Daniel Montesinos, el malagueño que busca una IA con eficiencia energética

El investigador malagueño, Daniel Montesinos, ha sido uno de los seleccionados por la Fundación La Caixa para obtener una de sus 100 becas en investigación. El rondeño no pudo contenerse al enterarse de la noticia: "Cuando entré al correo electrónico y vi que era uno de los elegidos empecé a dar saltos y a dejar todo patas arriba por mi piso", cuenta feliz. Con esta ayuda financiera podrá realizar su doctorado en el Instituo de Física Interdisciplinar y Sistemas complejos de la Universitat de Illes Balears, perteneciente al CSIC.

Montesinos valora mucho lo que significa obtener esta beca. El joven malagueño sabía que tenía posibilidades, pero no veía claro que fuera uno de los seleccionados: "Eres consciente de que hay mucha gente, al final la echas y si sale, bien, y si no, pues lo he intentado". A pesar de este planteaminto, Montesinos sabe que se ha ganado la beca con su trabajo y su paso por las diferentes fases de selección hasta llegar a los candidatos finales. El valor de este tipo de ayudas reside en que, por lo general, "no es fácil obtener financiación" pues "se tienen que juntar muchos factores".

En busca de la eficiencia energética

El proyecto que llevará a cabo en el doctorado se centrará en investigar la convergencia entre tecnologías cuánticas, es decir utilizar sistemas físicos-cuánticos para aplicaciones tecnológicas, como por ejemplo la criptografía. El enfoque de la investigación derivará en la búsqueda de plataformas experimentales con un comportamiento cuántico para crear redes neunorales. En otras palabras, trabajar sobre el cerebro de aplicaciones como la IA, que están entrenadas para la entrada y salidas de datos, para hacerlas más eficientes energéticamente.

"Nuestro objetivo es implementar las redes neunorales, pero en lugar de hacerlo en ordenadores digitales, queremos que sea una implementación física. En particular en un sistema físico cuántico", cuenta Montesinos. Busca así aprovechar las propiedades particulares de la física cuántica en beneficio de la estabilidad energética de los modelos.

Dificultades en el modelo actual

Este proyecto nace al darse cuenta de los grandes problemas que tienen los grandes modelos de IA al requerir costes energéticos muy grandes. "El modelo actual nace como una idea de intentar replicar las capacidades del cerebro con un ordenador, pero el cerebro es mucho más eficiente", analiza Montesinos. "Si queremos escalar a modelos que puedan crecer de forma viable para el consumo hay que buscar plataformas que puedan presentar más ventajas", asegura el invetigador.