La plataforma DataGenesis de Skymantics Europe introduce poblaciones sintéticas de alta resolución en los ecosistemas de gemelos digitales europeos, combinando inteligencia artificial basada en modelos y privacidad desde el diseño para simular escenarios demográficos, sociales y climáticos con máxima precisión
La plataforma DataGenesis de Skymantics Europe impulsa la evolución de los gemelos digitales europeos. Al proporcionar conjuntos de datos de poblaciones sintéticas de alta precisión y alta resolución, DataGenesis permite simular atributos demográficos, socioeconómicos y de salud complejos, facilitando la planificación precisa de escenarios futuros y la formulación de políticas públicas más resilientes en todo el continente.
A medida que Europa avanza hacia una fase más sofisticada de modelización digital, la necesidad de integrar la “dimensión humana” en los modelos de sistemas terrestres y urbanos se vuelve fundamental. DataGenesis responde a este reto generando “gemelos digitales” de poblaciones que mantienen la integridad estadística y la complejidad multidimensional de las comunidades reales, sin utilizar ni exponer información personal sensible.
Integración de la dinámica humana en los ecosistemas digitales
La plataforma DataGenesis de Skymantics tiende un puente entre los datos medioambientales y su impacto social. Su enfoque maduro de inteligencia artificial basada en modelos ofrece:
- Modelización granular de la población: generación de individuos sintéticos con atributos detallados, incluidos nivel socioeconómico, sectores de empleo y perfiles de salud (como vulnerabilidades frente a factores de estrés ambiental).
- Proyecciones alineadas con los SSP: capacidad de proyectar estas poblaciones sintéticas a años futuros, plenamente alineadas con las narrativas de los Shared Socioeconomic Pathways (SSP), para respaldar estrategias de resiliencia climática y urbana a largo plazo.
- Análisis “What-If” con privacidad desde el diseño: mediante IA basada en modelos, en lugar de simples técnicas de anonimización, DataGenesis crea conjuntos de datos intrínsecamente privados y conformes con el RGPD, permitiendo a las autoridades probar respuestas ante crisis y cambios en infraestructuras en un entorno virtual sin riesgos.
Alineación con los objetivos estratégicos europeos
Las capacidades que ofrece DataGenesis han sido diseñadas específicamente para cumplir con los exigentes requisitos de los más recientes marcos digitales europeos. Desde el refuerzo de las capacidades del “gemelo digital socioeconómico” promovidas en grandes iniciativas continentales hasta el apoyo a las “cajas de herramientas para gemelos digitales locales”, Skymantics proporciona los datos de alta resolución necesarios para pasar de la monitorización a la predicción accionable.
Al ofrecer conjuntos de datos que reflejan la diversidad y la dinámica de la ciudadanía europea, DataGenesis permite a autoridades locales y regionales simular los efectos reales de decisiones políticas, como el impacto de olas de calor en determinados grupos vulnerables o los cambios económicos derivados de la transición ecológica.
“Nuestro enfoque siempre ha sido convertir los datos en herramientas accionables manteniendo los más altos estándares de privacidad”, afirmó Antonio Correas, director de Crecimiento de Skymantics. “DataGenesis aporta la capa humana esencial a los gemelos digitales. Estamos facilitando la transición hacia modelos que no solo simulan el planeta, sino también la interacción entre el planeta y sus habitantes, garantizando que la innovación europea conduzca a resultados inclusivos y resilientes”.
Acerca de Skymantics Europe
Skymantics Europe es un líder global en ingeniería de sistemas, análisis de datos impulsado por inteligencia artificial y generación de datos sintéticos. Con amplia experiencia en la modernización de sistemas gubernamentales a gran escala, Skymantics Europe está especializada en la creación de entornos digitales de alta fidelidad que resuelven los desafíos de escasez de datos y privacidad tanto en el sector público como en el privado.
