Inteligencia Artificial

Desarrollo de tecnologías de Inteligencia Artificial

El nodo de Inteligencia Artificial del BDIH está concebido para ser un catalizador en el uso de inteligencia artificial de las empresas vascas, proporcionando acceso a esta tecnología de manera colaborativa, soberana y responsable.

Este nodo se ha diseñado para promover la adopción y el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial en sectores como la producción, movilidad, salud, energía, comercio, servicios y administración pública, con el objetivo de fortalecer la competitividad de las empresas vascas y aportar beneficios significativos a la sociedad mediante el uso de IA.

Para ello, agentes de la Red Vasca de Ciencia y Tecnología disponibilizarán activos que cubren toda la cadena de valor de la IA.

Campos de aplicación

Infraestructura y Computación Desarrollos Despliegue y Aplicación Dato

Infraestructura y Computación

Se trata de la provisión de la infraestructura, capacidades y recursos necesarios para el desarrollo y aplicación de la IA. Estos elementos proporcionan la capacidad de procesamiento y análisis de datos avanzados, la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de IA, la resolución de problemas computacionales complejos y la ejecución eficiente de la algoritmia.

Capacidad de Procesamiento y Análisis: Provisión de recursos computacionales avanzados para el análisis de grandes volúmenes de datos y la ejecución eficiente de algoritmos complejos.
Construcción y Entrenamiento de Modelos: Acceso a centros y clústeres de supercomputación, así como a tecnologías de microelectrónica y dispositivos embebidos, que facilitan el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de IA.
Resolución de Problemas Computacionales: Equipos y tecnologías que permiten resolver problemas computacionales complejos y optimizar procesos mediante IA.

Desarrollos

Se trata de la creación, entrenamiento y refinamiento de modelos de IA que transforman los datos en información significativa y soluciones de IA. Involucra el diseño y la implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, IA generativa y otras metodologías avanzadas de análisis de datos. Se consideran igualmente dentro de este eslabón elementos como los modelos fundacionales para la generación de datos multimodales, metodologías de auditoría
algorítmica para sistemas basados en IA y plataformas de despliegue para modelos de IA, entre otros.

Creación y Refinamiento de Modelos: Diseño e implementación de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y IA generativa.
Modelos Fundacionales y Metodologías Avanzadas: Desarrollo de modelos fundacionales para la generación de datos multimodales y metodologías de auditoría algorítmica para garantizar la transparencia y equidad en los sistemas basados en IA.

Despliegue y Aplicación

Se trata de la transferencia e implementación de soluciones de IA. Esto se traduce en nuevos servicios potenciados/habilitados por IA, nuevos productos basados en IA y la mejora de procesos existentes mediante la aplicación de IA. Puede tratarse de industrias concretas, sectores de actividad, la propia administración pública, e incluso la sociedad en su conjunto considerando la transversalidad de la IA en cuanto a sus ámbitos de aplicación.

Nuevos Servicios y Productos: Desarrollo de nuevos servicios y productos potenciados por IA que mejoren la competitividad de las empresas.
Mejora de Procesos Existentes: Aplicación de IA para optimizar y mejorar procesos empresariales existentes, incrementando la eficiencia y reduciendo costos.
Ámbitos de Aplicación Diversos: Implementación de soluciones de IA en industrias concretas, sectores de actividad específicos, la administración pública y la sociedad en general, aprovechando la transversalidad de la IA para generar impactos positivos en múltiples áreas.

Dato

Resulta la materia prima fundamental y la información necesaria para entrenar, validar, evaluar y mejorar modelos de IA. Su calidad, cantidad y relevancia son críticas para el éxito y el rendimiento de los sistemas de IA.

Datos singulares: Asegurar que las empresas tengan acceso a datos singulares de alta calidad y relevancia para entrenar, validar, evaluar y mejorar sus modelos de IA.
Gestión de Datos: Ofrecer soluciones para la gestión segura y eficiente de grandes volúmenes de datos, garantizando su integridad y confidencialidad.

Contacta con tu enlace

Es nuestro experto en Inteligencia Artificial y se encargará de conocer el detalle de tu necesidad.

Iñaki Suarez
BAIC – Basque Artificial Intelligence Center – Centro Vasco de Inteligencia Artificial
inaki.suarez@baic.eus
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