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.
All rights reserved