# OpenDP Projects at AI Tinkerers

> Canonical HTML: https://aitinkerers.org/technologies/opendp
> Markdown URL: https://aitinkerers.org/technologies/opendp.md
> Technology record last updated: 2026-03-04T21:10:46Z
> Generated: 2026-09-21T05:37:20Z

A community-driven library for building privacy-preserving statistical analysis tools using differential privacy.

OpenDP is a collaborative project between Harvard University and Microsoft that provides a robust framework for statistical disclosure limitation. The library (written in Rust with Python bindings) enables researchers to compute accurate aggregates like means, variances, and histograms while maintaining rigorous mathematical privacy guarantees. By implementing vetted algorithms for sensitivity calibration and noise injection, OpenDP allows organizations to share sensitive datasets without risking individual re-identification.

- Official technology site: https://opendp.org
- Public AI Tinkerers demos and talks: 1
- Result page: 1 of 1

## Recent Public Talks and Demos

### [Seguridad Infantil: El Uso de Cámaras de Video e IA para el Cuidado de Niños](https://bogota.aitinkerers.org/talks/rsvp_GHOgUtTJPL0)

El proyecto "Seguridad Infantil" tiene como meta principal el desarrollo de un sistema de monitoreo inteligente que emplea cámaras de video equipadas con inteligencia artificial (IA) para salvaguardar la seguridad y el bienestar de los niños. Este sistema está diseñado para ofrecer a padres y cuidadores una herramienta efectiva que les permita supervisar a los menores, detectar situaciones de riesgo y responder de manera ágil ante posibles emergencias. El proyecto incluye varios procesos clave, tales como: Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Estas son fundamentales para la detección y clasificación de imágenes. Se emplearán técnicas de transferencia de aprendizaje, utilizando conjuntos de datos específicos para entrenar modelos que mejoren la precisión al identificar situaciones de riesgo. Análisis de Video en Tiempo Real: La implementación de IA permitirá analizar transmisiones de video en vivo, facilitando la identificación de comportamientos peligrosos en tiempo real. Análisis Predictivo: Se aplicarán modelos de aprendizaje automático que examinarán datos históricos para anticipar comportamientos de riesgo e identificar patrones relacionados con la victimización. Estos modelos se alimentarán con información sobre interacciones reales de peligro. Modelos de Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Se utilizarán RNN para el análisis de series temporales, lo que permitirá comprender las variaciones en el comportamiento de un niño a lo largo del tiempo y detectar señales tempranas de riesgo. Privacidad Diferencial: Se garantizará que los sistemas de IA cumplan con normativas de protección de datos, como el GDPR o el COPPA, mediante la implementación de técnicas de privacidad diferencial. Esto permitirá a las organizaciones obtener información valiosa sin poner en riesgo la privacidad de los menores.

- Event context: AI Tinkerers Bogotá - Women Edition — 2024-11-28 — Bogotá
- Public talk page: https://bogota.aitinkerers.org/talks/rsvp_GHOgUtTJPL0

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