Por un proyecto de IA eficiente y de bajo costo que permita a dispositivos y robots aprender en tiempo real, Luis Garza se hizo acreedor a una de las becas que otorga el Google PhD Fellowship Program.
En el programa, el docente del campus Monterrey destacó en el área de Machine Learning and ML Foundations con el proyecto titulado Tiny Reinforcement Learning for Microcontroller-based Embedded Systems.
Su objetivo es diseñar algoritmos de inteligencia artificial capaces de operar en dispositivos con recursos limitados, como sensores, robots o sistemas embebidos.
“Hoy en día existen modelos y agentes de inteligencia artificial disponibles, pero la mayoría han sido entrenados con recursos prácticamente infinitos, con costos que ascienden a millones de dólares y que están fuera del alcance para muchas empresas y desarrolladores”, informó.
