Por: Juan Lavista Ferres, científico jefe de datos, Microsoft.
Este mes, Microsoft celebra su 50 aniversario. Para ayudar a conmemorar cincuenta años de creación de tecnología que empodera a las personas para lograr más, nuestro AI for Good Lab lanzó una convocatoria abierta para apoyar proyectos innovadores basados en IA aquí en el estado de Washington.
Nuestro laboratorio AI for Good ha utilizado la IA para abordar desafíos globales y mejorar vidas desde 2018. Abrimos el código de nuestros modelos, datos y herramientas para que todos puedan participar y trabajar juntos para tener un impacto real. En un momento en el que las organizaciones sin ánimo de lucro, las ONG y las instituciones académicas tienen la tarea de hacer más con menos, la tecnología como la IA ofrece un camino a seguir.
A través de estos reconocimientos, invertimos $5 millones durante los próximos dos años. Esta convocatoria abierta nos permite ampliar nuestros compromisos con una serie de proyectos increíbles mientras involucramos a una amplia gama de nuevas organizaciones en todo el estado de Washington. Los galardonados recibirán créditos de Microsoft Azure y la capacidad de colaborar con los científicos de AI for Good Lab.
Estamos encantados de cultivar relaciones con socios innovadores en este gran estado y en el mundo en general. Estas organizaciones y proyectos revolucionarios no solo ayudan a resolver los desafíos de hoy, sino que también allanan el camino para un mañana más brillante. Nos sentimos honrados de compartir lo siguiente como nuestros ganadores de la convocatoria abierta 2025.
Sostenibilidad
- Beneficiario: Stock-Smart.com – Extensión de la Universidad Estatal de Washington Descripción
Descripción del proyecto: Los administradores de tierras federales, estatales, tribales y privadas del estado de Washington y los pastores de ganado han comenzado a utilizar sistemas de cercas virtuales para ajustar la gestión ecológica del pastoreo. Stock-Smart.com combina el uso previsto del terreno ganadero con datos de producción de forraje basados en satélites para informar los planes de pastoreo para los rebaños de ganado. Mediante el uso de la interpretación guiada por IA de los datos de geolocalización del sistema de vallas virtuales, Stock-Smart.com ayuda a reducir el riesgo de incendios forestales, mejorar los hábitats de la fauna silvestre y mejorar el control de las especies invasoras. - Beneficiario: Long Live the Kings
Descripción del proyecto: En Puget Sound, los impactos de la rápida urbanización se ven agravados por el cambio climático. Long Live the Kings emplea la IA y el aprendizaje automático para calibrar en automático un programa de modelado de ecosistemas en 3D para Puget Sound. Este proyecto utilizará el emulador para explorar cómo los impactos acumulativos de las cuencas hidrográficas afectan los servicios del ecosistema y la biodiversidad para avanzar en la gestión de los recursos naturales en Puget Sound. - Beneficiario: TealWaters
Descripción del proyecto: TealWaters trabaja para transformar la capacidad de gestión del agua del estado de Washington al proporcionar herramientas que informan y guían la planificación, protección y restauración de humedales. TealWaters planea apoyar las pruebas de modelos de IA más allá del alcance de sus herramientas existentes para aumentar la resiliencia de las comunidades al cambio climático y los factores de estrés ambiental. - Beneficiario: Universidad Estatal de Washington
Descripción del proyecto: El cambio climático pone a los residentes del estado de Washington en mayor riesgo de incendios forestales peligrosos. Este proyecto desarrollará modelos de IA de vanguardia, al fusionar imágenes satelitales, datos meteorológicos, información de edificios y resultados de simulación de incendios forestales para evaluar la vulnerabilidad a los incendios forestales de los edificios residenciales en el estado de Washington. Al producir evaluaciones de vulnerabilidad que incluyen puntuaciones de confianza, este enfoque multimodal puede ayudar a guiar los esfuerzos efectivos de mitigación de incendios forestales. - Beneficiario: Universidad de Cornell, Laboratorio de Construcción Circular Descripción
Descripción del proyecto: La reutilización de materiales es la estrategia de economía circular más eficaz: reduce los residuos y las emisiones, crea empleos verdes locales y apoya los ecosistemas locales de reutilización. AR3-Lumber tiene como objetivo desarrollar e implementar tecnología impulsada por IA para reutilizar la madera recuperada a través de una asociación local con el Seattle Salvaged Lumber Warehouse. Este proyecto permitirá a AR3-Lumber ofrecer un apoyo técnico y metodológico esencial a la economía circular de la madera. - Beneficiario: Zoológico Woodland
Descripción del proyecto: El Proyecto de Carnívoros Urbanos de Seattle tiene como objetivo aumentar nuestra comprensión y empatía por los carnívoros urbanos, como los osos negros, mediante el estudio de cómo estas especies viven e interactúan con las personas en toda la región metropolitana de Seattle. Este proyecto incluirá una cámara de vida silvestre y un programa de monitoreo bioacústico que recopila datos de espacios verdes en el centro del condado de King y Bainbridge Island, por medio de IA para identificar la diversidad y densidad de especies en corredores urbanos de una manera eficiente y que consuma menos recursos. - Beneficiario: Conservation X Labs
Descripción del proyecto: Conservation X Labs tiene como objetivo prevenir la sexta extinción masiva mediante la creación y democratización de tecnologías innovadoras para cambiar lo que es posible en la conservación. El proyecto desarrollará e implementará un algoritmo de detección de manejo de múltiples especies en un sistema de cámara inteligente para crear el primer sistema de monitoreo en tiempo real de enfermedades en la vida silvestre que pueda ser utilizado por veterinarios, ecologistas y conservacionistas en todo el estado de Washington. - Beneficiario: NOAA-Servicio Nacional de Pesca Marina – Conservación del Hábitat Descripción
Descripción del proyecto: Los métodos actuales de gestión del agua y restauración del hábitat del salmón en la cuenca del río Columbia tienden a ser hiperlocalizados o intensivos a nivel computacional. Este proyecto tiene como objetivo utilizar la teledetección y el aprendizaje automático para clasificar los humedales y predecir mejor cómo las decisiones de gestión del agua y el cambio climático afectan a las poblaciones de salmón y respaldar estrategias de conservación más efectivas. - Beneficiario: Tecnología de la Información y las Comunicaciones para el Desarrollo (ICTD) de la Universidad de Washington
Descripción del proyecto: Más especies de plantas y animales están amenazadas de extinción ahora que en cualquier otro momento de la historia de la humanidad. El departamento de Tecnologías de la Información y la Comunicación para el Desarrollo de la Universidad de Washington planea monitorear la vida silvestre por medio de canales audiovisuales en pequeños dispositivos informáticos, para fomentar una mejor comprensión de las poblaciones animales vinculadas de manera estrecha a la seguridad alimentaria, la propagación de enfermedades y la biodiversidad.
Salud
- Beneficiario: Providence
Descripción del proyecto: Los métodos actuales para identificar pacientes para ensayos clínicos se basan en procesos de selección manuales que pasan por alto a muchos pacientes, en especial aquellos de comunidades desatendidas, o dependen de pacientes enfermos y sus médicos para hacer el trabajo de buscar ensayos disponibles. Providence y Microsoft Health Futures han desarrollado en colaboración Trial Connect, una herramienta de inteligencia artificial que escanea datos médicos a nivel poblacional en todo el estado de Washington para identificar a los pacientes que califican para ensayos clínicos que podrían salvarles la vida.
- Beneficiario: Instituto de métricas y evaluación de la salud
Descripción del proyecto: Datos del Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud (IHME, por sus siglas en inglés) son utilizados por más de 13 mil investigadores en todo el mundo. IHME planea construir un laboratorio global en la nube para examinar la salud a nivel local, por medio de imágenes satelitales, inteligencia artificial y demografía espacial para predecir riesgos como la sequía y la inseguridad alimentaria en poblaciones específicas. Este proyecto tiene como objetivo poner datos de salud a nivel poblacional en manos de los responsables de la toma de decisiones para mejorar la salud y el bienestar de los individuos.
- Beneficiario: Radiología de la Universidad de Washington
Descripción del proyecto: Para mejorar la salud pública y apoyar a los pacientes en sus momentos más difíciles, la Universidad de Washington creó modelos de lenguaje grandes de automejora para traducir los hallazgos de los informes de radiología a un lenguaje amigable para el paciente. Los pacientes recibirán explicaciones claras y sencillas de los resultados de sus imágenes, mientras que los proveedores de atención médica proporcionarán comentarios que se utilizarán para refinar el modelo, lo que garantiza la mejora continua, reduce los malentendidos y fomenta una mejor comunicación entre los pacientes y los profesionales médicos. - Beneficiario: Instituto de Diseño de Proteínas – Universidad de Washington
Descripción del proyecto: La IA generativa ya ha tenido un gran impacto en la predicción de la estructura de las proteínas iónicas y en el diseño de proteínas. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar al menos tres modelos especializados de código abierto, incluido un modelo de diseño de biomoléculas de próxima generación, un modelo especializado en la estructura de anticuerpos/antígenos y el diseño de anticuerpos, y un modelo especializado en interacciones proteína/ligando para permitir la próxima generación de terapias y biomateriales. - Beneficiario: Departamento de Química de la Universidad Estatal de Washington
Descripción del proyecto: La contaminación por metales pesados y radiactivos en Spokane y Hanford amenaza la salud de la comunidad. Este proyecto aprovechará la geoquímica y los grandes modelos de lenguaje para construir un conjunto de datos de acceso público que ayudará a diseñar métodos efectivos de descontaminación del suelo para Spokane y Hanford, para contribuir a un medio ambiente más limpio y saludable para los residentes de Washington.
Educación/Bien Público
- Beneficiario: Universidad Estatal de Washington
Descripción del proyecto: Los maestros de primaria rurales en Washington a menudo tienen dificultades para diseñar evaluaciones de ciencias de alta calidad debido a las limitaciones en torno a los recursos, las oportunidades de desarrollo profesional y el acceso a la tecnología. Este proyecto desarrollará e implementará un sistema de evaluación multiagente impulsado por IA para empoderar a los maestros de primaria rurales de Washington y mejorar la accesibilidad, la participación y la eficacia educativa. - Ganador del proyecto: Evergreen Goodwill of Northwest Washington
Descripción del proyecto: El aumento de los costos laborales y comerciales ha reducido la capacidad de Evergreen Goodwill para avanzar en su misión de brindar capacitación laboral gratuita y de calidad y educación básica a las personas que experimentan barreras significativas para las oportunidades económicas. El proyecto utilizará un sistema automatizado de ingesta y catalogación de donaciones impulsado por IA para hacer frente a los volúmenes atrasados de bienes donados recibidos por Evergreen Goodwill. De este modo, el proyecto reducirá el desperdicio, aumentará la eficiencia y abrirá nuevas oportunidades de escala y rentabilidad. - Ganador del premio: Universidad Estatal de Washington – Coordinador de Argumentación Grupal
Descripción del proyecto: Este proyecto proporciona a los profesores de ciencias en el estado de Washington una herramienta impulsada por IA llamada Coordinador de Argumentación en Grupo que reducirá la carga de los maestros abrumados y mejorará la experiencia de aprendizaje de los estudiantes en las aulas de ciencias en todo el estado. El proyecto promueve el apoyo en tiempo real para el aprendizaje de ciencias basado en la argumentación en diversas aulas. El plan de dos años respaldado por este premio se centra en el desarrollo de sistemas, pruebas piloto de aula a pequeña escala y la integración de los comentarios de los profesores para garantizar la usabilidad, la equidad y la transparencia. - Beneficiario: Universidad Estatal de Washington – WARNS
Descripción del proyecto: La Evaluación de Riesgos y Necesidades de los Estudiantes de Washington (WARNS, por sus siglas en inglés) ha evaluado con eficacia las necesidades críticas para el desarrollo social, emocional y educativo saludable de los estudiantes de secundaria y preparatoria en todo el estado. Este proyecto desarrollará una versión de nivel elemental de esta evaluación, al aprovechar grandes modelos de lenguaje para reducir el ausentismo y prevenir la deserción escolar entre los estudiantes de primaria al iniciar un diálogo con los estudiantes sobre lo que necesitan para prosperar en el aula. - Ganador del premio: Big Brothers Big Sisters of Puget Sound
Descripción del proyecto: La sucursal de Puget Sound de Big Brothers Big Sisters se enfrenta al desafío de una lista de espera de 100 días para las familias que buscan participar en su programa de tutoría. A través de una asociación con KPMG y Microsoft, Big Brothers Big Sisters desarrolló una herramienta de inteligencia artificial, AIMRE, para procesar grandes conjuntos de datos en su lista de espera y aumentar tanto la calidad como la puntualidad de las coincidencias entre jóvenes y mentores. Este premio permitirá a Big Brothers Big Sisters realizar más pruebas e implementar AIMRE a nivel local, y de manera eventual escalar a nivel nacional para acelerar el proceso de emparejamiento para niños en todo el país.
Estamos encantados de apoyar a estos proyectos en sus esfuerzos por aprovechar el poder transformador de la IA para resolver desafíos en todo el estado de Washington y más allá.
