¿Puede una inteligencia artificial responder con solvencia a preguntas que normalmente resolvería una persona experta en un acelerador de partículas? La Universidad de Granada (UGR) y el Consorcio IFMIF-DONES España han puesto en marcha una competición internacional que busca responder a esta pregunta utilizando modelos de lenguaje especializados y con recursos informáticos limitados.
El reto está organizado por el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la UGR, en colaboración con el Consorcio IFMIF-DONES España, y destina hasta 20.000 dólares en premios.
La competición comenzó el pasado 28 de septiembre y permanecerá abierta durante dos meses. Los equipos pueden inscribirse hasta el 1 de noviembre y presentar sus soluciones hasta el 30 de noviembre. Durante los primeros días, más de una veintena de participantes ya se habían registrado en la plataforma.
El reto de enseñar a una IA conocimiento científico especializado
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que se utilizan actualmente pueden redactar correos electrónicos, resumir informes o responder a preguntas generales con gran soltura. Sin embargo, su rendimiento puede disminuir cuando tienen que enfrentarse a conocimientos técnicos muy específicos.
Además, las soluciones más potentes suelen depender de grandes modelos comerciales que funcionan en la nube. Este planteamiento no siempre resulta adecuado para una infraestructura científica crítica, un centro de investigación o una empresa que maneje información sensible.
La documentación técnica puede ser confidencial y no debería enviarse a servidores externos. A ello se suma que no todas las organizaciones disponen de grandes centros de cálculo capaces de ejecutar modelos de enormes dimensiones.
“Tenemos modelos fantásticos, pero cuando tienen que resolver preguntas muy técnicas y específicas de un dominio pueden quedarse cortos, sobre todo si los recursos computacionales son limitados, algo que ocurre en muchos casos reales”, explica Isaac Triguero, director del Instituto DaSCI y responsable de la competición.
“No siempre se puede recurrir a un proveedor en la nube, porque no se tienen los medios ni el dinero o, sencillamente, porque no se quiere que los datos estén al alcance de esos proveedores”, añade Triguero.
Una IA especializada que funciona con una sola GPU
La competición reproduce precisamente ese escenario. Todos los participantes deben trabajar con el mismo modelo abierto y de tamaño moderado: OLMo capaz de ejecutarse en una única tarjeta gráfica (GPU).
El objetivo es evitar que la competición se convierta simplemente en una carrera por utilizar modelos cada vez más grandes o más capacidad de cálculo. Las soluciones se ejecutan en servidores de la Universidad de Granada, sin conexión a internet y con un tiempo de cómputo limitado.
De este modo, ni las preguntas de evaluación ni los documentos utilizados como referencia salen del entorno de evaluación. La privacidad y la seguridad de la información forman parte, por tanto, del propio desafío.
El reto consiste en conseguir que un modelo relativamente pequeño sea capaz de desenvolverse en un ámbito de conocimiento muy especializado. Para ello, los participantes pueden recurrir a técnicas de inteligencia computacional, como el ajuste fino eficiente, la ingeniería de prompts, los grafos de conocimiento o el modelado difuso.
Estas estrategias permiten especializar el modelo sin necesidad de reentrenarlo a gran escala ni multiplicar el consumo de recursos informáticos.
Una IA que debe responder sobre IFMIF-DONES y ciencia
Las soluciones se pondrán a prueba mediante un banco de 100 preguntas y respuestas elaborado por personas expertas en dos ámbitos diferentes. El primero es IFMIF-DONES, el acelerador de partículas que se construye en Escúzar (Granada) para ensayar materiales destinados a los futuros reactores de fusión. El segundo es la literatura científica especializada en inteligencia artificial.
Las preguntas no se limitan a comprobar si la IA es capaz de recuperar un dato concreto. También incluyen cuestiones que exigen razonamiento comparativo, causal o predictivo, lo que permite evaluar capacidades más complejas. El banco de pruebas permanece oculto para los participantes. Los equipos solo disponen de una muestra de 25 ejemplos, mientras que las 100 preguntas utilizadas para la evaluación no se hacen públicas.
Personal experto de IFMIF-DONES e investigadores del Instituto DaSCI han dedicado cerca de un año a preparar y etiquetar este banco de pruebas.
Una aplicación real para la operación de IFMIF-DONES
La competición está vinculada a una colaboración más amplia entre la Universidad de Granada y el proyecto IFMIF-DONES, que se enmarca en el proyecto DONES-AXIA.
DONES-AXIA plantea un sistema multiagente destinado a mejorar la operación, la seguridad y la eficiencia energética de la instalación. El proyecto fue financiado en la convocatoria INNTERCONECTA-STEP 2025 del CDTI, con cofinanciación FEDER, y está liderado por la empresa Plain Concepts.
En este proyecto, la UGR desarrolla modelos de lenguaje especializados en IFMIF-DONES que sean al mismo tiempo ligeros y seguros. Se trata, precisamente, del tipo de solución que la competición internacional pretende impulsar.
La iniciativa también está relacionada con el programa DONITOS de la UGR, destinado a la formación de doctores y doctoras en colaboración con IFMIF-DONES. Por parte del Consorcio IFMIF-DONES España participan su director, Moisés Weber, y Patricia Martín, responsable del Departamento de Operación y Mantenimiento.
La competición premiará algo más que la precisión de la IA
El desafío se desarrollará en dos fases. En la primera, de carácter automático, el código desarrollado por cada equipo se ejecutará sobre preguntas ocultas y su puntuación aparecerá en una clasificación en línea. “Optimizar solo una métrica no es suficiente, buscamos la ciencia que hay detrás”, señala Isaac Triguero. “No queremos únicamente el mejor resultado numérico, sino también el más innovador y mayor calidad”.
Por este motivo, las mejores propuestas, alrededor de una veintena, pasarán a una segunda fase. En ella, paneles de expertos de cada ámbito analizarán la calidad de las respuestas, mientras que un comité científico valorará la innovación técnica de las soluciones.
La clasificación definitiva se dará a conocer el 14 de diciembre. La competición repartirá 20.000 euros en premios: 9.000 para el primer clasificado, 5.000 para el segundo, 3.000 para el tercero y 1.500 para el cuarto y el quinto.
Más allá de la competición, el desafío plantea una cuestión de creciente importancia para la ciencia y la industria: cómo conseguir que la inteligencia artificial sea útil en ámbitos altamente especializados sin depender necesariamente de modelos gigantes, grandes infraestructuras de cálculo o servicios externos en la nube.
