El 17 de diciembre, con las fiestas a la vuelta de la esquina, Barcelona volvió a ser el escenario de un encuentro que va más allá de los datos y los modelos. El Deep Learning Barcelona Symposium 2025 (DLBCN) no es un congreso para hacer marketing ni una feria de producto. Es un espacio para compartir investigación, reencontrarse con antiguos compañeros de laboratorio y poner en común lo que se está haciendo en centros de todo el mundo, con un hilo común, la conexión con Barcelona.
Durante una jornada intensa, esta vez en el CosmoCaixa —cada año se encarga un grupo diferente de los organizadores—, investigadores e investigadoras vinculados a la ciudad presentaron trabajos, debatieron sobre los retos del futuro en el mundo del deep learning y consolidaron una año más una red que se sostiene y se amplía gracias a la constancia, en parte, de este evento.
Esta ha sido la séptima edición del DLBCN, un simposio impulsado desde la propia comunidad científica, bajo el primer impulso y la dirección de Xavier Giró, que se ha convertido en una tradición de invierno. No se celebra antes de Navidad por azar. “Es cuando la gente que trabaja fuera vuelve”, explica Joan Serra, de Sony AI. “Y así podemos vernos todos en un solo lugar”.
De Singapur a Barcelona, pasando por el panel
Ana García del Molino empezó participando como doctoranda y ahora forma parte del comité organizador. Desde Singapur, donde investigaba cuando se vinculó por primera vez al DLBCN, recuerda que este espacio le permitió reconectar con la comunidad. “Cuando estás fuera, es muy valioso tener un encuentro así. Y para los doctorandos es una oportunidad brutal para hacer networking”, cuenta.
Ana se encarga del panel de debate, una de las partes centrales del congreso, donde se abordan temas de frontera. “Nos gusta que la gente vuelva año tras año. Hay un efecto de retorno: vienes una vez, te gusta, y repites”.
Proyectos, charlas y pósters: ciencia en tiempo real
Además de los paneles y ponencias invitadas, el DLBCN ofrece un espacio diverso de presentación de trabajos. Durante la jornada se celebraron charlas técnicas en las que se explicaron proyectos en curso, investigaciones aplicadas y enfoques novedosos sobre modelos de aprendizaje automático. También hubo un apartado de pósters científicos, donde estudiantes, investigadores junior y grupos consolidados mostraron sus resultados y compartieron metodologías con otros asistentes. Esta fórmula permite una interacción directa y una visión panorámica del ecosistema investigador conectado con Barcelona.
Entre las charlas más destacadas de esta edición estuvieron:
- José M. Álvarez (NVIDIA), keynote speaker, sobre aprendizaje profundo eficiente, visión 3D y self-supervised learning aplicados a vehículos autónomos.
- Maria Bauzà (Google DeepMind), sobre física y robótica basada en IA.
- Mafalda Dias (CRG), abordando la intersección entre biología y modelos generativos.
- Noa Garcia (Osaka University), con una charla sobre visión por computador y análisis visual.
- Adrià Recasens (Google DeepMind), presentando avances en representación del conocimiento visual.
- Marta R. Costa-Jussà (Meta), centrada en el reto del multilingüismo en IA.
- David Vázquez (ServiceNow), con ejemplos sobre IA aplicada a sistemas inteligentes.
Una investigación diversa que habla muchos idiomas
Una de las voces destacadas de esta edición fue la de Marta R. Costa-Jussà, investigadora en Meta y especializada en multilingüismo. Su trabajo se centra en lograr que los modelos de IA no solo hablen inglés y unas pocas lenguas dominantes, sino que puedan comprender y servir a una mayor diversidad lingüística. En su ponencia alertó del riesgo de dejar atrás a muchas comunidades y de la importancia de diseñar sistemas más inclusivos. También nos quiso destacar el origen del DLBCN: “Fue una gran idea de su impulsor, Xavi Giró, y del grupo que lo hace posible. Ayuda a conectar el talento que ha pasado por Barcelona y ahora está repartido por el mundo”.
Alexandros y el peligro de seguir la corriente
Alexandros Karatzoglou, investigador vinculado a Amazon, criticó que la comunidad investigadora está excesivamente centrada en los modelos de lenguaje, y que los avances que se están haciendo en ese campo son, en muchos casos, simplemente incrementales. Defendió la necesidad de abrir el foco y dar espacio a líneas de trabajo menos populares, pero esenciales para el progreso general del campo.
Joan Serra recogió esa misma idea: “Hace falta una mirada más amplia. No podemos dejar de lado campos como el audio, la robótica o la visión computacional solo porque el mainstream esté ahora en el lenguaje”. Pese a ello, Alexandros mostró una visión positiva sobre el ecosistema local: “Me gusta ver que cada vez pasan más cosas en Barcelona, y que muchas personas que investigan aquí o fuera tienen una conexión con esta ciudad. Es gratificante ver ese crecimiento”.
Retos para 2026: sostenibilidad, integración e impacto real
Si 2024 fue el año de la explosión de los modelos fundacionales, y 2025 el del alineamiento y la regulación, 2026 llega con nuevos desafíos. Así lo expresaron muchas de las voces que pasaron por el simposio.
Laura Dubreuil, responsable del área de Emerging Technology Intelligence en AstraZeneca, señaló la sostenibilidad de los modelos de IA como un reto urgente. “Ahora mismo no son sostenibles, y hay que encontrar maneras de hacerlos escalables y respetuosos con los recursos”, explica. También apuntó a una nueva tendencia, la combinación de IA con robótica en entornos físicos, lo que empieza a conocerse como Physical AI.
Àgata Lapedriza, profesora en la UOC y afiliada también al MIT y a Northeastern University, se centró en otro reto: cómo conectar la investigación con la sociedad. “Investigar no basta si lo que hacemos no tiene un impacto positivo en el mundo real”, advirtió. También valoró el formato rotativo del simposio, en el que cada año el liderazgo lo asume una institución distinta, algo que aporta pluralidad e inclusión.
Una comunidad que se reconoce
La palabra “comunidad” aparece con frecuencia en las conversaciones del simposio. No es casual. Para muchos, el DLBCN no es solo una cita científica. Es una forma de reconocimiento mutuo, una manera de verse como parte de una red que, aunque dispersa, tiene a Barcelona como centro de gravedad.
Hay quien asiste por primera vez, como Laura Dubreuil, que confiesa que echaba de menos este tipo de espacios tras años en Estados Unidos. Y hay quienes han visto crecer el evento desde dentro, como Joan Serra. Pero todos coinciden en que no es solo lo que se presenta, sino con quién lo compartes.
Barcelona como punto de conexión
Este año, el simposio se integró por primera vez en el circuito del ELLIS Pre-NeurIPS Fest, una serie de eventos satélite del gran congreso global NeurIPS. Pero a diferencia de otros formatos impersonales y masivos, el DLBCN conserva un tono cercano pero riguroso, como un congreso hecho a medida de una comunidad que se reencuentra cada diciembre. Y que, mientras tanto, sigue aportando al debate global sobre cómo debería ser la inteligencia artificial del futuro.
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