Javier Morales Galisteo

Ingeniería como punto de partida.

Telecomunicaciones en la ETSIT UPM. Una base para conectar sistemas, software y problemas reales.

Entender, experimentar, evaluar.

Modelos de lenguaje, psicolingüística y entrenamiento con GRPO en mi trabajo con GING–UPM y ArangoDB.

Ideas que se pueden explorar.

Aplicaciones, herramientas de IA y robótica. Cada proyecto conserva su historia, sus tecnologías y sus enlaces.

Atalaya

Sala de mando para incendios forestales con agentes de IA que detectan focos, calculan su avance y proponen la respuesta, siempre con un humano al mando. Desarrollado en el hackathon HackSpain.

La plataforma detectó correctamente humo real en imágenes de las cámaras de la DGT.

Tecnologías: Next.js, TypeScript, Supabase, Leaflet, HappyRobot, Railway

• Demo: Atalaya

GRPO Studio

GRPO Studio reúne datos, prompts, entrenamiento con GRPO y LoRA, evaluación sobre ArangoDB y gestión de experimentos en GPU. En la evaluación del proyecto, llevé la tasa de acierto del 36,8% al 84,9%.

Tecnologías: React, Python, vLLM, LoRA, ArangoDB, Hugging Face

• Presentación: GRPO Studio
• Analíticas: GRPO Studio

Cabify Jarvis

Experiencia de viaje sin conductor con un asistente de voz con IA y móvil y vehículo sincronizados en tiempo real. 🏆 Primer premio del Product Hackathon de Cabify.

Tecnologías: React, Node.js, ElevenLabs, PostgreSQL

• Demo: Cabify Jarvis
• Vídeo: Cabify Jarvis

UrbanDesk

Plataforma Full-Stack (React y Spring Boot) para gestión de incidencias con IA, reportes por voz automatizados y mapas interactivos.

Tecnologías: React, Java, Spring Boot, PostgreSQL, Supabase, Koyeb

• Demo: UrbanDesk
• Código: UrbanDesk

Una base en telecomunicaciones para construir software.

Telecomunicaciones · ETSIT UPM

En la ETSIT UPM curso el Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación. Conecto la formación en redes y sistemas con el desarrollo web, el backend y la robótica.

• UrbanDesk: aplicación con React y Spring Boot para gestionar incidencias urbanas con IA; pasó a la segunda fase de la 23.ª edición de ActúaUPM.
• Urbanite: premio al mejor proyecto con un sistema de ayuda al aparcamiento sobre STM32, sensores de ultrasonidos y máquinas de estados.
• Robótica evolutiva: controladores de E-puck con redes neuronales y algoritmos genéticos para aprender comportamientos de búsqueda y respuesta a estímulos en simulación.

De la arquitectura de los LLMs a su despliegue.

IA generativa

Completé un MOOC de IA generativa para profundizar en cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo adaptarlos a aplicaciones concretas.

• Arquitectura y funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje.
• Recuperación de información con RAG y adaptación mediante fine-tuning.
• Despliegue de modelos para utilizarlos en aplicaciones.

Investigación en modelos de lenguaje en el GING.

Investigación en IA · GING

Investigo en el GING de la ETSIT UPM desde septiembre de 2025. Durante esta experiencia me otorgaron la Beca de Colaboración UPM para el periodo de febrero a junio de 2026.

• Investigación en psicolingüística sobre emociones, familiaridad y significado, con proyectos específicos en modelos de OpenAI y Apertus.
• Fine-tuning, despliegue y entrenamiento de modelos con GRPO.
• Evaluación de tecnologías y uso de GPUs para optimizar memoria y tiempos.

OptimIA: elegir el modelo adecuado para cada consulta.

IndesIA Hack

En IndesIA Hack participé en el desarrollo de OptimIA, un enrutador inteligente que selecciona el modelo de IA según la consulta, el coste, la calidad y el consumo energético.

• Clasificación de consultas según su categoría y dificultad.
• Selección de modelos con modos de ahorro, equilibrio y calidad.
• Seguimiento del coste ahorrado y del consumo energético evitado.

GRPO Studio: del entrenamiento a las consultas reales.

ArangoDB · GRPO Studio

En mi beca internacional en ArangoDB, a través de la cátedra Arango–UPM, desarrollo GRPO Studio: una plataforma para adaptar modelos de lenguaje a una base de datos y medir cómo mejoran al convertir preguntas en consultas AQL. Reúne la experimentación en IA y la ingeniería necesaria para trabajar con varios usuarios y GPUs.

• Entrenamiento con GRPO y LoRA: recompensas basadas en el formato de la consulta, su ejecución y los resultados que devuelve ArangoDB.
• Datos y prompts configurables, ejemplos separados del entrenamiento y la evaluación, y comparación del modelo base con el entrenado.
• Experimentos por lotes, colas y reservas de VRAM, métricas en directo y un playground para probar los asistentes.

Cabify Jarvis: una experiencia de viaje controlada por voz.

Cabify · Primer premio

Nuestro equipo ganó el primer premio del Product Hackathon de Cabify con una experiencia de viaje sin conductor centrada en la confianza del pasajero.

• Móvil y pantalla del vehículo sincronizados en tiempo real.
• Asistente de voz para consultar información y controlar música, temperatura y parada de emergencia.
• Un flujo funcional desde la petición del coche hasta la llegada al destino.

Atalaya: agentes de IA para coordinar la respuesta a incendios.

HackSpain · Atalaya

En HackSpain desarrollamos en equipo una sala de mando que reúne señales de incendios forestales, estima su evolución y propone una respuesta con supervisión humana.

• Detección con satélites, cámaras de la DGT, un 112 virtual, prensa, redes y avisos ciudadanos.
• Estimación del avance del fuego con viento, pendiente y combustible del terreno.
• Propuestas de despliegue y avisos, con aprobación humana y registro de las decisiones.