Innovadores menores de 35 años 2026 · Inteligencia artificial · Google DeepMind (anterior) · 31 años
Cuando todavía era estudiante de secundaria en la Alemania rural, Danijar Hafner empezó a aprender sobre IA gracias a un antiguo alumno de Innovadores menores de 35 años, Andrew Ng. "Mucha gente en este campo empezó a aprender del curso de machine lea ing de Coursera de Andrew Ng", afirma Hafner, refiriéndose al cofundador de Google Brain, quien formó parte de la promoción de Innovadores de 2008.
Hoy, Hafner se centra en la creación de modelos de mundo que entrenan a los agentes para planificar y a los robots para navegar por terrenos y territorios desconocidos.
Hafner, de 31 años, comenzó en la IA como investigador estudiante en Google Brain en 2015, antes de pasar a Google DeepMind, que ahora ha dejado para fundar su propia startup. En el camino, trabajó con figuras como Geoffrey Hinton y Ashish Vaswani (coautor del influyente artículo "Attention Is All You Need").
Hafner entrena modelos de mundo y luego utiliza aprendizaje por refuerzo basado en modelos para permitir que los agentes de IA tomen decisiones en nuevos ento os que no han experimentado previamente. A lo largo de los años, ha publicado una serie de artículos de investigación innovadores, incluido en la revista Nature.
Su primer avance fue PlaNet, un modelo de mundo que entrenó a agentes para ejecutar acciones planificando con antelación. Su Dreamer 2 entrenó al primer agente en alcanzar un rendimiento a nivel humano jugando a juegos de Atari 2600 utilizando un modelo de mundo; Dreamer 3 fue el primer agente en resolver el desafío Minecraft Diamond —extrayendo con éxito diamantes del juego por sí mismo. Dreamer 4 fue un paso más allá al aprender a extraer diamantes de un conjunto de datos offline de videos de partidas grabadas, sin interactuar nunca directamente con el juego. Esto fue significativo, ya que demostró que un agente podía aprender sobre algo en un ento o y luego aplicar ese conocimiento en otro lugar.
Pero su investigación va más allá de los videojuegos: Tiene implicaciones reales para la robótica —como demostró Hafner con su proyecto DayDreamer, que utilizó el algoritmo Dreamer para permitir que los robots operen por sí mismos en ento os novedosos y reaccionen a nuevas experiencias (como ser empujados) sin un entrenamiento específico. Este tipo de habilidades son las que los robots deben dominar si queremos que vivan o trabajen junto a nosotros en ento os desconocidos como nuestros hogares.