Investigador mexicano busca llevar la IA a los límites de la miniaturización en robots, sensores y sistemas integrados

Luis Eduardo Garza Elizondo ha sido seleccionado como Google PhD Fellow 2025, un reconocimiento internacional otorgado a jóvenes científicos cuya investigación está transformando el futuro de la informática.

El investigador pretende llevar la inteligencia artificial (IA) a los límites de la miniaturización tecnológica: robots, sensores y sistemas embebidos capaces de aprender de su entorno y tomar decisiones por sí mismos, sin depender de la computación en la nube o de centros de datos de alto consumo energético.

Las aplicaciones potenciales de esta tecnología son amplias y van desde robots industriales más seguros y adaptables hasta dispositivos de salud portátiles capaces de anticipar anomalías fisiológicas.

Monterrey, Nuevo León, México. Diciembre de 2025.- Desde niño, Luis Eduardo Garza Elizondo ha sentido fascinación por las máquinas. «Me encantaba ver cómo funcionaba cada aparato. Siempre quise entender qué había dentro», recuerda. Esa curiosidad lo llevó a estudiar Ingeniería en Sistemas Digitales y Robótica en el Tecnológico de Monterrey, donde posteriormente completó una Maestría en Ciencias de la Ingeniería.

Actualmente, mientras cursa su doctorado en Ciencias de la Ingeniería, combina su labor como investigador con la docencia en el Campus Monterrey, donde imparte la materia Estructuras de Datos y Programación de Algoritmos Fundamentales.

“Lo que siempre me ha impulsado es el deseo de crear tecnología de alto impacto que mejore la vida de las personas. Me interesa asegurar que lo que desarrollamos a través de la ciencia se traduzca en bienestar, en soluciones reales para la sociedad”, afirma.

Con el objetivo de crear algoritmos capaces de aprender y adaptarse dentro de dispositivos tan pequeños como un microcontrolador, Luis Eduardo Garza Elizondo, investigador de la Escuela de Ingeniería y Ciencias (EIC) del Tecnológico de Monterrey, ha sido seleccionado como Google PhD Fellow 2025, un reconocimiento internacional otorgado a jóvenes científicos cuyas investigaciones están transformando el futuro de la computación.

Garza Elizondo trabaja actualmente en el proyecto “Tiny Reinforcement Learning for Microcontroller-based Embedded Systems”, una iniciativa de investigación que busca llevar la inteligencia artificial (IA) a los límites de la miniaturización tecnológica: robots, sensores y sistemas embebidos capaces de aprender de su entorno y tomar decisiones autónomas sin depender de la computación en la nube o de centros de datos de alto consumo energético.

“Siento una enorme emoción, y también el reto, de formar parte de una comunidad científica global que expande las fronteras del conocimiento”, comparte Garza Elizondo. “Este reconocimiento confirma que voy por buen camino: desarrollar tecnología de alto impacto que realmente ayude a las personas”.

Una inteligencia artificial más eficiente y sostenible

En un mundo donde los modelos de IA más avanzados requieren granjas de servidores, enormes cantidades de energía y entrenamientos multimillonarios, el proyecto de Garza Elizondo propone una alternativa radical: Tiny Reinforcement Learning (TinyRL), un paradigma que permite que algoritmos inteligentes se ejecuten en entornos con recursos extremadamente limitados.

Hoy en día, los grandes modelos de IA generan un impacto ambiental significativo debido a su inmenso consumo de energía y recursos. Queremos demostrar que es posible crear modelos igual de eficientes, pero mucho más sostenibles y accesibles, explica.

El enfoque TinyRL combina el aprendizaje por refuerzo —una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a través de la experiencia— con métodos matemáticos avanzados derivados del teorema de Kolmogorov-Arnold. Este enfoque permite que los algoritmos aprendan directamente en dispositivos integrados, optimizando su memoria, procesamiento y consumo de energía.

Garza Elizondo forma parte de un equipo de investigadores del Tec de Monterrey que trabaja actualmente en un robot terrestre que aprende a moverse y adaptarse a obstáculos sin conocimiento previo de su entorno. «Empezamos con un robot que no sabe nada: no entiende sus sensores ni sus actuadores. Lo que hacemos es dejar que descubra, mediante ensayo y error, cómo moverse, cómo evitar obstáculos, cómo alcanzar una meta. Con el tiempo, el robot aprende por sí solo y alcanza un rendimiento óptimo», explica.

Las simulaciones iniciales con agentes de aprendizaje por refuerzo muestran cómo el robot mejora progresivamente su rendimiento, pasando de comportamientos erráticos a movimientos eficientes tras tan solo unas horas de entrenamiento. En etapas posteriores, el equipo implementará estos algoritmos en hardware real, con arquitecturas multimicrocontrolador que permitirán la colaboración entre múltiples agentes en tareas compartidas.

El proyecto forma parte del Grupo de Investigación estratégico para la Industria 5.0 del Tecnológico de Monterrey, que promueve la creación de tecnologías centradas en el bienestar humano y la sostenibilidad. Mediante la convergencia de la inteligencia artificial, la robótica y el diseño de hardware, esta investigación busca desarrollar tecnologías más intuitivas, seguras y respetuosas con el medio ambiente.

Una de las innovaciones que estamos desarrollando es un enfoque poblacional: varios robots que trabajan juntos para aprender más rápido y compartir conocimientos. Esto podría ser clave para optimizar procesos industriales, sistemas autónomos o incluso dispositivos médicos inteligentes, explica.

Las aplicaciones potenciales de esta tecnología son muy variadas: desde robots industriales más seguros y adaptables hasta dispositivos sanitarios portátiles capaces de anticipar anomalías fisiológicas.

“Imagina un reloj inteligente que no solo mida tu frecuencia cardíaca o tus pasos, sino que también pueda anticipar tendencias y alertarte de cambios significativos en tu salud antes de que ocurran. O robots de asistencia capaces de adaptarse a cualquier hogar, independientemente de las condiciones ambientales”, señala el investigador.

Detrás de cada una de estas aplicaciones se esconde un principio común: hacer la inteligencia artificial más humana, más eficiente y más cercana a las personas.

El premio otorgado por Google a Luis Eduardo Garza Elizondo confirma el calibre y la relevancia de la investigación que se desarrolla en el Tecnológico de Monterrey. Su trabajo ejemplifica cómo la innovación científica puede abordar los principales desafíos tecnológicos y ambientales de nuestro tiempo.

Con este logro, el Tec reafirma su papel como una de las universidades globales más activas en la frontera de la inteligencia artificial aplicada y el desarrollo de talento con propósito.

Beca de doctorado de Google: un reconocimiento de talla mundial

El programa Google PhD Fellowship , que este año celebra su 16ª edición, destinará más de USD $10 millones para apoyar a 255 investigadores doctorales en 35 países —incluido México— con el objetivo de fortalecer los ecosistemas de investigación en regiones emergentes como América Latina.

Los becarios reciben financiación, tutoría de un investigador de Google y acceso a una red global de científicos en doce áreas de investigación que incluyen inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos, seguridad y robótica. Desde su creación, el programa ha apoyado a más de 950 estudiantes de 227 instituciones en 44 países, quienes ahora lideran proyectos de innovación en el ámbito académico y la industria.