(Adnkronos) – La próxima fase de la IA no solo afectará a los grandes centros de datos, sino también a los dispositivos que utilizamos todos los días: teléfonos, portátiles, coches, aviones, robots y sistemas industriales. Ramin Hasani, cofundador y director ejecutivo de Liquid AI, dijo esto durante la transmisión en vivo de Adnkronos desde Fii Priority Europe en Roma.
Liquid AI, explica Hasani, es una empresa fundada hace tres años como spin-off del MIT y trabaja en modelos básicos construidos desde cero. El objetivo no es simplemente crear modelos cada vez más grandes, sino maximizar la inteligencia en la versión más pequeña posible de un procesador. “Queremos entender cómo construir el tipo de inteligencia más potente, pero teniendo en cuenta hacia dónde va esa inteligencia”, señala.
El punto de partida es una crítica de la forma en que hablamos hoy de la IA. Gran parte de la atención se centra en modelos potentes pero pesados colocados en centros de datos. Hasani señala que fuera de los centros de datos, hay alrededor de 35 mil millones de procesadores, repartidos en dispositivos personales, computadoras, automóviles, aviones, máquinas industriales e infraestructura. Aquí es donde Liquid AI quiere aportar inteligencia.
La tecnología desarrollada por la empresa se basa en los “modelos de cimentación líquida”, definidos así por su flexibilidad. Hasani aclara que no se trata de una arquitectura basada en transformadores, sino de una tecnología diferente, diseñada para llevar capacidades avanzadas de IA a los dispositivos cotidianos. La empresa trabaja con clientes empresariales: fabricantes de teléfonos inteligentes, fabricantes de ordenadores personales, fabricantes de semiconductores y fabricantes de automóviles.
La diferencia, según Hasani, radica en diseñar los modelos directamente para procesadores y tener en cuenta desde el principio el coste energético de la inteligencia. No se trata de una adaptación posterior, sino de una elección estructural. Este enfoque, añade, también hace que los modelos sean útiles en centros de datos, particularmente en aplicaciones que requieren una latencia muy baja, como el comercio electrónico y la tecnología financiera.
Cuando se le pregunta sobre la próxima gran frontera de la IA, Hasani menciona primero la “automatización de la automatización”. Los modelos grandes ahora son capaces de generar código de forma autónoma, allanando el camino para procesos cada vez más automatizados, en los que los humanos se convierten en coordinadores y orquestadores de grandes sistemas autónomos.
La segunda frontera es la IA en el mundo real. Hasani cita los descubrimientos científicos, desde la química a la física, desde las matemáticas a la búsqueda de nuevas soluciones en diferentes campos del conocimiento. Otro ámbito decisivo es la robótica. Sin embargo, para introducir la IA en los robots, necesitamos modelos más confiables que puedan reducir el riesgo de alucinaciones y operar en entornos físicos donde los errores pueden tener consecuencias en el mundo real.
Para Hasani, las mayores oportunidades se encuentran, por tanto, en los sistemas autónomos, la IA aplicada al descubrimiento científico y la robótica. Pero todas estas fronteras requieren una condición: sacar inteligencia potente, eficiente y confiable de los centros de datos, donde continúa hoy gran parte del debate sobre la IA.
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