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dc.contributor.authorAlcaide Marzal, Jorge
dc.contributor.authorDiego Mas, Jose Antonio
dc.date.accessioned2024-11-07T11:00:26Z
dc.date.available2024-11-07T11:00:26Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.isbn978-84-09-63877-2
dc.identifier.issn2695-5067
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3602
dc.descriptionSince the introduction of GPTs, large language models (LLMs) and their availability to the public have grown exponentially. Generative imaging models have followed a parallel evolution, mainly supported by the introduction of diffusion algorithms. The flexibility and efficiency of these models enable their application in numerous areas and with very different objectives. In many disciplines in which creativity is a determining factor, the emergence of these generative models was a real revolution. In industrial design, the main applications have been associated with image generation tools to seek inspiration or represent ideas in a realistic way. Applications related to language models generally focus on finding creative solutions in a conversational way. This paper presents a comparative study that analyses the performance of different generative models (both language and image) when participating in creative tasks related to the conceptual phase of design. The aim is to describe a possible map of the design process highlighting the main areas of human-machine collaboration fostered by these models.es_ES
dc.description.abstractDesde la introducción de los GPTs, el desarrollo de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y su disponibilidad para el gran público han experimentado un crecimiento exponencial. Los modelos de imagen generativa han seguido una evolución paralela, apoyados principalmente en la introducción de algoritmos de difusión. La flexibilidad y eficiencia de este tipo de modelos permite su aplicación en numerosos ámbitos y con muy diferentes objetivos. En muchas disciplinas en las que la creatividad es un factor determinante, la aparición de estos modelos generativos supuso en el momento inicial una auténtica revolución. En el diseño industrial, las principales aplicaciones han venido asociadas a herramientas de generación de imágenes para buscar inspiración o representar ideas de forma realista. Las aplicaciones relacionadas con modelos de lenguaje se enfocan generalmente en la búsqueda de soluciones creativas de forma conversacional. En este trabajo se presenta un estudio comparativo en el que se analiza el desempeño de distintos modelos generativos (tanto de lenguaje como de imagen) al participar en tareas creativas relacionadas con la fase conceptual del diseño. El objetivo es describir un posible mapa del proceso de diseño en el que se destaquen las principales áreas de colaboración humano-máquina propiciadas por estos modelos.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectIngeniería de Producto, Procesos y Diseño Industriales_ES
dc.titleUn estudio del uso de modelos generativos de inteligencia artificial como asistentes en las fases tempranas del proceso de diseñoes_ES
dc.title.alternativeA study on the use of generative artificial intelligence models as assistants in the early phases of the design processes_ES
dc.typeArticlees_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.61547/2403016


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