La inteligencia artificial ha estado marcada por una carrera hacia modelos cada vez más grandes. Sin embargo, la próxima revolución hará que la IA pueda ejecutarse de forma eficiente allí donde aporta más valor: en dispositivos, empresas, infraestructuras críticas y administraciones públicas. La compresión de modelos permite reducir drásticamente su tamaño y coste computacional sin perder capacidad, facilitando el despliegue de IA avanzada en el edge con menor consumo energético y mayor privacidad. Esta conferencia presentará los últimos avances en compresión de modelos, sus aplicaciones industriales y su papel estratégico en el desarrollo de una IA soberana, eficiente y sostenible.

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Físico cuántico. Doctor (PhD). Profesor de Ikerbasque en el DIPC. Director Científico y cofundador de Multiverse Computing. Profesor visitante en el BSC. Ha sido investigador y profesor visitante en la Johannes Gutenberg Universität Mainz, la University of Queensland, el Max Planck Institute y el CNRS. Becario Marie Curie IIF y galardonado con el Early Career Prize de la European Physical Society. Autor de numerosos artículos de gran impacto sobre física y computación cuántica. Miembro del Steering Board de Quantum. Socio de Entanglement Partners. Expresidente del GEIC de la RSEF. Miembro del Panel Científico sobre Inteligencia Artificial de las Naciones Unidas.