Transferencia de Tecnología
Desarrollo de Aplicaciones.
Nos encontramos en el periodo mejor conocido como “La Sociedad de los datos” y esto se debe a que a partir del año 2015 el volumen de los datos ha crecido de manera gigantesca. Estos datos que se generan pueden ser producidos a partir de dispositivos conectados a Internet (Internet de las Cosas IoT), como también por medio de sensores que generan cantidad de datos en las áreas de aplicación de los mismos como, por ejemplo: Sensores de Satélites Meteorológicos, Sensores de Monitoreo de Temperatura y Humedad en Data Centers, etc. Toda esta información generada tiene la posibilidad de ser utilizada para generar conocimiento. Este conocimiento obtenido a partir del procesamiento de estos datos puede ser transferido como herramientas prácticas en diferentes ámbitos como lo son: La agricultura, Protección Civil, Sector Empresarial, Sector Económico, Sector Gubernamental, Medio Ambiente, etc. Este tipo de herramientas en las manos de expertos tomadores de decisiones, llegan a ser sus principales aliados, permitiéndoles así tomar las mejores y más oportunas decisiones y de igual forma mejorar mucho sus procesos de trabajo.
En el Centro del Agua del Trópico Húmedo para América Latina y El Caribe (CATHALAC) Analizamos, Diseñamos e Implementamos aplicaciones hechas a la medida para suplir las diferentes necesidades del sector Ambiental, valiéndonos de diferentes herramientas de desarrollo de software licenciadas y de código abierto como lo son los lenguaje de programación, PHP, Python, R, Entre muchos otros y Hacemos uso de herramientas de análisis y visualización de datos como lo son ArcGis, ModFlow. Una de nuestras herramientas desarrolladas es SERVIR.net. El cual es un complejo sistema informático que está desarrollado con varios componentes, uno de ellos es el de procesamiento de imágenes satelitales utilizando para su implementación librerías de Amazon Web Services, Programación en Python y scripts de manipulación de datos de tipo NetCDF. De igual manera se cuenta con módulos que procesan datos de pronósticos globales GFS los cuales son trabajados en formato GRIB2 y recibe datos del USGS, de sismos utilizando JSON. Esta es un ejemplo y descripción muy general de como el conocimiento adquirido de datos climáticos es convertido en una herramienta que permite recibir alertas tempranas de eventos climáticos extremos, entro otras muchas más aplicaciones en la que se puede implementar.
