GeoDATA-AI: Geospatial Data Analytics & Technologies with Artificial Intelligence

Objetivo del Grupo

Aplicar análisis espacial y estadístico abordando problemas ambientales, urbanos y sociales, mediante la utilización de SIG, teledetección y Machine Learning. Enfocado en predecir y mitigar riesgos de desastres, monitorear el impacto del cambio climático y optimizar la gestión de recursos naturales y urbanos, contribuyendo al desarrollo sostenible y a la toma de decisiones basadas en datos

Pertinencia

Contribución al Plan de Creación de Oportunidades 2021-2025 Ecuador:

• GeoDATA-AI contribuirá a la planificación territorial a través del análisis de datos espaciales, permitiendo una gestión más eficiente de los recursos naturales y urbanos. Esto se alinea con el objetivo del plan de garantizar el desarrollo inclusivo, ambientalmente sostenible y enfocado en la descentralización. Adicionalmente, las actividades del grupo fomentarán la formación de talento humano especializado en SIG y modelado estadístico, reduciendo la dependencia de expertos extranjeros y fortaleciendo la capacidad local.

Aportes a las agendas zonales:

• En zonas como la Zonal 8 (Guayas), donde se encuentra Guayaquil, el grupo abordará problemas como la expansión urbana no planificada, pérdida de humedales y aumento del riesgo climático. Los análisis de GEODATA-AI proporcionarán datos clave para decisiones basadas en evidencia en esta región prioritaria. En áreas rurales y zonas vulnerables, el grupo puede apoyar en la identificación de áreas críticas para conservación, uso sostenible del suelo y mitigación del impacto ambiental.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS):

• ODS 11 (Ciudades y comunidades sostenibles): Proporcionar datos y modelos que permitan desarrollar políticas urbanas sostenibles, incluyendo la gestión del suelo y la infraestructura.

• ODS 13 (Acción por el clima): Evaluar patrones de cambio climático y apoyar estrategias de mitigación y adaptación.

• ODS 15 (Vida de ecosistemas terrestres): Monitorear la pérdida de biodiversidad y los cambios en ecosistemas sensibles.

• ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura): Impulsar la innovación en el análisis de datos espaciales y el uso de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y SIG.

Directorio

 

Integrantes Filiación Formación

Andrés Danilo Velástegui Montoya, Ph.D.,

Coordinador Grupo

dvelaste@espol.edu.ec 

FICT Doctorado en el área de Ciencias Ambientales

Christian Javier Tutivén Galvez, Ph.D.

cjtutive@espol.edu.ec  

FIMCP

Doctorado en Automática, Robótica y Visión

Christian Eduardo Galarza Morales, Ph.D.

chedgala@espol.edu.ec  

FCNM

Doctorado en Estadística

Divar Efraín Castro Rodas, M.Sc.

divecast@espol.edu.ec  

FIMCP

Máster en Sistemas de Información Geográficos

Peter Stalin Olaya Carbo, M.Sc.

pestolay@espol.edu.ec  

FICT

Máster en Restauración de Ecosistemas

Daniella Andrea Mora Villon, M.Sc.

damora@espol.edu.ec  

FICT

Máster en Ciencias de la Tierra

Mónica Irene López Moncada, M.Sc.

 

FICT

Máster en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica

David Freire Granda, M.Sc.

 

FICT

Máster en Planificación Territorial y Gestión Ambiental

Isabel Adriana Chuizaca Espinoza, M.Sc.

 

FICT

Máster en Sensores Remotos

Lucas Lima Raiol, M.Sc.

 

Universidad Federal de Pará, Brasil

Máster en Ciencias Ambientales

Yasmin Carvalho Guimarães, M.Sc.

 

Universidad Estadual Paulista, Brasil

Maestría en el Programa de Desastre Natural

Eder MS de Paula, M.Sc.

 

Universidad Federal de Pará, Brasil

Maestría en Geografía

Christian Javier Pillajo Llushca, Ing.

 

Universidad Central Del Ecuador

Ingeniero Ambiental