"GENERACION DE MODELOS SINTETICOS POR IA GENERATIVA PARA ENTRENAMIENTO DEL SISTEMA ADAPTATIVO"

Abstract

La inteligencia artificial generativa (IAG) se ha consolidado como una herramienta disruptiva en la modelación de sistemas complejos, permitiendo la creación de datos sintéticos que reproducen comportamientos físicos y químicos con alta fidelidad. Este trabajo presenta una propuesta metodológica para la generación de modelos sintéticos aplicados al entrenamiento de un sistema adaptativo de descontaminación ambiental, basado en materiales biohíbridos inteligentes. El objetivo es optimizar la capacidad predictiva y de respuesta del sistema mediante la simulación de escenarios experimentales que integran variables físico-químicas, estructurales y biológicas. En la fase teórica, se emplearon redes generativas adversarias (GAN) y modelos de difusión para producir conjuntos de datos sintéticos que representan interacciones entre nanocompuestos, enzimas y contaminantes en medios acuosos. Estos modelos fueron validados mediante métricas de similitud estructural y consistencia estadística frente a datos experimentales reales. En la fase de entrenamiento, los modelos generados alimentaron un sistema adaptativo basado en aprendizaje profundo, capaz de ajustar parámetros catalíticos y predictivos en tiempo real. Los resultados preliminares muestran que el uso de datos sintéticos mejora la precisión del sistema en un 25% respecto a modelos entrenados exclusivamente con datos experimentales, reduciendo el tiempo de calibración y aumentando la capacidad de generalización ante nuevos contaminantes. Esta investigación abre una nueva línea de trabajo en la aplicación de IA generativa al campo de la física de materiales y la remediación ambiental, al permitir el desarrollo de sistemas inteligentes con aprendizaje autónomo y capacidad de adaptación dinámica. En conclusión, la generación de modelos sintéticos mediante IA generativa representa un avance significativo para el entrenamiento de sistemas adaptativos, fortaleciendo la integración entre simulación computacional, experimentación y sostenibilidad ambiental.

Keywords: Inteligencia artificial generativa; Modelos sintéticos; Sistema adaptativo