Las ayudas, enmarcadas en el Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de innovación 2024-2027, serán por un importe de 31 millones de euros a ejecutar desde 2025 a 2028.

·       La convocatoria prevé la atracción y formación de investigadores en Inteligencia Artificial mediante la financiación, en el marco de cada proyecto, de personal tanto en su fase doctoral como posdoctoral.

·       Habrá un plazo único para la presentación de solicitudes, desde el 7 de mayo de 2025 al 28 de mayo de 2025.

La Agencia Estatal de Investigación ha lanzado la convocatoria de ayudas a Proyectos de Investigación en el Ámbito de la Inteligencia Artificial para el año 2025, enmarcada dentro del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica e Innovación 2024-2027. Las ayudas han sido aprobadas por Acuerdo del Consejo de Ministros el 8 de abril de 2025.

El objetivo de esta convocatoria es impulsar la investigación en el ámbito de la Inteligencia Artificial mediante la financiación de proyectos de investigación básica, investigación aplicada y desarrollo experimental, cubriendo así desde etapas iniciales de generación de conocimiento fundamental hasta fases más próximas a aplicaciones prácticas.

Las ayudas están dirigidas a proyectos coordinados, desarrollados por grupos de investigación interdisciplinares formados por investigadores de distintas universidades y centros de investigación, en línea con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) y la estrategia de IA 2024-2025. Los proyectos y actuaciones se ejecutarán por universidades, centros públicos de I+D+i, centros tecnológicos y entidades públicas y privadas sin ánimo de lucro vinculadas a la ciencia, la tecnología, la investigación y la innovación.

La convocatoria tiene por finalidad impulsar la investigación en el ámbito de la Inteligencia Artificial para dar respuesta a los desafíos identificados en las siguientes prioridades temáticas:

1.º Inteligencia Artificial y desafíos teóricos/técnicos

2.º Inteligencia Artificial y cognición

3.º Inteligencia Artificial y algoritmia avanzada

4.º Inteligencia Artificial en sistemas físicos

5.º Inteligencia Artificial e interacciones humano-máquina

6.º Inteligencia Artificial y desafíos sociales y políticos

7.º Inteligencia Artificial e Impacto Ambiental

8.º Inteligencia artificial y tecnologías del lenguaje

9.º Inteligencia Artificial y tecnologías cuánticas

El importe total de las ayudas convocadas en esta convocatoria es de 31 millones de euros y su concesión se realizará en régimen de concurrencia competitiva. El importe máximo de la ayuda por proyecto coordinado es de 2 millones de euros.

Los fondos estarán destinados a financiar los gastos vinculados al desarrollo y ejecución de las actividades para las que sean concedidas, pudiéndose aplicar tanto a costes directos como indirectos. Los primeros abarcan partidas como salarios del personal, adquisición de pequeño equipamiento, material fungible, dietas y desplazamientos relacionados con el proyecto, así como gastos asociados a patentes, publicaciones y otros conceptos similares. En cuanto a los costes indirectos, estos corresponderán a gastos generales que no pueden ser imputados directamente al proyecto y están limitados al 25% del total de los gastos directos.

Además, será obligatorio incluir en cada subproyecto la contratación de al menos un investigador con grado de doctor y un investigador predoctoral en formación, reforzando así el compromiso con la promoción del talento científico y la formación de nuevos profesionales.

Habrá un plazo único para la presentación de solicitudes, desde el 7 de mayo de 2025 al 28 de mayo de 2025 a las 14:00h (hora peninsular española)

Estas ayudas impulsarán el desarrollo de capacidades de investigación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, fomentando la colaboración y la proyección internacional de los equipos que trabajan en organismos de investigación. Además, contribuirán a abordar desafíos sociales, económicos y tecnológicos, promoviendo soluciones orientadas al bienestar de la sociedad. Esto se logrará mediante la difusión de los resultados en foros científicos y tecnológicos de alto impacto, la transferencia de tecnología y la internacionalización de las actividades relacionadas.

Próximamente se realizará un webinario sobre la convocatoria.

Enlace a ficha de la convocatoria

Fuente: Agencia estatal de Investigación

Una tesis doctoral –llevada a cabo por Inés Hernández Casado en la Universidad de La Rioja– ha permitido desarrollar nuevos métodos basados en Inteligencia Artificial y visión artificial para la evaluación temprana del mildiu de la vid, utilizando sensores no invasivos, en condiciones de laboratorio y de campo.

Desarrollada en el Departamento de Matemáticas y Computación –en el marco del programa de Doctorado 782D (Real Decreto 99/2011)–, la tesis ‘Artificial intelligence and non-invasive sensing technologies for early detection of downy mildew in grapevine’ ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional al título.

Ha sido dirigida por los catedráticos Manuel Javier Tardáguila Laso y Juan Félix San Juan Díaz, de la Universidad de La Rioja, y por Salvador Gutiérrez Salcedo, profesor de la Universidad de Granada y doctor por la UR.

El mildiu es una enfermedad especialmente devastadora de la vid, cuya detección precoz resulta crucial para intervenir a tiempo, evitando la propagación del hongo y reduciendo los tratamientos químicos.

La evaluación tradicional, a cargo de expertos, puede resultar laboriosa, subjetiva y lenta, por lo que se propone el uso de inteligencia artificial.

Para la detección y localización de mildiu en campo, la doctora Inés Hernández ha empleado sensores no invasivos que permiten la recogida de datos en el viñedo sin dañar el cultivo, y tecnologías de inteligencia y visión artificial para que los ordenadores sean capaces de interpretar estas imágenes.

Además, utilizó una ventana deslizante para analizar el dosel de la vid y se aplicaron técnicas de inteligencia artificial explicable (que permite entender cómo los algoritmos empleados obtienen sus resultados) y redes neuronales.

Así, se logró determinar, de forma automática y razonada, en qué zonas exactas estaban localizados los síntomas de mildiu en el viñedo.

La doctora también ha elaborado un método para estimar, en el laboratorio, la gravedad de la enfermedad, empleando aprendizaje automático, lógica difusa y visión artificial.

Mediante imágenes hiperespectrales se pudieron medir colores imperceptibles por el ojo humano; la lógica difusa, que permite tratar información imprecisa, se usó para representar los distintos grados de infección. Con estas técnicas se consiguió evaluar, con rapidez y precisión, la severidad de la infección.

Fuente: Universidad de La Rioja