Corpocaldas – Desarrollo de un modelo basado en Machine Learning para la predicción de tiempos en los procesos de trámites ambientales. Caso de estudio, uso y aprovechamiento del recurso hídrico

Objetivo: Desarrollar una herramienta tecnológica basada en técnicas de aprendizaje de máquina para mejorar la gestión de tiempos de los trámites ambientales en la corporación.

Estado: Finalizado.

Resumen: La apropiación de los Sistema de Información de Gestión Ambiental en Las Corporaciones Autónomas Regionales han creado una cultura de gestión por procesos que les ha permitido desarrollar facultades para tomar decisiones efectivas desde los datos, y generar una correcta administración de los recursos naturales y el territorio. Desde un análisis realizado a los datos captados desde el módulo para la captura y gestión del proceso de evaluación ambiental de la plataforma Geoambiental (Sigma Ingeniería S.A), se desarrolló un modelo de analítica de datos con el fin de predecir los tiempos que se podría llevar un proceso de otorgamiento o las fases de la evaluación de los permisos ambientales, teniendo en cuenta todas las variables que pueden impactar directamente el proceso; a partir de técnicas de inteligencia artificial, específicamente aplicando algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), lo que nos permitió no solo comparar las técnicas, sino también explorar las posibles variables y factores que influyen en las duraciones de los procesos. El desarrollo se basó en el ciclo de trabajo del Machine Learning, obteniendo aproximaciones valiosas tendientes a mejorar además de que abre puertas a la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.