La científica informática Li Feifei nació en 1976 en el seno de una familia intelectual relativamente adinerada en Sichuan, China. En 1992, a los 16 años, ella y su familia emigraron a Estados Unidos. Allí, sus vidas fueron extremadamente difíciles, llegando incluso a tocar fondo. En aquella época, no solo sus padres trabajaban fuera de casa para llegar a fin de mes, sino que ella misma tuvo que trabajar de camarera mientras estudiaba.

Para ayudar a su familia, en sus días libres de la escuela, Li Fei Fei trabajaba a tiempo parcial. Su trabajo consistía en limpiar en un restaurante chino, 12 horas al día, de 11:00 a 23:00, por un salario de 2 dólares la hora.

Cuando Phi Phi se mudó a Estados Unidos, además de las dificultades económicas de su familia, también se enfrentó al reto de no dominar el inglés. Si bien sus logros académicos fueron en su día motivo de orgullo para su familia en China, sus calificaciones se desplomaron tras mudarse a Estados Unidos.

Afortunadamente, solo sus calificaciones de matemáticas y física no se vieron afectadas. Para pagar la matrícula de tres años de preparatoria de Phi Phi, sus padres tuvieron que trabajar día y noche. Por lo tanto, ahora planea solicitar ingreso a la universidad para terminar sus estudios.

Sin embargo, animada por sus profesores y amigos, Phi Phi estaba decidida a presentar el SAT y obtuvo una puntuación relativamente buena. Este logro le valió una beca completa para la Universidad de Princeton en 1995. En 1999, se graduó con honores en Física. Durante sus estudios universitarios, también obtuvo una doble titulación en Informática e Ingeniería.

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Li Fei Fei, actualmente uno de los profesores de informática más destacados del mundo . Foto: Baidu

Para profundizar en su investigación, en el año 2000 ingresó en el Instituto Tecnológico de California (EE. UU.) para comenzar su programa de posgrado. En 2005, obtuvo su doctorado en Ingeniería Eléctrica. Durante este tiempo, realizó importantes contribuciones al aprendizaje de una sola muestra, una técnica que permite realizar predicciones basadas en datos mínimos, crucial para la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

Una de sus mayores contribuciones se produjo en 2006, cuando creó y desarrolló ImageNet, una enorme base de datos de millones de imágenes etiquetadas, considerada el "ojo de la IA". ImageNet es una herramienta crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y desempeña un papel clave en el desarrollo de la inteligencia artificial actual.

Además de desarrollar ImageNet, también impartió docencia en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Illinois (EE. UU.) durante este período. De 2007 a 2009, trabajó en la Universidad de Princeton como profesora del departamento de Informática. En agosto de 2009, se incorporó a la Universidad de Stanford como profesora adjunta, convirtiéndose en catedrática en 2018.

Antes de convertirse en profesora, de 2013 a 2018, fue directora del Laboratorio de IA de la Universidad de Stanford. De enero de 2017 a septiembre de 2018, también ocupó el cargo de vicepresidenta y científica jefe de IA/Aprendizaje Automático en Google Cloud.

Durante este tiempo, además de su labor docente y administrativa, se centró en el proyecto Maven, un proyecto que desarrolla técnicas de IA para la interpretación de imágenes captadas por drones. Apoyó el desarrollo de sistemas de visión para que las máquinas puedan comprender la IA a un nivel más profundo. Su investigación en visión artificial fue revolucionaria y se aplicó a los vehículos autónomos.

En 2019, regresó a la Universidad de Stanford como codirectora del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford (Stanford HAI). Actualmente, su trabajo en la Universidad de Stanford se centra en impulsar la investigación, la educación , las políticas y la práctica de la IA.

Según QQ News , a principios de febrero, ella e investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de Washington implementaron con éxito el modelo de inferencia de IA S1 con un coste de computación en la nube inferior a 50 $. El rendimiento del modelo en pruebas matemáticas y de codificación se evaluó como comparable al de las versiones O1 de OpenAI y R1 de DeepSeek.

Actualmente, el equipo de investigación del profesor Li Feifei está proponiendo un marco integrado capaz de realizar tareas domésticas, también conocido como "Kit de Herramientas para Robots Conductuales". Este kit permite a los robots realizar tareas cotidianas, desde sacar la basura y recoger la ropa hasta fregar los inodoros.

Tras 8 años estudiando y trabajando en el extranjero, a mediados de marzo, el profesor Zhao Mang decidió regresar a China para contribuir al país a los 30 años. CHINA - Tras 8 años estudiando y trabajando en el extranjero, a mediados de marzo, el profesor Zhao Mang decidió regresar a China para contribuir al país a los 30 años.

Fuente: https://vietnamnet.vn/giao-su-nha-khoa-hoc-hang-dau-the-gioi-ve-ai-di-len-tu-rua-bat-thue-2384294.html