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EY lança desafio para ajudar a apoiar soluções de combate a fome no mundo 

Programa, que está na quarta edição, une tecnologia, inovação e ciência para construir um futuro mais sustentável e ajudar a alimentar o mundo
 
Fevereiro de 2023 – A EY, uma das maiores empresas de consultoria e auditoria do mundo, anuncia o lançamento da 4ª edição do Better Working World Data Challenge, agora denominado Open Science Data Challenge, que tem como objetivo estimular profissionais, estudantes e interessados no tema a buscarem soluções tangíveis para os maiores problemas de sustentabilidade do mundo por meio de dados e inteligência artificial.
 
A edição de 2023 tem como missão incentivar o uso de dados, algoritmos e machine learning para o desenvolvimento de projetos que contribuam para o desenvolvimento de novas ferramentas que irão
ajudar no cultivo de arroz no Vietnã.
 
Segundo previsões da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), a indústria agrícola precisará aumentar em 70% a produção de alimentos para alimentar aqueles que
já sofrem com a fome, além de mais 2 bilhões de pessoas que devem se somar à população mundial até 2050 — mas terá apenas 5% de terra a mais para isso.
 
Ao mesmo tempo, estamos vivendo a revolução dos dados. Não há escassez na quantidade de dados disponíveis, mas falta compreensão e interpretação desses dados para que possamos tirar conclusões
implementáveis.

“É justamente com esse propósito que criamos o Open Science Data Challenge. Usar toda a nossa bagagem de mercado, as tecnologias que temos disponíveis e o desejo pulsante dos jovens para transformar e criar novas possibilidades para necessidades reais.

Precisamos trabalhar e criar juntos soluções com um mesmo objetivo”, ressalta Luiz Covo, sócio-líder de Consultoria de Analytics e Digital Data da EY para LAS.
 
O desafio deste ano consiste em proporcionar a estudantes universitários, profissionais em início de carreira com menos de dois anos de experiência e colaboradores da EY a utilização de dados como
um recurso para ajudar a mudar o mundo no que diz respeito à fome.

Juntamente com cientistas, ONGs e governos, as pessoas participantes do desafio irão utilizar um servidor de dados que auxiliará no desenvolvimento de ferramentas para planejar e adaptar a produção de arroz às mudanças climáticas e assim desenvolver conclusões acionáveis para o problema da insegurança alimentar.
 
Para conseguir analisar os dados e desenvolver soluções, os participantes usarão dados do Computador Planetário da Microsoft, incluindo dados de satélites (radar e óptico), além de informações
do TerraClimate para identificação do cultivo de arroz e previsão de produtividade.

Dessa forma, os participantes desenvolverão habilidades de compreensão e interpretação de dados ópticos e de radar, programação em Python utilizando o Jupyter Notebook e testes de técnicas de aprendizado de máquinas, incluindo algoritmos de classificação e previsão.
 
“É incontestável que um futuro sustentável depende da nossa capacidade de produzir alimentos nutritivos em quantidade suficiente para a população mundial. Utilizando dados, algoritmos e aprendizado de máquina, podemos contribuir para o desenvolvimento de novas ferramentas e ajudar a alimentar o mundo.

Faça parte desse desafio e ajude a resolver alguns dos problemas mais urgentes do mundo”, completa Covo.
 
As inscrições vão até 31 de março e podem ser feitas através deste link. A pessoa vencedora e a vice-campeã do desafio global ganharão

O vencedor e vice-campeão ganham prêmios em dinheiro e as vencedoras no ranking Brasil (1º e 2º lugar) também ganharão prêmios e todas serão convidadas para uma cerimônia de premiação local.
 
Sobre Open Science Data Challenge
 
O Open Science Data Challenge é uma das maneiras pelas quais a organização da EY vive seu propósito de construir um mundo de negócios melhor.

Por meio dos desafios anuais, a organização da EY apresenta a milhares de estudantes as possibilidades de como ajudar a construir um mundo de trabalho melhor — hoje e sempre.

Estudantes universitários e cientistas de dados em início de carreira de qualquer lugar do mundo podem participar clicando aqui.