Más que un buscador: un motor que razona.
Analizamos tu corpus documental para encontrar conexiones no obvias que un humano tardaría años en detectar.
Este es el segundo paso del pipeline de Atiendia Research. Primero, nuestro sistema ingesta y "comprende" miles de tus documentos (papers, manuales técnicos, informes). Luego, el motor de Generación de Ideas cruza esa información masiva para proponer hipótesis novedosas.
La capacidad de "conectar los puntos" entre fragmentos de conocimiento dispares (claims) dentro del corpus es lo que distingue a Atiendia Research de una simple herramienta de búsqueda.
El sistema emula la intuición de un investigador experto pero operando a una escala masiva que sería imposible para un humano. Analiza miles de documentos simultáneamente, identificando sinergias, gaps y oportunidades que permanecerían ocultas en una revisión manual.
El sistema identifica y categoriza automáticamente tres tipos principales de relaciones creativas
Detecta cuando dos metodologías o técnicas distintas, posiblemente de campos diferentes, tienen el potencial de combinarse para producir un resultado superior.
Ejemplo:
"El método de optimización bayesiana descrito en el Paper A podría mejorar significativamente la eficiencia del algoritmo de búsqueda neuronal propuesto en el Paper B, reduciendo el tiempo de convergencia de semanas a días."
Casos de uso:
Identifica oportunidades de "polinización cruzada", sugiriendo que una técnica, herramienta o teoría validada en un contexto (origen) puede aplicarse exitosamente a un problema no resuelto en otro contexto (destino).
Ejemplo:
"El marco de evaluación de sesgo racial en sistemas de reconocimiento facial del Estudio X es directamente aplicable para medir el sesgo de género en el nuevo dataset de lenguaje natural presentado en el Estudio Y, que actualmente carece de una métrica robusta."
Casos de uso:
Sugiere el siguiente paso lógico en la investigación. Basándose en las limitaciones o conclusiones de un estudio, propone experimentos futuros o extensiones concretas que amplíen el conocimiento existente.
Ejemplo:
"Dado el éxito del modelo de aprendizaje por refuerzo del Experimento Z en entornos simulados controlados, un estudio de seguimiento natural sería validarlo en entornos 'in-the-wild' con datos de usuarios reales, como se sugiere en el Paper W que identificó la brecha entre laboratorio y producción."
Casos de uso:
Tecnología avanzada bajo el capó
Encuentra relaciones conceptuales profundas más allá de la coincidencia de palabras clave.
Utiliza la estructura de citas y relaciones entre entidades para entender el "vecindario" científico.
Identifica conexiones indirectas que ningún paper ha explorado explícitamente.
Asegura que las ideas presentadas sean diversas y cubran diferentes ángulos.
Cada hallazgo se categoriza automáticamente para un filtrado semántico preciso
claim_kind
Descripción de una técnica, algoritmo, arquitectura o procedimiento experimental.
Ej: "Usamos un transformer encoder de 12 capas con attention multi-head"
claim_kind
Hallazgo empírico, métrica de rendimiento o conclusión derivada de datos.
Ej: "Logramos 94.2% de precisión en el dataset MNIST"
claim_kind
Restricción conocida, caso de borde o debilidad del método propuesto.
Ej: "El modelo falla con imágenes de baja resolución (<64px)"
claim_kind
Formalización de un concepto, teoría o terminología específica del dominio.
Ej: "Definimos 'robustez adversarial' como la capacidad de..."
claim_kind
Contexto, trabajo relacionado o estado del arte previo al estudio.
Ej: "Estudios previos como [Smith et al., 2019] demostraron que..."
claim_kind
Mención de conjuntos de datos utilizados o creados en la investigación.
Ej: "Creamos un nuevo dataset de 10K imágenes médicas anotadas"
Categoría OTHER
Información relevante que no encaja en las categorías anteriores
El sistema conecta claims con entidades auxiliares para enriquecer el contexto
Conecta un Claim con una entidad de tipo Method.
Ejemplo:
Claim: "Logramos SOTA en ImageNet" [:USES_METHOD] → Method: "ResNet-152 pre-entrenada"
Conecta un Claim con una entidad de tipo Evidence (tablas, figuras, experimentos).
Ejemplo:
Claim: "El modelo es robusto a ruido" [:SUPPORTED_BY_EVIDENCE] → Evidence: "Tabla 3, Figura 5"
Conecta un Claim con una entidad de tipo Limitation.
Ejemplo:
Claim: "Nuestro clasificador es preciso" [:LIMITED_BY] → Limitation: "Solo funciona con inglés"
Conecta un Claim con una entidad de tipo OpenQuestion (líneas futuras explícitas).
Ejemplo:
Claim: "Observamos mejoras en precisión" [:RAISES_QUESTION] → Question: "¿Funciona en otros idiomas?"
Define el alcance o aplicabilidad del claim (contexto específico de validez).
Ejemplo:
Claim: "Técnica efectiva" [:HAS_SCOPE] → Scope: "en imágenes médicas de alta resolución"
Cada Claim se enriquece con metadatos contextuales normalizados para mejorar la recuperación posterior:
context_task
Tarea específica (ej: "Image Classification", "NER")
context_dataset
Dataset operado (ej: "ImageNet", "CoNLL-2003")
context_metric
Métrica usada (ej: "F1-Score", "Accuracy")
context_model_family
Arquitectura base (ej: "Transformer", "CNN")
Cómo se generan las ideas paso a paso
El sistema procesa cada documento y extrae afirmaciones científicas clave (claims): hallazgos principales, metodologías usadas, conclusiones, limitaciones declaradas.
Los claims se indexan usando vectores semánticos (para búsqueda por similitud) y grafos de conocimiento (para navegación estructural).
Para cada claim origen, el sistema recupera claims candidatos que podrían tener relaciones interesantes usando búsqueda vectorial, navegación de grafos y LBD.
Un modelo de lenguaje avanzado (GPT-4/Claude) analiza cada par de claims y determina si existe una relación creativa (sinergia, aplicación, seguimiento), asignando un score de confianza.
Las ideas se rankean por score de confianza y se diversifican usando MMR para presentar un conjunto no redundante de sugerencias de alto impacto.
Deje que Atiendia Research analice su corpus y genere ideas de investigación que nunca habría encontrado manualmente.