La UGR participa en CEREBRA-AI, un proyecto europeo de casi 15 millones de euros para desarrollar una IA confiable

La Universidad de Granada (UGR) forma parte del consorcio internacional de CEREBRA-AI, un proyecto europeo de investigación de cuatro años coordinado por Neuralio AI que cuenta con una financiación de casi 15 millones de euros de la Unión Europea a través del programa Horizon Europe y en el que participan 31 entidades e instituciones de 14 países.

La institución académica granadina impulsa líneas de investigación centradas en la Inteligencia Artificial Confiable (Trustworthy AI) y el aprendizaje continuo, lideradas por la profesora del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Natalia Díaz Rodríguez.

La participación de la UGR en CEREBRA-AI se articula en torno a varios ejes técnicos. En el ámbito de la IA de Confianza Transversal (Transversal Trust Framework), la institución académica trabaja en el desarrollo de mecanismos de explicabilidad (XAI), auditoría de equidad (fairness), gestión de la incertidumbre y alineación regulatoria con la Ley de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act).

De igual modo, en la línea de Aprendizaje Continuo (Continual Learning), se trabaja en el desarrollo de orquestadores capaces de coordinar modelos especialistas sin perder precisión y optimizando el consumo energético.

La UGR lidera además convocatorias de posiciones posdoctorales y contratos de doctorado (PhD), con un enfoque específico en estas áreas dentro del marco del proyecto.

Conocimiento estructurado y razonamiento lógico

CEREBRA-AI trabaja en el desarrollo de una plataforma europea de IA de propósito general, diseñada para ser adaptable, explicable y fiable. El proyecto combina cuatro capacidades complementarias: razonamiento neuro-simbólico, aprendizaje continuo, interacción con sistemasfísicos y gemelos digitales, y mecanismos integrados para garantizar la transparencia, la trazabilidad, la equidad, la gestión de la incertidumbre y el cumplimiento normativo.

A diferencia de los modelos de IA convencionales, que se basan principalmente en el reconocimiento estadístico de patrones, CEREBRA-AI combinará el aprendizaje automático con conocimiento estructurado y razonamiento lógico.

Esto permitirá a la plataforma realizar razonamientos verificables de múltiples pasos, reconocer la incertidumbre, adaptarse a datos y condiciones operativas cambiantes, y explicar los fundamentos de sus resultados. Un orquestador de aprendizaje continuo seleccionará y combinará modelos especializados en función de la tarea, los recursos computacionales disponibles y las restricciones operativas. Asimismo, la plataforma vinculará el razonamiento y el aprendizaje de la IA con robots, sensores y gemelos digitales de alta fidelidad, fundamentando su conocimiento en observaciones e interacciones con entornos reales y simulados.

El proyecto persigue que los sistemas autónomos mejoren mediante la experiencia y transfieran los avances obtenidos entre distintas tareas, modelos y entornos.

Para ello, trabaja en cuatro objetivos concretos. El primero es la ejecución adaptativa, mediante un entorno que aprenderá qué capacidades funcionan conjuntamente y cómo recuperarse ante cambios en las condiciones, coordinándolas dentro de límites definidos y equilibrando precisión, latencia y consumo energético.

El segundo es el razonamiento y aprendizaje continuo, donde el razonamiento neuro-simbólico híbrido conectará las representaciones aprendidas con conocimiento estructurado e inferencias verificables, mientras que el aprendizaje continuo facilitará la incorporación de nuevas experiencias preservando las capacidades ya establecidas. El tercero es la IA física, con plataformas robóticas y gemelos digitales de alta fidelidad que conectarán la percepción y el razonamiento con la acción, utilizando la retroalimentación de entornos físicos y simulados para orientar el aprendizaje.

El cuarto es la autonomía responsable, que busca propiciar que la ejecución de tareas se rija por restricciones específicas del dominio y seguridad, manteniendo las decisiones críticas bajo supervisión humana, con trazabilidad, incertidumbre calibrada y pruebas de regresión que respalden dicha supervisión, contando con conocimiento basado en evidencia y posibilidad de revertir cambios.

Nueve proyectos piloto en sectores clave

La plataforma integrada se validará mediante nueve proyectos piloto en los ámbitos de la movilidad y energía, el transporte marítimo y urbano, la fabricación, asistentes de conocimiento en sanidad, la agricultura y la gestión inteligente climática y servicios de predicción costeros, cuidado rural de mayores, y compañías de IA cognitiva.

El proyecto tiene como objetivo llevar sus tecnologías hasta el nivel de madurez tecnológica (TRL) 5, demostrando al mismo tiempo mejoras en rendimiento, eficiencia, seguridad y fiabilidad.

Los responsables del proyecto evaluarán si el sistema puede mejorar mientras los pesos de su modelo base permanecen fijos, y si las ganancias se transfieren entre familias de modelos y entornos, lo que les permitirá determinar qué aportan la coordinación y el aprendizaje operativo.

CEREBRA-AI

El consorcio CEREBRA-AI está integrado por un total de 31 entidades e instituciones de 14 países, entre las que se encuentran la propia Universidad de Granada, Neuralio AI Ike, Simula Research Laboratory, EXPERT.AI S.P.A., Ceske Centrum Pro Vedu a Spolecnost, Medoid AI Idiotiki Kefalaiouchiki Etairia, Akkodis I&S SAS, Fundación Socialinnolabs, Institut De Recherche Technologique System X, Atlantis Engineering AE, Enora Innovation Etaireia Psifiakon Texnologion, Engineering - Ingegneria Informatica SPA, Sintef AS, Universidad Politécnica de Madrid, Scaleapp PC, Asplan Viak AS, Eratosthenes Centre of Excellence, Netcompany S.A., Universitetet I Oslo, FCiências.ID - Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências y Faculdade de Ciencias da Universidade de Lisboa, Universität Mannheim, Università Degli Studi Di Bari Aldo Moro, Abo Akademi, Atomium Knowledge Consulting, Ville de Paris, Meteorologisk Institutt, ooBann Business Advisory, City St. Georges University of London, Chilton Computing Limited, OST - Ostschweizer Fachhochschule y Switzerland Innovation Park Biel/Bienne.