Investigador del Tec busca llevar la IA a los límites de la  miniaturización en robots, sensores y más

• El investigador busca llevar la inteligencia artificial (IA) a los límites de la miniaturización  tecnológica: robots, sensores y sistemas embebidos que puedan aprender del entorno y  tomar decisiones por sí mismos, sin depender de nubes de cómputo o centros de datos de  alto consumo energético. 
• Las posibles aplicaciones de esta tecnología son amplias. Desde robots industriales más  seguros y adaptables, hasta dispositivos wearables de salud capaces de anticipar anomalías  fisiológicas.  

Monterrey, Nuevo León, México. Noviembre de 2025.- Desde niño, Luis Eduardo Garza Elizondo  sintió fascinación por las máquinas. “Me encantaba ver cómo funcionaban todos los aparatos.  Siempre quería entender qué había dentro”, recuerda. Esa curiosidad lo llevó a estudiar Ingeniería  en Sistemas Digitales y Robótica en el Tec de Monterrey, donde posteriormente cursó la Maestría  en Ciencias de la Ingeniería.  

Hoy, 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 Programación de estructuras de  datos y algoritmos fundamentales.  

“Lo que siempre me ha movido es el deseo de crear tecnología de alto impacto que mejore la vida  de las personas. Me interesa que lo que hacemos desde la ciencia pueda traducirse en bienestar,  en soluciones reales para la sociedad”, asegura.  

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

Garza Elizondo actualmente trabaja en el proyecto “Tiny Reinforcement Learning for Microcontroller based Embedded Systems”, una investigación que busca llevar la inteligencia artificial (IA) a los  límites de la miniaturización tecnológica: robots, sensores y sistemas embebidos que puedan  aprender del entorno y tomar decisiones por sí mismos, sin depender de nubes de cómputo o centros  de datos de alto consumo energético. 

“Siento una gran emoción y también el reto de ser parte de una comunidad científica global que  impulsa la frontera del conocimiento”, comparte Garza Elizondo. “Este reconocimiento me confirma  que voy por el camino correcto: el de 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 ejecutar  algoritmos inteligentes en entornos con recursos extremadamente limitados.

“Hoy, los grandes modelos de IA están generando un impacto ambiental significativo debido a su  enorme consumo de energía y recursos. Nosotros queremos demostrar que es posible crear modelos  igual de eficientes pero mucho más sostenibles y accesibles”, explica. 

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

Garza Elizondo forma parte de un equipo de investigadores del Tec de Monterrey que trabajan  actualmente en un robot terrestre que aprende a moverse y adaptarse a obstáculos sin tener  conocimiento previo de su entorno: “Partimos de un robot que no sabe nada: no conoce sus sensores  ni sus actuadores. Lo que hacemos es permitirle descubrir, a través de ensayo y error, cómo  desplazarse, cómo sortear obstáculos, cómo llegar a un objetivo. Con el tiempo, el robot va  aprendiendo por sí mismo y alcanza un desempeño óptimo”, explica. 

Las simulaciones iniciales realizadas con agentes de aprendizaje por refuerzo muestran cómo el  robot mejora progresivamente su desempeño, pasando de comportamientos erráticos a movimientos  eficientes después de pocas horas de entrenamiento. En etapas futuras, el equipo implementará  estos algoritmos en hardware real, con arquitecturas multi-microcontrolador que permitirán la  colaboración de múltiples agentes en tareas compartidas.  

El proyecto forma parte del núcleo estratégico de Industria 5.0 del Tec de Monterrey, que impulsa la  creación de tecnologías centradas en el ser humano y en la sostenibilidad. A través de la  convergencia entre inteligencia artificial, robótica y diseño de hardware, esta línea busca tecnologías  más intuitivas, seguras y conscientes del entorno. 

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

Las posibles aplicaciones de esta tecnología son amplias. Desde robots industriales más seguros y  adaptables, hasta dispositivos portátiles de salud capaces de anticipar anomalías fisiológicas. 

“Imagina un reloj inteligente que no solo mide tu frecuencia cardíaca o tus pasos, sino que pueda  anticipar tendencias y alertarte sobre cambios significativos en tu salud antes de que ocurran. O  robots de asistencia que puedan adaptarse a cualquier hogar, sin importar las condiciones del  entorno”, apunta el investigador.  

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

El reconocimiento de Google a Luis Eduardo Garza Elizondo confirma el nivel y la relevancia de la  investigación que se impulsa desde el Tec de Monterrey. Su trabajo ejemplifica cómo la innovación  científica puede responder a los grandes retos 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. 

Google PhD Fellowship: un reconocimiento de clase mundial 

El programa Google PhD Fellowship, que este año celebra su edición número 16, otorgará más de  10 millones de dólares para apoyar a 255 investigadores de doctorado en 35 países, entre ellos  México, con el objetivo de fortalecer los ecosistemas de investigación en regiones emergentes como  América Latina.  

Los becarios reciben financiamiento, acompañamiento de un mentor de Google y acceso a una red  global de científicos en doce áreas de investigación que incluyen inteligencia artificial, aprendizaje  automático, ciencias de datos, seguridad y robótica. 

Desde su creación, el programa ha impulsado a más de 950 estudiantes de 227 instituciones en 44  países, quienes hoy lideran proyectos de innovación en academia e industria.