Facultad de Ingeniería - Pontificia Universidad Javeriana

En el marco del lanzamiento de la nueva Especialización en Inteligencia Artificial (modalidad virtual), la Facultad de Ingeniería da vida al "Javeriana IA Impact Challenge" evento que busca inspirar a estudiantes, profesionales, innovadores y creadores de diferentes áreas de conocimiento y múltiples regiones, a desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial que puedan tener un impacto significativo en uno de los siguientes dominios: Empresarial, Salud, Educación, Arte, Cultura y Medioambiente.

Objetivo

Utilizar la IA como herramienta para abordar desafíos críticos, mejorar la calidad de vida y promover el bienestar colectivo.

Participación

Elegibilidad: Abierto a estudiantes de últimos grados de bachillerato, estudiantes de pregrado y profesionales con interés y conocimiento en inteligencia artificial.
Equipo: Los participantes pueden competir individualmente o en equipos de hasta 4 miembros. Se anima la diversidad en la composición del equipo.

Proyecto

Requisitos de Impacto

Definición del Problema: Los participantes deben identificar claramente un problema específico dentro de las áreas temáticas elegidas (Empresariales, Salud, Educación, Arte y Cultura, Medioambiente) y explicar por qué es importante abordarlo con IA.
Solución Propuesta: Debe describirse cómo la solución de IA aborda el problema identificado de manera efectiva y qué tecnologías específicas de IA se utilizan (por ejemplo, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, etc).
Impacto Potencial: Los proyectos deben evaluar el impacto potencial de su solución en términos de beneficios sociales, económicos, ambientales o culturales. Esto incluye consideraciones sobre la escalabilidad de la solución y su sostenibilidad a largo plazo.
Innovación: Se valorará la creatividad y la originalidad de la solución propuesta. Esto puede incluir enfoques novedosos para problemas antiguos, el uso innovador de tecnologías de IA, o la creación de nuevas oportunidades que antes no eran posibles.

Requisitos Técnicos

Desarrollo Propio: Todos los componentes del proyecto, incluidos los modelos de IA, deben ser desarrollados por los participantes. Se permite el uso de bibliotecas y frameworks de código abierto, siempre y cuando se haga una atribución adecuada.
Lenguajes de Programación: No hay restricción en el lenguaje de programación utilizado. Sin embargo, se debe proporcionar una documentación adecuada para entender y ejecutar el código.
Accesibilidad y Publicación: Los proyectos deben estar diseñados para ser accesibles y utilizables por el público objetivo. El código fuente debe publicarse en una plataforma de código abierto (GitHub o similar) para facilitar su revisión y replicabilidad.
Interfaz de Usuario (opcional): Si el proyecto incluye una aplicación o herramienta con interfaz de usuario, esta debe ser intuitiva y accesible. Se valorarán positivamente las consideraciones de usabilidad y accesibilidad.
Datos: Los proyectos deben utilizar conjuntos de datos que sean de acceso público o propios, garantizando que no se infrinjan derechos de privacidad ni se utilicen datos restringidos geográficamente. Es importante destacar cómo se recopilaron, procesaron y utilizaron los datos dentro del proyecto.
Ética y Privacidad: Los proyectos deben adherirse a las normativas éticas relacionadas con la IA, incluyendo la privacidad de los datos y el consentimiento informado cuando corresponda.

Presentación de Proyectos

La presentación final de cada proyecto debe consistir en tres componentes: una demo en video, un documento técnico detallado, y el código fuente alojado en un repositorio de acceso público.

Demo en Video

Duración y Formato: El video debe durar 3 minutos, en formato accesible para visualizarse en plataformas comunes de video como YouTube o Vimeo.
Contenido: Debe incluir una descripción clara del problema abordado, una explicación de la solución de IA desarrollada, y una demostración de la solución en acción. Es crucial mostrar cómo funciona la solución en un entorno real o simulado y destacar su impacto potencial en el área temática elegida.
Claridad: Aunque el video debe ser técnico, también debe ser comprensible para un público amplio, incluidos los no especialistas en IA. Se valorará la capacidad de comunicar efectivamente los aspectos innovadores y el valor del proyecto.

Documento Técnico Detallado

Extensión y Formato: El documento debe ser exhaustivo pero conciso, sin superar las 3 páginas de extensión incluidas referencias. Se pueden adicionar anexos conforme la necesidad de detalle. Debe estar en formato PDF.
Estructura: Debe contener una introducción al problema, revisión de literatura relevante (si aplica), descripción detallada de la solución propuesta, metodología de IA utilizada, resultados obtenidos, discusión sobre el impacto potencial, y conclusiones.
Aspectos Técnicos: Debe detallar el proceso de desarrollo, incluyendo la selección y procesamiento de datos, diseño del modelo de IA, experimentación y validación de resultados. Se debe prestar especial atención a la explicación de decisiones técnicas clave y cómo contribuyen al éxito de la solución.

Repositorio de Código Fuente

Accesibilidad: El código fuente completo del proyecto debe ser alojado en un repositorio público, como GitHub, GitLab, o Bitbucket.
Documentación: El repositorio debe incluir un README detallado que explique cómo instalar, configurar y ejecutar el proyecto, incluyendo cualquier dependencia necesaria. La documentación debe ser clara y suficiente para que otros desarrolladores puedan trabajar con el código.
Licencia: Se recomienda utilizar una licencia de código abierto que facilite la colaboración y el uso ético de la solución. La elección de la licencia debe ser clara y estar documentada en el repositorio.

* En caso de participar en grupo, se deberá elegir un representante del equipo para cargar el proyecto.

Criterios de Evaluación

La rúbrica de evaluación se dividirá en cinco categorías principales, cada una con un conjunto de criterios específicos y una escala de puntuación. La puntuación total posible será de 100 puntos, distribuidos equitativamente entre las categorías

Innovación y Creatividad (20 puntos)

Originalidad de la Solución (0-10 puntos): Grado en el que la solución propuesta ofrece un enfoque novedoso para abordar el problema seleccionado.
Aplicación Creativa de la IA (0-10 puntos): Uso innovador de tecnologías de IA para desarrollar la solución.

Viabilidad Técnica (20 puntos)

Robustez del Modelo de IA (0-10 puntos): Calidad técnica del modelo, incluyendo precisión, rendimiento y escalabilidad.
Calidad del Desarrollo y Documentación (0-10 puntos): Claridad y completitud del código fuente, la documentación técnica y la reproducibilidad del proyecto.

Impacto Potencial (20 puntos)

Relevancia y Aplicabilidad (0-10 puntos): Grado en el que la solución aborda efectivamente el problema y su aplicabilidad en el contexto real.
Beneficios Sociales, Económicos o Ambientales (0-10 puntos): Potencial de la solución para generar un cambio positivo significativo en el área temática elegida.

Presentación y Comunicación (20 puntos)

Claridad y Persuasión del Video (0-10 puntos): Calidad de la presentación en video, incluyendo cómo se comunica el problema, la solución y su impacto.
Claridad y Complejidad del Documento Técnico (0-10 puntos): Capacidad del documento para detallar el proyecto de manera clara, concisa y comprensible.

Uso Ético y Accesibilidad (20 puntos)

Ética y Privacidad de Datos (0-10 puntos): Cumplimiento con las normativas éticas, incluyendo la privacidad y consentimiento en el manejo de datos.
Accesibilidad y Usabilidad (0-10 puntos): Consideración de la accesibilidad y usabilidad de la solución para un rango amplio de usuarios.

Cronograma

Fecha Límite
de Entrega:
30 de abril

Evaluación
de Proyectos:
Del 1 al 15 de mayo

Anuncio
de Finalistas:
17 de mayo

Anuncio de Ganadores:
En el evento de lanzamiento de la Especialización en Inteligencia Artificial

premio

Para profesionales y estudiantes de pregrado: 20% de descuento en la matrícula para el ganador (o cada miembro del equipo ganador) para estudiar la Especialización en Inteligencia Artificial de la Pontificia Universidad Javeriana.
Para colegios: Un cupo para el ganador (o cada miembro del equipo ganador) para desarrollar la escuela de verano de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana.

Condiciones Generales

Sometimiento de Proyectos: Los concursantes pueden participar con proyectos nuevos o previamente desarrollados que cumplan los criterios de concurso. Al someter la propuesta, los concursantes deben declarar explícitamente que los autores y actores involucrados en el proyecto aceptan usar los desarrollos en el concurso, y que los premios se otorgarán solo a los inscritos en el challenge.
Evaluación: Todos los proyectos serán evaluados con los mismos criterios de evaluación indistintamente del dominio del proyecto. De todos los proyectos presentados se escogerá a un único ganador.
Grupos: El máximo número de integrantes de un grupo concursante es de 4 personas sin excepción.
Premios: Los premios concedidos deben destinarse a cubrir la matrícula en el programa de Especialización para el primer semestre de 2025 o, según corresponda, para la escuela de verano de junio de 2024.
Ética y Privacidad: Los proyectos deben adherirse a las normas éticas, especialmente en lo que respecta al tratamiento de datos.
Propiedad Intelectual: Los participantes mantendrán la propiedad intelectual de sus proyectos, pero deben estar dispuestos a compartir su conocimiento y experiencias para el avance colectivo en los campos de interés.
Transparencia: Se requiere que los participantes compartan su metodología y hallazgos de manera abierta para promover la transparencia y el aprendizaje colectivo.

Facultad de Ingeniería - Edificio 42
Cra. 7 No. 40-62 Bogotá, Colombia- Tels: (571) 320 8320 Ext. 5275-5274

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