Cinco grandes retos desarrollados por los estudiantes egresados de la convocatoria Ciencia de Datos 2021 y que dan soluciones reales a diferentes problemáticas de organizaciones públicas y privadas fueron reconocidos por el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (MinTIC).
Las propuestas sobresalieron sobre los 50 retos que los 582 graduados desarrollaron en 94 equipos, durante su proceso de formación como requisito para certificarse.
“Felicitamos a todos los estudiantes que participaron en el programa, quienes desarrollaron estos retos con resultados muy interesantes. Este es uno de los proyectos del Ministerio que más contribuye al fortalecimiento del ecosistema de la Inteligencia Artificial en Colombia, con altos estándares de calidad y con soluciones prácticas”, afirmó Iván Durán, ministro encargado de las TIC.
Fue así como el primer puesto lo ocupó el desarrollo llamado ‘Identificación de los niños en riesgo de desnutrición’, para el Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, que desarrolló modelos de machine learning que ayudan a identificar los niños en riesgo de desnutrición, optimizando los esfuerzos en el cuidado preventivo de aquellos que tienen una mayor probabilidad de desnutrición o recaída, ubicando los grupos de mayor riesgo.
El equipo conformado por seis integrantes de Bogotá, Cali y Envigado, recibirá una beca de 5.000 dólares de Correlation One, que servirá para continuar desarrollando su proyecto, con la meta de aumentar la funcionalidad y el impacto de los resultados.
El segundo lugar fue para el equipo integrado por cinco alumnos de Bogotá, Cali, La Estrella (Antioquia), y Barranquilla, quienes abordaron el tema sobre cómo reactivar la industria turística en la capital del país, para el Instituto Distrital de Turismo de Bogotá. La herramienta que facilita la toma de decisiones informadas relacionadas con la promoción del turismo, también ayuda a las empresas a estimar el precio de sus propiedades de acuerdo con las condiciones del mercado.
El tercer puesto fue para la solución denominada la ‘Automatización de la clasificación taxonómica de la tierra para impulsar el desarrollo agrícola’, para Instituto Geográfico Agustín Codazzi. El modelo de aprendizaje hecho por seis estudiantes de Bogotá, Envigado (Antioquia), y Soledad (Atlántico), clasifica la tierra de una manera simple y automática, facilitando las mejores decisiones para aumentar la fertilidad y mitigar la erosión, con el fin de optimizar la producción de alimentos y reducir el hambre.
La cuarta ubicación la obtuvo la solución ‘Establecimiento de políticas efectivas para niños vulnerables’, para la Alcaldía de Bucaramanga, herramienta que usa un algoritmo de agrupamiento para crear mapas interactivos que muestran el nivel de niños vulnerables en cada vecindario de la ciudad. Sus creadores son siete profesionales de Medellín, Barranquilla, Bogotá, Floridablanca (Santander) y Villamaría (Caldas).
Y el quinto puesto fue para el proyecto para ‘Predecir la deserción académica en la Universidad de Córdoba’, que identifica a los estudiantes que tienen una alta probabilidad de abandonar, brindando la posibilidad de tomar las medidas apropiadas para ayudarles a terminar su educación. Este equipo lo conformaron siete miembros de Bogotá y Barranquilla.
En la premiación, los creadores debieron presentar sus proyectos y responder preguntas del jurado compuesto por Iván Mauricio Durán, Ministro encargado de las TIC; Valérie Gauthier, profesora de la Escuela de Ingeniería Ciencia y Tecnología de la Universidad del Rosario; y Jehudi Castro Sierra, Asesor de Transformación Digital para la Presidencia de la República de Colombia.
En su evaluación, los jueces tuvieron en cuenta la comunicación en la presentación, el impacto del proyecto, y las respuestas a las preguntas hechas.
Todos los equipos finalistas fueron certificados por parte de MinTIC y otros proyectos destacados que no llegaron a esta etapa fueron reconocidos.
Cabe recordar que el pasado 15 de septiembre, 547 profesionales de diferentes áreas y 35 docentes de instituciones de educación superior, se certificaron como especialistas del programa Ciencia de Datos en su convocatoria de 2021, programa gratuito del Ministerio TIC que ya cuenta con 2.295 graduados.
Los ganadores: Modelo que identifica el riesgo de desnutrición de los niños del ICBF
Daniel Ramírez, David Quintero, Julián Monsalve, Natalia Monroy, Nicolás Cabrera y Yonny Nova se inscribieron en la cohorte 2021 del programa de Ciencia de Datos del Ministerio TIC, programa en el que se preocuparon por utilizar lo aprendido para impactar favorablemente a la sociedad.
Así, entre los más de 100 retos que se recibieron para que estos científicos de datos solucionaran, llamó la atención el que envió el Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, en el que se buscaba identificar a los niños en riesgo de desnutrición. Su correcta atención a esta petición los llevó a ser reconocidos como el mejor proyecto de la convocatoria, al brindar una solución real a una organización pública o privada.
El equipo de los seis estudiantes mencionados desarrolló modelos de machine learning para ayudar al Instituto Colombiano de Bienestar Familiar a identificar a los niños en riesgo de desnutrición. Su proyecto, KidNutrilytics, optimiza los esfuerzos en el cuidado preventivo de aquellos niños con una mayor probabilidad de desnutrición o recaída, identificando los grupos más en riesgo.
Entre los factores que llevó al grupo a centrarse en esta problemática, destacaron en sus diferentes entregables que la desnutrición es un aspecto que también afecta a futuro en el coeficiente intelectual y que incluso es una alerta a que en la adultez el salario puede llegar a ser 54 % menor, en promedio.
Yonny Nova, uno de los integrantes del grupo ganador, detalló que “nuestro proyecto es un sistema para identificar la reincidencia de niños desnutridos. Desde ahí utilizamos el machine learning para atacar el problema. Se entregó un modelo con las diferentes bases de datos que suministró el ICBF (socioeconómica, nutrición y reincidencia), se hicieron divisiones de los diferentes targets y se crearon los modelos. Estos modelos permiten identificar cuál es la probabilidad de que un niño caiga en desnutrición en los próximos seis meses y permite calcular la probabilidad de que un niño reincida”.
Una vez detectados los niños y niñas que están en riesgo de caer en desnutrición por primera vez o de reincidir, el ICBF está en capacidad de centrar sus esfuerzos en estos casos para evitar que esto suceda. De la misma manera, se está en capacidad de obtener predicciones sobre casos específicos, otorgando algunas características.
“El buen uso de las TIC salva vidas y nos motiva saber que cada vez hay más personas interesadas en capacitarse en programas como Ciencia de Datos para impactar favorablemente a la sociedad y generar cambios reales en el país, como es el caso de KidNutrilytics”, manifestó el ministro (e) Durán.
En su entrega, el grupo de científicos de datos invitó a que en el futuro se siga trabajando por incorporar el machine learning en miras de mejorar el buen rendimiento ya existente en este modelo.
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