Guatemalteco gana financiamiento para salvar al Lago de Atitlán

AI for Earth es el programa de Microsoft dedicado a hacer importantes inversiones en inteligencia artificial (IA), investigación y tecnología en proyectos que involucren cambio climático, agricultura, biodiversidad y agua.

Para este año, mediante una alianza entre Microsoft y The National Geographic Society, darán financiamiento a 11 proyectos innovadores, de los cuales uno de ellos es de un guatemalteco.

Los desarrolladores serán beneficiarios del AI for Earth Innovation Grant con 1.28 millones de dólares, lo que les permitirá aplicar mejorar su conocimiento y planes para proteger el planeta.

Recomendados

¡Se va de viaje a Ecuador! Presidenta del TSE participará en el referéndum y consulta popular de ese...

Este jueves Insivumeh reportó tres sismos sensibles en el territorio nacional, ¿los sentiste?

¡Lo confirma! Ministro de Finanzas acepta que si existió reunión con diputados de distintos bloques

Guatemala entre los ganadores

El proyecto que representa a la región de América Latina se gestó en Guatemala y con este se propone desarrollar un prototipo de sistema de alerta temprana de proliferación de algas nocivas (HAB, por sus siglas en inglés) en el Lago Atitlán, un referente de la biodiversidad y cultura guatemalteca.

"A medida que la demanda de agua dulce se intensifica y la degradación de los cuerpos de agua aumenta, es imperativo proporcionar información útil a las autoridades locales del lago, para que tomen medidas preventivas de forma oportuna", expresa la organización en un comunicado.

El objetivo consiste en predecir los eventos HAB futuros en el Lago Atitlán, ya que este ha padecido HAB recurrente durante la última década.

Premio integral

El AI for Earth Innovation Grant proporcionará a sus beneficiarios: apoyo financiero, acceso a Microsoft Azure y a herramientas de IA, inclusión en la comunidad de National Geographic Explorer y afiliación a los laboratorios de The National Geographic.

El programa también apoyará la creación y desarrollo de modelos y algoritmos de código abierto entrenados que estarán disponibles para otros investigadores e innovadores ambientales.