El proyecto Punto Seguro es una aplicación móvil desarrollada para empoderar a comunidades vulnerables en Colombia, enfocándose en la preparación y respuesta ante emergencias climáticas. La aplicación integra datos climáticos, geográficos y de seguridad pública, permitiendo a los usuarios recibir notificaciones en tiempo real sobre cambios climáticos y riesgos cercanos, como inundaciones o deslizamientos. Además, proporciona mapas de rutas de evacuación, puntos de encuentro seguros e información práctica para actuar ante emergencias.

Utilizar técnicas de Machine Learning para analizar datos abiertos del sector agrícola colombiano y generar diversos modelos capaces de identificar patrones complejos y tendencias emergentes.

En este proyecto, como ciudadano de Barranquilla o de cualquier parte de Colombia, podrás explorar un análisis detallado sobre los principales delitos que afectan la seguridad en Barranquilla. Además, se presentan predicciones sobre los casos de hurtos a personas que podrían ocurrir durante el resto del año 2024 y el año 2025, basadas en datos históricos y modelos de machine learning.

Plataforma avanzada para entender y mejorar la seguridad en la conducción en áreas de alta incidencia de inseguridad por medio del poder de la analítica de datos y la inteligencia artificial para identificar patrones de conducción y conductas de riesgo en zonas críticas. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos a la U 2024."

Este proyecto busca construir un prototipo de consumo o visualización de un modelo de clasificación de las solicitudes de restablecimiento y reportes de amenaza y vulneración de derechos (en adelante, peticiones) que recibe el ICBF a través de sus distintos canales, que permita definir posteriormente el nivel de prioridad que deberían tener las verificaciones y constataciones en campo. Se basa en el entrenamiento de modelos usando variables numéricas, categóricas y features obtenidas a través del procesamiento de lenguaje natural (NLP) de las descripciones de las peticiones.