Clima

Sin embargo, sobre todo en contextos de renta baja y media a nivel mundial, el uso eficaz del aprendizaje automático (ML en inglés) se ve obstaculizado por la falta de datos reales accesibles a todos. Por ejemplo, los modelos globales sobre el impacto del aumento de la precipitación en la incidencia de la malaria son incorrectos en algunas partes del mundo porque carecen de datos locales. La falta de datos sobre los efectos del calor extremo en la salud humana impide a las autoridades preparar a sus comunidades para responder a estos fenómenos. La inteligencia artificial y la teledetección podrían ayudar a determinar las necesidades de infraestructuras energéticas y permitirnos desplegar eficazmente las energías renovables en todo el mundo, pero muchas partes del mundo que más se beneficiarían de estas tecnologías no disponen actualmente de los datos necesarios para impulsarlas. Los bosques de muchos países de renta baja y media proporcionan servicios ecosistémicos esenciales, como la captura de carbono, pero son vulnerables a la deforestación debido a la agricultura, la minería, la tala y el desarrollo urbano, lo que contribuye a las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. El ML con datos locales reales podría ayudar a liberar el potencial de los bosques para servir como soluciones climáticas naturales mediante la mejora de las estimaciones de deforestación y la orientación de los esfuerzos estratégicos de forestación.     

Financiamiento de lacuna

Lacuna Fund apoya la creación, agregación y mantenimiento de conjuntos de datos para la formación y evaluación de modelos de aprendizaje automático por y para las comunidades locales más afectadas por el cambio climático en tres vertientes:  

1. Comprensión de los perjuicios del clima para la salud y los medios de subsistencia  
2. Mejora de los sistemas energéticos y las infraestructuras para mitigar el cambio climático y adaptarse a él 
3. Exploración de la relación entre el cambio climático y los bosques   

Con un enfoque geográfico en países de renta baja y media de África, Asia y América Latina, las convocatorias ponen los recursos directamente en manos de los actores de las zonas afectadas y garantizan que las soluciones se desarrollen localmente y se centren en las necesidades y prioridades de la comunidad implicada.   

Vea las oportunidades de financiación abiertas (y cómo solicitarlas) aquí.  

Vea las oportunidades de financiación anteriores aquí.  

El apoyo a las Convocatorias de propuestas (RFP) del Lacuna Fund en el ámbito del Clima proviene de:  

• [Convocatoria activa] Convocatoria de propuestas en 2023: Clima y bosques: GIZ en nombre del Ministerio Federal Alemán de Cooperación Económica y Desarrollo (Ver RFP para requisitos especiales de elegibilidad para esta convocatoria). 

• Convocatoria de propuestas en 2022: Clima y salud; clima y energía: Rockefeller Foundation, el Ministerio Federal Alemán de Cooperación Económica y Desarrollo (BMZ), Wellcome y Google.org.