibilidades ilimitadas”, dijo Dave Tang, vicepresidente ejecutivo de comunicaciones y marketing corporativo en Western Digital. “Este reto es sólo un ejemplo de cómo podemos capturar, conservar, acceder y transformar todos los tipos de datos para desarrollar soluciones que ayuden a prosperar a nuestras comunidades y al planeta”.
El reto D4CA demuestra lo que es posible cuando las organizaciones del sector público y privado se asocian para el bien social. El acceso a cantidades grandes de datos —anonimizados y agregados para proteger su privacidad— acelera la capacidad de obtener perspectivas y desarrollar algoritmos predictivos que ofrezcan soluciones más precisas.
De acuerdo a Robert Kirkpatrick, director de UN Global Pulse: “Las innovaciones inspiradoras que se obtuvieron de este reto son la prueba de cuánto podemos lograr con soluciones para el cambio climático, cuando los expertos en clima, los científicos de los datos y las empresas trabajan en conjunto”.
UN Global Pulse y Western Digital anunciaron recientemente a los ganadores de D4CA en el evento Data Innovation: Generating Climate Solutions durante la conferencia sobre cambio climático COP23 en Bonn, Alemania. El evento de innovación celebró a los proyectos ganadores y reunió a líderes de empresas, científicos de datos y expertos en cambio climático, para compartir pláticas, discusiones y demostraciones sobre visualización de datos.
Más de 450 equipos de científicos de datos e investigadores especializados de 67 países presentaron solicitudes para participar en el reto. Entre estos, 97 equipos semifinalistas trabajaron para desarrollar proyectos de innovación utilizando conjuntos de datos y herramientas que proporcionaron 11 empresas del sector privado.
Acerca de los equipos ganadores
Premio mayor – Electromovilidad: Limpiando el aire de la Ciudad de México con políticas climáticas y de Big Data
Un equipo de investigadores la Universidad de California, Berkley, y el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático de México, ganó el primer lugar del reto por su investigación acerca de los patrones de congestión vehicular en la Ciudad de México. El equipo analizó datos de Waze para evaluar diferentes políticas de electrificación vehicular para reducir la contaminación del aire y la emisión de gases de efecto invernadero.
Premios Temáticos
Predicting and Alleviating Road Flooding for Climate Mitigation (Predecir y aliviar la inundación vial para la mitigación climática). Utilizando datos del operador Orange, el equipo del Institute of Technology de Georgia propuso un marco de trabajo para construir la capacidad de recuperación de las redes de carreteras en casos de inundación en Senegal, lo que también ayuda a priorizar las mejoras a la red vial con un presupuesto específico.
EMMA: Ecosystem Monitoring for Management Application (Monitoreo del ecosistema para aplicación de control). Un equipo de la universidad de Cape Town y la Universidad de Buffalo desarrollaron una plataforma utilizando datos satelitales del planeta, para predecir y monitorear en tiempo casi real, el impacto de los incendios forestales en la Región Floral de Sudáfrica.
Air Pollution Induced Micro-migrations: Impacts on Consumer Spending (Micromigraciones inducidas por la contaminación del aire: Impactos en el gasto del consumidor). Un equipo de la Universidad de Yale evaluó los cambios en los patrones de gastos relacionados con los cambios en la calidad del aire en España, utilizando datos de transacciones financieras de BBVA Data and Analytics y datos meteorológicos de Earth Networks.
Premios de Visualización de datos
A Framework for the Optimization of Winter Wheat Seeding Date (Un proceso para optimizar la fecha de siembra invernal de trigo). Usando datos meteorológicos, un equipo con sede en Turquía desarrolló un marco de trabajo para determinar la mejor fecha de siembra en invierno para el trigo, en el contexto de la adaptación climática, que luego se visualizó utilizando herramientas de Tableau.
Urban Physiology: A Dynamic Spatial-Temporal Model of Urban Carbon Emissions to Drive Climate Action by Cities (Fisiología urbana: Un modelo espacio-temporal dinámico de las emisiones de carbono urbanas para promover la acción climática en las ciudades). Combinando datos de Crimson Hexagon, Plume Labs y otras fuentes, un equipo de la Universidad de Nueva York creó un tablero que incorpora un modelo por hora en alta resolución, de emisiones de carbono urbanas, para ayudar en la toma de decisiones por parte de los responsables de las políticas urbanas.
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