Qué puede aportar AI4ES
Objetivos tecnológicos
01. Data Analytics
Investigar, desarrollar y experimentar con modelos de aprendizaje para datos heterogéneos (multimodales, de diversas fuentes), degradados o de baja calidad (datos faltantes, insuficientes, no significativos, erróneos, con anomalías, etc.) de tal forma que se puedan incorporar al aprendizaje conjuntos de datos de distintas fuentes, incompletos o escasamente anotados, que son los que se encuentran en situaciones reales.
02. IA Development
Explorar nuevos modelos de aprendizaje continuo y desarrollar nuevos sistemas y arquitecturas que soporten su ciclo de vida, que permitan ir incorporando nuevo conocimiento de forma incremental de forma automática o con una mínima supervisión, que puedan adaptarse autónomamente a cambios en los datos, y que persistan eficientemente el conocimiento aprendido para su eventual reutilización.
03. Cloud y HPC
Investigación en nuevos paradigmas de computación especializados para el desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, que permitan aumentar la eficiencia de cómputo de los algoritmos de aprendizaje automático, soportar el cálculo en tiempo real, y/o distribuir el cómputo a los nodos, explorando conexiones con GAIA-X.
04. Data Spaces
Investigar, desarrollar y experimentar con arquitecturas que den soporte a la construcción de Espacios de Datos, definiendo modelos de gobernanza apropiados, captar los datos (involucrar y dinamizar a data owners) a través de un espacio de confianza.
A quién está dirigido AI4ES
Público objetivo
01. Empresas y organizaciones
interesadas en incorporar a sus procesos productivos o servicios tecnologías para el procesamiento y análisis inteligente de datos.
02. Universidades y centros de I+D
focalizados en el diseño y desarrollo de tecnologías para el procesamiento y análisis inteligente de datos y que estén interesados en explorar sinergias de colaboración con los miembros de la red.
03. Profesionales
en los campos de conocimiento de la red AI4ES que estén interesados en participar en las actividades organizadas por la red, como seminarios, cursos de formación, prácticas/estancias, o acceder a ofertas de empleo.
Herramientas para la transformación digital
Tecnologías
Analítica de datos
Desarrollo IA-ML
Cloud y HPC
Espacios de Datos