La agricultura sostenible y la gestión de la calidad de aguas subterráneas
La startup Agrolly creó una aplicación que ayuda a los pequeños agricultores a mejorar el rendimiento de sus cultivos con inteligencia artificial y datos meteorológicos locales para que puedan tomar mejores decisiones informadas sobre sus cosechas. Desde IBM proporcionamos a Agrolly orientación técnica y recursos para avanzar en el proyecto, desarrollar tecnología de código abierto y gestionar su aplicación en la nube, que ya se encuentra disponible en Brasil, India y Mongolia
Además, IBM está trabajando con Fundación Plan21 para el Desarrollo Humano Sostenible en un proyecto para ayudar a los pequeños agricultores de América Latina a gestionar sus cultivos de forma más sostenible, aumentar su productividad y sus ingresos, así como a crear conciencia en el consumidor y desarrollar mercados más responsables. Este proyecto se enmarca en el anuncio reciente de IBM Sustainability Accelerator, un programa global pro-bono de impacto social para apoyar a las comunidades vulnerables expuestas a peligros ambientales.
Cambio climático
Para ayudar a predecir estos impactos potenciales, IBM Environmental Intelligence Suite aprovecha inteligencia artificial, datos meteorológicos, análisis de riesgo climático y análisis geoespacial avanzado para apoyar a las empresas en la región en el monitoreo, la gestión de esfuerzos de mitigación y la respuesta de manera oportuna, coordinada y eficiente.
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Calidad de aguas subterráneas
Un interesante ejemplo es el de Saaf Water, una plataforma de análisis y calidad del agua desarrollada para ayudar a las personas que viven en localidades rurales en India. Creada por el equipo ganador de la cuarta edición de Call for Code Global Challenge, esta solución ofrecerá a las comunidades datos e información del agua potable local para tomar decisiones seguras sobre la purificación y el consumo, a través del monitoreo de la calidad de las aguas subterráneas y alertando a las autoridades y los ciudadanos frente a cualquier inconveniente.