Robótica autónoma, inteligência artificial (IA) agêntica para design e simulação em engenharia, conjunto de dados clínicos e mobilidade – são estes os domínios em que, investigadores, start-ups, pequenas e médias empresas e equipas académicas de toda a União Europeia (e países associados) podem testar o valor das suas inovações baseadas em IA generativa. A competição, promovida no âmbito do consórcio AI-BOOST, faz parte do conjunto de iniciativas de inovação aberta em IA altamente escaláveis. Desenhados para atrair investigadores e inovadores talentosos oriundos de toda a União Europeia e países associado, os concursos visam fomentar os avanços científicos em domínios críticos da IA.
Especificamente, a AI Challenge Competition pretende acelerar projetos de nível de maturidade tecnológica (TRL) 2-3 para 4-5, com os participantes a competirem por prémios monetários que podem ir dos 28.500 euros – para os que chegarem à fase Spark – aos 100.000 – para os vencedores de cada um dos desafios principais, na fase Advance. Antes de lá chegarem, as equipas serão distribuídas por quatro desafios e orientadas por uma entidade industrial responsável pelo mesmo – mais indormações podem ser consultadas no site oficial.
No primeiro caso, a cargo do Consorzio Intellimech e pelo JOiNT LAB, o foco estará na Criação de Missões de em Linguagem Natural Baseada em IA Generativa para Robôs Autónomos na Agricultura. Nesta tarefa, os inovadores serão convidados a democratizar a programação robótica, recorrendo a modelos avançados de Visão-Linguagem-Ação (VLA). O objetivo passará pelo desenvolvimento de um sistema capaz de traduzir linguagem natural em comandos executáveis, com destaque para o aumento da produtividade nas vinhas, mas adaptável a operações de campo mais amplas.
Já no desafio centrado na IA Agêntica para Geração Automática de CAD e Simulação Autónoma, liderado pelo SIAD Group, os participantes devem simplificar o design e a simulação de tubagens industriais, sobretudo no encaminhamento de tubos de compressores em skids. Através das soluções apresentadas, deverá ser possível traduzir os requisitos em linguagem natural e dados CAD para modelos paramétricos editáveis. Desta forma, a automatização de tarefas complexas, como é o caso da extração de restrições geométricas e desenho de redes, passará a ser uma realidade, com a inerente redução do esforço manual de engenheira.
No terceiro desafio, encabeçado pela EUropean Federation for CAncer IMages (EUCAIM), o foco estará na utilização de IA Generativa para Melhorar a Qualidade e a Representatividade de Conjuntos de Dados de Imagiologia Clínica. Estes recursos, muitas vezes, apresentam falhas ou desequilíbrios. Aquando da criação de coortes (grupo de pessoas que partilham uma caraterística comum, como a idade ou a testemunho de um evento, e são acompanhadas ao longo de um período para que possa ser estudada a sua evolução) sintéticas de doentes, pretende-se que os inventores apresentem soluções capazes de colmatar as lacunas de dados e harmonizar informação entre as diferentes condições de imagiologia. Ou seja, o sistema deverá identificar características demográficas e clínicas essenciais, a fim de garantir que os dados sintéticos permanecem realistas e consistentes com a população real.
Para a quarta e última prova do AI Challenge Competition, liderada pela Siemens Industry Software NV, os participantes trabalharão na temática IA Generativa para a Geração Automática de Casos de Teste a partir de Bases de Dados de Acidentes e Normas. O desafio proposto passará por reforçar a segurança e a validação dos sistemas de condução autónoma, com recurso a IA Generativa para automatizar a criação de cenários de simulação. Partindo de relatórios de acidentes, dados visuais e normais internacionais de segurança em formatos estruturados, a solução deverá ser capaz de substituir os processos tradicionais marcados pela lentidão, dando assim lugar a um fluxo escalável e consistente. Num sinal claro de ligação entre dados do mundo real e os enquadramentos regulamentares, este desafio poderá fornecer aos peritos e técnicos novos conjuntos abrangentes de cenários, com benefícios a nível da eficiência e da acessibilidade na avaliação de segurança dos veículos autónomos.
No âmbito destes desafios, serão selecionados cinco vencedores por temática, no que consistirá na fase Spark. Posteriormente, os participantes serão convidados a participar num programa intensivo de aceleração e validação com a duração de cinco meses. Findo este período, um evento final terá lugar em Bruxelas, em fevereiro de 2027, onde serão apresentadas publicamente as soluções.
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