Siete ingenieros han sido galardonados con el Premio Queen Elizabeth de Ingeniería 2025 por sus contribuciones innovadoras al desarrollo del aprendizaje automático moderno. El premio, otorgado a los ingenieros cuyas innovaciones han beneficiado a la humanidad a escala global, reconoce los esfuerzos colectivos de Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, John Hopfield, Yann LeCun, Jensen Huang, Bill Dally y Fei-Fei Li.
El aprendizaje automático moderno permite a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones sin programación explícita. Esta capacidad de automejora ha revolucionado la IA, permitiendo aplicaciones en diversos campos. Desde ayudar a los agricultores a detectar enfermedades de los cultivos hasta ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades, la IA está transformando las industrias y afectando nuestra vida diaria.
Los siete ganadores han desempeñado un papel fundamental en el desarrollo de tres pilares fundamentales del aprendizaje automático moderno. Bengio, Hinton, Hopfield y LeCun lideraron investigaciones innovadoras sobre redes neuronales artificiales, el modelo dominante del aprendizaje automático. Estas redes, inspiradas en el cerebro humano, imitan las conexiones neuronales para analizar datos no estructurados y sacar conclusiones. Esta tecnología impulsa aplicaciones como los chatbots que ayudan a los usuarios a realizar tareas como escribir correos electrónicos o resumir texto.
Huang y Dally fueron reconocidos por su trabajo en el hardware que sustenta los algoritmos de aprendizaje automático: las GPU o unidades de procesamiento gráfico. Sus contribuciones han impulsado a Nvidia, la empresa que dirigen, a convertirse en la empresa más valiosa del mundo. Sin embargo, la reciente aparición de aplicaciones de IA construidas con chips de generación más antiguos y menos costosos ha generado preocupación sobre la demanda futura de los chips de gama alta de Nvidia.
Li, la última galardonada, es honrada por su trabajo en la creación de conjuntos de datos de alta calidad para evaluar el progreso del aprendizaje automático. Su base de datos ImageNet, que contiene millones de imágenes etiquetadas, ha demostrado ser crucial para el entrenamiento y la evaluación de los algoritmos de visión por computadora.
El premio destaca el impacto transformador de la IA y la importancia de la innovación continua en la ingeniería. Las contribuciones de los ganadores están dando forma a nuestro futuro en todas las industrias, economías y el planeta.