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Proyecto HIPERYON

Proyecto HYPERION Ver web del proyecto HYPERION es un proyecto de investigación de la Unión Europea que desarrolla un sistema de apoyo a la toma de decisiones para mejorar la resiliencia y reconstrucción sostenible de zonas históricas ante el cambio climático y fenómenos extremos, utilizando sensores y herramientas avanzadas de modelización.  Objetivos principales: Cuantificar factores de estrés climáticos, hidrológicos y atmosféricos mediante modelización numérica en escenarios a corto y largo plazo (10-60 años). Modelar peligros múltiples (temperaturas extremas, humedad, viento, etc.) y en cascada (como desprendimientos tras lluvias) e integrar patrones de deterioro de materiales en simulaciones higrotérmicas. Análisis de materiales de construcción y procesos de deterioro. Implementación de una herramienta de simulación Higro-Térmica (HT) que considere los fenómenos acoplados de transporte HAM a través de los elementos de la estructura bajo escenarios específicos. Mejorar predicciones de riesgo estructural y geotécnico mediante simulaciones basadas en datos de diversos sensores. Implementar algoritmos de visión por ordenador y aprendizaje automático para inspección precisa de materiales y estructuras. Diseño de una plataforma holística de evaluación de la resiliencia (HRAP) y de un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) que fomente la participación comunitaria. Validar la plataforma mediante estudios en casos piloto en Grecia, Italia, Noruega y España. Demostraciones y aportes clave: Pruebas en zonas históricas de Rodas, Granada, Tønsberg y Venecia, modelizando edificios y supervisando estructuras clave. Integración de tecnologías como LiDAR y bases de datos catastrales para evaluar riesgos, considerando variables como edad y altura de los edificios. Contribución de la Escuela Técnica Superior de Caminos, Canales y Puertos de la Universidad de Granada, por Emilio Molero Melgarejo, en la creación de bases de datos sobre exposición de edificios e infraestructuras esenciales para las evaluaciones de riesgos. HYPERION es un proyecto de investigación de la Unión Europea que se centra en el desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para mejorar la resiliencia y la reconstrucción sostenible de zonas históricas para hacer frente al cambio climático y los fenómenos extremos, basado en sensores novedosos y herramientas avanzadas de modelización. Los objetivos de HYPERION son: Cuantificación fiable de los factores de estrés climáticos, hidrológicos y atmosféricos empleando resultados de modelización numérica de calidad evaluada para escenarios de CC seleccionados en las áreas históricas consideradas, cubriendo procesos e interacciones desde el corto plazo al largo plazo (10-60 años). Modelización de peligros múltiples que abarque peligros únicos, contemporáneos (por ejemplo, temperaturas extremas, humedad, viento, contaminantes atmosféricos) y en cascada (avalancha de lodo/desprendimiento de tierras tras las lluvias, etc.). Los patrones de deterioro y las funciones dosis-respuesta de los materiales de construcción se integrarán en simulaciones de calor, aire y humedad (HAM). Análisis de materiales de construcción y procesos de deterioro. Implementación de una herramienta de simulación Higro-Térmica (HT) que considere los fenómenos acoplados de transporte HAM a través de los elementos de la estructura bajo escenarios específicos. Mejora de la predicción del riesgo de seguridad estructural y geotécnica (SG) de las estructuras mediante el uso de simuladores que explotan datos de monitorización procedentes de diversos sensores. Monitorización ambiental y de materiales, incluida la identificación de estados y el diagnóstico de daños: se implementarán novedosos algoritmos de visión por ordenador (CV) y aprendizaje automático (ML) para explotar sensores, como cámaras de espectro visible, cámaras hiper/multiespectrales, sensores térmicos/infrarrojos/Ultra-Violeta, con el fin de obtener una inspección precisa de los emplazamientos de CH. Diseño de una plataforma holística de evaluación de la resiliencia (HRAP) y de un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) que permita la participación de las comunidades. Integración, demostración y validación in situ de la plataforma HYPERION mediante estudios de casos en Grecia, Italia, Noruega y España. HYPERION está realizando pruebas exhaustivas en cuatro lugares de demostración, en Grecia (Rodas), España (Granada), Noruega (Tønsberg) e Italia (Venecia). Las zonas históricas se modelizarán a nivel de edificios mediante modelos de orden reducido basados en estructuras arquetipo de cada zona. Se modelizarán y supervisarán en detalle varias estructuras seleccionadas (valor CH). La demostración confirmará la idoneidad de la plataforma HYPERION para la evaluación de riesgos múltiples y la toma de decisiones operativas y estratégicas optimizadas para la gestión y el mantenimiento de las zonas históricas, teniendo en cuenta también otros riesgos relevantes para otras secciones de la ciudad. Nuestro socio e investigador en la Escuela Técnica Superior de Caminos, Canales y Puertos de la Universidad de Granada, Emilio Molero Melgarejo ha contribuido al proyecto mediante la generación de una base de datos sobre exposición de los edificios e infraestructuras que son necesarias para la evaluación del riesgo y resistencia de las 4 ciudades piloto comentadas anteriormente. La edad de la edificación y su altura han sido dos de las variables más importantes a tener en cuenta. Para ello la integración de la tecnología LiDAR y las bases de datos de Catastro han sido determinantes: Ver otras metodologías Ver otras metodologías

Curso de Diseños Muestrales (2023)

Curso para la Realización de Diseños Muestrales (2023) En colaboración con DESCRIPCIÓN CONTENIDO PROFESORADO MÉTODO DIDÁCTICO DIRIGIDO A EVALUACIÓN DESCRIPCIÓN El Curso Virtual en Diseños Muestrales organizado por Acción contra el Hambre e impartido por expertos de GIS4tech, Spin Off de la Universidad de Granada con financiación de la Dirección General de Protección Civil y Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea (ECHO) ofrece un acercamiento práctico y conceptual para el desarrollo de encuestas  a nivel de hogares; pretende contribuir creando las competencias de profesionales de organizaciones humanitarias, sector académico y entidades del sector público dedicados a la gestión de información de SAN en Centroamérica y Venezuela. brindándoles las herramientas para desarrollar análisis de datos estadísticos rigurosos y aprender de forma práctica los distintos tipos de técnicas y estrategias del muestreo estadístico para trabajar en su aplicación en ámbitos de la investigación. El curso aborda fundamentos conceptuales, prácticos y metodológicos sobre muestreo probabilístico, diseño muestral, cálculo del tamaño de la muestra y pasos a seguir por tipo de muestreo, y en el se utiliza contenido adaptado y actualizado, se combinan recursos para facilitar el aprendizaje y se proporciona un certificado de asistencia/aprovechamiento de la formación. El curso está organizado para equipos técnicos de Acción Contra el Hambre Vinculados a la gestión y análisis de información en Seguridad Alimentaria y Nutricional. OBJETIVOS DEL CURSO Proporcionar al alumnado los fundamentos conceptuales, prácticos y metodológicos para el manejo estadísticamente riguroso del muestreo probabilístico aplicado al ámbito de la investigación.  CONTENIDO BLOQUE 1: Diseño Muestral1.1. Sesión 1 Introducción a KOBO. Objetivos de KOBO. Pautas generales para un buen diseño de la encuesta. Organización de encuestas. Retos e implementación. 1.2. Sesión 2 Introducción a la teoría de muestras. 1.3. Sesión 3 Tipos básicos de muestreo. Tipos de muestreo avanzados. 1.4. Sesión 4 Calculo del tamaño de la muestra. Prácticas de diseño muestral. Análisis de resultados y recomendaciones. 1.5. Sesión 5 Selección aleatoria de la primera unidad familiar en cada municipio. Criterios de selección aleatoria de portales en campo. Ventajas del muestreo sistemático sobre bola de nieve. Control de calidad. ACTIVIDAD PRÁCTICA EVALUABLE Se utilizará un ejemplo genérico para el diseño muestral, en la sesión se utilizarán herramientas que fácil acceso e instalación para que los participantes puedan replicar el caso de estudio. Asimismo, se realizará el análisis de los resultados y se complementará con ejemplos de casos reales, para afianzar el conocimiento. PROFESORADO Ronny Meza Científico de Datos en Gis4Tech dedicado al procesamiento de datos, construcción de modelos predictivos y de algoritmos de extracción de datos mediante el uso de herramientas de programación y antiguo profesor de análisis de datos e integración de información en la Universidad Central de Venezuela. MÉTODO DIDÁCTICO La metodología de impartición del curso es online, donde se expondrán los temas de una manera clara y detallada, mediante manuales didácticos en formato multimedia, clases en directo (videoconferencias) para explicar los puntos clave del temario, resolver dudas y aclarar conceptos, donde los profesores y los alumnos interactúan en un continuo intercambio de conocimiento y resolución de dudas. Se propone el estudio de los contenidos de manera síncrona, facilitando a los participantes aprender a su propio ritmo.  Los contenidos del curso se encuentran recogidos en un documento en formato PDF que podrá ser descargado por los alumnos. También, se proporcionarán ejemplos de ejercicios resueltos en relación al temario impartido a lo largo del curso. Además, existirá un sistema de tutorías a través del chat activado dentro de la plataforma de aprendizaje, el cual resolverá las posibles dudas acerca del curso, y que servirá de enlace con los profesores para cuestiones específicas de cada módulo. El curso presenta una combinación de recursos variados con el objetivo de facilitar el aprendizaje de los conceptos claves que permitan aplicar los conocimientos adquiridos. DIRIGIDO A Equipos técnicos de Acción Contra el Hambre vinculados a la gestión y análisis de información en Seguridad Alimentaria y Nutricional. EVALUACIÓN Se planteará la entrega de una actividad práctica evaluable, que deberá ser resuelto por parte de los alumnos y las alumnas en el plazo marcado, los cuales deberán ser aprobados satisfactoriamente. En el material del curso, el alumnado encontrará un conjunto de datos, el cual se utilizará con la finalidad de que puedan replicar las actividades que realizarán en casos reales. Lo que permitirá reforzar el conocimiento y ayudar a que puedan aclarar las dudas que le surjan al replicar el ejercicio práctico. Ver otros cursos VER OTROS CURSOS

Curso QGIS y Teledetección (2023)

Curso QGIS y Teledetección (2023) En colaboración con DESCRIPCIÓN CONTENIDO PROFESORADO MÉTODO DIDÁCTICO DIRIGIDO A EVALUACIÓN DESCRIPCIÓN El Curso Virtual sobre QGIS y Teledetección organizado por Acción contra el Hambre e impartido por expertos de GIS4tech, Spin Off de la Universidad de Granada con financiación de la Dirección General de Protección Civil y Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea (ECHO) pretende contribuir a mejorar la respuesta humanitaria a la inseguridad alimentaria de los actores nacionales y regionales del Corredor Seco Centroamericano y Venezuela, creando las competencias de profesionales de organizaciones humanitarias, sector académico y entidades del sector público dedicados a la gestión de información de SAN, brindándoles las herramientas para desarrollar análisis mediante Sistemas de Información Geográfica y Teledetección, sus fundamentos y aplicaciones que faciliten la interpretación de los datos de cara a la toma de decisiones sustentada. El curso aborda fundamentos conceptuales, prácticos y metodológicos para el manejo de los Sistemas de Información Geográfica y teledetección, aplicaciones, procesamiento de información, fotointerpretación e indicadores agroclimáticos desde el Sistema de Monitoreo de la SAN. OBJETIVO DEL CURSO El principal objetivo de este curso es proporcionar al alumnado los fundamentos conceptuales, prácticos y metodológicos para el manejo de los Sistemas de Información Geografica y contribuir en la capacitación para el análisis mediante Teledetección, sus fundamentos y sus aplicaciones, combinando los conceptos teóricos con ejercicios prácticos basados en proyectos reales. CONTENIDO BLOQUE 1: Sistemas de Información Geográfica: Introducción a QGIS 1.1. Sesión 1: Introducción al GIS y primeros pasos. Base teórica: conceptos básicos, modelos de datos, cartografía digital, infraestructuras de datos espaciales… Primeros pasos con QGIS 3. Instalación y configuración. Activación de proveedores y plugins. El modelo vectorial. Reproyección, clasificación, simbolización y etiquetado. Añadir y descargar capas base. BLOQUE 2: Elaboración de análisis basados en herramientas de teledetección con QGIS 2.1. Sesión 2: Fundamentos de la Teledetección. Aplicaciones. Introducción. Ventajas e inconvenientes de la Teledetección. Plataformas y sensores. Fundamentos de la teledetección. La radiación electromagnética. El espectro electromagnético. Fuentes de energía. Interacción de la radiación con la atmósfera. Interacción de la radiación con la superficie. Datos e información. Concepto de imagen. Tipos de resolución. De los datos a la información. 2.2. Sesión 3: Adquisición de datos. Procesamiento de imágenes. Fotointerpretación. Adquisición de datos. Selección del sensor y fechas. Adquisición de verdad-terreno. Limitaciones de la teledetección. Escala de trabajo. Procesado digital de imágenes. Corrección de imágenes. Operaciones básicas con imágenes. Análisis estadístico. Análisis visual de imágenes: fotointerpretación. Técnicas de realce. 2.3. Sesión 4: Índices espectrales y estudio de la vegetación. Índices y umbrales. Visión cuantitativa. Instrumentos para el estudio de la vegetación. Índices espectrales orientados al análisis agroclimático. Índice NDVI. Ejemplo de cálculo. Índice SPI. Ejemplo de cálculo. 2.4. Sesión 5: Ciclos fenológicos. Procesamiento de imágenes en el análisis multitemporal. Detección de cambios. Características temporales y espectrales. Ciclos fenológicos naturales y vegetación cultivada. Procesado de imágenes en el análisis multitemporal. Análisis multitemporal y estacional. Detección de cambios. ACTIVIDAD PRÁCTICA EVALUABLE: Se utilizará un ejemplo de análisis agroclimático, desde la descarga de la información en bruto, hasta el procesamiento y obtención del índice correspondiente.   PROFESORADO Jorge Hernández Marín Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos por la Universidad de Granada, especialista en GIS mediante el máster UNIGIS de la Universidad de Girona y Socio Fundador y CEO de GIS4tech S.L. José Manuel Izquierdo Segovia Graduado en Geografía y Ordenación del Territorio y Máster en Geofísica y Meteorología por la Universidad de Murcia con experiencia en el ámbito del análisis geoespacial y en el tratamiento de imágenes de satélite. Actualmente, miembro de GIS4tech. MÉTODO DIDÁCTICO La metodología de impartición del curso es online, donde se expondrán los temas de una manera clara y detallada, mediante manuales didácticos en formato multimedia, clases en directo (videoconferencias) para explicar los puntos clave del temario, resolver dudas y aclarar conceptos, donde los profesores y los alumnos interactúan en un continuo intercambio de conocimiento y resolución de dudas. Se propone el estudio de los contenidos de manera síncrona, facilitando a los participantes aprender a su propio ritmo.  Los contenidos del curso se encuentran recogidos en un documento en formato PDF que podrá ser descargado por los alumnos. También, se proporcionarán ejemplos de ejercicios resueltos en relación al temario impartido a lo largo del curso. Además, existirá un sistema de tutorías a través del chat activado dentro de la plataforma de aprendizaje, el cual resolverá las posibles dudas acerca del curso, y que servirá de enlace con los profesores para cuestiones específicas de cada módulo. El curso presenta una combinación de recursos variados con el objetivo de facilitar el aprendizaje de los conceptos claves que permitan aplicar los conocimientos adquiridos. DIRIGIDO A Gestores SAN del ámbito humanitario interesados en analizar y visualizar información. EVALUACIÓN Se planteará la entrega de una actividad práctica evaluable, que deberá ser resuelta por parte de los alumnos y las alumnas en el plazo marcado, los cuales deberán ser aprobados satisfactoriamente. En el material del curso, el alumnado encontrará un conjunto de datos, el cual se utilizará con la finalidad de que puedan replicar las actividades que realizarán en casos reales. Lo que permitirá reforzar el conocimiento y ayudar a que puedan aclarar las dudas que le surjan al replicar el ejercicio práctico. Ver otros cursos VER OTROS CURSOS

Curso de la Plataforma PREDISAN (2023)

Curso de la Plataforma PREDISAN (2023) En colaboración con DESCRIPCIÓN CONTENIDO PROFESORADO MÉTODO DIDÁCTICO DIRIGIDO A EVALUACIÓN DESCRIPCIÓN El Curso Virtual para el manejo de la Plataforma PREDISAN organizado por Acción contra el Hambre e impartido por expertos de GIS4tech, Spin Off de la Universidad de Granada con financiación de la Dirección General de Protección Civil y Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea (ECHO) pretende contribuir a mejorar la respuesta humanitaria a la inseguridad alimentaria de los actores nacionales y regionales del Corredor Seco Centroamericano y Venezuela, creando las competencias de profesionales de organizaciones humanitarias dedicados a la gestión de información de SAN y brindándoles los fundamentos para la comprensión del SM-SAN en marcha, para la implementación del modelo predictivo y para la gestión y actualización de información en la Plataforma Digital. Tras esta capacitación, los gestores de información SAN podrán procesar información secundaria y primaria, generar predicciones de Zonas de Preocupación, así como cargar y visualizar dicha información en la Plataforma Digital del SM-SAN. El curso aborda fundamentos conceptuales, prácticos y metodológicos para el manejo de la Plataforma en power BI donde se encuentra alojado el Sistema de Monitoreo de la Seguridad Alimentaria y Nutricional – SM-SAN.  OBJETIVO DEL CURSO El objetivo general del curso es proporcionar al alumnado los fundamentos para la comprensión y uso del Sistema de Monitoreo de la Seguridad Alimentaria y Nutricional de cara a la toma de decisiones apoyadas en la información contenida en la plataforma digital. CONTENIDO BLOQUE 1: Aporte de PREDISAN  a los factores que contribuyen a la SAN 1.1. Sesión 1 Introducción a la plataforma PREDISAN (objetivos, funcionamiento, inputs y outputs) Fuentes de datos (socioeconómicos, agroclimáticos, datos de campo SAN. Alineamiento con la metodología CIF/IPC. 1.2. Sesión 2 Factores de vulnerabilidad (Indicadores de salud, agroclimáticos / desastres naturales, socioeconómicos, perfiles de vulnerabilidad). Amenazas (Agroclimáticas / desastres naturales, socioeconómicas y otras). Resultados (de primer nivel y de segundo nivel) Impacto (disponibilidad de alimentos, acceso a alimentos, uso de alimentos). Predicciones Espacio de reportes Ayuda en la toma de decisiones en relación a los procesos CIF / IPC. BLOQUE 2: Gestión de PREDISAN 2.1. Sesión 3 ¿Cómo compartir datos para que sean incluidos en PREDISAN? Estándares de calidad de los datos introducidos en PREDISAN. Gobernanza de PREDISAN. Actualización de los datos en la plataforma. BLOQUE 3: Análisis de datos y modelos predictivos. 3.1. Sesión 4 Procesamiento de los datos. ¿Qué son los procesos ETL? Ciencia de datos. Objetivos y aplicaciones. Modelos predictivos ¿Qué es un modelo predictivo? (nowcasting vs forecassting). Machine learning vs inteligencia artificial. ¿Cómo se construyen los modelos predictivos? Cómo se valida la calidad de un modelo predictivo? Tipos de modelos predictivos (clasificación / regresión). ¿Qué predicciones hay actualmente en PREDISAN? ¿Qué predicciones queremos conseguir a futuro en PREDISAN? Posibles márgenes de mejora y reorientación del enfoque. Formulario evaluable Como actividad evaluable, se plantea un cuestionario con preguntas de conocimiento general sobre Ciencia de Datos y sobre la información contenida en PREDISAN. PROFESORADO Jorge Hernández Marín Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos por la Universidad de Granada, especialista en GIS mediante el máster UNIGIS de la Universidad de Girona y Socio Fundador y CEO de GIS4tech S.L. Ronny Adrián Meza Acosta Ingeniero Geofísico, Máster en Ciencias de la Información e Ingeniería Informática y Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores.  MÉTODO DIDÁCTICO La metodología de impartición del curso es online, donde se expondrán los temas de una manera clara y detallada, mediante manuales didácticos en formato multimedia, clases en directo (videoconferencias) para explicar los puntos clave del temario, resolver dudas y aclarar conceptos, donde los profesores y los alumnos interactúan en un continuo intercambio de conocimiento y resolución de dudas. Se propone el estudio de los contenidos de manera síncrona, facilitando a los participantes aprender a su propio ritmo.  Los contenidos del curso se encuentran recogidos en un documento en formato PDF que podrá ser descargado por los alumnos. También, se proporcionarán ejemplos de ejercicios resueltos en relación al temario impartido a lo largo del curso. Además, existirá un sistema de tutorías a través del chat activado dentro de la plataforma de aprendizaje, el cual resolverá las posibles dudas acerca del curso, y que servirá de enlace con los profesores para cuestiones específicas de cada módulo. El curso presenta una combinación de recursos variados con el objetivo de facilitar el aprendizaje de los conceptos claves que permitan aplicar los conocimientos adquiridos. DIRIGIDO A Gestores SAN del ámbito humanitario interesados en analizar y visualizar información. EVALUACIÓN Se planteará la resolución de un formulario evaluable, que deberá ser resuelto por parte de los alumnos y las alumnas en el plazo marcado, los cuales deberán ser aprobados satisfactoriamente. En el material del curso, el alumnado encontrará un conjunto de datos, el cual se utilizará con la finalidad de que puedan replicar las actividades que realizarán en casos reales. Lo que permitirá reforzar el conocimiento y ayudar a que puedan aclarar las dudas que le surjan al replicar los ejercicios prácticos. Ver otros cursos VER OTROS CURSOS

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. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios de los Proyectos ALCANCES I y II e Impacto de la Asistencia Alimentaria

Portada proyecto ALCANCES sobre perfiles de Seguridad Alimentaria reflejado en la plataforma DATAFACE reflejada en PowerBI y encargado por Acción Contra El Hambre Centroamérica

DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto ALCANCES I y II 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. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS

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