La curiosidad, unido a la tecnología y la innovación pueden cambiar el mundo. Así lo demostraron decenas de equipos de más de 30 países participantes del primer Hackathon mundial de SAS.

Clientes, socios, empresas emergentes y docenas de estudiantes de universidades como NC State, Uppsala y Nanyang Polytechnic descubrieron nuevas y audaces ideas para crear soluciones que cambiasen la vida utilizando el poder de la analítica.

Durante el mes de marzo, cientos de mentes curiosas participaron en esta actividad desafiando así a científicos de datos, entusiastas de la tecnología y visionarios de negocios a utilizar la tecnología para resolver problemas comerciales y humanitarios del mundo real.

Esto con un objetivo claro: mejorar la vida de las personas, los negocios y promover un planeta saludable mediante el uso de inteligencia artificial y big data.

Entre los ganadores regionales y por subcategorías para las Américas; Asia Pacífico; y Europa, Oriente Medio y África (EMEA) anunciados en el SAS Global Forum 2021 destacan:

Región

• Americas – NPK4Ever [EEUU]: Este equipo de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la empresa Phinite crearon un modelo de reciclaje de fertilizantes a base de estiércol que puede mejorar el medio ambiente y la producción de alimentos. El modelo identificó las posibles fuentes de estiércol de las grandes explotaciones ganaderas de Estados Unidos, los depósitos en los que se podría consolidar y secar, las fábricas que lo podrían procesar, y los distintos precios de las compensaciones de carbono.
• Asia Pacific – Nanyang Polytechnic [Singapur]: Este equipo de profesores y estudiantes ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que aplica redes neuronales de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático a los patrones acústicos de las máquinas de control numérico por ordenador. Dotar de “oídos” a estas máquinas puede ayudar a vigilar y detectar anomalías en tiempo real, mejorando la eficiencia, el mantenimiento predictivo y la seguridad de los trabajadores.
• EMEA – KPMG Austria: Los criterios medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) ayudan a los inversores a encontrar empresas con valores que coincidan con los suyos. El equipo de KPMG, socio de SAS, ha creado una nueva función de análisis de datos para su herramienta ESG CLIMAID, que utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural de la plataforma para analizar los datos de la web, puntuar a las empresas en 39 categorías y construir un modelo para predecir las puntuaciones ESG.

Global Sub-Industria

• Agtech – NPK4Ever [EEUU]: véase la descripción anterior.
• Banking – ifb4Sustainability [Alemania]: Su herramienta Positive Impact Analyzer for Banking ayuda al sector financiero a explorar su papel en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. El analizador calcula las puntuaciones de los índices de los ODS para investigar y explorar los datos sobre el rendimiento de las carteras bancarias en materia de sostenibilidad.
• Energía – everis/Enel [España/Italia]: Un equipo de everis, socio de SAS, creó una herramienta para ayudar a la empresa energética Enel a desarrollar modelos predictivos que pronostiquen los costes externos basándose en los resultados históricos.
• Gobierno/Sector Público – Hackanadians [Canadá]: Las colisiones son la segunda causa de muerte de los bomberos en Estados Unidos y muchos de estos accidentes se producen en las intersecciones. Este equipo de científicos de datos ha creado Traffic Lights for Life, un sistema basado en la IA que permite que los semáforos “escuchen” a los vehículos de emergencia mediante la detección de audio, el aprendizaje profundo en la nube y el control de las intersecciones. El sistema protege a los socorristas.
• Atención médica – Red Hot Chili Steppers [Canadá]: Este equipo de Pinnacle Solutions, socio de SAS, y la Universidad Tecnológica de Ontario combinó sensores de IoT en una plantilla de calzado inteligente con IA y machine learning para crear un modelo de riesgo. Con él, los profesionales sanitarios pueden analizar el movimiento de un paciente y crear una puntuación de riesgo de pérdida de equilibrio y caídas.
• Salud/Obesidad infantil – coganadores Tupã Fit [Brazil] and Digital Community Twin [Suecia]: El aumento de la obesidad infantil es una gran preocupación mundial. A través del proyecto “Brasil 2030”, investigadores de la Universidad del Estado de São Paulo, el Sistema de Información Sanitaria NK y la Universidad del Estado de Paraíba están utilizando tecnologías impulsadas por IA para interpretar los datos sobre la obesidad infantil para conectar y educar. Este proyecto se inspira en el trabajo de los investigadores de la Universidad de Uppsala, en Suecia, que utilizaron datos municipales y regionales para crear un gemelo digital de la sociedad sueca. Los cambios en el gemelo permiten estudiar el impacto de programas en la salud de los niños y avanzar hacia la erradicación de la obesidad infantil.
• Seguros – Eagles [China]: Este equipo creó un modelo de machine learning para explorar y supervisar big data sobre reclamos de seguros de salud. El modelo sirve como sistema de alerta temprana para detectar comportamientos anómalos de los médicos, incluido el posible fraude.
• Manufactura – LivNSense [India]: Este equipo de un startup al servicio de la industria manufacturera ha creado una solución que combina el IoT industrial y la IA para optimizar el rendimiento -tanto en términos de mejor uso de la energía como de menores emisiones- de los hornos de vapor y gas. Su tecnología iSense41 transforma estos hornos en equipos cognitivos que impulsan las fábricas inteligentes.
• Retail – 3KT [India]: Esperar en una fila -ya sea en un banco, peaje, tienda, taquilla o en la sala de espera de un hospital- puede ser frustrante. Este equipo de científicos de datos analizó datos de vídeo para explorar los datos y construir y entrenar su modelo para optimizar la experiencia de las filas.
• Telecom – Telefónica España [España]: Un equipo de ingenieros utilizó la analítica para construir, entrenar y puntuar modelos y generar previsiones, creando un cuadro de mando actualizable. Así, es posible supervisar el rendimiento de la red, anticiparse a los problemas de capacidad y congestión antes de que se produzcan y estimar los recursos necesarios para resolverlos.

Tecnología Global

• Computer Vision – ITsAmsterdam [Países Bajos]: Un equipo formado por miembros del Centro Médico de la Universidad de Ámsterdam, los Hospitales Gelre e ITsPeople creó un modelo de computer visión para ayudar a los cirujanos a mejorar la seguridad de los pacientes durante las colecistectomías, cirugías muy comunes pero importantes para extirpar la vesícula biliar.
• Visualización de datos – Red Hot Chili Steppers [Canadá]: véase la descripción anterior.
• Internet de las cosas (IoT) – LivNSense [India]: véase la descripción anterior.
• Natural Language Processing – Butterfly Data [Canadá]: Utilizaron la nueva funcionalidad de IA conversacional de SAS Viya para crear un chatbot que ofrezca consejos sobre el estilo de vida del cáncer a los pacientes y a sus familiares y amigos. Proporciona datos estadísticos de todo Canadá, información nutricional, indicaciones para llegar a los servicios sanitarios locales y enlaces a sitios web de confianza.

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