{"id":32710,"date":"2026-10-01T11:12:40","date_gmt":"2026-10-01T09:12:40","guid":{"rendered":"https:\/\/gbif.es\/?p=32710"},"modified":"2026-10-01T11:13:14","modified_gmt":"2026-10-01T09:13:14","slug":"ebbe-nielsen-challenge-2026-cuatro-ganadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gbif.es\/en\/ebbe-nielsen-challenge-2026-cuatro-ganadores\/","title":{"rendered":"Ebbe Nielsen Challenge 2026: cuatro proyectos de Argentina, B\u00e9lgica, Canad\u00e1 y Portugal comparten el premio"},"content":{"rendered":"\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.gbif.org\/es\/ebbe\">Ebbe Nielsen <\/a><a href=\"https:\/\/www.gbif.org\/es\/ebbe\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">C<\/a><a href=\"https:\/\/www.gbif.org\/es\/ebbe\">hallenge<\/a> 2026 premia a BioRisk AI (Argentina), a los modelos de distribuci\u00f3n de especies de OBIS (B\u00e9lgica), a bioReportR (Canad\u00e1) y a georeference.it (Portugal). Los cuatro equipos se repartir\u00e1n a partes iguales los 20.000 euros de la dotaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>El jurado del <strong>Ebbe Nielsen Challenge 2026<\/strong> ha reconocido a cuatro proyectos procedentes de <strong>Argentina, B\u00e9lgica, Canad\u00e1 y Portugal<\/strong>. El fallo se ha anunciado en la 33.\u00aa reuni\u00f3n del Comit\u00e9 de Direcci\u00f3n de GBIF (GB33), celebrada en Oslo (Noruega). Los ganadores son:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0001-8851-8602\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Marcos Z\u00e1rate<\/a><\/strong> (<a href=\"https:\/\/cesimar.conicet.gov.ar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">CESIMAR-CONICET, Argentina<\/a>), por <em><strong><a href=\"https:\/\/biorisk-ai.vercel.app\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">BioRisk AI<\/a><\/strong><\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-8059-6304\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Silas C. Principe<\/a>, <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-4236-0384\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Pieter Provoost<\/a> y <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-3237-4547\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Ward Appeltans<\/a><\/strong> (<a href=\"https:\/\/obis.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">OBIS, Comisi\u00f3n Oceanogr\u00e1fica Intergubernamental de la UNESCO, B\u00e9lgica<\/a>), por los <em><strong><a href=\"https:\/\/shiny.obis.org\/distmaps\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Modelos de distribuci\u00f3n de especies (SDM) de OBIS<\/a><\/strong><\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0003-2635-7043\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Emma Menchions<\/a>, <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0009-0007-8670-8972\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Antranig Basman<\/a> y <a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-5358-8974\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Andrew Simon<\/a><\/strong> (<a href=\"https:\/\/imerss.org\/\" type=\"link\" id=\"https:\/\/imerss.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Institute for Multidisciplinary Ecological Research in the Salish Sea, IMERSS<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.ubc.ca\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Universidad de la Columbia Brit\u00e1nica, Canad\u00e1<\/a>), por <em><strong><a href=\"https:\/\/github.com\/IMERSS\/bioReportR\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">bioReportR<\/a><\/strong><\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-2160-4968\">Joaquim Sa<\/a><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-2160-4968\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">n<\/a><a href=\"https:\/\/orcid.org\/0000-0002-2160-4968\">tos<\/a><\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.uc.pt\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Universidad de Coimbra, Portugal<\/a>), por <em><strong><a href=\"http:\/\/georeference.it\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">georeference.it<\/a><\/strong><\/em>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><img decoding=\"async\" width=\"980\" height=\"355\" class=\"wp-image-32713\" style=\"width: 100%;\" src=\"https:\/\/gbif.es\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Ganadores-ENC-2026_original.png\" alt=\"Ganadores del Ebbe Nielsen Challenge 2026: de izquierda a derecha: Marcos Z\u00e1rate (Argentina), equipo de OBIS: Pieter Provoost, Silas C. Principe y Ward Appeltans (B\u00e9lgica); equipo bioReportR: Emma Menchions, Antranig Basman y Andrew Simon (Canad\u00e1); y Joaquim Santos (Portugal).\"><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Un r\u00e9cord de participaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n<p>La edici\u00f3n de 2026 ha triplicado el n\u00famero de candidaturas respecto a a\u00f1os anteriores. Se recibieron propuestas de <strong>31 pa\u00edses de seis continentes<\/strong> sobre temas muy variados: ADN, movilizaci\u00f3n de datos, inteligencia artificial, biodiversidad marina, conocimiento ecol\u00f3gico tradicional, flujos de trabajo SIG, herramientas de Living Atlas, ciencia ciudadana o especies invasoras, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Innovaci\u00f3n en datos de biodiversidad<\/h4>\n\n\n\n<p>Cada proyecto premiado aborda un reto distinto, con aplicaciones que van m\u00e1s all\u00e1 de las fronteras nacionales.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong><a href=\"https:\/\/biorisk-ai.vercel.app\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">BioRisk AI<\/a>: riesgo de biodiversidad en minutos<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>En zonas ecol\u00f3gicamente sensibles de Am\u00e9rica Latina y el Caribe, a menudo se desarrollan proyectos mineros, energ\u00e9ticos y agr\u00edcolas, y la necesidad de que empresas e inversores eval\u00faan y comuniquen sus impactos y dependencias respecto a la naturaleza es cada vez mayor. En BioRisk AI, el usuario dibuja un \u00e1rea de proyecto en un mapa y recibe en pocos minutos un perfil preliminar de riesgo para la biodiversidad. El perfil se basa en m\u00e1s de 180 millones de registros de GBIF de 16 pa\u00edses latinoamericanos y caribe\u00f1os, combinados con im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n sobre h\u00e1bitats, \u00e1reas protegidas, incendios y estado de amenaza en la Lista Roja de la UICN. Un asistente de IA ayuda a interpretar los resultados seg\u00fan marcos como el TNFD, la CSRD o la Norma de Desempe\u00f1o 6 de la Corporaci\u00f3n Financiera Internacional (IFC), y se\u00f1ala lagunas de datos e incertidumbres que pueden requerir trabajo de campo. Su autor destaca que convierte en minutos un proceso que antes llevaba meses.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong><a href=\"https:\/\/shiny.obis.org\/distmaps\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">OBIS Species Distribution Models<\/a>: el futuro de la vida marina europea<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Esta herramienta, surgida en el marco del proyecto europeo MPA Europe (Horizonte Europa), predice la distribuci\u00f3n de m\u00e1s de <strong>12.000 especies marinas<\/strong> de aguas europeas, con una resoluci\u00f3n aproximada de 5 km, as\u00ed como su posible desplazamiento por el cambio clim\u00e1tico. Combina registros de OBIS y GBIF con datos ambientales y emplea varios enfoques de modelizaci\u00f3n para generar predicciones del presente y de cinco escenarios clim\u00e1ticos futuros basados en las Trayectorias Socioecon\u00f3micas Compartidas (SSP). Los usuarios pueden buscar cualquier especie por su nombre cient\u00edfico, comparar escenarios, consultar m\u00e9tricas de calidad de los modelos, descargar informes y mapas de h\u00e1bitat. Todo est\u00e1 disponible en abierto mediante una aplicaci\u00f3n web interactiva, archivos compatibles con SIG y acceso program\u00e1tico. El equipo subraya que el producto no existir\u00eda sin los datos marinos abiertos que aportan OBIS y GBIF, y lo describe como una pieza m\u00e1s para entender c\u00f3mo se distribuyen las especies marinas y c\u00f3mo les afectar\u00e1 el cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong><a href=\"https:\/\/github.com\/IMERSS\/bioReportR\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">bioReportR<\/a>: seguimiento regional de la biodiversidad<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Muchos pa\u00edses carecen de sistemas sostenibles de seguimiento de la biodiversidad a escala local y regional. bioReportR agrega y sintetiza datos de presencia existentes, incluidos los de GBIF, y los combina con una lista de taxones definida por el usuario y, opcionalmente, con capas espaciales como zonas de h\u00e1bitat, altitud o \u00e1reas protegidas. A partir de ah\u00ed, ofrece componentes interactivos para explorar patrones de biodiversidad, esfuerzo de observaci\u00f3n, aportaciones de ciencia ciudadana y biodiversidad dentro de espacios protegidos. Incluye, adem\u00e1s, un m\u00f3dulo que estima la probabilidad de extinci\u00f3n local de especies a partir de los registros de avistamientos, lo que ayuda a detectar posibles declives y a priorizar el seguimiento. Todav\u00eda es un prototipo basado en R Markdown, pero ofrece un marco flexible y reproducible que busca ampliar la participaci\u00f3n de las comunidades en la monitorizaci\u00f3n de la biodiversidad.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong><a href=\"http:\/\/georeference.it\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">georeference.it<\/a>: georreferenciaci\u00f3n colaborativa<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Millones de registros de espec\u00edmenes en GBIF carecen de coordenadas. Esta plataforma web de c\u00f3digo abierto agrupa los registros sin georreferenciar de las colecciones de historia natural por descripci\u00f3n de la localidad y los presenta como tareas. Los usuarios sit\u00faan las coordenadas en un mapa interactivo, definen la incertidumbre y anotan sus decisiones. Las propuestas se validan mediante un sistema de consenso comunitario ponderado por puntos, con votaci\u00f3n cuando hay alternativas. La plataforma tambi\u00e9n detecta posibles incoherencias en coordenadas ya existentes, como registros de una misma localidad que aparecen en agrupaciones geogr\u00e1ficas distintas, y permite enviar correcciones en formato Darwin Core a los publicadores de datos. Ofrece una API y una extensi\u00f3n de navegador para consultar la informaci\u00f3n validada junto a los registros de GBIF.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Evaluaci\u00f3n y premios<\/h4>\n\n\n\n<p>Un jurado de <strong>11 personas expertas<\/strong> seleccion\u00f3 las cuatro candidaturas ganadoras por su amplia aplicabilidad y beneficio para la red GBIF, su innovaci\u00f3n, su novedad y la calidad y repetibilidad de su implementaci\u00f3n. Los cuatro equipos se repartir\u00e1n la dotaci\u00f3n de <strong>20.000 euros<\/strong> tras el anuncio de los ganadores en el GB33 de Oslo. El Challenge est\u00e1 liderado por el Comit\u00e9 Cient\u00edfico de GBIF, con el apoyo del Secretariado.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Un impulso a la comunidad global<\/h4>\n\n\n\n<p>Desde 2015, el <a href=\"https:\/\/www.gbif.org\/es\/ebbe\">Ebbe Nielsen Challenge<\/a> estimula la creatividad y la colaboraci\u00f3n en torno a los datos abiertos de biodiversidad, en homenaje a Ebbe Schmidt Nielsen, uno de los fundadores de GBIF. Los proyectos de 2026 muestran c\u00f3mo los datos abiertos pueden convertirse en herramientas \u00fatiles para el sector financiero y empresarial, la conservaci\u00f3n marina, la monitorizaci\u00f3n comunitaria y la mejora de la calidad de los propios datos de GBIF.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.gbif.org\/news\/4eaECI5j379IJuVnztZfAF\/four-winners-share-the-2026-ebbe-nielsen-challenge-award\">M\u00e1s informaci\u00f3n en la noticia oficial de GBIF<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Ebbe Nielsen Challenge 2026 premia a BioRisk AI (Argentina), a los modelos de distribuci\u00f3n de especies de OBIS (B\u00e9lgica), a bioReportR (Canad\u00e1) y a georeference.it (Portugal). Los cuatro equipos se repartir\u00e1n a partes iguales los 20.000 euros de la dotaci\u00f3n. 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