Herausforderung 5
Künstliche Intelligenz: SDG-Indikatoren anhand öffentlich verfügbarer Daten vorhersagen
Titel der Herausforderung und allgemeine Fakten
Die große Idee: Länderdaten über Jahre hinweg nutzen,
um zu ermitteln welche Faktoren ein SDG beeinflussen
Art der Herausforderung: Mini (4 Wochen)
Eigentümer der Herausforderung: Universidade Aberta
Moderatoren: José Coelho, Vitor Rocio
Kontaktdaten des Moderators: jose.coelho@uab.pt,
Die Herausforderung steht im Zusammenhang mit dem Thema Künstliche Intelligenz.
Kontext & Relevanz: allgemein in Bezug auf SDG / spezifisch für einen beruflichen Anwendungsbereich
Diese Aufgabe steht in vollem Zusammenhang mit den SDG, ist aber nicht an einen bestimmten Anwendungsbereich gebunden. Die Studierenden können ein SDG nach ihren Präferenzen oder ihrem Arbeitskontext auswählen, die davon abhängigen Faktoren untersuchen und Empfehlungen für Länder und Unternehmen ausarbeiten. Der Schwerpunkt liegt auf ML-Techniken, die auf vergangene Daten angewendet werden.
Varianten der Herausforderung
N/A - jeder Schüler kann ein SDG und einen Zielindikator auswählen, so dass die Herausforderungen sehr unterschiedlich sein können, aber mit ähnlichen Techniken gelöst werden
Geschäftspartner in der Industrie oder in einem Forschungsbereich
N/A
Voraussetzungen der Lernenden
Funktionale Anforderungen
Software: Sprache R
Hardware: NICHT ZUTREFFEND
Arbeitsbereich: Das R-Projekt für statistisches Rechnen
Auswirkungen
Erstellung von Empfehlungspaketen für öffentliche Einrichtungen/Unternehmen zur Verbesserung der identifizierten SDGs auf der Grundlage der ML-Ergebnisse.
Offene Themen und Fragen
Indikatoren, die nachweislich keinen Einfluss auf die SDG haben, können als irrelevant eingestuft werden, aber es ist nicht klar, wie dies in den Empfehlungen berücksichtigt werden kann.
