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“César Uribe, egresado del programa de Ingeniería Electrónica, recibió el premio NSF CAREER por impulsar el aprendizaje descentralizado para sistemas informáticos de próxima generación.

“César A. Uribe, profesor adjunto Louis Owen de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Universidad Rice, ha ganado un premio Faculty Early Career Development (CAREER) – Desarrollo profesional temprano del profesorado– de la National Science Foundation (NSF) –Fundación Nacional de la Ciencia– por avanzar en los fundamentos matemáticos del aprendizaje descentralizado, un área crítica para el futuro de la inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos y los sistemas distribuidos.

“Las becas altamente competitivas que se otorgan cada año a profesores en sus inicios de carrera en todo el país reconocen a líderes emergentes en investigación y educación.

“El premio apoyará la investigación de Uribe sobre cómo lograr un aprendizaje más rápido y eficiente a través de varias unidades de cómputo conectadas a través de redes dispersas que procesan cantidades masivas de datos sin depender de un único coordinador centralizado. Su trabajo sentará las bases teóricas del procesamiento de datos a gran escala para mejorar campos como la monitorización digital de la salud y el análisis de datos ambientales, donde los enfoques centralizados tradicionales ya no pueden seguir el ritmo de la escala y la complejidad de los datos modernos.

“Actualmente, nos encontramos en un contexto donde el volumen de datos es tan grande que ninguna computadora puede gestionar por sí sola el almacenamiento y el procesamiento del aprendizaje automático", afirmó Uribe. “En cambio, lo que la mayoría de las empresas están haciendo ahora es, en lugar de tener una sola computadora, tener redes de computadoras conectadas entre sí, donde cada una realiza parte del procesamiento de datos y se comunica con las demás computadoras de la red de forma coordinada”.

“La investigación de Uribe se centra en el desarrollo de nuevas herramientas matemáticas para resolver los principales desafíos que surgen en estos sistemas descentralizados. Sus proyectos se organizan en torno a tres ejes clave: estructura, modelos y métodos.

“El primer eje aborda cómo deben conectarse las computadoras o unidades de procesamiento para lograr un equilibrio entre una comunicación eficiente y un alto rendimiento.

“Si se intenta conectar cada computadora con todas las demás, resulta demasiado costoso en términos de comunicación, almacenamiento y computación", afirmó Uribe. "Por lo tanto, la primera parte de este proyecto consiste en determinar cómo diseñar este tipo de redes de forma que se pueda garantizar un buen rendimiento con una comunicación mínima”.

“El segundo eje se centra en los tipos de computación que deben realizar las computadoras individuales para mejorar los resultados de todo el sistema, explorando específicamente métodos no clásicos de agregación de información. El tercer eje promueve nuevas estrategias algorítmicas, yendo más allá de los métodos de primer orden, como los algoritmos basados en gradientes, hacia métodos de orden superior que pueden aumentar significativamente la velocidad y la fiabilidad del aprendizaje descentralizado.

“Aunque el trabajo de Uribe es eminentemente teórico, sus impactos podrían ser de gran alcance. En colaboración con socios del Hospital Infantil de Texas y el Baylor College of Medicine, su equipo aplica técnicas de aprendizaje descentralizado al desafío de diagnosticar cardiopatías congénitas a partir de conjuntos masivos de datos de electrocardiogramas que contienen cientos de millones de puntos de datos. En una colaboración independiente con la Universidad Estatal de Michigan, explora el uso de algoritmos descentralizados para procesar datos ecológicos en iniciativas de conservación, lo que ayuda a mapear y comprender cadenas alimentarias complejas en ecosistemas de toda África. Otros socios colaboradores del laboratorio de Uribe incluyen a Google, el Instituto Baker de Políticas Públicas de la Universidad de Rice y la Red de Centros de Internet y Sociedad de la Universidad de Harvard.

“Este proyecto trata sobre el desarrollo de estrategias matemáticas para un trabajo en equipo eficaz en este tipo de sistemas distribuidos", afirmó Uribe. "Los avances que buscamos podrían permitir procesar y aprender de conjuntos de datos masivos que hoy parecen imposibles de manejar”.

“Más allá de la investigación, el Premio CARRERA de Uribe también apoya un sólido plan educativo y de divulgación centrado en ampliar la participación en las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Sus esfuerzos incluyen ofrecer nuevas experiencias de investigación de pregrado, fortalecer su curso de posgrado sobre aprendizaje descentralizado e iniciativas de mentoría a través de asociaciones con organizaciones como Científico Latino e INFORMS.

“Queremos crear un sólido canal de capacitación y una comunidad de apoyo para estudiantes de una amplia gama de orígenes", dijo Uribe.

“Sus esfuerzos de divulgación más amplios incluirán la expansión de INFORMS en español, una serie de seminarios web sobre investigación de operaciones e IA, y la continuación del Coloquio de Texas sobre Aprendizaje Distribuido, o TL; DR, un taller organizado por Rice que reúne a investigadores y líderes de la industria para discutir los últimos avances en sistemas descentralizados, computación distribuida y aprendizaje automático a gran escala.

“Ahora hemos llegado a un punto en el que los sistemas de ingeniería modernos ya no se componen de máquinas individuales y monolíticas", dijo Uribe. "La forma de escalar ahora y en el futuro implicará tener muchas computadoras y componentes trabajando entre sí. Este proyecto trata de abordar este desafío de coordinación para permitir el rendimiento de próxima generación en sistemas descentralizados”.

“Este premio se otorga, una vez al año, a los investigadores jóvenes más sobresalientes de Estados Unidos. Es altamente competitivo y es un paso fundamental para la carrera de cualquier investigador en los EE.UU.; y para mí es muy importante porque es una validación de los resultados de investigación que he tenido en los años anteriores, y un voto de confianza del gobierno de los Estados Unidos, a través del National Science Foundation, que demuestra que lo que propongo en mi trabajo para los próximos cinco años es de relevancia para el país”, puntualiza el ingeniero César Uribe.

Nota tomada de: https://news.rice.edu/news/2025/rice-engineer-awarded-nsf-career-award-advance-decentralized-learning-next-generation