Desplegament energèticament eficient de models d'IA generativa

• Entitat: Fundación Ramon Areces (Ayudas senior de investigación en ciencias sociales)
• Durada: 2025 - 2027
• Investigador Principal: Jordi Nin
• Participants: ESADE     

Aquest projecte investiga com la replicació diferencial, o còpia de models, pot fer que l'adaptació dels sistemes d'intel·ligència artificial generativa sigui més eficient des del punt de vista energètic. En lloc de tornar a entrenar repetidament grans models des de zero, el projecte desenvolupa mètodes per transferir-ne el coneixement a còpies de models adaptades que satisfacin requisits empresarials, tècnics i reguladors en evolució, alhora que redueixen els costos computacionals. La recerca se centra en tres reptes fonamentals: permetre l'aprenentatge incremental a mesura que arriben noves dades, ampliar les tècniques de còpia de models a dades multimodals com ara text i imatges, i garantir el compliment del dret a l'oblit mitjançant l'eliminació eficient de la influència de les dades personals. Mitjançant avenços teòrics, experiments en entorns reals, programari de codi obert i col·laboració internacional, el projecte pretén promoure un desplegament de la intel·ligència artificial més sostenible, adaptable i respectuós amb la privacitat.