Descripción: Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) son una clase de marcos de aprendizaje automático donde dos redes neuronales compiten entre sí para generar nuevas instancias sintéticas de datos que pueden pasar por datos reales. Este enfoque se basa en la interacción de dos componentes principales: el generador, que crea datos falsos, y el discriminador, que evalúa la autenticidad de los datos generados en comparación con los datos reales. A través de este proceso de competencia, ambas redes mejoran continuamente, lo que permite al generador producir datos cada vez más realistas. Las GAN son especialmente relevantes en el campo de la inteligencia artificial, ya que permiten la creación de imágenes, audio y texto de alta calidad, abriendo nuevas posibilidades en la automatización y la generación de contenido. Su capacidad para aprender patrones complejos y generar datos sintéticos ha llevado a su uso en diversas aplicaciones, desde la mejora de imágenes hasta la creación de modelos de lenguaje y sistemas multimodales, donde se integran diferentes tipos de datos para ofrecer soluciones más completas y efectivas.
Historia: Las Redes Generativas Antagónicas fueron introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde su presentación, las GAN han evolucionado significativamente, dando lugar a diversas variantes y mejoras que han ampliado su aplicabilidad en múltiples dominios. En los años siguientes, se publicaron numerosos artículos que exploraron diferentes arquitecturas y técnicas para optimizar el rendimiento de las GAN, lo que llevó a su adopción en la investigación y la industria.
Usos: Las GAN se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes y videos, la mejora de la resolución de imágenes, la creación de arte digital, la síntesis de voz y la generación de texto. También se aplican en la simulación de datos para entrenar otros modelos de aprendizaje automático, así como en la creación de modelos de lenguaje y sistemas de inteligencia artificial multimodal.
Ejemplos: Un ejemplo notable de uso de GAN es el proyecto ‘This Person Does Not Exist’, que genera imágenes de rostros humanos que no pertenecen a personas reales. Otro ejemplo es el uso de GAN en la industria del cine para crear efectos visuales realistas y en la moda para diseñar ropa virtual. Además, las GAN se han utilizado en la generación de música y en la mejora de la calidad de imágenes médicas.
