PRENSA IBERO
• Estudiantes podrán probar, equivocarse, modificar un modelo y volverlo a entrenar sin tener que esperar hasta ocho horas para conocer un resultado. • El sistema suma 2,304 GB de VRAM, aproximadamente 2.3 TB de memoria de video, y permitirá mantener datos y capacidad de cómputo dentro de la Universidad.
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Jefa de Prensa de la Dirección de Comunicación Institucional · Contacto de prensa: mariana.dominguez@ibero.mx
Desarrollar modelos de inteligencia artificial para lenguas indígenas, detectar fugas en redes de agua urbanas, estudiar factores de riesgo asociados con la obesidad infantil, crear gemelos digitales o avanzar en proyectos de robótica colaborativa son algunos de los trabajos que comenzarán a utilizar la nueva infraestructura de cómputo instalada en la Universidad Iberoamericana Ciudad de México.
La apuesta no es sólo tener mayor capacidad tecnológica. El objetivo es utilizarla para investigar problemas concretos, generar conocimiento y formar estudiantes capaces de desarrollar inteligencia artificial, una orientación que pone la tecnología al servicio de desafíos sociales y que dialoga con la vocación jesuita de la Universidad de buscar conocimiento con impacto en la realidad.
“El verdadero reto comienza ahora: utilizar este músculo computacional para generar conocimiento, innovar y encontrar soluciones que transformen positivamente la sociedad”, señaló el Vicerrector Académico, Alejandro Anaya Muñoz.
Para quienes estudian o investigan inteligencia artificial, una mayor capacidad de procesamiento puede modificar incluso la manera de aprender.
El Dr. Andrés G. Molano Jiménez, Director del Departamento de Estudios en Ingeniería para la Innovación, explicó que una de las preguntas que surgieron desde la creación del programa de Ingeniería en Inteligencia Artificial fue qué infraestructura necesitaría el estudiantado para experimentar realmente con esta tecnología.
“Si queremos formar ingenieras e ingenieros en IA, necesitamos que puedan experimentar, equivocarse, cambiar un modelo y volverlo a entrenar”, afirmó.
La diferencia puede estar en el tiempo que transcurre entre una idea y la posibilidad de corregirla: en lugar de esperar ocho horas para conocer el resultado de un procesamiento, la intención es cerrar más rápidamente el ciclo entre probar un modelo, identificar un error, modificarlo y volver a ejecutarlo.
Ese margen para experimentar resulta relevante en un campo en el que buena parte del aprendizaje ocurre precisamente mediante pruebas sucesivas.
IA para problemas que van del agua a las lenguas indígenas
Anaya informó que la infraestructura ya comienza a utilizarse en proyectos relacionados con modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para lenguas indígenas, gemelos digitales, robótica colaborativa, factores de riesgo asociados con la obesidad infantil, detección de fugas en redes hídricas urbanas y análisis de texto e imágenes en redes sociales en español.
Los ejemplos muestran una intención de orientar la capacidad tecnológica no sólo hacia el desarrollo de nuevos modelos de IA, sino hacia preguntas provenientes de distintos campos del conocimiento y problemáticas con impacto social.
La plataforma podrá utilizarse además para modelos multimodales, visión por computadora, inteligencia artificial generativa, robótica, IA física y computación científica, de acuerdo con Molano.
Otro de los cambios relevantes es que la infraestructura se encuentra instalada on premise, es decir, dentro de la propia Universidad.
Esto permitirá utilizar capacidad de cómputo local y mantener los datos dentro de la institución, un aspecto especialmente relevante para proyectos que requieren trabajar con grandes volúmenes de información o explorar problemas complejos sin depender completamente de servicios externos.
Molano planteó esta necesidad desde otra de las preguntas que acompañaron el diseño de la infraestructura: cómo dar mayor libertad a quienes investigan sin sacrificar la soberanía de sus datos.
La infraestructura está integrada por 24 NVIDIA RTX PRO Server Edition y alcanza una capacidad agregada de 2,304 GB de VRAM, aproximadamente 2.3 TB de memoria de video, informó Molano.
Más allá de la cifra, el académico puso el énfasis en lo que esa capacidad puede detonar dentro de las aulas y los proyectos de investigación.
“Pero lo que más me emociona no son los 2304 GB. Es imaginar lo que nuestros estudiantes e investigadores van a crear con ellos”, afirmó.
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