BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Miércoles 3 de mayo de 2023

Sec. III. Pág. 61550

uso debido a la clasificación o sensibilidad de los datos, o bien por el excesivo esfuerzo para
etiquetar los datos disponibles. En este contexto, la generación de datos sintéticos es una
técnica de creciente interés como alternativa para mitigar esa escasez de data sets,
permitiendo además etiquetar los datos a medida que se generan.
El objetivo de esta convocatoria es el desarrollo de demostradores tecnológicos que
integren capacidades de generación de datos sintéticos y sus metadatos asociados para
su empleo en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático en aplicaciones
de defensa.
Se espera que los conjuntos de datos generados de forma sintética cumplan las
siguientes características:
– Ser realistas: los modelos de aprendizaje automático que empleen estos datos
deben ser efectivos y precisos en la identificación de patrones y la toma de decisiones en
situaciones reales de defensa.
– Ser diversos para cubrir una amplia gama de escenarios y situaciones en las
aplicaciones específicas en las que se pretende utilizarlos.
– Ser capaces de reflejar la complejidad inherente a las situaciones reales presentes
en las operaciones de defensa.
– Ser consecuentes con la privacidad y la sensibilidad de la información de los datos
tratados.
– Tener un alto grado de calidad, libres de errores o inexactitudes, así como no estar
sesgados o influenciados lo cual puede llevar a que la precisión y efectividad de los
algoritmos que los utilicen no sea la deseable.
Las propuestas deberán reflejar claramente los casos de uso específicamente
militares en los que se espera utilizar los datos generados, siendo de especial interés
aquellos relacionados con la explotación automática de datos a partir de todo tipo de
sensores utilizados en misiones de vigilancia, reconocimiento e inteligencia u otro tipo de
misiones en las que se requiera la intervención ante una amenaza para la defensa.
Se espera que durante el proyecto se demuestre la calidad de los datos sintéticos
generados y la mejora que aportan al entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje
automático en los casos de uso seleccionados, contrastando su utilidad en su uso
combinado con datos reales, a través de métricas claras que aporten confianza a los
usuarios finales del sistema. La propuesta deberá justificar la disponibilidad de los datos
reales que se espera utilizar en el proyecto.
El demostrador que se espera obtener del proyecto es una plataforma de trabajo con
algoritmos de IA en la que se integre la funcionalidad de generación de datos sintéticos y
que además esté dotada de otras funcionalidades (p. ej. interfaz de usuario amigable e
intuitivo; capacidad de definición de taxonomías/ontologías de metadatos; selección de
datos reales y/o simulados para entrenamiento; ejecución del entrenamiento de los
algoritmos; presentación de los resultados, etc.), que permitan a usuarios finales no
expertos en inteligencia artificial gestionar todas las fases del entrenamiento de los
algoritmos de IA y su posterior despliegue y uso. Esta plataforma deberá diseñarse
asegurando su capacidad de adaptabilidad, flexibilidad y escalabilidad para facilitar su
aplicación a múltiples problemas de defensa.
De cara a asegurar que estas soluciones responden a las necesidades reales de las
FAS, se valorarán positivamente aquellas propuestas que demuestren documentalmente
que cuentan con apoyo de algún usuario final del MINISDEF con competencias
relacionadas con la temática, en forma de criterio experto y acceso a medios que ayuden
a orientar, diseñar y validar los desarrollos.
También se valorará positivamente que los entregables del proyecto faciliten la
realización de una experimentación sobre el demostrador por parte de las FAS una vez
finalizado el proyecto.
Esta actividad se enmarca dentro del objetivo tecnológico «IA – Análisis automático e
inteligente de grandes volúmenes de datos de sensores».

cve: BOE-A-2023-10687
Verificable en https://www.boe.es

Núm. 105