Competencia de Desafío de IA

Descripción

Financiación en cascada (FSTP – Apoyo Financiero a Terceros). > Desafío 3: IA Generativa para la Mejora de Conjuntos de Datos Clínicos. Liderado por la EUropean Federation for CAncer IMages (EUCAIM), este desafío se centra en el uso de la IA Generativa para mejorar la calidad y la representatividad de los conjuntos de datos de imágenes clínicas, que a menudo están incompletos o desequilibrados. Mediante la creación de cohortes de pacientes sintéticos realistas, la solución pretende cubrir lagunas de datos críticas y armonizar la información a través de diversas condiciones de imagen. El sistema identificará características demográficas y clínicas clave para garantizar que los datos sintéticos sigan siendo realistas y coherentes con las estadísticas del mundo real. En última instancia, el proyecto busca mejorar la equidad y reducir el sesgo, permitiendo el desarrollo de modelos confiables que apoyen la investigación médica precisa y la toma de decisiones clínicas. > Desafío 4: IA Generativa para la Generación Automática de Casos de Prueba a partir de Bases de Datos de Accidentes y Estándares. Liderado por Siemens Industry Software NV con la colaboración de EU RobustifAI, este desafío tiene como objetivo mejorar la seguridad y la validación de los sistemas de conducción autónoma mediante el uso de IA Generativa para automatizar la creación de escenarios de simulación. Al transformar los informes de accidentes, los datos visuales y los estándares internacionales de seguridad en formatos estructurados y listos para la simulación, la solución sustituye los procesos manuales lentos por un flujo de trabajo más escalable y coherente. Este enfoque refuerza el vínculo entre los datos del mundo real y los marcos regulatorios, ayudando a los equipos a identificar crit…

Fechas EU

Opening date

3 jul 2026

Deadline(s)

• 8 sept 2026

Identifier

FSTP-14883

Fuente oficial