Criterios de valoración
Los proyectos presentados serán valorados por su calidad atendiendo a los siguientes criterios: la adecuación de la solución al reto seleccionado, el grado y modo de aplicación de tecnologías basadas en inteligencia artificial y/o tecnologías avanzadas en relación con el reto, la calidad técnica del contenido del proyecto, la facilidad de implantación práctica de la solución propuesta, su potencial en el mercado tecnológico y su grado de desarrollo tecnológico.
Dotación de los premios
Se otorgará un premio en cada categoria de los retos planteados, de 40.000 euros.
Al mejor proyecto presentado en cada una de las doce categorias o retos planteados que se enumeran a continuación:
- Accesibilidad mejorada. Desarrollar un sistema IoT e IA para mejorar la accesibilidad de personas con discapacidad a entornos físicos, tales como centros comerciales, instalaciones deportivas o instalaciones recreativas. Utilizar geolocalización y reconocimiento de voz para permitir la movilidad autónoma y la experiencia personalizada (experiencia de compra, de entrenamiento, lúdica...).
- Estadios deportivos inteligentes. Modelos de integración de dispositivos y sensores conectados a la red permite recopilar datos en tiempo real y mejorar la eficiencia operativa, la seguridad y la experiencia general del aficionado que asiste a los estadios deportivos.
- Interacción virtual profesor alumno. Establecer un gemelo digital para la educación, donde se creen entornos de colaboración entre profesores y alumnos. Este gemelo digital debe contar con algoritmos de IA para adaptar el proceso de aprendizaje de cada alumno.
- Movilidad sostenible. Crear un modelo de inteligencia artificial y gestión de datos que brinde predicciones dinámicas de flujos de tráfico futuro y gestione rutas en tiempo real para promover la movilidad sostenible.
- Optimización de circulación en zonas de bajas emisiones. Desarrollar una plataforma de inteligencia artificial y gestión de datos que proporcione en tiempo real información sobre el estacionamiento para vehículos particulares y transporte de mercancías para reducir los tiempos de búsqueda y la contaminación en zonas de bajas emisiones.
- Detección de soledad no deseada. Desarrollar un modelo de Deep learning y NLP para detectar la soledad no deseada en personas jóvenes y mayores. Identificar señales de aislamiento y angustia emocional con análisis del lenguaje natural y texto tanto en la voz como en mensajes digitales, para intervenir tempranamente y mejorar su bienestar emocional.
- Detección del bullying en colegios. Desarrollar un modelo de IA capaz de identificar patrones y situaciones de riesgo relacionadas con el bullying en entornos escolares.
- Gestión inteligente de residuos urbanos. Crear sistemas de IA e IoT para optimizar la recogida de residuos basados en patrones ciudadanos y sinergias con otros servicios. Incluirán la generación dinámica de rutas para mejorar la eficiencia del sistema y reducir incidencias.
- Huella de carbono urbana. Desarrollar un modelo de IA y machine learning para calcular la huella de carbono de una ciudad en base a integración de datos variados como el consumo energético el transporte y otros, para proponer estrategias de mitigación de emisiones y proporcionar herramientas precisas para reducir las emisiones de carbono.
- Asistentes virtuales para el turismo. Desarrollar asistentes virtuales para turistas que utilicen procesamiento de lenguaje natural y machine learning para mejorar la interacción multilingüe y ofrecer recomendaciones personalizadas.
- Accesibilidad a espacios urbanos. Desarrollar una plataforma que integre análisis de accesibilidad urbana, inteligencia artificial y participación ciudadana para generar mapas de actividad orientados a diversos segmentos de la población, como familias con niños pequeños, personas con discapacidad y adultos.
- Predicción de enfermedades. Desarrollar un modelo que utilice inteligencia artificial y otras tecnologías disruptivas para predecir enfermedades, realizar diagnósticos tempranos y mejorar el seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas.
Más información: ver bases completas de la convocatoria en el apartado 'Información Relacionada'