🤖 Modelos Fundamentales y LLMs (Large Language Models)

• Descripción: Modelos como ChatGPT, Gemini o Claude están redefiniendo la interacción humano-máquina, el acceso al conocimiento y la automatización de tareas complejas.
  
  

• Desafíos: escalabilidad, alucinación, consumo energético y alineamiento ético.
  
  

🧠 Aprendizaje Profundo Multimodal

• Descripción: Fusión de texto, imagen, audio, video y datos estructurados en un solo modelo (ej: GPT-4o, Gemini 1.5).
  
  

• Aplicaciones: robótica, medicina, astronomía, sistemas autónomos, educación.
  
  

🧬 Algoritmos Genéticos y Computación Evolutiva

• Descripción: Inspirados en la evolución biológica, se usan para optimización en espacios complejos y no diferenciables.
  
  

• Aplicaciones actuales: generación de estructuras moleculares, diseño de circuitos, ajuste de hiperparámetros, generación de datos sintéticos.
  
  

• Tendencia: combinación con redes neuronales (neuroevolución) y reinforcement learning.
  
  

🧩 AutoML y Optimización de Arquitecturas (NAS)

• Descripción: Uso de IA para diseñar otras IAs. AutoML automatiza tareas como selección de modelos, tuning de hiperparámetros y diseño de arquitectura.
  
  

• Ejemplo: Neural Architecture Search (NAS) y aplicaciones con optimización evolutiva.
  
  
  

🔎 IA Explicable (Explainable AI – XAI)

• Descripción: Métodos para entender y confiar en las decisiones de modelos complejos.
  
  

• Aplicaciones: medicina, legal, defensa, ciencia (donde la interpretabilidad es crítica).
  
  

• Ejemplo: LIME, SHAP, atención visual en CNNs.
  
  

🧠 Modelos Generativos (GANs, VAEs, Diffusion Models)

• Descripción: Creación de datos sintéticos realistas a partir de ruido o condiciones.
  
  

• Aplicaciones: astronomía (curvas de luz, imágenes galácticas), arte, simulaciones físicas, biología estructural.
  
  

• Tendencia: modelos de difusión como los usados en Stable Diffusion y Imagen.
  
  

🧪 AI + Ciencia (Scientific Machine Learning)

• Descripción: Integración de modelos de machine learning con leyes físicas, simulaciones numéricas y principios científicos.
  
  

• Ejemplos: PINNs (Physics-Informed Neural Networks), simulaciones aceleradas, ajuste de modelos físicos con ML.
  
  

• Áreas activas: física de partículas, astrofísica, dinámica de fluidos, materiales, clima.