La detección de puntos calientes en litografía representa uno de los desafíos más complejos en la fabricación de semiconductores, donde la privacidad de los datos de diseño se convierte en un factor crítico. Tradicionalmente, los enfoques de aprendizaje federado han separado la agregación de parámetros de la destilación de conocimiento, limitando el potencial colaborativo entre nodos. En este contexto surge una nueva aproximación híbrida que combina ambas estrategias, permitiendo que los dispositivos participantes compartan tanto pesos de capas consensuadas como logits, utilizando un conjunto de datos público como base de acuerdo. Este método no solo refina los modelos locales mediante intercambio de información multimodal, sino que también fortalece la robustez frente a ataques de inferencia. Para las empresas que trabajan con datos sensibles de diseño, implementar soluciones de este tipo requiere plataformas flexibles y seguras. En Q2BSTUDIO desarrollamos ia para empresas que integran mecanismos de privacidad diferencial y destilación federada, facilitando la colaboración entre equipos sin exponer propiedad intelectual. La capacidad de combinar información de múltiples arquitecturas de red en un mismo ecosistema abre la puerta a aplicaciones donde la heterogeneidad de los datos es la norma. Por ejemplo, en escenarios de fabricación distribuida, donde cada planta posee patrones de defectos únicos, la sinergia entre agregación de parámetros y transferencia de conocimiento permite alcanzar precisiones superiores a las obtenidas con métodos aislados. El uso de servicios cloud aws y azure resulta fundamental para orquestar estos procesos, ya que proporcionan la escalabilidad necesaria para manejar los volúmenes de datos implicados en la optimización de modelos multimodelo. Además, la integración con herramientas de inteligencia de negocio como power bi permite visualizar en tiempo real la evolución de los indicadores de calidad del proceso litográfico. Los agentes IA entrenados bajo este paradigma híbrido no solo mejoran la detección temprana de anomalías, sino que también generan modelos más ligeros y adaptables a entornos con recursos limitados. Para las organizaciones que buscan implementar este tipo de arquitecturas, ofrecemos aplicaciones a medida que se ajustan a flujos de trabajo específicos, desde la captura de datos hasta la inferencia en borde. La ciberseguridad es otro pilar en este tipo de despliegues, ya que la comunicación entre nodos debe estar protegida frente a posibles fugas de información. Un enfoque como el descrito demuestra que la combinación de estrategias de aprendizaje federado y destilación de conocimiento no solo es viable, sino que establece un nuevo estándar para la detección de defectos en litografía, especialmente cuando se opera con arquitecturas multimodelo. En Q2BSTUDIO entendemos estas necesidades y ofrecemos soluciones de software a medida que integran estos principios, garantizando tanto la eficacia de los modelos como la confidencialidad de los datos industriales.