AGENDA
Anonimización Generativa Multimodal Multilingüe
Reto
El proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo experimental de una herramienta de anonimización y seudonimización de datos multimodales, en concreto multimedia y multilingües, mediante técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial (IA), que pueda integrarse en un espacio de datos.
El mayor reto al que se enfrenta AGENDA es el disponer de una técnica de anonimización que sea capaz de equilibrar la privacidad y la utilidad de los datos. Por ello surge la necesidad de disponer de “Herramientas de tratamiento de datos” que permitan anonimizar la información sensible de forma robusta con carácter previo a la conexión a un espacio de datos.
Solución
Los elementos singulares e innovadores del proyecto AGENDA son:
1) Utilización de la tecnología de IA e IA Generativa para la generación de datos anónimos;
2) Carácter multilingüe (al menos español, catalán, gallego, euskera, inglés, francés, italiano y portugués);
Carácter multimodal simultáneo (texto, audio, imagen o vídeo), proporcionando como salida hasta 4 tipos de datos diferentes de un único tipo de dato de entrada enriqueciendo así al espacio de datos (un video se puede transformar en el mismo proceso en texto, audio, imagen y vídeo anonimizados).
Resultados
La herramienta de anonimización resultante incorporará en su arquitectura los bloques necesarios para poder conectarse a espacios de datos (registro, conexión, seguridad…). En concreto se seleccionará un espacio de datos existente sobre el cual se harán pruebas de integración y una demostración final.
Fondos
Este proyecto recibe fondos del plan de recuperación, transformación y resiliencia de la comunidad europea y es gestionado por la SEEDIA (entidad que depende del Ministerio de asuntos eocnómicos y transformación digital).
Socios
Sigma Cognition es el socio principal y colabora (Subcontratación) con la empresa Itelligent (https://itelligent.es) que tiene una experiencia muy contrastada con el desarrollo de tecnologías alrededor de los espacios de datos.