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.

Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) usando aprendizaje de maquinas e imágenes satelitales para los años 2016 a 2020

Evaluación del estado de casos de fraude que afectan a la Unidad para las Víctimas, a través de un análisis y evaluación de otros posibles casos con algoritmos de machine learning que permiten la detección temprana de fraudes sobre el Registro Único de Víctimas (RUV).

Recopilación, categorización y sistematización de eventos relacionados con el conflicto reportados en servicios informativos nacionales.

Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) usando aprendizaje de maquinas e imágenes satelitales

La medición de la percepción de la confianza en el instituto nacional de estadísticas (INE) se enmarca en el propósito de la (OCDE, 2017) de fortalecer las estadísticas oficiales para la medición del capital social, como parte de un sistema robusto para la comprensión y medición del bienestar. El proyecto surgió como respuesta a la Iniciativa de Paris 21que promueve la medición de la confianza de los ciudadanos en los INEs, en los sistemas estadísticos nacionales y las estadísticas oficiales. 

Dentro de los Planes de Ordenamiento Territorial (POT), la evaluación y prevención de riesgos por causas naturales son de gran importancia. Específicamente, los eventos extremos que pueden ser causados por las crecidas de los ríos, poniendo en riesgo la ocupación e infraestructura construidos en las cercanías a los cauces de los ríos. El decreto 2811 de 1974, artículo 83, consagra que debe existir una franja paralela como mínimo de 30 metros al cauce de los ríos, denominada ronda hídrica.

Se entiende por Sistema Nacional Unificado de Información Rural y Agropecuaria (SNUIRA), como un ecosistema digital o un conjunto consolidado de actores, políticas, procesos, tecnologías, servicios, sistemas de información, información y datos, que alineados estratégicamente buscan una permanente transformación digital en los asuntos agropecuarios y el desarrollo rural. Es una estrategia de Estado que busca ordenar, gestionar y gobernar la información sectorial, con el propósito de optimizar su aprovechamiento y propiciar una mejor toma de decisiones.