Potenciando el análisis de los efectos del cambio climático con knowledge graphs y embeddings, una estrategia para Latinoamérica
El cambio climático es una de las mayores amenazas para el mundo en la actualidad. El cambio climático afecta en mayor medida a países sin cultura medioambiental como Bolivia, que sufren de problemas recurrentes como ser incendios forestales, falta de acceso a agua potable, focos de calor elevados y sequías atemporales en diversas regiones. En Bolivia actualmente existen fuentes de información de manera dispersa en lo que refiere a cambio climático, si bien se han detectado datos históricos sobre temperatura y metadatos relacionados con el mismo esquema, no existe una solución para la toma de acciones preventivas de precipitaciones climáticas y/o desastres naturales ya que dichos datos trabajan de manera aislada y sin correlación.
La inteligencia artificial (IA) puede potenciar una investigación más profunda y certera sobre predicción de desastres y cambio climático en Bolivia, sin embargo se tiene que hacer un análisis de su aplicabilidad en el contexto boliviano. En este proyecto, planteamos la revisión de datasets disponibles a nivel nacional para su integración usando Knowledge Graphs unificando datos heterogéneos en conocimiento actionable, para su análisis, etiquetado, y uso en Graph Neuronal Networks (GNN). Se revisarán los datos faltantes de relevancia para modelos predictivos que Bolivia tiene que generar. Finalmente, se realizará un plan de acción a largo plazo utilizando KG y GNN con los cuales describiremos indicadores clave de rendimiento y así finalmente proceder con la revisión de posibles escenarios en que nuestra tecnología será útil y de alto impacto medioambiental, no solo en Bolivia sino en cualquier país de la región.
EQUIPO
Diego Collarana, Ph.D. (Contacto Principal)
E-mail: diegocollarana@upb.edu
Carla Marcela Florida Román
E-mail: carlaflorida@upb.edu
Fernanda Lorena Martínez Moreno
E-mail: fernandamartinez1@upb.edu
Erika Fernandez Lujan
