Taxonomía de la IA Generativa

Taxonomía de la IA generativa

La inteligencia artificial generativa abarca una familia de sistemas computacionales capaces de crear nuevo contenido (texto, imágenes, audio, vídeo o datos sintéticos) basándose en patrones aprendidos a partir de datos de entrenamiento. Esta taxonomía proporciona un marco estructurado para comprender las tecnologías clave y sus posibles aplicaciones dentro de la cadena de valor agroalimentaria.

1. Modelos de cimentación y familias de arquitectura

1.1 Modelos de cimentación

Definición : Modelos a gran escala entrenados en conjuntos de datos diversos y multimodales que sirven como base para múltiples aplicaciones posteriores.

Características clave :

• Preentrenado con conjuntos de datos masivos (normalmente miles de millones de parámetros)

• Generalizable a través de múltiples tareas y dominios

• Requiere ajustes para aplicaciones específicas

• Altos requisitos computacionales para entrenamiento e inferencia

Aplicaciones agroalimentarias : Monitoreo de cultivos, optimización de la cadena de suministro, análisis predictivo para pronóstico de rendimiento, sistemas automatizados de control de calidad.

1.2 Arquitectura del transformador

Definición : Una arquitectura de red neuronal basada en mecanismos de atención que procesa datos secuenciales en paralelo en lugar de secuencialmente.

Componentes clave :

• Mecanismos de atención multicabezal

• Codificación de posición

• Redes de propagación hacia adelante

• Estructuras codificador-decodificador (opcional)

Importancia : Constituye la columna vertebral de la mayoría de los modelos lingüísticos modernos y de muchos sistemas multimodales.

2. Sistemas basados en el lenguaje

2.1 Modelos de lenguaje grandes (LLM)

Definición : Modelos basados en transformadores diseñados específicamente para la comprensión y generación del lenguaje natural.

Especificaciones técnicas :

• Recuentos de parámetros que van desde millones hasta billones

• Capacitado en corpus de texto que abarcan múltiples idiomas y dominios.

• Capacidad de aprendizaje de pocos disparos y de cero disparos

Aplicaciones agroalimentarias :

• Generación de documentación técnica

• Informes de cumplimiento normativo

• Análisis de mercado e identificación de tendencias

• Automatización del servicio al cliente

• Comunicación en la cadena de suministro

2.2 Modelos de lenguaje pequeños (SLM)

Definición : Modelos de lenguaje compactos optimizados para tareas específicas o restricciones de implementación.

Características :

• Menos parámetros (normalmente menos de 10 mil millones)

• Capacitación específica del dominio

• Requisitos computacionales más bajos

• Tiempos de inferencia más rápidos

Ventajas agroalimentarias : Adecuado para implementación de borde en sistemas de IoT agrícolas, procesamiento fuera de línea en ubicaciones remotas, implementación rentable para operaciones más pequeñas.

2.3 Modelos multimodales grandes (MLM)

Definición : Sistemas que procesan y generan contenido en múltiples modalidades (texto, imágenes, audio, vídeo).

Capacidades :

• Generación de imagen a texto

• Síntesis de texto a imagen

• Comprensión intermodal

• Razonamiento integrado entre modalidades

Aplicaciones agroalimentarias : Identificación automatizada de enfermedades de cultivos mediante análisis de imágenes, sistemas de evaluación de calidad, monitoreo de agricultura de precisión, sistemas de informes automatizados que combinan datos de sensores con inspección visual.

3. Sistemas de generación de imágenes y visuales

3.1 Redes generativas antagónicas (GAN)

Definición : Un marco que consta de dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador y un discriminador.

Arquitectura :

• Generador: Crea datos sintéticos

• Discriminador: Distingue entre datos reales y sintéticos.

• Entrenamiento mediante funciones de pérdida adversarial

Aplicaciones agroalimentarias :

• Generación de imágenes de cultivos sintéticos para conjuntos de datos de entrenamiento

• Aumento de datos para sistemas de identificación de plagas

• Simulación del crecimiento de cultivos en diferentes condiciones.

• Capacitación en sistemas de control de calidad

3.2 Autocodificadores variacionales (VAE)

Definición : Modelos probabilísticos que aprenden a codificar datos en un espacio latente y decodificarlos nuevamente al espacio original.

Características técnicas :

• Arquitectura del codificador-decodificador

• Representación probabilística del espacio latente

• El espacio latente continuo permite la interpolación

• Enfoque basado en principios para la generación mediante muestreo

Aplicaciones agroalimentarias :

• Predicción del rendimiento de los cultivos mediante modelos de variación genética

• Análisis y síntesis de la composición del suelo

• Interpolación de parámetros de calidad

• Detección de anomalías en sistemas agrícolas

3.3 Modelos de difusión

Definición : Modelos generativos que aprenden a revertir un proceso gradual de adición de ruido para crear muestras de alta calidad.

Proceso :

• Proceso de avance: agrega gradualmente ruido a los datos

• Proceso inverso: aprende a eliminar el ruido y generar muestras

• Enfoque de refinamiento iterativo

Ventajas : Calidad de imagen superior, entrenamiento estable, proceso de generación controlable.

Aplicaciones agroalimentarias :

• Mejora de imágenes satelitales de alta resolución

• Generación de escenas agrícolas sintéticas

• Visualización de simulación climática

• Diseño de embalaje de productos

4. Sistemas específicos de la aplicación

4.1 Chatbots e IA conversacional

Definición : Sistemas interactivos diseñados para el diálogo en lenguaje natural con los usuarios.

Componentes técnicos :

• Comprensión del lenguaje natural (NLU)

• Gestión del diálogo

• Generación de lenguaje natural (NLG)

• Mecanismos de retención de contexto

Implementación Agroalimentaria :

• Sistemas de asesoramiento a los agricultores

• Automatización del soporte técnico

• Coordinación de la cadena de suministro

• Difusión de información de mercado

4.2 Modelos de generación de código

Definición : Modelos de lenguaje especializados entrenados para generar, completar o modificar código de programación.

Capacidades :

• Completado de código y sugerencia

• Detección y corrección de errores

• Generación de documentación

• Traducción entre idiomas

Aplicaciones agroalimentarias :

• Aceleración del desarrollo de software agrícola

• Programación de dispositivos IoT

• Generación de scripts de análisis de datos

• Modernización de sistemas heredados