EMIE
Descripción
Este proyecto se centra en la investigación y desarrollo de una nueva generación de modelos de lenguaje y sistemas de IA compactos y energéticamente eficientes mediante tecnologías quantum-inspired, especialmente Tensor Networks. Su propósito es transformar la forma en que las empresas acceden, consultan y explotan su conocimiento interno, permitiendo el uso de modelos avanzados en entornos con recursos limitados y reduciendo de forma notable los requisitos computacionales y energéticos tradicionales de los LLM actuales.
Objetivo
El objetivo general es investigar, diseñar y validar tecnologías quantum-inspired que permitan crear LLMs y modelos de IA más ligeros, eficientes y escalables, con reducciones de hasta un 70% tanto en tamaño como en consumo energético, manteniendo su precisión y capacidad operativa. El proyecto busca habilitar el despliegue de modelos especializados en industrias estratégicas, garantizando un acceso más sostenible y democratizado a la inteligencia artificial avanzada.
Acciones
- Investigar tecnologías cuánticas y quantum‑inspired aplicables a LLMs.
- Estudiar Tensor Networks para compresión y eficiencia de modelos.
- Diseñar algoritmos para reducir el tamaño y consumo energético de LLMs.
- Analizar despliegues de modelos comprimidos en comparación con LLMs tradicionales.
- Investigar la servitización de LLMs compactos en entornos de recursos limitados.
- Validar resultados mediante Pruebas de Concepto en casos de uso reales.
