Consultoría para el Modelado de Áreas Inundables de Alta Calidad para las Cuencas de los Ríos Motagua, San Carlos–Aguas Zarcas y Paz en Guatemala, Costa Rica y El Salvador
Consultoría para el Modelado de Áreas Inundables de Alta Calidad para las Cuencas de los Ríos Motagua, San Carlos–Aguas Zarcas y Paz en Guatemala, Costa Rica y El Salvador La Cruz Roja Alemana ha identificado la necesidad de contar con información técnica precisa para apoyar la gestión de riesgos en América Latina. Este proyecto se centra en tres cuencas hidrográficas que presentan una alta vulnerabilidad a eventos de inundación: Río Motagua (Guatemala) Río San Carlos-Aguas Zarcas (Costa Rica) Río Paz (El Salvador) Los eventos de inundación en estas áreas tienen el potencial de generar impactos significativos en las comunidades locales, la infraestructura y los ecosistemas. Por lo tanto, el objetivo es generar productos de modelado que: Permitan comprender la dinámica de las inundaciones. Informen el desarrollo de planes efectivos de mitigación de riesgos y respuesta ante desastres. Respaldar la planificación del uso del suelo y la preparación ante desastres. El estudio se centra en la modelación de las áreas inundables de alta calidad de forma virtual. Se han calculado las zonas inundables para un total de cinco periodos de retorno en cada cuenca, resultando así en un total de 15 simulaciones. Todo ha sido realizado mediante el uso de GIS y de tecnologías de teledetección. https://gis4tech.com/Archivos_subidos_a_la_web/Inundación_rio_san_carlos_Cruz_Roja_Alemana_OP.mp4 Este proyecto es clave para la evaluación de la probabilidad de inundaciones y para comprender el impacto potencial en las comunidades y la infraestructura. La información respalda directamente el desarrollo de acciones de adaptación al cambio climático, preparación ante desastres y la promoción de acciones anticipatorias. Ver otros proyectos
Conflict and Hunger: protecting people in armed conflict and related violence settings from food insecurity, promoting IHL compliance
Conflict and Hunger: Protecting People in Armed Conflict and Related Violence Settings from Food Insecurity, Promoting IHL Compliance La plataforma de Hambre y Conflicto es una herramienta diseñada por Acción contra el Hambre para la comunidad humanitaria con el fin de visualizar datos sobre parámetros de seguridad alimentaria y medios de vida que podrían verse afectados por la ocurrencia de eventos violentos durante conflictos armados, permitiendo un mejor análisis y capacidad para tomar decisiones informadas, al mismo tiempo que promueve la rendición de cuentas en relación con el Derecho Internacional Humanitario (DIH) y la Resolución 2417 del Consejo de Seguridad de la ONU. Su objetivo principal es ayudar a la comunidad humanitaria a comprender mejor y a tomar decisiones informadas sobre la relación directa entre los conflictos armados y el deterioro de la seguridad alimentaria y los medios de vida de las poblaciones afectadas. En esencia, la plataforma: Combina y visualiza datos de violencia (conflictos) con datos de hambre/seguridad alimentaria. Utiliza Inteligencia Artificial (IA) para predecir futuros niveles de inseguridad alimentaria (como la falta de diversidad en la dieta) basándose en la evolución de los conflictos. Promueve la rendición de cuentas para garantizar que se cumplan las leyes de la guerra (DIH) y las resoluciones de la ONU relativas a la protección de los civiles en conflictos Ver otros proyectos
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto ALCANCES WASPAM
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto ALCANCES WASPAM El objetivo de esta consultoría es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante Mapas Autoorganizados (SOM) a partir de BBDD proporcionadas por Acción contra el Hambre, generadas por la implementación de los proyectos BHA ALCANCES I y II en diferentes puntos de Centroamérica. La herramienta consiste en la realización de análisis estadísticos avanzados y en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial mediante Mapas Autoorganizados (SOM) a partir de bases de datos para analizar y caracterizar perfiles de familias, hogares o territorios en Centroamérica con criterios de seguridad alimentaria y nutricional y medir el impacto de programas y proyectos desarrollados por organizaciones humanitarias, quedando reflejado en la plataforma de visualización de datos soportada por Power BI. Algunos de los objetivos planteados para el proyecto son los siguientes: Identificar perfiles en base a la inseguridad alimentaria, encontrar perfiles que mejoran su situación tras recibir asistencia y elaborar informes que muestren los resultados de una forma interactiva. Actividades realizadas: Revisión de bibliografía especializada relacionada con caracterización de hogares y/o territorios de acuerdo con criterios de seguridad alimentaria, así como medición de impacto de programas y proyectos que repercuten en la seguridad alimentaria. Revisión de las BBDD generadas en el marco de los estudios de línea de base, post monitoreo y línea de base final y BBDD adicionales que ayudarán a establecer perfiles de hogar SAN. Se aplicarán diferentes tipos de análisis para la definición de tipologías o perfiles de hogares con distinto grado de seguridad alimentaria (SAN). Intercambio permanente de información con los puntos focales designados por Acción contra el Hambre, con el fin de resolver dudas, valorar diferentes opciones de análisis, resultados preliminares, etc. Informe(s) en formato interactivo Power BI con análisis estadísticos generados, incluyendo reseña metodológica aplicada, resultados más relevantes, breve discusión, gráficos, tablas y esquemas que ayuden a la comprensión de los aspectos metodológicos y resultados. El sistema de información permitirá establecer perfiles SAN centroamericanos basados en BBDD. Proyecto Alcances I y II Ver otros proyectos
Early Warning ADS para el contexto español. Construcción de un modelo de mapeo y monitoreo de la vulnerabilidad en España
El objetivo de esta herramienta aplicada al presente proyecto es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante…
Evolución de Dashboards corporativos de ACH
El objetivo de esta herramienta aplicada al presente proyecto es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante…
Anticipación Conflictos
Anticipación Conflictos Ver web del proyecto La herramienta de Anticipación Conflictos tiene como objetivo visualizar y dimensionar las áreas dentro de las cuales se han presentado procesos de confinamiento y desplazamiento de las comunidades asentadas dentro del departamento de Nariño – Colombia. Motivados por la ocurrencia de fenómenos violentos generados por los actores vinculados al conflicto armado, aportando información que permita definir la probabilidad de ocurrencia de un evento similar en el pasado (Nowcasting), tomando como base la información histórica asociada a la localización geográfica y el momento de ocurrencia de eventos violentos tales como la activación de artefactos explosivos, combates entre grupos armados ilegales o con la fuerza pública y atentados contra la población civil, entre otros, los cuales alimentan el modelo predictivo de inteligencia artificial diseñado. https://www.youtube.com/watch?v=8XM6RUtKAAA&t=36s Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
EW ADS: Emergency Early Warning System
EW ADS: Emergency Early Warning System Emergency Early Warning System es un proyecto ha tenido como objetivo el desarrollo de una herramienta que permite monitorizar países y gestionar emergencias de una forma más productiva. Este sistema robusto y flexible permite analizar la evolución de diversos indicadores a lo largo del tiempo, extrayendo datos de múltiples fuentes. Está diseñado para filtrar y clasificar información según métricas críticas como conflictos, economía, migración, desastres naturales y vulnerabilidad, facilitando así un entendimiento profundo de la situación de un país. Además, el sistema puede generar informes situacionales y análisis específicos, y permite la categorización y análisis de crisis mediante indicadores específicos que activan o modifican la evaluación de la crisis. En este sistema se pueden observar diversos análisis que facilitan la observación de la evolución a situación de crisis de un país y, por tanto, faciliten la toma de decisiones. Dentro del análisis para acudir emergencia podemos encontrar: Análisis diferenciado por país, discriminando entre países sede y aquellos sin presencia de la organización. Registro y análisis de catástrofes por tipo y fecha, incluyendo detalles como el número de personas afectadas y la severidad del evento, permitiendo prever la evolución de la situación. Seguimiento de variables coyunturales y estructurales, permitiendo la visualización y análisis de la vulnerabilidad tanto inmediata como subyacente de cada país, con posibilidades de cambio de clasificación según la evolución de las circunstancias. Este sistema es una herramienta relevante para la toma de decisiones en situaciones de crisis, optimizando la respuesta a emergencias a través de un análisis detallado y contextualizado. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
PREDISAN Sahel. Sistema de monitoreo y predicción de la Vulnerabilidad Humanitaria de poblaciones pastorales y agro-pastorales del Sahel Occidental basado en análisis GIS e Inteligencia Artificial.
PREDISAN Sahel. Sistema de monitoreo y predicción de la Vulnerabilidad Humanitaria de poblaciones pastorales y agro-pastorales del Sahel Occidental basado en análisis GIS e Inteligencia Artificial El proyecto AISahel consiste en un sistema de monitoreo de la Vulnerabilidad Humanitaria utilizando fuentes primarias y secundarias en la región del Sahel Occidental utilizando para ello técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, que sirve de base a la toma efectiva de decisiones y al monitoreo continuamente actualizado de las regiones fronterizas entre Mauritania y Senegal. Los equipos técnicos de las organizaciones humanitarias que operan en la región han guiado todo el proceso de diseño, desarrollo e implementación del sistema de monitoreo de la Vulnerabilidad Humanitaria con la asistencia técnica del equipo especialista. Actualmente, un conjunto de actores se encarga de recopilar, procesar y analizar datos fiables y de buena calidad sobre la Vulnerabilidad Humanitaria de la región, al tiempo que se genera evidencia de información que plantea la situación real en estos territorios tan expuestos al Cambio Climático. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
Diseño e Implementación de un Sistema de Información Humanitaria y Curso de Capacitación sobre Gestión de Información Migratoria
Diseño e Implementación de un Sistema de Información Humanitaria y Curso de Capacitación sobre Gestión de Información Migratoria Este trabajo forma parte del proyecto «Respuesta humanitaria ante la emergencia migratoria por grupos mixtos: Consorcio-LIFE», financiado por UNICEF Honduras (BPRM) y ejecutado por el Consorcio LIFE-HONDURAS, conformado por Acción contra el Hambre, Fundación Alivio del Sufrimiento (FAS), ChildFund International, ADRA y Pure Water for the World (PWW). El objetivo principal del proyecto crear un sistema de gestión de información vinculado con la plataforma PREDISAN que ayude a monitorear la situación actual y las necesidades humanitarias de la población migrante , así como apoyar toma de decisiones basada en evidencias de parte de los actores humanitarios, con el fin de brindar ayuda humanitaria integral a la población migrante en tránsito en Honduras. El proyecto se enfoca en fortalecer el sistema de gestión de información migratoria en el Corredor Seco Centroamericano, permitiendo anticipar posibles crisis migratorias, identificar territorios y poblaciones prioritarias y transferir capacidades a instituciones públicas, universidades y ONG de la región. para el análisis de información, predicción de necesidades humanitarias y divulgación de evidencias sobre la situación. ACTIVIDADES DESARROLLADAS Elaboración de análisis mensuales de evolución migratoria en CA4 con énfasis en aspectos migracionales. Elaboración de diseños muestrales y levantamiento de información primaria en zonas de preocupación y obtención de información secundaria. Implementación de metodologías como Self Organized Maps (SOM)y modelos predictivos de árboles de decisión mediante Machine Learning. Elaboración de manuales de capacitación destinada a gestores expertos de información humanitaria (investigadores) para el diseño, gestión e implementación autonónomo del Sistema de Información Humanitaria y Migratoria. Volcado de la información en una plataforma digital de PREDISAN Centroamérica. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
DATAface. Perfiles de Seguridad Alimentaria de Poblaciones Centroamericanas
El objetivo de esta herramienta aplicada al presente proyecto es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante…
