El proyecto AI-BOOST abre una competición europea para impulsar la IA generativa

El proyecto europeo AI-BOOST, coordinado por Zabala Innovation y centrado en impulsar la innovación abierta en inteligencia artificial, lanza la convocatoria AI Challenge Competition, una competición dirigida a startups, pymes, investigadores y otros innovadores que quieran desarrollar soluciones de IA generativa para responder a retos tecnológicos concretos.

Los retos de la AI Challenge Competition de AI-BOOST

La nueva convocatoria se estructura en torno a cuatro retos.

Reto 1 – Generador de misiones en lenguaje natural basado en IA generativa para robots agrícolas autónomos

El primero, liderado por Consorzio Intellimech y JOiiNT LAB, busca desarrollar un generador de misiones en lenguaje natural para robots autónomos en agricultura. El objetivo es democratizar la programación robótica mediante inteligencia artificial generativa, de forma que instrucciones expresadas en lenguaje natural puedan traducirse en comandos ejecutables. La propuesta parte del uso de modelos avanzados de visión, lenguaje y acción para crear una prueba de concepto modular que ayude a conectar la intención humana con la ejecución robótica. Aunque el foco inicial está en mejorar la productividad en viñedos, el reto se plantea con una ambición más amplia: facilitar la automatización inteligente en mantenimiento industrial y operaciones de campo.

Plazo para presentar candidaturas: 25 de agosto.

Reto 2 – IA ‘agéntica’ para la generación automatizada de diseños CAD y la simulación autónoma

El segundo reto, liderado por SIAD Group, se centra en la generación automatizada de CAD y la simulación autónoma mediante inteligencia artificial agéntica. En este caso, el reto consiste en agilizar el diseño y la simulación de tuberías industriales, en particular para el enrutamiento de tubos de compresores dentro de skids. La solución deberá traducir requisitos en lenguaje natural y datos CAD existentes en modelos paramétricos editables, con el objetivo de automatizar tareas complejas como la extracción de restricciones geométricas, la generación de mallas o los análisis de convergencia. El resultado esperado es una reducción significativa del esfuerzo manual de ingeniería, con diseños más compactos, menores costes y validación frente a estándares industriales exigentes.

Plazo para presentar candidaturas: 25 de agosto.

Reto 3 – IA generativa para la mejora de conjuntos de datos clínicos

El tercer desafío, liderado por European Federation for Cancer Images (EUCAIM), se centra en el uso de inteligencia artificial generativa para mejorar la calidad y representatividad de los conjuntos de datos de imagen clínica, que a menudo son incompletos o presentan desequilibrios. Mediante la creación de cohortes sintéticas de pacientes realistas, la solución busca cubrir lagunas críticas de datos y armonizar la información en distintas condiciones de imagen. El sistema deberá identificar características demográficas y clínicas clave para garantizar que los datos sintéticos mantengan el realismo y sean coherentes con las estadísticas del mundo real. En última instancia, el proyecto aspira a mejorar la equidad y reducir los sesgos, facilitando el desarrollo de modelos fiables que apoyen la investigación médica y la toma de decisiones clínicas con mayor precisión.

Plazo para presentar candidaturas: 8 de septiembre.

Reto 4 – IA generativa para la generación automática de casos de prueba a partir de bases de datos de accidentes y estándares

El cuarto reto, liderado por Siemens Industry Software NV en colaboración con el proyecto EU RobustifAI, busca mejorar la seguridad y validación de los sistemas de conducción autónoma mediante el uso de inteligencia artificial generativa para automatizar la creación de escenarios de simulación. Al transformar informes de accidentes, datos visuales y estándares internacionales de seguridad en formatos estructurados y preparados para simulación, la solución sustituye procesos manuales lentos por un flujo de trabajo más escalable y consistente. Este enfoque refuerza el vínculo entre los datos del mundo real y los marcos regulatorios, ayudando a los equipos a identificar brechas críticas de seguridad y casos límite complejos. En última instancia, el proyecto proporcionará a expertos técnicos y regulatorios conjuntos completos de escenarios, mejorando de forma significativa la eficiencia y accesibilidad de las evaluaciones de seguridad para vehículos autónomos.

Plazo para presentar candidaturas: 8 de septiembre.

Los cuatro retos serán explicados más en detalle en el webinar que Zabala Innovation organiza el 22 de julio a las 11.

Características de la AI Challenge Competition de AI-BOOST

Fases y financiación

La competición se desarrollará en dos fases. En la fase inicial, denominada Spark Phase, los participantes trabajarán durante dos meses en una nota conceptual con un nivel de madurez tecnológica (TRL) de 1-2, seguida de un mes de evaluación. De esta etapa saldrán cinco ganadores, que recibirán 28.500 euros cada uno. La segunda etapa, la Advance Phase, estará centrada en el desarrollo y validación de algoritmos, con el objetivo de alcanzar un TRL 4-5 durante cinco meses.

La fase concluirá con un evento final de competición en directo, cuya celebración está prevista para febrero de 2027 en Bruselas. Durante este evento, los participantes presentarán y demostrarán públicamente sus soluciones ante un panel de evaluadores, responsables de los retos, representantes del consorcio AI-BOOST y otras partes interesadas. La demostración en directo permitirá a los participantes mostrar la funcionalidad, el rendimiento y la relevancia práctica de su solución en relación con los objetivos del reto. El evento final también incluirá una sesión pública de presentación (pitch) y una votación del público.

El ganador final recibirá 100.000 euros. Además, la convocatoria prevé premios especiales, cuya dotación es de 25.000 euros por reto, que se distribuyen en un Premio a la excelencia en innovación, de 12.500 euros, y un Premio a la IA responsable de otros 12.500 euros.

Otros beneficios

Más allá de la financiación, la AI Challenge Competition ofrece visibilidad y acompañamiento técnico por parte de los socios del proyecto y de las entidades que han definido los retos. Su lógica responde al enfoque que AI-BOOST ha venido construyendo desde hace unos tres años: convertir necesidades concretas en oportunidades de innovación abierta y conectar a quienes desarrollan soluciones con empresas, centros de investigación e infraestructuras europeas.

Qué es AI-BOOST

Surgido en 2023, AI-BOOST busca establecer un programa de retos capaz de servir como referencia para la comunidad europea de IA y de reforzar la competitividad del Viejo Continente en este ámbito estratégico. El proyecto está impulsado por un consorcio integrado por Zabala Innovation, F6S, Cineca, INESC TEC, la Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach, EIT Digital y la Universitat Pompeu Fabra.

La inteligencia artificial generativa, que en ese momento todavía se presentaba como una novedad disruptiva, forma hoy parte del contexto en el que operan empresas, administraciones y centros de investigación. Sus oportunidades y riesgos están ya identificados: más capacidad para generar contenidos, analizar información o apoyar procesos de investigación, pero también nuevas exigencias en transparencia, sesgos, propiedad intelectual, ciberseguridad y supervisión humana.

En este sentido, el proyecto funciona como un puente entre la demanda tecnológica y la capacidad innovadora del ecosistema europeo. Las entidades que participan en los retos que organiza AI-BOOST no parten de problemas abstractos, sino de necesidades identificadas en ámbitos como la industria, la salud, la movilidad, la robótica o la investigación avanzada. A partir de ahí, el proyecto moviliza candidaturas, facilita apoyo técnico y orienta las soluciones hacia resultados verificables.

Ese enfoque permite que la competición no se limite a premiar ideas, sino que acompañe su evolución hacia prototipos, algoritmos y modelos con potencial de aplicación. También contribuye a ordenar un mercado en rápida expansión, en el que muchas organizaciones buscan casos de uso concretos, criterios de validación y socios capaces de convertir la IA generativa en herramientas útiles.

“AI-BOOST no aborda ese debate desde la teoría, sino desde una pregunta práctica: cómo movilizar el ecosistema europeo para desarrollar aplicaciones y modelos de IA con impacto real”, recalca Daniel Errea, líder del área de Digital de Zabala Innovation y coordinador del proyecto. Por ello, “AI-BOOST busca innovadores que resuelvan los cuatro retos de alto impacto mediante inteligencia artificial generativa”, explica.

La fuerza de la supercomputación europea

Uno de los elementos diferenciales del proyecto es su vinculación con la supercomputación europea. El desarrollo de modelos avanzados de IA exige una capacidad de cálculo muy alta, y AI-BOOST ha situado esa cuestión en el centro de algunos de sus retos. En el Large AI Grand Challenge, lanzado en 2023, las startups seleccionadas recibieron 250.000 euros cada una y accedieron a recursos de EuroHPC JU, incluidos LUMI y Leonardo, para desarrollar modelos de IA a gran escala.

La entrega de premios celebrada en Bruselas, con la participación del entonces comisario europeo Thierry Breton, fue uno de los momentos más visibles del proyecto. Para AI-BOOST, representó la puesta en marcha de un mecanismo europeo para identificar proyectos prometedores, financiarlos y ofrecerles infraestructura de cálculo en condiciones competitivas.

Europa mira al futuro de la IA

Desde entonces, el proyecto ha seguido evolucionando. En 2026, el Frontier AI Grand Challenge ha vuelto a situar el foco en la capacidad europea para desarrollar modelos avanzados apoyados en infraestructuras propias. La Comisión Europea seleccionó como ganador al consorcio Europa, liderado por la empresa italiana Domyn junto con Fraunhofer IAIS y Fraunhofer IIS, con el objetivo de desarrollar un modelo abierto de frontera que cubra los 24 idiomas oficiales de la Unión Europea. Para Leyre Ansorena, consultora senior de Zabala Innovation, “este tipo de avances demuestra que AI-BOOST forma parte de un debate más amplio sobre la soberanía tecnológica europea y refuerza la colaboración con la comunidad de la inteligencia artificial”.

De aquí a 2027, “el desafío es consolidar el ecosistema creado y demostrar que las competiciones abiertas de IA son una herramienta eficaz para acelerar la innovación y transformar la investigación en soluciones con impacto real”, destaca Sara López, consultora del área de Emprendimiento de Zabala Innovation. “El proyecto encara así su recta final no como escaparate tecnológico, sino como un instrumento para reforzar la competitividad europea en inteligencia artificial”, concluye.