SLOW aborda el diseño, desarrollo y validación de una solución innovadora, no solo a nivel teórico sino en un entorno de pruebas real, avanzando sobre el conocimiento experto de CTIC en tecnologías de Inteligencia Artificial y afianzado sobre la singularidad que le da ser el Chapter W3C para la comunidad hispanohablante.
Los objetivos del proyecto son:
- Diseñar una metodología analítica de estimación de emisión y absorción de gases de efecto invernadero (GEI).
- Investigar y aplicar tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial en un entorno hipersensorizado.
- Validar la metodología bajo estándares W3C, garantizando la interoperabilidad y singularidad de la solución.
Los ejes en los que se articula SLOW son:
- Transferencia de conocimiento: los resultados científicos generados se trasladan tanto a la comunidad investigadora como a agentes relevantes de la región, como el sector agro-ganadero y los responsables de la toma de decisiones en materia medioambiental.
- Sostenibilidad e impacto social: la solución desarrollada genera un impacto positivo a nivel comunitario, contribuyendo a la mejora del medio ambiente y el bienestar de la población.
