Las pérdidas de agua no técnicas en América Latina y el Caribe representan un desafío significativo en la gestión eficiente de los recursos hídricos. Estas pérdidas, que incluyen fugas y problemas en la distribución, contribuyen a un uso ineficiente del agua, lo que a su vez afecta la disponibilidad y la sostenibilidad de este recurso vital.

Para una sociedad que depende altamente de la disponibilidad, eficiencia y confiabilidad de la electricidad, se hace indispensable para las empresas eléctricas del sector tener una buena administración de la producción y distribución de energía. Uno de los grandes problemas que preocupa son las pérdidas eléctricas. En el transporte de energía, las pérdidas eléctricas son la diferencia entre la electricidad que ingresa a la red y la que es entregada para el consumo final, y son reflejo del nivel de eficiencia de la infraestructura en transmisión y distribución.

Uno de los mecanismos para salvar vidas en siniestros viales es la detección temprana de las fallas en la infraestructura vial que potencialmente pueden ocasionar las catástrofes.

Pavimenta2 permite la detección de defectos en el pavimento de autopistas y carreteras, así como la categorización de señales de tráfico verticales y horizontales. La herramienta automatiza el análisis de las condiciones del pavimento utilizando inteligencia artificial (IA) y visión por computadora a partir de videos capturados por una cámara estándar montada en un vehículo. Esto permite a las autoridades de transporte evaluar eficazmente el inventario de carreteras, cruzar datos de accidentes y tiempos de viaje, y estimar los costos de mantenimiento con recursos limitados.

Se esta implementando una solución de inteligencia oficial en el Hospital Villa El Salvador para la identificación de sepsis utilizando algoritmos desarrollados por la empresa Laura.

Problema que se busca resolve

Detección temprana de sepsis hospitalaria

Poblaciones que se ven afectadas por el problema

Población internada en el hospital Villa El Salvador de Lima.

El sistema educativo uruguayo presenta importantes desafíos para lograr trayectorias continuas, completas y exitosas de los jóvenes. A pesar de haber alcanzado la cobertura universal en primaria, un importante porcentaje de estudiantes uruguayos repite los primeros grados (13,4% en 1º grado y 6,9% en segundo grado). Estas altas tasas de repitencia generan rezago, y al llegar al 6º grado el 29% de los alumnos tienen sobreedad.

El proyecto de construcción de algoritmos predictivos de deserción y fracaso escolar tiene como objetivo la modelación de algoritmos que predicen el riesgo de deserción y reprobación escolar para el nivel de secundaria.

Problema que se busca resolve

Reducir abandono escolar y tasas de repitencia.

Poblaciones que se ven afectadas por el problema

Estudiantes de 10-12 año (ensino medio) de Redes Estaduales Públicas

Alertas de riesgo 3 años. Se usa ML para predecir riesgo

Quiero ser maestro

Problema que se busca resolve

El proyecto busca resolver las ineficiencias en el mercado laboral de docentes, causadas por una falta de información. Examina cómo las preferencias de los profesores por escuelas más cercanas a su hogar, ubicadas en áreas urbanas, con mejor infraestructura o con estudiantes de mayor ventaja socioeconómica, resultan en una alta demanda para algunas escuelas y vacantes en otras.