I. Disposiciones generales. MINISTERIO DE ASUNTOS ECONÓMICOS Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL. Subvenciones. (BOE-A-2022-18817)
Real Decreto 959/2022, de 15 de noviembre, por el que se regula la concesión directa de una subvención a centros y fundaciones públicos de investigación y universidades públicas españolas para la realización de proyectos innovadores en el área de computación en la nube del Programa UNICO I+D Cloud, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia -Financiado por la Unión Europea- Next Generation EU.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 275
Miércoles 16 de noviembre de 2022
Sec. I. Pág. 156100
ANEXO I
Relación de entidades beneficiarias y financiación máxima de los proyectos
Entidades Beneficiarias
CIF
Total máx. a conceder
BARCELONA SUPERCOMPUTING CENTER.
S0800099D
13.705.714,29 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID.
Q2818015F
10.399.215,37 €
FUNDACIÓN PARA LA INVESTIGACIÓN DEL HOSPITAL
CLÍNICO DE LA COMUNIDAD VALENCIANA.
G96886080
5.252.273,94 €
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.
Q2818029G
3.418.535,71 €
UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI.
Q9350003A
2.351.607,14 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VALENCIA.
Q4618002B
2.151.964,29 €
FUNDACIÓN INSTITUTO MADRILEÑO DE ESTUDIOS
AVANZADOS EN NETWORKS.
G84912708
1.998.750,00 €
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA.
Q3918001C
1.302.321,43 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE CATALUÑA.
Q0818003F
1.238.714,29 €
FUNDACIÓN CENTRO DE INNOVACIÓN DE
INFRAESTRUCTURAS INTELIGENTES.
G19272822
1.154.214,29 €
TOTAL.
42.973.310,75 €
ANEXO II
Proyecto
Principales actividades del proyecto
Entidad
Aprendizaje automático en
la nube y en el borde
(Cloud and edge machine
learning).
Tarea 1: uso eficiente de Federated Learning (FL) en nubes híbridas y protección contra
ataques (incluidos ataques de envenenamiento e inferencia).
Tarea 2: protección de datos sensibles o confidenciales que sean intercambiados entre
diferentes dominios administrativos en la nube, incluido su borde que es potencialmente menos
seguro.
Tarea 3: equidad en términos de distribución de costos y ganancias cuando la computación en
el borde se usa para entrenar de forma colaborativa modelos de aprendizaje automático (ML).
Tarea 4: gestión de los desafíos de portabilidad de datos en el borde de la nube.
Tarea 5: DevOps y desarrollo continuo para servicios de aprendizaje automático que se
ejecutan en borde de la nube.
Fundación Instituto
Madrileño de
Estudios Avanzados
en NETWORKS.
Aprendizaje automático
federado para redes
eléctricas de distribución.
Tarea 1: identificación de las aplicaciones del aprendizaje automático de la IA en los ámbitos de
la distribución y el consumo orientadas a la mejora de los procedimientos de operación y
planificación.
Tarea 2: desarrollo de modelos mediante técnicas de aprendizaje federado que permiten
Universidad
construir una arquitectura de aprendizaje automático bottom-up para compartir sólo los datos
Politécnica de
esenciales del modelo y garantizar la seguridad y privacidad de los datos.
Cataluña.
Tarea 3: desarrollo de modelos que minimicen las emisiones de dióxido de carbono y
maximicen la capacidad de integración de las energías renovables en el sistema de
distribución, incluyendo algoritmos para predecir congestiones en las redes, predecir la
flexibilidad e identificar pérdidas no técnicas.
cve: BOE-A-2022-18817
Verificable en https://www.boe.es
Actividades de investigación a financiar de los Proyectos por entidad beneficiaria
Núm. 275
Miércoles 16 de noviembre de 2022
Sec. I. Pág. 156100
ANEXO I
Relación de entidades beneficiarias y financiación máxima de los proyectos
Entidades Beneficiarias
CIF
Total máx. a conceder
BARCELONA SUPERCOMPUTING CENTER.
S0800099D
13.705.714,29 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID.
Q2818015F
10.399.215,37 €
FUNDACIÓN PARA LA INVESTIGACIÓN DEL HOSPITAL
CLÍNICO DE LA COMUNIDAD VALENCIANA.
G96886080
5.252.273,94 €
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID.
Q2818029G
3.418.535,71 €
UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI.
Q9350003A
2.351.607,14 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE VALENCIA.
Q4618002B
2.151.964,29 €
FUNDACIÓN INSTITUTO MADRILEÑO DE ESTUDIOS
AVANZADOS EN NETWORKS.
G84912708
1.998.750,00 €
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA.
Q3918001C
1.302.321,43 €
UNIVERSIDAD POLITECNICA DE CATALUÑA.
Q0818003F
1.238.714,29 €
FUNDACIÓN CENTRO DE INNOVACIÓN DE
INFRAESTRUCTURAS INTELIGENTES.
G19272822
1.154.214,29 €
TOTAL.
42.973.310,75 €
ANEXO II
Proyecto
Principales actividades del proyecto
Entidad
Aprendizaje automático en
la nube y en el borde
(Cloud and edge machine
learning).
Tarea 1: uso eficiente de Federated Learning (FL) en nubes híbridas y protección contra
ataques (incluidos ataques de envenenamiento e inferencia).
Tarea 2: protección de datos sensibles o confidenciales que sean intercambiados entre
diferentes dominios administrativos en la nube, incluido su borde que es potencialmente menos
seguro.
Tarea 3: equidad en términos de distribución de costos y ganancias cuando la computación en
el borde se usa para entrenar de forma colaborativa modelos de aprendizaje automático (ML).
Tarea 4: gestión de los desafíos de portabilidad de datos en el borde de la nube.
Tarea 5: DevOps y desarrollo continuo para servicios de aprendizaje automático que se
ejecutan en borde de la nube.
Fundación Instituto
Madrileño de
Estudios Avanzados
en NETWORKS.
Aprendizaje automático
federado para redes
eléctricas de distribución.
Tarea 1: identificación de las aplicaciones del aprendizaje automático de la IA en los ámbitos de
la distribución y el consumo orientadas a la mejora de los procedimientos de operación y
planificación.
Tarea 2: desarrollo de modelos mediante técnicas de aprendizaje federado que permiten
Universidad
construir una arquitectura de aprendizaje automático bottom-up para compartir sólo los datos
Politécnica de
esenciales del modelo y garantizar la seguridad y privacidad de los datos.
Cataluña.
Tarea 3: desarrollo de modelos que minimicen las emisiones de dióxido de carbono y
maximicen la capacidad de integración de las energías renovables en el sistema de
distribución, incluyendo algoritmos para predecir congestiones en las redes, predecir la
flexibilidad e identificar pérdidas no técnicas.
cve: BOE-A-2022-18817
Verificable en https://www.boe.es
Actividades de investigación a financiar de los Proyectos por entidad beneficiaria
