DATOS “INTELIGENTES” DE TELEFONIA PARA REPARTIR MEJOR LOS ALIMENTOS DE LA ONU

UnknownUn estudio de analítica de datos masivos en tiempo real o “Big Data” para optimizar el reparto de alimentos de Naciones Unidas en Senegal, realizado por ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha sido premiado por la Fundación Bill & Melinda Gates.

El galardón consiste en una beca compartida con la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica), para avanzar en la implementación de este proyecto, realizado en el marco del reciente desafío mundial “Data for Development (D4D)”, organizado por Orange.

El “D4D Challenge” es una de las competiciones mundiales más importantes sobre tratamiento de datos de telefonía móvil, que busca darles una funcionalidad añadida de carácter social para ayudar a los países en vías de desarrollo a mejorar sus condiciones de vida.

El proyecto de la UPM ha utilizado datos de geolocalización de usuarios de telefonía móvil de 2013 en Senegal para extraer perfiles de movilidad, que posteriormente fueron tipificados en función de variables como las migraciones geográficas entre determinadas zonas y los diferentes modos de vida de las poblaciones.

A continuación, se agruparon los perfiles por categorías y se compararon con calendarios o ciclos de agricultura y medios de sustento, según informa hoy en una nota la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (Etsi) de la UPM.

La combinación de datos con tecnologías de analítica de información masiva ha desvelado que la monitorización en tiempo real de ciertas variables puede ser un mecanismo muy poderoso de “alarma temprana” para tomar decisiones documentadas y rápidas sobre dónde distribuir el alimento dependiendo del momento.

Hasta ahora se han utilizado encuestas tradicionales para el reparto de alimentos, pero el problema es que son costosas y además lentas de elaborar, y asimismo la extracción de resultados puede ralentizarse demasiado pese a que ciertas situaciones, como las sequías, implican acciones rápidas para evitar costes económicos y humanos.EFE

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