Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. III. Otras disposiciones. Convenios. (BOE-A-2025-12053)
Resolución de 3 de junio de 2025, del Consorcio Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación, por la que se publica el Convenio con las entidades participantes para la realización de actuaciones ligadas al desarrollo del Plan Nacional de Tecnologías del Lenguaje y del Ecosistema Empresarial de las Tecnologías del Lenguaje, en el marco de la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 y el 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. 143
Sábado 14 de junio de 2025
Sec. III. Pág. 78500
la Rectora, Amparo Navarro Faure.–Por la Universidad de Jaén, el Rector, Nicolás Ruiz
Reyes.
ANEXO 1
Presupuesto
Presupuesto personal por entidad participante
BSC*
–
Euros
Personal.
UPV-EHU
–
Euros
USC
–
Euros
CENID UA
–
Euros
UJA
–
Euros
Total
–
Euros
1.440.000,00
840.000,00
840.000,00
840.000,00
840.000,00
4.800.000,00
38.500,00
36.000,00
36.000,00
36.000,00
36.000,00
182.500,00
Subcontratación.
180.000,00
400.000,00
400.000,00
400.000,00
400.000,00
1.780.000,00
Comunicación/Diseminación.
182.100,00
Costes Ind. de personal (15 %).
216.000,00
126.000,00
126.000,00
126.000,00
126.000,00
720.000,00
2.056.600,00
1.402.000,00
1.402.000,00
1.402.000,00
1.402.000,00
7.664.600,00
Viajes.
Total por entidad*.
–
–
–
–
182.100,00
ANEXO 2
Memoria técnica
Se muestra el detalle de las tareas y/o paquetes de trabajo del proyecto en el que
deben cooperar las distintas partes. Este anexo 2 es conforme a la memoria técnica del
Proyecto presentada por el BSC-CNS a la SEDIA.
El proyecto ALIA ha sido financiado por la Secretaría de Estado de Digitalización e
Inteligencia Artificial (SEDIA), Ministerio de Transformación Digital y de la Función
Pública, entre las medidas urgentes para la modernización de la Administración Pública y
para la ejecución del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en el marco
temporal definido por la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 y los hitos CID del
Componente 16, Reforma 1.
La Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 se articula en torno a tres ejes
fundamentales: i) reforzar las palancas clave para el desarrollo de la Inteligencia
Artificial, ii) facilitar la expansión de la Inteligencia Artificial en el sector público y privado
fomentando la innovación y la ciberseguridad y iii) desarrollar una Inteligencia Artificial
transparente, responsable y humanística. El objetivo del proyecto se centra en los dos
primeros ejes. Concretamente, se persigue financiar actuaciones ligadas a la generación
de modelos y corpus para desarrollar una infraestructura pública, así como ayudar a la
expansión de esta infraestructura en el sector privado, singularmente en pymes, a través
de la puesta a disposición de estas de una infraestructura segura de entrenamiento de
modelos de propósito específico.
En un contexto actual, el desarrollo de la familia de modelos ALIA se hace necesario
para mejorar la inclusión del español y las lenguas cooficiales en las futuras aplicaciones
de inteligencia artificial, garantizando un mayor porcentaje de datos de entrenamiento en
español y lenguas cooficiales, y por tanto una mayor soberanía tecnológica y
transparencia. El desarrollo de esta familia de modelos, así como el de las
infraestructuras de datos y de entrenamiento de modelos, es parte esencial de los ejes
habilitadores para desarrollar la inteligencia artificial generativa en España, además de
cve: BOE-A-2025-12053
Verificable en https://www.boe.es
Objeto
Núm. 143
Sábado 14 de junio de 2025
Sec. III. Pág. 78500
la Rectora, Amparo Navarro Faure.–Por la Universidad de Jaén, el Rector, Nicolás Ruiz
Reyes.
ANEXO 1
Presupuesto
Presupuesto personal por entidad participante
BSC*
–
Euros
Personal.
UPV-EHU
–
Euros
USC
–
Euros
CENID UA
–
Euros
UJA
–
Euros
Total
–
Euros
1.440.000,00
840.000,00
840.000,00
840.000,00
840.000,00
4.800.000,00
38.500,00
36.000,00
36.000,00
36.000,00
36.000,00
182.500,00
Subcontratación.
180.000,00
400.000,00
400.000,00
400.000,00
400.000,00
1.780.000,00
Comunicación/Diseminación.
182.100,00
Costes Ind. de personal (15 %).
216.000,00
126.000,00
126.000,00
126.000,00
126.000,00
720.000,00
2.056.600,00
1.402.000,00
1.402.000,00
1.402.000,00
1.402.000,00
7.664.600,00
Viajes.
Total por entidad*.
–
–
–
–
182.100,00
ANEXO 2
Memoria técnica
Se muestra el detalle de las tareas y/o paquetes de trabajo del proyecto en el que
deben cooperar las distintas partes. Este anexo 2 es conforme a la memoria técnica del
Proyecto presentada por el BSC-CNS a la SEDIA.
El proyecto ALIA ha sido financiado por la Secretaría de Estado de Digitalización e
Inteligencia Artificial (SEDIA), Ministerio de Transformación Digital y de la Función
Pública, entre las medidas urgentes para la modernización de la Administración Pública y
para la ejecución del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, en el marco
temporal definido por la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 y los hitos CID del
Componente 16, Reforma 1.
La Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 se articula en torno a tres ejes
fundamentales: i) reforzar las palancas clave para el desarrollo de la Inteligencia
Artificial, ii) facilitar la expansión de la Inteligencia Artificial en el sector público y privado
fomentando la innovación y la ciberseguridad y iii) desarrollar una Inteligencia Artificial
transparente, responsable y humanística. El objetivo del proyecto se centra en los dos
primeros ejes. Concretamente, se persigue financiar actuaciones ligadas a la generación
de modelos y corpus para desarrollar una infraestructura pública, así como ayudar a la
expansión de esta infraestructura en el sector privado, singularmente en pymes, a través
de la puesta a disposición de estas de una infraestructura segura de entrenamiento de
modelos de propósito específico.
En un contexto actual, el desarrollo de la familia de modelos ALIA se hace necesario
para mejorar la inclusión del español y las lenguas cooficiales en las futuras aplicaciones
de inteligencia artificial, garantizando un mayor porcentaje de datos de entrenamiento en
español y lenguas cooficiales, y por tanto una mayor soberanía tecnológica y
transparencia. El desarrollo de esta familia de modelos, así como el de las
infraestructuras de datos y de entrenamiento de modelos, es parte esencial de los ejes
habilitadores para desarrollar la inteligencia artificial generativa en España, además de
cve: BOE-A-2025-12053
Verificable en https://www.boe.es
Objeto
