Uno de los objetivos de la Cátedra es impulsar investigación aplicada en eficiencia energética de modelos IA (compresión, cuantización, scheduling). Por ello, el personal de la Cátedra está trabajando en distintas líneas relacionadas con la eficiencia energética y la IA sostenible mediante la participación en TFGs, TFMs, Tesis y publicaciones en revistas y congresos.
Publicaciones en desarrollo:
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Pablo García-Fernández, Beatriz Prieto, Pablo García-Sánchez y Alberto Prieto. Energy Consumption in Personal Computers in the Inference of Small Language Models.
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Sergio Aquino-Brítez, Diego Aquino-Brítez, Andrés Ortiz, and Pablo García-Sánchez: EvoGreen: An Evolutionary Framework for Energy-Efficient Deep Neural Architecture Generation.
Tesis, Trabajos Fin de Máster y Trabajos Fin de Grado en desarrollo:
- TESIS: Desarrollo de nuevos procedimientos para la optimización de arquitecturas de aprendizaje profundo energéticamente eficientes. Sergio Aquino Brítez. Dirigida por Andrés Ortíz y Pablo García-Sánchez.
- TFG: Modelos de Deep Learning aplicados a la Ciberseguridad y su coste energético. Jesús Reyes de Toro. Dirigido por Pablo García-Sánchez.