Large AI Grand Challenge
AI-BOOST presenta una invitación a la comunidad europea de Inteligencia Artificial Generativa, diseñada como una gran competición para despertar la creatividad de investigadores, visionarios y fundadores de Europa.
Este concurso se ha planificado cuidadosamente para centrarse en las startups y pymes europeas profundamente implicadas en modelos de IA a gran escala, y premiará a las startups y pymes innovadoras que conciban estrategias ambiciosas y se comprometan a desarrollar modelos de IA a gran escala.
El presupuesto disponible para los premios monetarios del Large AI Grand Challenge es de 1.000.000€.
El dinero será concedido por el jurado del Gran Desafío de la Gran IA, de la siguiente manera:
- LUMI Winner: Hasta dos premios de 250.000 euros y una asignación de 2 millones de horas de GPU en la instalación LUMI por proyecto. Esta asignación se utilizará para desarrollar el modelo de IA a gran escala descrito en las propuestas en los 12 meses siguientes a la concesión de los premios.
- Leonardo Winner: Hasta dos premios de 250.000 euros y una asignación de 2 millones de horas de GPU en la instalación Leonardo por proyecto. Esta asignación se utilizará para desarrollar el modelo de IA a gran escala descrito en las propuestas en los 12 meses siguientes a la concesión de los premios.
Y también:
- La oportunidad de formar parte de una red que colabora con la Comisión Europea DG Connect – CNECT AI and Robotics y EuroHPC-JU
- La oportunidad de hacer uso de las instalaciones de EuroHPC-JU y de los superordenadores de destino.
Los consorcios no son elegibles en este reto, así como las entidades jurídicas individuales que no sean PYME (por ejemplo, universidades, centros de investigación, ONG, organizaciones gubernamentales, grandes empresas, etc.).
El resultado esperado del Large AI Grand Challenge es la selección de hasta cuatro propuestas para crear modelos lingüísticos fundacionales innovadores que superen a los sistemas más avanzados en una serie de tareas relevantes.
El desarrollo de estos modelos debe implicar necesariamente el uso de la computación de alto rendimiento (HPC). El modelo debe ser entrenado desde scratch, poseer un mínimo de 30.000 millones de parámetros y ser entrenado siguiendo las leyes de escalado óptimo del estado del arte para computación y entrenamiento.