DISEÑO DE MODELO GENERATIVO PROFUNDO CON LAS APIs DE GOOGLE Y OPENAI PARA LA OPTIMIZACION DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Contenido principal del artículo
Resumen
Este estudio se enfoca en la optimización de la investigación científica mediante laintegración de inteligencia artificial (IA) y modelos generativos profundos, utilizando las APIs de Google y OpenAI. El objetivo es desarrollar un sistema web capaz de generar contenido de investigación y proporcionar recomendaciones educativas precisas, mejorando así la eficiencia en la producción académica. El sistema diseñado está basado en la arquitectura de IA y modelos generativos profundos, con el uso de APIs como Gemini de Google y OpenAI, para procesar datos de investigación y ofrecer respuestas precisas a los usuarios. La implementación de este sistema busca facilitar el acceso a herramientas avanzadas de análisis, fomentar una comunicación proactiva y mejorar los resultados de aprendizaje y la investigación en la educación superior. Los resultados preliminares demuestran que la herramienta propuesta es efectiva para optimizar la investigación científica, aportando recomendaciones útiles y acelerando el proceso de análisis y generación de contenidos académicos.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Citas
Akter, S., Hossain, A., Sajib, S., Sultana, S., Rahman, M., & Vrontis, D. (2023). Akter. Technovation, 125. doi:https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102768
Alcalde, J., & Diego, J. (2024). Un estudio del uso de modelos generativos de inteligencia artificial como asistentes en las fases tempranas del proceso de diseño. Proceedings from the International Congress on Project Management and Engineering. Jaén. AEIPRO. doi:https://doi.org/10.61547/2403016
Abdulla, A., Mohammed I., Yousif, Z., & Alsubari, B. (2024). Generative AI Chatbot for Engineering Scientific Journal. Tikrit Journal of Engineering Sciences, 31(3), 72-79. http://doi.org/10.25130/tjes.31.3.7
Coello, V., Suárez, D., & Bravo, K. (2024). La inteligencia artificial en la optimización del proceso de investigación científica en docentes del Instituto Superior Tecnológico Simón Bolívar. South Florida Journal of Development, 5(7), e4090. https://doi.org/10.46932/sfjdv5n7-006
Duo, P. (2024). Generative artificial intelligence: educational reflections from an analysis of scientific production. Journal of Technology and Science Education, 14(3), 756-769. doi:https://doi.org/10.3926/jotse.2680
Elbadawi, M., Li, H., Basit, A., & Gaisford, S. (2024). The role of artificial intelligence in generating original scientific research. International Journal of Pharmaceutics, 29-39. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2023.123741
Garcia, F. (2024). Inteligencia artificial generativa y educación. Education in the Knowledge Society (EKS), 25, e31942. https://doi.org/10.14201/eks.31942
OpenAI. (2024). El papel de la inteligencia artificial generativa en la publicación científica. Educación XX1, 9-15. doi:https://doi.org/10.5944/educxx1.39205
Ricardo, L., Liliana, C., & Pamela, R. (2023). Impacto de los modelos generativos de lenguaje de inteligencia artificial en la Educación Superior. TLATEMOANI Revista Académica de Investigación, 14(44), 19-40. doi:https://doi.org/10.51896/tlatemoani/TARU9220S
Sánchez, M., & González, V. (2024). La IA generativa como copiloto en el diseño de recursos educativos. Padres Y Maestros / Journal of Parents and Teachers, (398), 12–18. https://doi.org/10.14422/pym.i398.y2024.002