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Inteligencia Artificial confiable

(Investigación básica aplicada)

Esta área se centra en el desarrollo de una inteligencia artificial justa, ética, transparente y responsable, considerando tanto su impacto social como ambiental. La investigación en este ámbito proporciona bases científicas y tecnológicas para evaluar y garantizar que los sistemas de IA operen de forma fiable, segura y adecuada a los contextos en los que se aplican. Se trata de una línea de investigación de carácter básico y aplicado, estrechamente vinculada a la transferencia de conocimiento y a la adecuación de la IA a los marcos normativos y sociales.

Las principales sublíneas de investigación incluyen:

Equidad algorítmica

Investigación de métodos para identificar, medir y mitigar sesgos en datos y modelos, con el objetivo de reducir discriminaciones injustificadas y mejorar la equidad en los resultados generados por sistemas de IA.

Eficiencia computacional y energética de algoritmos

Desarrollo de algoritmos y métodos de aprendizaje que reduzcan el consumo de recursos computacionales y energéticos, analizando el compromiso entre eficiencia, complejidad y rendimiento.

IA para la sostenibilidad y la transición verde

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a problemas relacionados con la gestión eficiente de recursos y la sostenibilidad, así como análisis del impacto ambiental asociado al desarrollo y uso de sistemas de IA.

Casos de éxito