QALEON Lab — donde investigamos la IA que después llevamos a producción
Algoritmos verdes
Diseñamos y seleccionamos algoritmos y arquitecturas explícitamente para minimizar el consumo computacional y energético, sin sacrificar el rendimiento. No partimos de un modelo genérico sobredimensionado y lo recortamos después: el tamaño y la arquitectura se piensan desde el diseño en función de la tarea real que hay que resolver.
Poda de modelos (pruning)
Eliminamos conexiones y parámetros del modelo que apenas contribuyen al resultado, reduciendo tamaño y coste de inferencia.
Cuantización (Quantum-like)
Reducimos la precisión numérica de los pesos del modelo (por ejemplo, de 32 a 8 bits) para acelerar la inferencia y reducir el consumo de memoria, sin comprometer el rendimiento.
Destilación de conocimiento
Entrenamos modelos más pequeños ("alumno") para replicar el comportamiento de modelos más grandes ("profesor"), conservando la mayor parte de su capacidad con una fracción de su tamaño.
Arquitectura ajustada a la tarea
Frente al reflejo de usar siempre el modelo más grande disponible, aplicamos la arquitectura más adecuada para cada caso de uso — a menudo un modelo especializado y pequeño supera a uno genérico y sobredimensionado.
Eficiencia energética de los algoritmos
Medimos y optimizamos el consumo energético real de cada modelo, no solo su rendimiento predictivo. La eficiencia energética se trata como una métrica de producto más, con el mismo nivel de seguimiento que la precisión o la latencia.
Medición del consumo por inferencia
Cuantificamos el gasto energético (kWh) por predicción o por tarea, para poder comparar alternativas de forma objetiva antes de decidir qué modelo llevar a producción.
Selección de infraestructura eficiente
Elegimos el hardware y la infraestructura cloud/on-premise más adecuados para cada carga de trabajo, evitando sobredimensionar recursos de cómputo.
Optimización de los ciclos de entrenamiento
Reducimos reentrenamientos innecesarios y ajustamos la frecuencia de actualización de los modelos al ritmo real de cambio de los datos, no a un calendario arbitrario.
Informes de huella de carbono por proyecto
Cuantificamos el impacto ambiental de cada solución desplegada, dato que se traslada directamente al desempeño ESG del cliente.
IA ética aplicada
La investigación en ética de la IA en QALEON Lab no se queda en el plano teórico: se traduce en metodologías y herramientas concretas que después se aplican en cada proyecto con cliente, reforzando el ángulo de IA responsable y auditable ya presente en "qué hacemos".
Metodologías propias de auditoría de sesgos
Desarrollamos y perfeccionamos métricas de equidad para evaluar modelos antes y después de su despliegue en producción.
Frameworks de explicabilidad
Adaptamos técnicas de explicabilidad (como SHAP o LIME) a cada tipo de modelo y caso de uso, para que las decisiones de la IA puedan justificarse ante un regulador, un cliente o un usuario final.
Investigación en cumplimiento del EU AI Act
Trabajamos en metodologías de clasificación de riesgo y documentación técnica que anticipan los requisitos normativos, en lugar de reaccionar a ellos cuando ya son obligatorios.
Patrones de supervisión humana por diseño
Investigamos y documentamos los puntos de control humano (human-in-the-loop) más eficaces según el tipo de decisión y su nivel de criticidad.
QALEON Lab no es un departamento aislado: es el motor de investigación que garantiza que cada proyecto con cliente incorpore lo último en eficiencia y ética de la IA, no solo lo ya probado.
