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Cinco equipos estudiantiles del eje troncal de Bolivia clasifican a la final del programa Solve for Tormorrow

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Los colegiales desarrollarán y probarán sus ideas antes de la Gran Final, que se llevará a cabo el 29 de octubre.

Cinco equipos estudiantiles de La Paz, Cochabamba y Santa Cruz clasifican a la final del programa Solve for Tomorrow (Soluciones para el Futuro) de Samsung, destacando con iniciativas que abarcan desde la detección de depresión mediante inteligencia artificial, hasta soluciones para riego automatizado, conversión de residuos en biocombustible, y asistencia para personas con visión reducida.

“Los finalistas provienen del eje troncal de Bolivia con propuestas tecnológicas y científicas que abordan problemas sociales, medioambientales y de salud, demostrando el ingenio y compromiso de las nuevas generaciones con un futuro más sostenible”, resalta Pamela Montalvo, encargada de Responsabilidad Social de Samsung Bolivia.

Los cincos proyectos finalistas abordan diversas áreas claves como la depresión, el apoyo a personas de visión baja, la sequía y la contaminación. Los equipos son:

Franz Tamayo Llavini.  Los colegiales de la unidad educativa del mismo nombre, Cochabamba, desarrollan un sistema para cosechar y purificar agua en estanques de atajo, integrando el agua purificada al sistema potable.

– Biotransformadores. Los estudiantes del colegio Reverendo Padre Wálter Strub A, de Apaña – La Paz, quieren transformar residuos orgánicos mediante digestión anaeróbica para producir biogás, agua de riego y abono.

FOCUS. Los estudiantes de la Unidad Educativa Fe y Alegría La Merced 1, Santa Cruz, están diseñan un dispositivo para ayudar a personas con visión reducida a orientarse en la ciudad.

– Team Huayllas. El equipo de la Unidad Educativa Huayllapanta de Santiago de Callapa, La Paz, trabajan en un sistema de riego automatizado que optimiza el uso del agua mediante sensores de humedad.

– Cyber Visión. Los colegiales del Técnico Humanístico Japón B, La Paz, están desarrollando un sistema que detecta la depresión a través del análisis de expresiones faciales y pulsaciones cardíacas.

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