Como parte del programa
Google’s AI for Social Good,
lanzamos el
Google AI Impact Challenge, inspirado en nuestra fuerte creencia de que las tecnologías emergentes nos ayudarán a abordar grandes problemas sociales, humanitarios y ambientales. Nos sorprendimos por el gran número de propuestas bien pensadas que recibimos: 2602 solicitudes de 119 países, casi dos tercios de los países del mundo.
Cuarenta por ciento de las solicitudes que recibimos provinieron de organizaciones sin experiencia previa en inteligencia artificial (IA), un concepto que sigue siendo incipiente en el campo del impacto social. Nuestro trabajo, al revisar exhaustivamente las solicitudes, fue elegir los mejores proyectos según la viabilidad, el potencial de impacto, la escalabilidad y el uso responsable de la IA.
Hoy, en I/O, estamos anunciando 20 organizaciones (dos de América Latina: 1 de Brasil y otra de Colombia) que compartirán 25 millones de dólares en becas, créditos y consultoría de Google Cloud, tutoría de expertos de IA en Google, y la oportunidad de unirse a programa acelerador hecho a medida a partir de Google Developers Launchpad. Los proyectos seleccionados abordan problemas en las áreas de salud, oportunidades económicas y empoderamiento, protección y conservación del medio ambiente, educación, desinformación y respuesta a crisis y emergencias. A continuación la lista completa de los ganadores:
- American University of Beirut (Líbano): Aplicar el aprendizaje automático a los datos del clima y la agricultura para mejorar el riego y ayudar a los agricultores con recursos limitados en África y el Oriente Medio.
- Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario (Colombia) Usar imágenes satelitales para detectar minas ilegales, permitiendo a las comunidades y al gobierno proteger a las personas y los recursos naturales.
- Crisis Text Line, Inc. (EE. UU.) Usar el procesamiento de lenguaje natural para optimizar la manera en que las personas en crisis son asignadas a un consejero, reduciendo los tiempos de espera y manteniendo la comunicación efectiva.
- Eastern Health (Australia): Analizar los expedientes clínicos en las ambulancias para descubrir tendencias y puntos potenciales de intervención para informar mejor a las políticas públicas y las respuestas de salud en torno al suicidio.
- Fondation MSF (Francia) Detectar patrones en las imágenes antimicrobianas para ayudar al personal médico en áreas de bajos recursos a recetar los antibióticos adecuados para las infecciones bacterianas.
- Full Fact (Reino Unido): Desarrollar herramientas de monitoreo y agrupación de tendencias para ayudar al análisis de las personas encargadas de verificar hechos, para que puedan ayudar a contextualizar las noticias y permitir las decisiones informadas.
- Gringgo Indonesia Foundation (Indonesia) Usar el reconocimiento de imágenes para facilitar la recolección y manejo informal de residuos en las comunidades de bajos recursos, mejorando las tasas de reciclaje.
- Hand Talk (Brasil) Usar la inteligencia artificial para traducir el portugués al lenguaje de señas brasileño usando un avatar, permitiendo la comunicación digital para los brasileños sordos y con dificultades auditivas.
- HURIDOCS (Suiza) Usar el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático para extraer y conectar información relevante los documentos relacionados a un caso, permitiendo a los abogados de derechos humanos investigar y defender sus casos de manera efectiva.
- Makerere University (Uganda) Monitorear y predecir patrones de contaminación del aire mediante sensores de bajo costo en Kampala, Uganda, mejorando la intervención y el pronóstico de la calidad del aire.
- New York University (EE. UU.): Asociarse con el equipo de analíticas del Departamento de Bomberos de la Ciudad de Nueva York para optimizar la respuesta a las 1,7 millones de emergencias anuales, considerando factores como el clima, el tráfico y la ubicación.
- Nexleaf Analytics (EE. UU.): Construir modelos de datos para predecir la viabilidad de una vacuna a lo largo del suministro de vacunas para el resfriado y asegurarse de que la entrega sea efectiva.
- Quill.org. (EE. UU.): Usar el aprendizaje profundo para ofrecer a los estudiantes de bajos recursos retroalimentación inmediata sobre sus escritos, permitiendo a los estudiantes revisar su trabajo y mejorar sus habilidades rápidamente.
- Rainforest Connection (EE. UU.) Usar el aprendizaje profundo para el monitoreo bioacústico y tecnología móvil común para monitorear la salud de la selva y ayudar a detectar amenazas.
- Skilllab BV (Países Bajos): Ayudar a los refugiados a traducir sus habilidades para el mercado laboral europeo y recomendar carreras profesionales relevantes a explorar.
- TalkingPoints (EE. UU.): Usar inteligencia artificial para permitir el involucramiento mediante la traducción de dos vías entre padres y maestros, y brindar orientación siempre que el lenguaje represente una barrera de comunicación.
- The Pennsylvania State University (EE. UU.): Usar el aprendizaje profundo para predecir mejor la ubicación y el momento en que sucederán deslizamientos de tierra, creando un sistema de advertencia para minimizar el impacto de estos desastres naturales.
- The Trevor Project (EE. UU.): Usar procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos para determinar el nivel de riesgo de suicidio de un joven LGBTQ y adaptar mejor los servicios para las personas que buscan ayuda.
- Wadhwani AI (India): Usar el reconocimiento de imágenes para rastrear y analizar los esfuerzos de control de plagas, permitiendo la intervención localizada y oportuna para estabilizar la producción de cultivos y reducir el uso de pesticidas.
- WattTime Corporation (EE. UU.): Usar algoritmos de procesamiento de imágenes y redes satelitales para reemplazar los monitores de emisiones instalados en plantas de energía con plataformas de monitoreo de código abierto.
La próxima semana, los ganadores se reunirán en San Francisco, California, para el lanzamiento del Google AI Impact Challenge Accelerator, el programa de seis meses llevado a cabo por
Google Developers Launchpad. No podemos esperar para trabajar con estas organizaciones, y ver el impacto de sus proyectos en esa amplia variedad de problemas alrededor del mundo.
Publicado por Jeff Dean, miembro sénior de Google y vicepresidente sénior de Google AI; y Jacquelline Fuller, Presidenta de Google.org 
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