Referencia: PLEC2023-010266
Entidad financiadora: AEI
Colaboradores: Proxya, Ghenova, TSK, Grupo Azvi, Segula, Cotesa, Inixa, Undanet, Tecnalia, Itcl, Fidetia, AIR Institute,Universidad de Salamanca, Universidad de Málaga
Investigador principal:
Fecha Inicio: 01-2024 Fecha fin: 12-2026
Financiación: 941.375,00 €
Referencia: CPP2022-009812
Entidad financiadora: MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y Unión Europea NextGenerationEU/ PRTR
Colaboradores: CIALE (USAL) y Nutricontrol
Investigador principal: Óscar Lorenzo Sánchez
Fecha Inicio: 10-2023 Fecha fin: 09-2026
Investigador principal:
Fecha Inicio: 04-2023 Fecha fin: 12-2025
Referencia: CPP2021-009051
Entidad financiadora: Ministry of Science and Innovation, European Union NextGeneration.
Investigador principal: Sara Rodríguez González
Fecha Inicio: 10-2022 Fecha fin: 10-2025
Financiación: 386.575,00€
Página Web: https://buildma.usal.es/
CPP2021-009051 proyecto de investigación financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y cofinanciado por los fondos European Union NextGenerationEU/PRTRTR y los fondos European Union NextGenerationEU/ PRTR
Referencia: CPP2021-008358
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investigación (Ministerio de Ciencia e Innovación)(Projects in public-private collaboration 2021)
Colaboradores: EUROSTAR MEDIAGROUP y UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
Fecha Inicio: 10-2022 Fecha fin: 09-2025
El objetivo general del proyecto TrueStories es investigar las tecnologías del lenguaje para crear una herramienta que detecte, clasifique y mitigue el impacto de la información falsa en obras de ficción, mediante la extracción automática de información fiable (Fusión de información de fuentes de datos fiables, algoritmos de IA de confianza consensuada), la creación y certificación de ontologías de datos como base de verdad (Gestión del Conocimiento, DLTs), el contraste de la información de las obras de ficción con la misma para detectar información falsa en ellas y su clasificación como desinformación intencionada no intencionada (Procesamiento del Lenguaje Natural). La herramienta resultante que integre todas estas innovaciones permitirá detectar e identificar automáticamente la existencia de información falsa en obras de ficción.
Referencia: CNS2022-135101
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investiagción (MCIN/AEI /10.13039/501100011033) y Unión Europea NextGenerationEU/PRTR
Colaboradores: Universidad de Salamanca
Investigador principal: Javier Prieto Tejedor
Fecha Inicio: 09-2023 Fecha fin: 08-2025
Financiación: 199.166,00 €
Página Web: https://resilience.usal.es