Mejoramiento del Acceso Nutricional in la Lima Urbana: Apalancamiento de los Datos para la Acción de las Políticas

Resumen del desafío

Desarrollar una solución impulsada por la IA para generar evidencia utilizando datos satelitales y bases de datos sobre la disponibilidad de mercados y “ollas comunes”, el acceso a productos frescos, incluido el precio y la frecuencia de entrega por tipo de producto, y métricas de consumo de alimentos como la cantidad y variedad de alimentos y productos frescos.

Uso Potencial de la IA

  • Utilizar imágenes satelitales y datos geoespaciales para identificar y mapear las ubicaciones de mercados, supermercados y “ollas comunas” en toda la Lima urbana.
  • Desarrollar algoritmos para analizar datos satelitales para monitorear la productividad agrícola en tiempo real, identificando áreas con potencial para la producción local de alimentos.
  • Diseñar modelos predictivos para pronosticar los precios y la disponibilidad de productos frescos en diferentes barrios.
  • Utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar redes de transporte y optimizar rutas de entrega de productos frescos a áreas desatendidas.
  • Implementar algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar las redes sociales, fuentes de noticias locales y foros comunitarios para obtener información sobre las preferencias y tendencias del consumo de alimentos.
  • Desarrollar algoritmo para analizar bases de datos oficiales con información sobre nutrición y consumo de alimentos en el Perú.

Impacto Social – Contexto

En la Lima urbana, las poblaciones vulnerables que residen en las afueras enfrentan importantes barreras para acceder a alimentos frescos nutritivos y asequibles, lo que exacerba la prevalencia de la desnutrición. A pesar del surgimiento de soluciones a nivel comunitario como las “ollas comunes” durante la pandemia de COVID-19, la disponibilidad de productos frescos sigue siendo limitada. Los desafíos relacionados con la logística, el transporte, el almacenamiento y el acceso al agua dulce para la producción local de alimentos impiden aún más el acceso a una nutrición de calidad. Además, los bajos niveles de educación y conocimientos nutricionales contribuyen a que las elecciones dietéticas sean subóptimas, incluso cuando los alimentos son accesibles. Personalizar las intervenciones contra la malnutrición para abordar estas realidades locales requiere una comprensión profunda de las áreas específicas que rodean Lima en términos de disponibilidad, acceso y patrones de consumo de alimentos.

Impacto de la Solución

Esta solución tiene como objetivo empoderar a los responsables de políticas y programas gubernamentales para priorizar acciones a nivel de políticas con el fin de mejorar la situación de nutrición de las poblaciones más vulnerables de Lima.

Equipo de Mentoría del CIP

Willy Pradel
Científico Asociado

Angela Fuentes
Científica Asociado

Cristina Fonseca
Investigador Senior Asociado

COMIENZA
MARZO   1
2   0   2   4

¡ÚNETE AL HACKATHON DESAFÍO AI-AGRICULTURE Y CONVIÉRTETE EN EL CAMBIO EN LA AGRICULTURA A TRAVÉS DEL PODER TRANSFORMADOR DE LA IA!

keyboard_arrow_up