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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Director, CIDAI

Joan Mas es ingeniero de Telecomunicaciones (UPC) y MBA (Webster University). Trabajó 10 años en la Agencia Espacial Europea, Países Bajos, en los proyectos ENVISAT y METOP, satélites de observación de la Tierra. De 2000 a 2008 desarrolló en NTE S.A., equipamiento para la Estación Espacial Internacional y sistemas de apoyo a la vida para misiones espaciales tripuladas. Hasta 2024 ha sido Director de la División de Tecnologías Digitales en Eurecat, impulsando desarrollos en ámbitos como Data Analytics y Big Data, Inteligencia Artificial, Ciberseguridad y otros para aplicaciones multisectoriales. Actualmente, es Director Científico en el ámbito digital en Eurecat y, desde 2021, también es Director del CIDAI.

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Jezabel R. Garcia es AI Research Manager en Multiverse, donde dirige líneas de investigación en aprendizaje por refuerzo y alineamiento, compresión y eficiencia de modelos, y evaluación de modelos. Gran parte de su trabajo en los métodos que hacen a los modelos más capaces y fiables, junto con un marcado interés práctico por la evaluación y el análisis de fallos. Jezabel contribuye a los esfuerzos de su empresa en modelos multilingües, con especial interés en modelos que funcionen bien en lenguas europeas.