The Global South AIS Challenge Apart
Partner en México: AI Safety MX
Viernes 19 de junio al Domingo 21 de junio, 2026
Formato híbrido: remoto y en persona (Hub Mérida-Hub Guadalajara)
Organizadores en México: Janeth Valdivia, Angel Tenorio, Marco Vizcarra, Maximiliano Pinelo, Dexter Gomez, Isabel Montalvo.
El Global South AIS Hackathon, organizado por Apart Research y colaboradores en América Latina, África y Asia, está diseñado para promover y fomentar la participación en la creación de soluciones prácticas en AI Safety para el Sur Global.
Como colaborador, Al Safety México, busca descentralizar la investigación técnica y política, permitiendo la participación de la academia, industria, gobierno y estudiantes locales en el desarrollo de herramientas y evaluaciones adaptadas a los desafíos regionales.
El evento tendrá lugar del 19 al 21 de junio con un enfoque principalmente remoto y con sedes presenciales en Mérida y Guadalajara.
Premios por equipo ganador
$1,000 USD por equipo ganador
Distribución por región
América Latina: 3 equipos ganadoresTotal para América Latina: $3,000 USD
Solo los mejores equipos de entre todos los hubs a nivel global serán invitados al Fellowship de Apart después del hackathon. Esta es la vía para acceder a mentoría más profunda, investigación continua y apoyo profesional en AI safety.
📝 Registro obligatorio en 2 pasos 1️⃣ Completa tu registro en Luma (AI Safety México): https://luma.com/5q6vva0b2️⃣ Completa tu registro en la plataforma de Apart Research, (muy importante)
Ingresa a la plataforma de Apart.Haz clic en el botón “Sign Up”.Completa el formulario de registro.Revisa tu correo electrónico.Sigue las instrucciones enviadas por Apart para completar el proceso de registro.
Judge Accessibility
Organizer email available25/25
Student-run event15/15
Actively looking for judges25/25
Small event (120 participants)10/10
No corporate sponsors10/10
New or emerging organizer10/10
Public registration available5/5
Online format (judge from anywhere)10/10
Top signals
Organizer email available
Student-run event
Actively looking for judges
Organizers
Alex Johnson
alex@example.org
Jamie Rivera
jamie@example.org
Sam Chen
sam@example.org
Estimated Audience
Mostly Students
ExperienceStudent
OccupationStudents
Beginner Friendly
Women in Tech
Technical Focus
AI95%
Web80%
Mobile25%
Industries
Healthcare
Education
Climate
Technologies
Python
React
OpenAI
Why this estimate
• Hosted by a university
• Open to students
• MLH member event
Estimate inferred from event metadata, not actual attendee data.