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Ficha Técnica

Energía para el Desarrollo

El proyecto "Energía para el Desarrollo" busca que las comunidades altoandinas mejoren su calidad de vida a través de sistemas de calefacción solar que se diseñan utilizando machine learning. Predecimos la radiación solar en las áreas de implementación, lo cual nos ayuda a optimizar el sistema de calefacción para alcanzar el confort térmico dentro de las viviendas.

País de origen

Perú

Tipo de ejecutor

Organización no gubernamental (ONG)

Sector/industria

Energía
Inclusión social

La aplicación de IA fue desarrollada internamente o por un tercero

Internamente

Nombre de la entidad implementadora

Sustainable Energy Access

Actores involucrados

Voluntarios y las comunidades

Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible a los cuales su solución de IA aporta

7 (energía asequible y no contaminante)

Alcance geográfico de las operaciones

Comunidades altoandinas del Perú

Población beneficiada o población objetivo

Comunidades campesinas que viven en condiciones extremas de frío.

Porcentaje del equipo desarrollador que son mujeres

50%

Año en que empezaron a usar la IA

2019

El proyecto "Energía para el Desarrollo" busca que las comunidades altoandinas mejoren su calidad de vida a través de sistemas de calefacción solar que se diseñan utilizando machine learning. Predecimos la radiación solar en las áreas de implementación, lo cual nos ayuda a optimizar el sistema de calefacción para alcanzar el confort térmico dentro de las viviendas.

Las comunidades que viven a más de 3000 m.s.n.m todos los años tienen que soportar las condiciones extremas del frío en las épocas de helada. Provocando la muerte de niños y ancianos; la falta de alimentos; y las viviendas inadecuadas para vivir.

Predicción

Gracias a los algoritmos de IA, logramos diseñar un sistema de calefacción solar que es 36.96 veces más económico que uno convencional. Además, puede dejar de emitir una cantidad equivalente a 3985.2 kg de CO2 al año.

Accesibilidad de datos, calidad de datos y acceso a capacidad computacional.

La lección aprendida más importante en nuestro proyecto de inteligencia artificial fue la inclusión de las comunidades en todo el ciclo de vida de la iniciativa. Recogimos todas las problemáticas que tenían que afrontar los pobladores para diseñar sistemas de calefacción óptimos.

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