Decisiones Inteligentes para Ciudades del Futuro
Growa-gov: La plataforma que transforma datos complejos en políticas públicas efectivas y crecimiento económico sostenible.
Sobre Nosotros
En Growa, somos un grupo de estudiantes de Economía de la Universidad Autónoma de Sinaloa en Mazatlán, México, que abordamos los retos globales con soluciones basadas en ciencia y tecnología. A través de iniciativas innovadoras y colaborativas, impulsamos un progreso real y consciente para nuestro entorno.
50+
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Proyectos
Colaboradores estratégicos
La problemática; Gobernar en un mundo de volatilidad
Las ciudades y gobiernos de hoy enfrentan desafíos sin precedentes. La volatilidad climática amenaza la seguridad alimentaria, la rápida urbanización presiona los sistemas de salud y la incertidumbre económica exige una gestión de recursos más eficiente que nunca.
Tomar decisiones estratégicas a largo plazo basadas en intuición ya no es suficiente. Se necesita una nueva generación de herramientas que puedan interpretar la complejidad del presente para modelar un futuro más próspero y seguro.
Nuestra Solución
Presentamos Growa-gov: Datos Convertidos en Decisión
Growa-gov es una plataforma de análisis avanzado diseñada para el sector público. Nuestra misión es empoderar a planificadores, departamentos gubernamentales y empresas para que tomen decisiones proactivas y basadas en evidencia.
Traducimos datos geoestadísticos, económicos y climáticos en respuestas claras a sus preguntas más críticas. Dejamos de lado los reportes estáticos para ofrecerle un ecosistema de inteligencia dinámica que anticipa riesgos, identifica oportunidades y cuantifica el impacto de sus políticas.
Hemos enfocado nuestra plataforma en los módulos de Seguridad Alimentaria, Salud Pública y Desarrollo Urbano porque no son áreas aisladas; son los pilares interconectados del desarrollo económico sostenible. Un sector agrícola predecible y resiliente estabiliza los precios y ancla la economía local. Un sistema de salud pública proactivo reduce costos gubernamentales y mantiene una fuerza laboral productiva. Una planificación urbana inteligente optimiza la infraestructura, atrae inversiones y eleva la calidad de vida. Al fortalecer estos tres pilares, sentamos las bases para un crecimiento económico robusto y duradero.
Nuestro proceso transforma el ruido de los datos en una señal clara para la acción. Primero, creamos y consolidamos bases de datos robustas, integrando fuentes de información diversas. A continuación, aplicamos análisis avanzados con aprendizaje automático y modelos econométricos sobre datos geocientíficos para descubrir patrones y predecir tendencias. Con estos hallazgos, preparamos la información en un formato accesible: dashboards intuitivos, mapas de riesgo y reportes ejecutivos. Finalmente, todo este proceso culmina en la acción: equipamos a los líderes con la evidencia necesaria para ejecutar políticas públicas con confianza y precisión.
Módulos Estratégicos
Nuestra plataforma aborda la compleja realidad de las ciudades a través de tres pilares estratégicos: Seguridad Alimentaria, Salud Pública y Desarrollo Urbano. Seleccionamos estas áreas porque la resiliencia de una ciudad no se construye en silos; la misma volatilidad climática que amenaza la seguridad alimentaria es la que, combinada con la expansión urbana, crea las condiciones para las crisis de salud pública. Este enfoque integral es precisamente el que inspira el reto "Data Pathways to Healthy Cities and Human Settlements" de la NASA, que busca alinear el bienestar de las personas y el medio ambiente a través de los datos. Esta sinergia es la que nos permite transformar datos complejos en políticas públicas de alto impacto, generando un ciclo de crecimiento económico robusto que fortalece a las ciudades ante un mundo volátil.
Seguridad Alimentaria y Análisis Económico
Anticipe presiones inflacionarias y estabilice los mercados transformando la incertidumbre climática en una ventaja económica. Nuestro enfoque único no solo predice el rendimiento agrícola, sino que cuantifica el costo exacto de los eventos climáticos. Con esta inteligencia, usted podrá analizar cómo los impactos en la oferta afectarán los precios y la ventaja comparativa de su región, permitiendo la creación de políticas proactivas y eficaces.
Para lograr esto, hemos desarrollado una plataforma de análisis avanzado que proyecta la capacidad de producción agrícola. El núcleo de nuestra tecnología son los índices sintéticos que creamos, como el Índice de Condición "Prime" (ICP) y el Índice de Sinergia de Estrés Climático (ISEC), diseñados para evaluar la calidad y el riesgo del clima en términos productivos. Estas métricas nos permiten ir más allá de la simple predicción para cuantificar el costo económico exacto de los eventos climáticos y analizar cómo los impactos en la oferta afectarán la formación de precios y la ventaja comparativa de una región.
Salud Pública Predictiva
Anticipamos brotes de enfermedades virales, comenzando con el Dengue, para optimizar la gestión de recursos sanitarios y reducir la saturación de hospitales, así como la promoción de una atención de salud más integral.
• Modelos Epidemiológicos: Integramos variables de urbanización, cambio climático y factores demográficos para identificar "hotspots" de riesgo antes de que se conviertan en crisis.
• Planificación de Recursos: Nuestra plataforma ayuda a dirigir campañas de prevención, fumigación y recursos médicos a las zonas que más lo necesitarán, haciendo más eficiente el gasto público.
Ofrecemos las herramientas para planificar el crecimiento de las ciudades de manera inteligente, garantizando la calidad de vida y la sostenibilidad a largo plazo.
• Análisis de Expansión: Modelamos el crecimiento urbano para optimizar la infraestructura de transporte, vivienda y servicios públicos.
• Resiliencia Climática: Identificamos áreas vulnerables a riesgos climáticos como olas de calor o inundaciones, permitiendo el diseño de infraestructuras más resilientes y la protección de las comunidades.
Desarrollo Urbano Sostenible
Nuestras tecnologías
Para el análisis predictivo, nuestra plataforma se fundamenta en una arquitectura híbrida de deep learning diseñada específicamente para secuencias temporales multivariadas. Empleamos una Red Convolucional 1D (Conv1D) que actúa como un sistema de extracción de características para identificar "motivos" recurrentes en los datos climáticos. Posteriormente, la secuencia de características abstractas generada es procesada por una Red de Memoria a Corto-Largo Plazo (LSTM), cuya función es modelar las dependencias causales y el contexto a largo plazo entre estos eventos. Esta sinergia jerárquica nos permite interpretar la dinámica agroclimática, salud pública y urbanización, con una profundidad y precisión superiores.
Permite;
Detectar patrones climáticos locales y recurrentes, o "motivos", en ventanas de tiempo cortas, como la firma de una sequía o un frente frío.
Transformar los datos climáticos crudos en un mapa de características de alto nivel, convirtiendo la complejidad en "eventos semánticos" significativos.
Reconocer estos eventos críticos con la misma eficacia sin importar en qué mes de la temporada ocurran, gracias a su propiedad de invarianza a la traslación.
Aumentar la eficiencia computacional y reducir drásticamente el riesgo de sobreajuste del modelo mediante el uso compartido de parámetros.
Detectando los "Momentos Clave" del Clima
La importancia fundamental de nuestra primera capa tecnológica, una Red Convolucional 1D (Conv1D), reside en su capacidad para actuar como un sistema de percepción que abstrae la complejidad de los datos climáticos crudos en conocimiento accionable. Operando como un banco de filtros que se deslizan a través de la secuencia temporal, esta capa analiza simultáneamente todas las variables climáticas en ventanas cortas para detectar patrones locales recurrentes o "motivos", como la firma de una sequía incipiente. Su función trasciende la simple identificación; transforma la serie temporal en un nuevo mapa de características de alto nivel, pasando de datos brutos a eventos semánticos.
Permite;
Dividir el análisis en dos etapas especializadas: percepción (CNN) y razonamiento (LSTM), imitando la forma en que un experto humano procesa la información.
Recordar selectivamente información crítica de etapas tempranas (ej. siembra) y conectarla con resultados en etapas tardías (ej. cosecha), superando las limitaciones de la memoria a corto plazo.
Comprender la "narrativa" de la temporada, aprendiendo cómo la secuencia y el orden de los eventos climáticos (la "gramática del clima") afectan el resultado final.
Arquitectura Híbrida de Redes Neuronales Convolucionales y Recurrentes (CNN-LSTM).
La segunda tecnología es la arquitectura híbrida CNN-LSTM, un sistema completo que integra a la primera. Su innovación radica en su estructura de dos etapas: primero, la CNN actúa como un sistema de percepción que abstrae los datos crudos en "motivos" significativos. Posteriormente, la capa LSTM —el núcleo de esta segunda tecnología— utiliza su memoria a largo plazo y compuertas para interpretar la secuencia de estos motivos. Su función es modelar la narrativa causal de la temporada, permitiendo predicciones robustas que consideran el contexto temporal completo.
Innovación con impacto
Creemos que el conocimiento es el motor del cambio. Llevamos talleres de ciencia e innovación a las comunidades para equiparlas con las herramientas necesarias para construir y liderar sus propias soluciones ambientales.
Tecnología de Vanguardia
Cada proyecto es una misión. Aplicamos tecnologías como la biotecnología y machine learning para crear soluciones que antes eran impensables.
Talleres Educativos
Creemos que el conocimiento es la herramienta más poderosa para el cambio. Llevamos la ciencia y la innovación a las comunidades para que puedan construir sus propias soluciones.
Ciencias Sociales
Desde el comercio internacional hasta las economías locales, las ciencias sociales dan propósito a nuestra tecnología, conectándola con el contexto humano para generar un impacto real y duradero.
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