Clima

Lacuna Fund respalda la creación, la acumulación y el mantenimiento de conjuntos de datos para la capacitación y evaluación de los modelos de aprendizaje automático de las comunidades locales que se ven afectadas en mayor medida por el cambio climático. Desde la comprensión del impacto que ejerce el cambio climático sobre los resultados de salud hasta el fortalecimiento de la planificación de la electrificación, el hecho de cubrir las brechas de datos en el ámbito climático permite que las comunidades de todo el mundo logren una mejor mitigación y adaptación al cambio climático.

El cambio climático afecta de manera desproporcionada a las personas en contextos de ingresos bajos y medios que, por lo general, son quienes han hecho menos para provocarlo. Sin embargo, con frecuencia, estas comunidades carecen de la información necesaria para tomar decisiones informadas respecto de cómo mitigar el cambio climático o prepararse para ello. En este sentido, el aprendizaje automático representa una grandiosa promesa para promover esfuerzos en distintos sectores con el objetivo de comprender y mitigar el cambio climático, y adaptarse a él.

Ahora bien, en particular en los contextos de ingresos bajos y medios a nivel global, el uso efectivo del aprendizaje automático se ve obstaculizado por la falta de datos fidedignos disponibles para todos. Por ejemplo, los modelos globales del impacto de las crecientes precipitaciones sobre la incidencia de la malaria son groseramente incorrectos en algunas partes del mundo debido a la falta de datos locales. El hecho de que falten datos sobre cómo el calor extremo afecta la salud humana evita que los formuladores de políticas preparen a sus comunidades para que puedan responder ante estas situaciones. La inteligencia artificial (IA) y la detección remota podrían resultar útiles para determinar las necesidades de infraestructura en materia de energía y permitirnos implementar en forma efectiva la energía renovable a nivel global. Sin embargo, muchas partes del mundo que se verían beneficiadas a partir del uso de dichas tecnologías no cuentan, en este momento, con acceso a los datos para impulsarlas.

Financiamiento de lacuna

Lacuna Fund respalda la creación, la acumulación y el mantenimiento de conjuntos de datos para la capacitación y evaluación de modelos de aprendizaje automático de las comunidades locales que se ven afectadas en mayor medida por el cambio climático en dos ámbitos:

  1. Comprender los daños que produce el clima sobre la salud y el sustento
  2. Mejorar los sistemas de energía y la infraestructura para mitigar el cambio climático y adaptarse a él

A partir de un enfoque geográfico en países de ingresos bajos y medios en África, Asia y América Latina, la convocatoria pondrá los recursos directamente en las manos de los participantes de las zonas afectadas y garantizará que se desarrollen soluciones a nivel local centradas en las necesidades y prioridades de las comunidades. Tanto la iniciativa de Clima y Salud, como la de Clima y Energía abrirán convocatorias para procesos de presentación de propuestas en abril de 2022.

RFP abiertas

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Patrocinadores

La convocatoria de 2022 para propuestas sobre cambio climático cuenta con el respaldo de The Rockefeller Foundation, el Ministerio Federal de Cooperación y Desarrollo Económicos (BMZ) de Alemania, Wellcome y Google.org.