En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, impulsando desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos.
Sin embargo, el entrenamiento y la operación de estos modelos suelen requerir grandes cantidades de datos y potencia computacional, lo que limita su acceso y eficiencia.
Frente a este reto, Google Research dio a conocer el 4 de febrero de 2026 una innovadora técnica llamada Sequential Attention, un algoritmo que promete hacer que los modelos de IA sean más livianos y rápidos, manteniendo su capacidad de precisión y rigor.
¿Qué es Sequential Attention y por qué es importante?
Sequential Attention es un método para resolver un problema central en el aprendizaje automático: la selección de características relevantes dentro de grandes volúmenes de información.
Los modelos de inteligencia artificial, especialmente las redes neuronales profundas, procesan un sinfín de datos, pero no todos los datos o “características” aportan lo mismo.
Algunas pueden ser redundantes o irrelevantes, y la clave está en identificar y conservar solo las más significativas para que el modelo aprenda más rápido y con menos recursos.
Este proceso se llama “selección de subconjuntos” (subset selection), y es matemáticamente complejo, incluso considerado NP-hard, lo que en términos simples significa que no existe una solución eficiente que pueda aplicarse rápidamente a grandes cantidades de datos.
Sequential Attention aborda este desafío usando un enfoque progresivo: selecciona las características más importantes poco a poco, evaluando en cada paso qué nuevo elemento aporta mayor valor al modelo.
A diferencia de métodos anteriores que intentaban valorar todas las características de golpe, este método secuencial permite identificar mejores combinaciones, capturando importantes interacciones no lineales entre datos que suelen pasar desapercibidas.
¿Cómo funciona Sequential Attention?
La clave está en la atención progresiva. En IA, la “atención” es una técnica que asigna distintos valores de importancia a partes de la información.
Sequential Attention usa esta capacidad para evaluar, en cada paso, cuál elemento es más útil agregar a la selección final.
Posteriormente reintegra esta decisión para reconsiderar las opciones restantes y elegir la mejor siguiente característica.
Esta técnica combina dos puntales: una selección “greedy” o codiciosa, que toma decisiones locales óptimas paso a paso, y una evaluación de importancia basada en los “puntajes de atención“.
También usa mecanismos matemáticos como softmax para convertir esas prioridades en probabilidades, lo que permite una selección ágil y ajustada a las necesidades reales del modelo.
Beneficios clave para la inteligencia artificial y su impacto
Sequential Attention ofrece ventajas que pueden transformar el desarrollo y uso de modelos de IA:
- Mayor eficiencia y rapidez: reduce el tiempo y el costo asociados con el entrenamiento, permitiendo que modelos complejos se optimicen con menos pasos computacionales.
- Interpretabilidad: los puntajes de atención proporcionan una ventana transparente para entender qué datos considera más relevantes el modelo, contribuyendo a una IA menos “caja negra”.
- Escalabilidad: es capaz de manejar un gran número de candidatos o variables, imprescindible para los modelos modernos que trabajan con volúmenes enormes de datos.
- Aplicaciones concretas: desde la selección de características hasta la reducción de peso de modelos
Uno de los usos inmediatos de Sequential Attention es la selección eficiente de características. Tradicionalmente, esta tarea exige entrenar y evaluar repetidamente el modelo para cada opción, lo que implica alto costo computacional.
Con Sequential Attention, el algoritmo usa las propias señales internas del modelo para determinar rápidamente qué variables conservar y cuáles descartar, logrando altos niveles de precisión en tareas tan diversas como análisis proteómicos, reconocimiento de imágenes y actividades.
Otro campo prometedor es la “poda” o reducción de redes neuronales, donde se eliminan bloques o canales de pesos menos útiles para disminuir el tamaño y acelerar la ejecución sin afectar el desempeño.
El avance denominado SequentialAttention++ combina métodos de optimización diferenciable con técnicas combinatorias para identificar las partes prescindibles, adaptándose a hardware moderno como GPUs y TPUs.
Mirando al futuro: modelos de lenguaje, recomendaciones y salud
Google Research advierte que Sequential Attention tiene potencial para revolucionar la ingeniería de características en sistemas de recomendación, que manejan grandes tablas de datos heterogéneos.
También abre caminos para optimizar modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), donde puede ayudar a podar componentes redundantes, reduciendo la latencia y huella computacional.
Además, en ámbitos como la genómica y el descubrimiento de fármacos, esta herramienta puede extraer datos genéticos o químicos críticos de conjuntos complejos, mejorando interpretabilidad y éxito en tratamientos personalizados.
Sequential Attention representa un avance significativo para hacer que la inteligencia artificial sea más accesible, eficiente y comprensible.
Al permitir la construcción de modelos más livianos sin perder exactitud, esta metodología de Google Research sienta las bases para una IA del futuro que equilibre potencia con sostenibilidad y apertura.
Nota de Transparencia
Esta nota fue generada 100% con IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.
El Resumen de Noticias sobre Inteligencia Artificial e Innovación Tecnológica, aquí 
Curaduría editorial
La curaduría y revisión editorial de estas notas está a cargo de Rosa María Agudelo Ayerbe, comunicadora social y periodista, con maestría en Transformación Digital y especialización en Inteligencia Artificial.
Desde su rol como líder del equipo de innovación y transformación digital del Diario Occidente, y a través de la unidad estratégica DO Tech, realiza un seguimiento permanente a las principales novedades en tecnología e inteligencia artificial a nivel global.
Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.
El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.
Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.
The post Sequential Attention: la innovación de Google para hacer la inteligencia artificial más rápida y eficiente sin perder precisión appeared first on Diario Occidente.
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, impulsando desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos. Sin embargo, el entrenamiento y la operación de estos modelos suelen requerir grandes cantidades de datos y potencia computacional, lo que limita su acceso y eficiencia. Frente a este reto, Google Research dio a conocer…
The post Sequential Attention: la innovación de Google para hacer la inteligencia artificial más rápida y eficiente sin perder precisión appeared first on Diario Occidente.
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, impulsando desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos.
Sin embargo, el entrenamiento y la operación de estos modelos suelen requerir grandes cantidades de datos y potencia computacional, lo que limita su acceso y eficiencia.
Frente a este reto, Google Research dio a conocer el 4 de febrero de 2026 una innovadora técnica llamada Sequential Attention, un algoritmo que promete hacer que los modelos de IA sean más livianos y rápidos, manteniendo su capacidad de precisión y rigor.
¿Qué es Sequential Attention y por qué es importante?
Sequential Attention es un método para resolver un problema central en el aprendizaje automático: la selección de características relevantes dentro de grandes volúmenes de información.
Los modelos de inteligencia artificial, especialmente las redes neuronales profundas, procesan un sinfín de datos, pero no todos los datos o “características” aportan lo mismo.
Algunas pueden ser redundantes o irrelevantes, y la clave está en identificar y conservar solo las más significativas para que el modelo aprenda más rápido y con menos recursos.
Este proceso se llama “selección de subconjuntos” (subset selection), y es matemáticamente complejo, incluso considerado NP-hard, lo que en términos simples significa que no existe una solución eficiente que pueda aplicarse rápidamente a grandes cantidades de datos.
Sequential Attention aborda este desafío usando un enfoque progresivo: selecciona las características más importantes poco a poco, evaluando en cada paso qué nuevo elemento aporta mayor valor al modelo.
A diferencia de métodos anteriores que intentaban valorar todas las características de golpe, este método secuencial permite identificar mejores combinaciones, capturando importantes interacciones no lineales entre datos que suelen pasar desapercibidas.
¿Cómo funciona Sequential Attention?
La clave está en la atención progresiva. En IA, la “atención” es una técnica que asigna distintos valores de importancia a partes de la información.
Sequential Attention usa esta capacidad para evaluar, en cada paso, cuál elemento es más útil agregar a la selección final.
Posteriormente reintegra esta decisión para reconsiderar las opciones restantes y elegir la mejor siguiente característica.
Esta técnica combina dos puntales: una selección “greedy” o codiciosa, que toma decisiones locales óptimas paso a paso, y una evaluación de importancia basada en los “puntajes de atención“.
También usa mecanismos matemáticos como softmax para convertir esas prioridades en probabilidades, lo que permite una selección ágil y ajustada a las necesidades reales del modelo.
Beneficios clave para la inteligencia artificial y su impacto
Sequential Attention ofrece ventajas que pueden transformar el desarrollo y uso de modelos de IA:
- Mayor eficiencia y rapidez: reduce el tiempo y el costo asociados con el entrenamiento, permitiendo que modelos complejos se optimicen con menos pasos computacionales.
- Interpretabilidad: los puntajes de atención proporcionan una ventana transparente para entender qué datos considera más relevantes el modelo, contribuyendo a una IA menos “caja negra”.
- Escalabilidad: es capaz de manejar un gran número de candidatos o variables, imprescindible para los modelos modernos que trabajan con volúmenes enormes de datos.
- Aplicaciones concretas: desde la selección de características hasta la reducción de peso de modelos
Uno de los usos inmediatos de Sequential Attention es la selección eficiente de características. Tradicionalmente, esta tarea exige entrenar y evaluar repetidamente el modelo para cada opción, lo que implica alto costo computacional.
Con Sequential Attention, el algoritmo usa las propias señales internas del modelo para determinar rápidamente qué variables conservar y cuáles descartar, logrando altos niveles de precisión en tareas tan diversas como análisis proteómicos, reconocimiento de imágenes y actividades.
Otro campo prometedor es la “poda” o reducción de redes neuronales, donde se eliminan bloques o canales de pesos menos útiles para disminuir el tamaño y acelerar la ejecución sin afectar el desempeño.
El avance denominado SequentialAttention++ combina métodos de optimización diferenciable con técnicas combinatorias para identificar las partes prescindibles, adaptándose a hardware moderno como GPUs y TPUs.
Mirando al futuro: modelos de lenguaje, recomendaciones y salud
Google Research advierte que Sequential Attention tiene potencial para revolucionar la ingeniería de características en sistemas de recomendación, que manejan grandes tablas de datos heterogéneos.
También abre caminos para optimizar modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), donde puede ayudar a podar componentes redundantes, reduciendo la latencia y huella computacional.
Además, en ámbitos como la genómica y el descubrimiento de fármacos, esta herramienta puede extraer datos genéticos o químicos críticos de conjuntos complejos, mejorando interpretabilidad y éxito en tratamientos personalizados.
Sequential Attention representa un avance significativo para hacer que la inteligencia artificial sea más accesible, eficiente y comprensible.
Al permitir la construcción de modelos más livianos sin perder exactitud, esta metodología de Google Research sienta las bases para una IA del futuro que equilibre potencia con sostenibilidad y apertura.
Nota de Transparencia
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La curaduría y revisión editorial de estas notas está a cargo de Rosa María Agudelo Ayerbe, comunicadora social y periodista, con maestría en Transformación Digital y especialización en Inteligencia Artificial.
Desde su rol como líder del equipo de innovación y transformación digital del Diario Occidente, y a través de la unidad estratégica DO Tech, realiza un seguimiento permanente a las principales novedades en tecnología e inteligencia artificial a nivel global.
Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.
El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.
Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.
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