Menú
A lo largo de mi carrera, he tenido el privilegio de trabajar en proyectos desafiantes con startups tecnológicas en ciudades como San Francisco, Londres y Madrid. Cada proyecto ha sido una oportunidad para aplicar inteligencia artificial de forma estratégica y eficiente.
Proyecto de investigación personal centrado en la implementación de Hash NeRF utilizando PyTorch, con el objetivo de explorar nuevas formas de representación tridimensional eficiente a partir de escenas complejas.
Se ha replicado y optimizado la arquitectura propuesta por NVIDIA, adaptándola para realizar pruebas locales con control completo del proceso de entrenamiento y visualización.
Implementación experimental de modelos de difusión para generación de imágenes, diseñada específicamente para aprovechar el rendimiento de una tarjeta gráfica RTX 4090.
Se han adaptado algoritmos de Stable Diffusion para mejorar la velocidad de inferencia y optimizar el uso de memoria en entornos de hardware doméstico de alto rendimiento.
Desarrollo de un modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer para tareas de autocompletado de código, con un enfoque inicial en el lenguaje Kotlin.
El modelo ha sido entrenado con datasets específicos del ecosistema Kotlin, aunque su arquitectura permite adaptarse a otros lenguajes como Python o JavaScript.
Desarrollo de un simulador de entornos urbanos inteligentes mediante técnicas de IA generativa, enfocado en analizar el comportamiento de tráfico, consumo energético y patrones de movilidad.
Utiliza modelos generativos para crear escenarios urbanos con datos sintéticos basados en variables reales.
