Qué puede aportar AI4ES
Objetivos de la red
Objetivos estratégicos
01. Colaborar
Reforzar la colaboración entre los integrantes de la red para ganar masa crítica y maximizar el impacto de las actividades realizadas, reduciendo la fragmentación de la oferta tecnológica y aumentando la capacidad de transferencia de tecnología y conocimiento a las empresas.
02. Dar visibilidad
Dotar de visibilidad a la red AI4ES para aumentar el impacto en atracción de talento, carrera investigadora, y la presencia y reconocimiento internacional.
03. Definir una hoja de ruta
Definir y mantener actualizados los retos tecnológicos a los que se enfrenta España en el ámbito de las Tecnologías Habilitadoras de la Cadena de Valor del Dato, en línea con las estrategias europeas, así como establecer y ejecutar una hoja de ruta para el desarrollo conjunto de nuevas tecnologías habilitadoras digitales de alto impacto relativas a datos.
04. Dotar de infraestructuras
Facilitar la puesta en marcha de nuevas infraestructuras de investigación y experimentación para el procesamiento, análisis, y acceso a datos, así como potenciar y optimizar el aprovechamiento en red de las ya existentes en la agrupación
05. Transformar la economía
Contribuir a la transformación de la economía española mediante el desarrollo de proyectos de implantación y transferencia de tecnologías basadas en datos, así como el apoyo al desarrollo de nuevo tejido empresarial centrado en la cadena de valor del dato.
06. Dinamizar
Realización de actividades de diagnóstico, prospectiva, formación, promoción, difusión y comunicación, con alcance a nivel estatal.
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.