Los principales problemas del mundo están relacionados con la distribución geográfica de la población, sus actividades y los recursos disponibles. Problemáticas como el cambio climático, la inequidad social, la seguridad pública y ciudadana o el desarrollo urbano, además de sus características propias, tienen una fuerte componente espacial. Por tal motivo se hace evidente la necesidad de generar investigación y conocimiento que sirva como base para la construcción de políticas públicas basadas en evidencia a través del desarrollo de proyectos multidisciplinarios que consideren todos los aspectos del manejo de información geoespacial: desde su adquisición y almacenamiento, hasta su análisis y representación y, sobre todo, su interpretación para su aplicación en procesos de toma de decisiones.

Justificación

Debido a la enorme cantidad de datos geográficos disponibles generados por diversas fuentes, y el planteamiento de nuevas problemáticas en Ciencias de Información Geoespacial, la Ciencia de Datos Geoespaciales surge como una nueva propuesta epistemológica que dote a la comunidad científica de herramientas explicativas basadas en metodologías de análisis tomadas de la geografía, haciendo uso de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje computacional que sean capaces de manejar grandes cúmulos de datos y le den significado basado en modelos espaciales de conocimiento.

Objetivo de la agenda

Proponer un nuevo marco epistemológico que sea capaz de crear nuevas metodologías innovadoras para generar soluciones basadas en datos a través del análisis de grandes cúmulos de información geográfica, haciendo uso de la capacidad predictiva de las herramientas propuestas por las Ciencia de Datos tradicionales, el aprendizaje computacional y la inteligencia artificial aplicadas a teorías de conocimiento provenientes de las diferentes ramas de las Ciencias de Información Geoespacial.

Líneas de investigación

• Adquisición, gestión, estructuración, almacenamiento y optimización de grandes bases de datos geoespaciales.
• Inteligencia computacional aplicada a la resolución de problemas geoespaciales para la toma de decisiones (seguridad ciudadana, sistemas de monitoreo, seguridad vial, gestión de riesgos de desastres, movilidad, etc.).
• Análitica Geovisual.
• Implementación y desarrollo de sistemas de información geográfica basados en sistemas expertos y aprendizaje computacional.
• Inteligencia artificial y análisis espacial aplicado a planeación urbana, ciencia ciudadana y movilidad (ciudades inteligentes).
• Aprendizaje automático y detección de objetos en análisis espacial.
• Georreferenciación automática mediante PLN.
• Integración del procesamiento del lenguaje natural y el razonamiento espacial para la georreferenciación automática y análisis de datos geoespaciales en redes sociales y medios de comunicación.
• Métodos de aprendizaje automático para el manejo de datos espaciales para el modelado de problemas de salud pública (COVID, Suicidio).

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