Docente Tec obtiene beca de Google por investigación en IA Conecta.tec.mx
23 de Enero, 2026 16:49Docente Tec obtiene beca de Google por investigación en IAmarthamarianoVie, 01/23/2026 - 15:13 Read time: 3 mins Luis Garza, docente del campus Mty, se hizo acreedor a la beca que otorga el programa Google PhD Fellowship 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.
Luis Garza se hizo acreedor a una de las becas que otorga el Google PhD Fellowship Program.
Foto: cortesía Luis Garza.
A cada uno de los ganadores, además de la financiación de sus proyectos, se les brinda mentoría especializada y se les hace parte una red global de investigación a fin de potenciar el trabajo científico.
Proyecto con impacto en diferentes sectoresLa propuesta surge de la experiencia de Luis en la industria de sistemas embebidos, donde observó que muchos dispositivos operan únicamente bajo esquemas de entrada–proceso–salida y se vuelven obsoletos cuando cambian las condiciones del entorno.
A partir de ello, el proyecto plantea el desarrollo de sensores, actuadores y robots capaces de aprender de forma continua y ajustar su comportamiento en tiempo real, incluso con recursos computacionales limitados.
“Hoy en día existen modelos y agentes de inteligencia artificial disponibles, pero la mayoría han sido entrenados con recursos prácticamente infinitos".
Esta tecnología permitiría que sistemas industriales, domésticos o de transporte inteligente respondieran con mayor precisión a situaciones dinámicas.
Además, que dispositivos médicos compactos monitoreen la salud de manera continua y detecten alteraciones tempranas.
En conjunto, la investigación apunta a crear dispositivos más confiables, adaptables y duraderos ante la complejidad del mundo real, explicó.
“Los algoritmos que proponemos se orientan a esos sistemas mencionados y a otros en áreas diferentes y poseen capacidad de adaptación sin la necesidad de reentrenamientos tardados, ahorrando tiempo de operación y costos”, dijo.
View this post on Instagram Innovación desde la Escuela de Ingeniería y Ciencias El proyecto forma parte del núcleo de investigación en Industria 5.
0 de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec de Monterrey.
Este, integra disciplinas como inteligencia artificial, aprendizaje por refuerzo, diseño de hardware, sistemas embebidos, optimización y modelado no lineal.
Esta investigación propone una nueva generación de dispositivos inteligentes, capaces de actualizar su comportamiento en tiempo real y adaptarse a condiciones cambiantes sin requerir reprogramación ni reentrenamiento extensivo.
“Los algoritmos que proponemos se orientan a esos sistemas mencionados y a otros en áreas diferentes".
Colaboración internacional y desarrollo del proyectoEl proyecto se desarrolla en un ecosistema de investigación colaborativa entre el Tec de Monterrey y aliados internacionales.
Además de Luis Garza, en el proyecto participan Adriana Vargas, del Tec; Luis Minchala, de la Universidad de Cuenca, en Ecuador, y Pierre Payur, de la Universidad de Ottawa, en Canadá.
También tiene vinculación con Aixware Technologies, empresa regiomontana fundada por el propio investigador.
Próximamente, se sumará la Technical University of Denmark (DTU).
Actualmente, la investigación se encuentra en etapas iniciales y busca avanzar a fases experimentales sobre plataformas robóticas terrestres.
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