Nuestros modelos GANS más potentes, Entrenados en la creación de tejidos artificiales

Nuestro proceso de desarrollo de IA avanzada comenzó con la creación de nuestros modelos GAN. Creados desde 0 con Pytorch. Somos los primeros en el País y quizá en todo el continente sudamericano en haber alcanzado hace 3 años este estado del Arte.

Nuestros modelos GAN de vanguardia para tejidos artificiales

Hace apenas unos años—cuando la mayoría aún discutía si las GAN eran realmente aplicables a la histología—nosotros ya estábamos escribiendo las primeras líneas de código de lo que hoy se conoce como BRESGAN, BRESGANRAD y NEOMORPH.

Origen (Q4-2023). Diseñé cada capa, bloque de atención, dropout y parámetro desde cero en PyTorch, afinándolos tras cientos de experimentos y validaciones cruzadas.
Pioneros. Con esa serie alcanzamos un estado del arte inédito en Sudamérica—y, hasta donde sabemos, el primero en todo el continente dentro de la patología digital.
Evolución continua. La recopilación “a mansalva” de datasets histológicos nos permite hoy refinar los generadores para obtener texturas aún más verosímiles: núcleos, estroma y matrices extracelulares que engañan incluso a modelos de segmentación entrenados en muestras reales.
Potencia demostrada.
- BRESGAN: baseline robusto para generar láminas completas de mama y pulmón en 256 × 256 px.
- BRESGANRAD: arquitectura radical con atención multicabeza y normalización espectral; produce microentornos tumorales complejos sin colapsar.
- NEOMORPH: fusión de lo mejor de las dos anteriores, capaz de escalar a 512 × 512 px manteniendo coherencia morfológica.

Hoy seguimos pisando el acelerador: más datos, más variabilidad, más fidelidad. Cada nueva iteración acerca nuestros tejidos sintéticos a la perfección histológica, abriendo la puerta a simulaciones, entrenamiento de IA diagnóstica y pruebas de staining virtual que, hace tres años, parecían ciencia ficción.

En resumen, no observamos el futuro—lo generamos. Y lo hacemos píxel a píxel, bloque a bloque, algoritmo a algoritmo.