Modelos de mundo: súmate a construir la próxima generación de agentes de IA

Busco estudiantes para sumarse a una línea de investigación sobre modelos de mundo (world models) y aprendizaje reforzado.

Los modelos de mundo —agentes que aprenden una representación interna de su entorno y planifican dentro de ella— son una de las apuestas más prometedoras para el futuro de la inteligencia artificial. Investigadores como Yann LeCun sostienen que aprender y usar este tipo de modelos es uno de los caminos principales hacia máquinas capaces de razonar y actuar mucho más allá de lo que hoy logran los modelos de lenguaje.

Pero hay un problema: a pesar de lo rápido de los avances, todavía no entendemos bien cómo hacer que estos modelos funcionen en la práctica. ¿Cómo se aprende un buen modelo de mundo? ¿Cómo se planifica mejor sobre él? Son preguntas abiertas, y ahí es donde entras tú.

El objetivo es construir agentes que aprendan modelos de mundo mediante aprendizaje reforzado, ponerlos a prueba en distintos entornos y entender cuándo y por qué fallan —porque entender sus fallas es el primer paso para arreglarlas. El trabajo será principalmente empírico y experimental: entrenar agentes, diseñar experimentos, medir resultados e iterar.

¿A quién busco?
1. Estudiantes destacados que estén pensando en hacer un magíster.
2. Con buena base en IA: idealmente has tomado el curso de Inteligencia Artificial, Minería de Datos, o cursos más avanzados como Deep Learning.
3. Con ganas de programar, experimentar y aprender.

Si te entusiasma trabajar en la frontera de la IA y ayudar a descubrir cómo construir agentes que de verdad razonan sobre su mundo, postula a esta IPRE.

Cualquier duda me puedes contactar a rntoro@uc.cl