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Title Toxic Environmental Risks Analytical Intelligence (TERAIN) Smart Database (IPR-1042)

Identifier 2303173810864

Entry date Mar 17, 2023 7:58 AM UTC

En ese escenario, se propone en este proyecto una prueba de concepto para la generación de un prototipo basado en algoritmos de inteligencia artificial que permitan el diseño y validación de indicadores ambientales construidos sobre el gran volumen de datos indicados y planteados en la forma de un cuadro de mandos (“dashboard”) cuyo uso pueda ser testado por una muestra de agentes potencialmente interesados en su uso de cara una primera valoración del interés de un posible desarrollo comercial posterior.
El equipo de investigación se dividirá en subequipos para el diseño en paralelo de los indicadores de referencia. Cada subequipo será coordinado por uno de los dos IPs del proyecto y uno trabajará en indicadores de empresa y el otro trabajará en indicadores de territorio. El equipo de indicadores de empresa está compuesto en investigadores especialistas en desempeño empresarial y gobernanza (ej. Ortiz, Rueda), mientras el equipo de indicadores territoriales está mayoritariamente formado por expertos en desarrollos internacionales (ej. Aguilera, Delgado). En la fase inicial de desarrollo nos centraremos en el tratamiento de la información disponible a nivel nacional en el registro europeo (https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/industrial-reporting-under-the-industrial-3), que incluye los registros nacionales de los distintos países de la Unión Europea (ej. PRTR-España https://prtr-es.es/) y países adheridos a esta normativa; si bien, considerando que la solución finalmente diseñada podrá ser extrapolada con cierta facilidad a los registros del conjunto de países de la OECD (https://www.oecd.org/chemicalsafety/pollutant-release-transfer-register/) o de otros ámbitos nacionales con bases de datos similares tales como EEUU (base de datos TRI) o Canadá (base de datos NRPL) por citar los más conocidos.
Los equipos cuentan ya con conocimientos sobre los trabajos previos en los que se analizan indicadores para medir el impacto medioambiental a partir de las emisiones contaminantes. Así mismo, se cuenta con un dominio de los contenidos, estructura y limitaciones de las bases de datos abiertas de las que se obtendrán los datos de referencia. Los equipos deberán centrarse en el desarrollo y selección de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados sobre el gran volumen de datos disponibles, permitan el desarrollo de indicadores de referencia. Todo ello permitirá el diseño de los KPI.

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Juan Alberto Aragón Correa

Author 31 %

Mar 17, 2023


  • 0
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Nuria Esther Hurtado Torres

Author 31 %

Mar 17, 2023


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Antonio Rueda Manzanares

Author 9 %

Mar 17, 2023


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Eulogio Cordón Pozo

Author 9 %

Mar 17, 2023


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Natalia Ortiz Martínez de Mandojana

Author 9 %

Mar 17, 2023


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Inmaculada Martín Tapia

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Javier Delgado Ceballos

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Javier Aguilera Caracuel

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Blanca Luisa Delgado Márquez

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Jose Aureliano Martín Segura

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Samuel Gómez Haro

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Rocío Llamas Sánchez

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Mª Dolores Vidal Salazar

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Elena Mellado García

Author 1 %

Mar 17, 2023


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María Ruíz Castillo

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Manuel Bueno García

Author 1 %

Mar 17, 2023


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Universidad de Granada

Explotación

Mar 17, 2023


  • 0
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Title Toxic Environmental Risks Analytical Intelligence (TERAIN) Smart Database (IPR-1042)
En ese escenario, se propone en este proyecto una prueba de concepto para la generación de un prototipo basado en algoritmos de inteligencia artificial que permitan el diseño y validación de indicadores ambientales construidos sobre el gran volumen de datos indicados y planteados en la forma de un cuadro de mandos (“dashboard”) cuyo uso pueda ser testado por una muestra de agentes potencialmente interesados en su uso de cara una primera valoración del interés de un posible desarrollo comercial posterior.
El equipo de investigación se dividirá en subequipos para el diseño en paralelo de los indicadores de referencia. Cada subequipo será coordinado por uno de los dos IPs del proyecto y uno trabajará en indicadores de empresa y el otro trabajará en indicadores de territorio. El equipo de indicadores de empresa está compuesto en investigadores especialistas en desempeño empresarial y gobernanza (ej. Ortiz, Rueda), mientras el equipo de indicadores territoriales está mayoritariamente formado por expertos en desarrollos internacionales (ej. Aguilera, Delgado). En la fase inicial de desarrollo nos centraremos en el tratamiento de la información disponible a nivel nacional en el registro europeo (https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/industrial-reporting-under-the-industrial-3), que incluye los registros nacionales de los distintos países de la Unión Europea (ej. PRTR-España https://prtr-es.es/) y países adheridos a esta normativa; si bien, considerando que la solución finalmente diseñada podrá ser extrapolada con cierta facilidad a los registros del conjunto de países de la OECD (https://www.oecd.org/chemicalsafety/pollutant-release-transfer-register/) o de otros ámbitos nacionales con bases de datos similares tales como EEUU (base de datos TRI) o Canadá (base de datos NRPL) por citar los más conocidos.
Los equipos cuentan ya con conocimientos sobre los trabajos previos en los que se analizan indicadores para medir el impacto medioambiental a partir de las emisiones contaminantes. Así mismo, se cuenta con un dominio de los contenidos, estructura y limitaciones de las bases de datos abiertas de las que se obtendrán los datos de referencia. Los equipos deberán centrarse en el desarrollo y selección de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados sobre el gran volumen de datos disponibles, permitan el desarrollo de indicadores de referencia. Todo ello permitirá el diseño de los KPI.
Work type Software and Database designs
Tags indicadores empresariales., empresas, riesgo ambiental, emisiones contaminantes

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Registry info in Safe Creative

Identifier 2303173810864
Entry date Mar 17, 2023 7:58 AM UTC
License All rights reserved

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Copyright registered declarations

Author 31.00 %. Holder Juan Alberto Aragón Correa. Date Mar 17, 2023.
Author 31.00 %. Holder Nuria Esther Hurtado Torres. Date Mar 17, 2023.
Author 9.00 %. Holder Antonio Rueda Manzanares. Date Mar 17, 2023.
Author 9.00 %. Holder Eulogio Cordón Pozo. Date Mar 17, 2023.
Author 9.00 %. Holder Natalia Ortiz Martínez de Mandojana. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Inmaculada Martín Tapia. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Javier Delgado Ceballos. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Javier Aguilera Caracuel. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Blanca Luisa Delgado Márquez. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Jose Aureliano Martín Segura. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Samuel Gómez Haro. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Rocío Llamas Sánchez. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Mª Dolores Vidal Salazar. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Elena Mellado García. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder María Ruíz Castillo. Date Mar 17, 2023.
Author 1.00 %. Holder Manuel Bueno García. Date Mar 17, 2023.
Explotación 100.00 %. Holder Universidad de Granada. Date Mar 17, 2023.


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