Presentamos un sistema novedoso para la alineación automatizada de figuras y texto y la extracción de conocimiento en la literatura científica, que combina técnicas avanzadas de visión por computador y procesamiento del lenguaje natural. Denominado Red de Fusión Visio-Semántica VSFN, este enfoque integra razonamiento visual con comprensión contextual del texto para mejorar la precisión de extracción de conocimiento en aproximadamente 15 por ciento frente a métodos existentes, acelerando revisiones bibliográficas y el descubrimiento científico.

El crecimiento exponencial de la literatura científica dificulta que los investigadores mantengan al día sus áreas. Las revisiones manuales consumen mucho tiempo y son propensas a error. Muchas soluciones automatizadas no integran de forma efectiva la información visual de figuras, diagramas y gráficos con las descripciones textuales, lo que produce extractos de conocimiento incompletos. VSFN aborda esta limitación correlacionando cuantitativamente elementos visuales y fragmentos textuales dentro de los artículos científicos para mejorar la eficiencia y la exactitud en la identificación de resultados clave.

Arquitectura y fundamentos teóricos. VSFN se apoya en tres módulos principales: Red de Extracción de Características Visuales VFEN, Red de Contextualización Textual TCN y Módulo de Fusión y Alineación FAM. VFEN utiliza un CNN preentrenado tipo ResNet-50 seguido de un mecanismo de atención espacial para destacar regiones salientes en figuras científicas. Formalmente, el mapa visual se expresa como V = SA(CNN(I)) donde SA es atención espacial y I la figura.

TCN emplea un transformador tipo BERT ajustado sobre corpus científicos para capturar relaciones contextuales entre palabras y oraciones alrededor de los pies de figura. El embedding textual se representa como T = BERT(Caption) tomando Caption como el texto asociado a la figura y su contexto inmediato.

FAM calcula la similitud semántica entre V y T mediante un producto punto seguido de una función sigmoide normalizadora: S = sigmoid(V · T?) donde S es la puntuación de alineación y T? indica la transposición del vector textual. Un término de pérdida contrastiva combinado con pérdida tripleta guía al sistema a maximizar S para pares correctos e minimizarla para pares incorrectos.

Conjunto de datos y entrenamiento. Se construyó un corpus de 50 000 artículos extraídos de repositorios como arXiv y PubMed Central, con énfasis en informática, física y biología. Figuras y pies de figura se extrajeron automáticamente y se emparejaron con fragmentos textuales relevantes. El entrenamiento combinó aprendizaje supervisado y contrastivo, usando pérdida tripleta para acercar embeddings positivos y alejar negativos, y pérdida contrastiva con un parámetro de temperatura para robustecer frente a variaciones de estilo y redacción. El entrenamiento se realizó con Adam y tasa de aprendizaje 1e-4 durante 100 épocas con tamaño de batch 64.

Métricas de evaluación. Se midió Recall@K para evaluar la capacidad de recuperar la descripción correcta entre los primeros K resultados, Mean Average Precision MAP para calidad de ranking y Accuracy de alineación mediante anotación manual. VSFN obtuvo Recall@1 78 por ciento, MAP 72 por ciento y Accuracy de alineación 85 por ciento, superando técnicas basadas en coincidencia textual directa y similitud visual en aproximadamente 15 por ciento en precisión de alineación y 20 por ciento en eficiencia de extracción de conocimiento.

Escalabilidad y despliegue. En el corto plazo 6-12 meses se plantea la integración con bibliotecas digitales y motores de búsqueda académicos y la exposición mediante API para que investigadores identifiquen rápidamente figuras relevantes. En el mediano plazo 1-3 años se ampliará el dataset a más disciplinas, se ofrecerá una plataforma web para revisión colaborativa y se activarán mecanismos de active learning que mejoren el modelo con retroalimentación de usuarios. A largo plazo 3-5 años se proyecta la integración con flujos de trabajo de investigación automatizados y aplicaciones en descubrimiento de fármacos, ciencia de materiales y sectores que requieren revisiones bibliográficas extensivas.

Aplicaciones prácticas y oportunidades comerciales. VSFN es trasladable a productos comerciales que mejoren la productividad investigadora y la búsqueda de evidencia visual en artículos. En este contexto Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, puede ofrecer implementaciones personalizadas que integren VSFN en entornos empresariales y académicos. Nuestra experiencia en software a medida y aplicaciones a medida permite adaptar la solución a necesidades concretas, desde pipelines de extracción hasta dashboards analíticos.

Servicios complementarios. Q2BSTUDIO proporciona servicios de inteligencia artificial para empresas, agentes IA, servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio que potencian la extracción y visualización de resultados. Ofrecemos también ciberseguridad y pentesting para proteger los datos procesados y asegurar la integridad de los flujos de trabajo. Si desea explorar integraciones a medida puede revisar nuestras propuestas de IA y desarrollo de aplicaciones mediante los siguientes recursos: IA para empresas y soluciones de inteligencia artificial y servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones multiplataforma.

Impacto técnico y limitaciones. La innovación clave es la fusión semántica profunda entre representación visual y textual en lugar de concatenaciones simples. El uso de atención espacial en VFEN evita distracciones por elementos irrelevantes en la figura, mientras que BERT finetuneado captura matices del lenguaje científico. Limitaciones incluyen dependencia en modelos preentrenados y sensibilidad a figuras mal formateadas o pies de figura ambiguos, por lo que la calidad de los datos de entrada influye en el rendimiento final.

Resumen matemático y pérdidas. Componentes principales: V = SA(CNN(I)), T = BERT(Caption), S = sigmoid(V · T?). Las funciones de pérdida usadas incluyen la pérdida tripleta Ltriplet = max(0, d(V, T+) - d(V, T-) + margin) y una versión contrastiva Lcontrast que optimiza similitudes relativas con un parámetro de temperatura t para estabilizar el aprendizaje.

Conclusión. La Red de Fusión Visio-Semántica VSFN mejora sustancialmente la extracción de conocimiento de la literatura científica al integrar visión y lenguaje. Q2BSTUDIO está en posición de llevar esta tecnología a soluciones comerciales seguras y escalables, combinando experiencia en inteligencia artificial, software a medida, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, inteligencia de negocio y herramientas como power bi para transformar la forma en que las organizaciones consumen y sintetizan evidencia científica.