En los últimos años, la inteligencia artificial ha avanzado a gran velocidad y las redes neuronales se han vuelto cada vez más complejas y exigentes en recursos. Los modelos modernos, como GPT, cuentan con decenas de miles de millones de parámetros, lo que conlleva costes significativos para su entrenamiento e implementación. A medida que aumenta el número de parámetros, crecen también las necesidades de memoria y potencia de cálculo, limitando el acceso a tecnologías de vanguardia para muchas empresas y organizaciones.
Este problema es especialmente relevante en sectores donde los datos no pueden salir de las redes locales. El sector bancario, las instituciones médicas y las entidades gubernamentales se ven obligados a buscar soluciones que ofrezcan alto rendimiento sin transferir información a nubes externas. Para ellos, es fundamental emplear modelos compactos y eficientes que puedan funcionar en su propia infraestructura.
La física al servicio de las redes neuronales
Un grupo de investigadores de Rusia e India ha propuesto un enfoque innovador para optimizar redes neuronales, inspirándose en las leyes de la física estadística. Estudiaron el comportamiento de las redes al ser comprimidas a través del prisma de modelos físicos, lo que permitió una nueva perspectiva sobre el proceso de selección de parámetros. Como resultado, identificaron patrones que aceleran considerablemente la búsqueda del equilibrio óptimo entre el tamaño del modelo y su precisión.
A diferencia de los métodos tradicionales, que requieren múltiples pruebas con distintos niveles de compresión y una verificación constante de la calidad, el nuevo enfoque permite identificar de inmediato la configuración más eficiente. Esto reduce el tiempo de optimización en decenas o incluso cientos de veces, lo que resulta especialmente relevante para empresas con recursos limitados.
Experimentos y aplicación práctica
Durante el estudio, los científicos probaron su método en redes neuronales de tamaño medio, con entre 7 y 10 mil millones de parámetros. Este tipo de modelos ya puede ejecutarse en portátiles potentes o servidores pequeños, haciéndolos accesibles para una amplia gama de usuarios. Los experimentos cubrieron diversas tareas: desde procesamiento de información textual hasta reconocimiento de imágenes.
Los resultados demostraron que el enfoque propuesto funciona de manera estable en diferentes arquitecturas y tipos de tareas. En algunos casos, la aceleración alcanzó hasta 500 veces en comparación con los métodos clásicos de optimización. Esto abre nuevas oportunidades para implementar inteligencia artificial en ámbitos donde antes el uso de modelos grandes era inviable por limitaciones técnicas.
Disponibilidad y perspectivas de desarrollo
La metodología ya está disponible para su implementación en proyectos existentes. Desarrolladores e investigadores pueden aplicarla para optimizar sus propias redes neuronales, lo cual es especialmente relevante para asistentes médicos, sistemas analíticos corporativos y servicios locales de procesamiento de datos. Gracias a este nuevo enfoque, las empresas podrán reducir significativamente los costos de computación y acelerar la incorporación de soluciones de IA.
Actualmente, el equipo continúa trabajando en la optimización de la arquitectura de las redes neuronales. La siguiente etapa consiste en determinar el número óptimo de bloques en la estructura del modelo antes de iniciar el entrenamiento. Si se resuelve esta tarea, el ahorro de recursos será aún mayor y la adopción de la inteligencia artificial será más accesible para pequeñas y medianas empresas.
Si no lo sabías: НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург
La Universidad Nacional de Investigación «Escuela Superior de Economía» (НИУ ВШЭ) es una de las principales universidades de Rusia, fundada en 1992. El campus de San Petersburgo se inauguró en 1998 y rápidamente se convirtió en uno de los centros líderes en investigación avanzada en informática, economía y ciencias sociales. La universidad colabora activamente con organizaciones científicas internacionales, desarrolla programas educativos globales y apoya proyectos innovadores en inteligencia artificial.
La HSE — San Petersburgo es reconocida por sus laboratorios, donde se llevan a cabo investigaciones en la intersección de las ciencias de la computación, la cognición y la sociología. Aquí trabajan destacados especialistas que publican regularmente los resultados de sus investigaciones en prestigiosas revistas internacionales. La universidad apoya a los jóvenes científicos, ofreciéndoles oportunidades de pasantías y participación en grandes proyectos científicos.
En los últimos años, HSE ha fortalecido activamente relaciones con empresas del sector tecnológico, lo que permite a los estudiantes y doctorandos adquirir experiencia práctica y participar en el desarrollo de productos reales. Gracias a esto, la universidad ocupa posiciones destacadas en rankings nacionales e internacionales, y sus egresados son altamente valorados en el mercado laboral tanto en Rusia como en el extranjero.
El Laboratorio de Informática Social y Cognitiva, que participó en el desarrollo de un nuevo método de optimización de redes neuronales, se especializa en el análisis de macrodatos, aprendizaje automático y creación de sistemas inteligentes para diferentes sectores. Sus integrantes intervienen regularmente en congresos internacionales y colaboran con los principales centros de investigación de Europa y Asia.
La HSE — San Petersburgo continúa ampliando sus líneas de investigación, implementando tecnologías educativas modernas y apoyando startups innovadoras. La universidad aspira a mantenerse a la vanguardia del pensamiento científico y contribuir al desarrollo de la comunidad científica global.
