El Instituto Universitario de Investigación en Mecatrónica y Sistemas Ciberfísicos (IMECH.UMA) ha logrado un hito destacado al obtener el único proyecto concedido a la Universidad de Málaga en la convocatoria nacional ‘Proyectos de Investigación en Inteligencia Artificial 2025’. De las 25 propuestas presentadas en la provincia, solo la iniciativa de la UMA ha superado el exigente proceso de selección.

Claves del proyecto REACT4GRAINS

El proyecto, denominado REACT4GRAINS, cuenta con una financiación de 353.750 euros y una duración de tres años. Su misión principal es combatir uno de los mayores retos tecnológicos actuales: el elevado consumo energético de la IA. Para ello se marcan como objetivo crear arquitecturas de computación y soluciones de hardware eficientes que permitan procesar IA sin un gasto energético masivo. El equipo malagueño está encabezado por los investigadores Javier Hormigo y Francisco M. Castro Payán, del grupo de Arquitectura de Computadores.

Colaboración estratégica

Este trabajo forma parte de un consorcio más amplio llamado GRAINS (Green Responsible AI for Next-gen Sustainable Bio-Imaging), liderado por la Universidad Carlos III de Madrid y en el que también participan la Universidad del País Vasco y el CSIC.

Aunque el enfoque inicial se centra en la bioimagen (análisis de imágenes biomédicas por microscopía), los avances en hardware desarrollados en Málaga podrán aplicarse a cualquier otro ámbito de la inteligencia artificial, multiplicando su impacto potencial en la industria y la ciencia. La propuesta concedida SP4 – REACT4GRAINS constituye la pieza clave de la capa hardware del consorcio, desarrollando unidades aritméticas reconfigurables y arquitecturas FPGA capaces de ejecutar formatos numéricos avanzados y de ultra baja precisión (FP8, HUB, posits, dual-value) que no están soportados por las GPU actuales. Este subproyecto introduce innovaciones inéditas, como formatos duales que mantienen la precisión de aprendizaje con muy pocos bits y mecanismos de poda dinámica durante el entrenamiento, reduciendo de forma continua el consumo energético en todo el ciclo de vida del modelo. Gracias a este trabajo, REACT4GRAINS proporciona la infraestructura hardware necesaria para que los avances en redes ligeras (SP1), reutilización de modelos (SP2) y entrenamiento robusto en baja precisión (SP3) puedan ejecutarse de forma realmente sostenible, consolidando a la Universidad de Málaga como referente nacional en IA verde, diseño de hardware especializado y bioimagen computacional.