AEQUITAS tiene como objetivo abordar y contener las múltiples manifestaciones de sesgo e injusticia en la Inteligencia Artificial (IA) proponiendo un entorno de experimentación controlado para detectar, reparar, remover y mitigar sesgos en los sistemas de IA existentes, además de ofrecer técnicas y metodologías para el diseño de nuevos sistemas IA imparciales y justos.
AITANA-MOVEC pretende crear un entorno completo de desarrollo y puesta en producción con control de versiones de forma simple e intuitivita, permitiendo a los científicos de datos centrarse en la creación de modelos con mejores resultados, sin centrarse en el versionado de código y datos y proporcionando de una forma simple el acceso a las tareas automáticas y de puesta en producción.
El proyecto AITANA, tiene como objetivo la definición e implementación de un entorno metodológico soportado por un conjunto de herramientas, para un desarrollo correcto, eficiente y adecuado de esta índole, desde su análisis exploratorio inicial, pasando por su entrenamiento en nodos computacionales, hasta su despliegue final en producción
El Proyecto AQUAS es un proyecto europeo que tiene como objetivo principal investigar los desafíos surgidos a partir de la interdependencia entre seguridad, protección y rendimiento durante el ciclo de vida de un producto en un contexto de sistemas ciber-físicos. El concepto principal con el que se trabaja en AQUAS es el de co-ingeniería, buscando puntos de interacción entre estas tres propiedades.
El proyecto ARCADIA pretende investigar en el diseño y desarrollo de experiencias gamificadas y juegos serios para entornos de Realidad Aumentada y Mixta, orientados a la mejora de la salud mental y el bienestar.
Realidad Extendida para la Salud Mental y el Bienestar basada en Gamificación y Juegos Serios
El proyecto BigMedilytics persigue transformar el sector sanitario europeo a través de la aplicación de tecnologías Big Data que incrementen su productividad de forma significativa.
Este proyecto pretende investigar en técnicas de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial (IA), principalmente de aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning) con el propósito de llevar la Inteligencia Artificial a la práctica hospitalaria ofreciendo apoyo al personal clínico en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor pronóstico de complicaciones, un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes y permitiendo a un hospital anticiparse a sus necesidades.
La Agrupación CEL.IA “Consorcio cErvera para el Liderazgo de la I+D+I en Inteligencia Artificial Aplicada” reúne a 5 Centros Tecnológicos españoles de referencia en el ámbito de la IA, con demostradas capacidades de transferencia de tecnología a las empresas y gran capilaridad en base a una amplia cobertura geográfica.
Mejorar la herramienta art2kitekt en la evaluación de sistemas distribuidos basados en componentes y facilitar el modelado, análisis y evaluación de sistemas particionados con criticidad mixta, que son las arquitecturas utilizadas frecuentemente en las tecnologías actuales basadas en hipervisores.críticos o problemáticos.