Raul Pacheco Rodriguez
Construyo tecnología inteligente, eficiente y reproducible para llevar IA útil a los lugares donde los grandes modelos no pueden llegar.
Investigación
Machine learning trazable, eficiente y reproducible, IA médica y aceleración
PhD Student
Cinvestav GDL
HW
Aceleradores
AI
Researcher
Colaboraciones y oportunidades
Busco colaboraciones científicas, oportunidades de investigación, conferencias, docencia especializada y un número limitado de proyectos de consultoría técnica donde la IA eficiente y los sistemas rigurosos sean centrales.
Aprendiendo más sobre IA
He sido admitido en la segunda convocatoria del Centro Público de Formación en Inteligencia Artificial (CPFIA), con el fin de participar en uno de los cursos con certificación sobre Inteligencia Artificial impartidos por INFOTEC y aliados del sector privado como Google, Microsoft, IBM, Intel, Oracle o Meta.
Nuevo blog
FP32 es el espacio donde pruebo ideas, series técnicas y borradores que después pueden convertirse en libros, cursos o material de investigación.
FP32
Ensayos, papers, notas de investigación y aprendizajes sobre deep learning, IA médica, sistemas eficientes y herramientas para investigadores aumentados.
Bitacora de investigación
Apuntes cortos sobre papers, decisiones técnicas, experimentos y preguntas que todavia estan tomando forma.
Leer notas ->Una nota breve para organizar la intuicion detras de aproximar Softmax cuando el objetivo no es solo entrenar un modelo, sino llevarlo a hardware eficiente.
Notas iniciales sobre como evitar atajos temporales, fugas de informacion y evaluaciones demasiado optimistas en modelos medicos.
Una nota editorial para separar el blog personal de investigacion de FP32, que funciona como publicacion independiente y laboratorio de ensayos.
Biblioteca tecnica
Lecturas, repositorios y referencias que alimentan mi investigacion, mi escritura y mi trabajo de programacion.
Ver recursos ->El espacio separado para ensayos, notas largas, series técnicas y futuros libros. El sitio personal funciona como hub; FP32 vive como publicación propia.
Una lista curada de blogs personales, laboratorios y recursos sobre machine learning. Es una referencia útil para organizar lecturas sin convertirlas en posts largos.
Trabajo seleccionado
Experimentos, repositorios y piezas tecnicas que conectan software, hardware e IA aplicada.
Ver proyectos ->Acelerador de la operación softmax para reducir costos de inferencia en modelos de visión profunda como los bloques Shifted Window Transformers.
Rol: Diseño digital, Verilog, FPGA y deep learning
Trabajo en colaboración orientado a mejorar sistemas de clasificación de tejido benigno y cancerígeno mediante modelos de aprendizaje profundo.
Rol: Modelado, evaluación y arquitectura ML
Plataforma EdTech que transforma el conocimiento de las empresas en formación por medio de rutas simuladas.
Rol: Desarrollo
¿Me conviene correr IA local? Descubre si tu equipo actual es capaz de ejecutar modelos de lenguaje (LLMs) localmente, qué rendimiento esperar y si financieramente tiene sentido comparado con pagar APIs como OpenAI o Anthropic.
Rol: Diseño y Desarrollo, Pipeline de datos