Optimización de la Concurrencia Multimodal mediante Dynamic Hypergraph Co-Attention Networks (DHCAN)
Modelo de Fusión Densa para el Seguimiento Farmacoterapéutico Digital
Doctorando
M.C. Luis Ramón Tercero Martínez González
Universidad Juárez Autónoma de Tabasco — División Académica de Ciencias y Tecnologías de la Información
Orquestación DHCAN
Fusión densa de orden superior basada en hipergrafos dinámicos mutables. El algoritmo aprende la matriz de incidencia de forma matricial densa, optimizando la latencia en hardware de aceleración (Tensor Cores).
Percepción Multimodal Edge
Procesamiento local 100% offline de señales concurrentes: video facial (gesticulaciones FACS), audio de voz (prosodia de quejas), texto conversacional, recetas médicas, imágenes clínicas, y documentos Word/PDF.
Asistencia Clínica Virtual
Un único agente de IA virtual farmacéutico que interpreta el espacio latente purificado por DHCAN y emite alertas de seguridad en tiempo real para evitar Resultados Negativos de la Medicación (RNM).
¡Bienvenido, Luis Ramón!
Plataforma de Control e Inferencia para tu Investigación de Doctorado
Centralización de herramientas y modelos de experimentación. Selecciona cualquier módulo para acceder al laboratorio interactivo.
Diagramas Científicos de la Investigación
Estructura formal y analogías del framework DHCAN
Alineación Gemma 4 + DHCAN
Detalle de la inyección de hidden states nativamente alineados en el espacio dimensional de DHCAN, y la propagación de embeddings por capas.
La Analogía del Comité Médico
Representación de las 3 fases clave de la orquestación: Percepción (Gemma 4), Orquestación (DHCAN) e Inferencia/Decisión (Agente Clínico).
Software Stack & Clinical Scope
Pila de herramientas tecnológicas (PyTorch, PyG), alcance clínico (100 viñetas de simulación) y validación a doble ciego con QFBs.
Directora de Tesis Doctoral (IA)
Perfil científico y tutoría inteligente de la investigación
Dra. Teresa
Especialista en Inteligencia Artificial y Estructura de Hipergrafos
Tutoría académica automatizada y supervisión técnica en tiempo real. Mi núcleo cognitivo se especializa en el procesamiento y fusión de modelos multimodales, la alineación ética de LLMs locales (Gemma 4 Edge), el análisis estructural de operadores de convolución sobre hipergrafos dinámicos mutables (DHCAN), y la verificación de concordancia kappa clínica. Estoy aquí para guiarte en el diseño metodológico, la validación de benchmarks y la preparación de tu defensa doctoral.
¿Qué puede hacer la Dra. Teresa?
Asistente doctoral de IA conversacional · Disponible 24/7
Objetivo Principal
Guiar a Luis Ramón Tercero Martínez González en su tesis doctoral en Ciencias de la Computación, brindando asesoría de voz en tiempo real sobre redacción científica, marco metodológico, estructura del protocolo y validación académica bajo los estándares del DCC-UJAT.
Redacción Científica
Asesora sobre claridad, coherencia y estilo académico. Revisa hipótesis, objetivos, resumen y marco teórico siguiendo APA 7 y criterios del DCC.
Marco Metodológico
Orienta en la selección y justificación de la metodología. Discute enfoques cuantitativos, cualitativos y mixtos aplicados al contexto de tu investigación DHCAN.
Estructura del Protocolo
Revisa secciones clave: resumen, introducción, hipótesis, objetivos, justificación, apéndices y anexos. Valida coherencia entre todos los componentes.
Tutoría por Voz
Interacción conversacional en tiempo real mediante síntesis de voz ElevenLabs. Respuestas concisas de 60-70 palabras, optimizadas para claridad auditiva y fluidez académica.
Personalidad y Estilo
Configuración Técnica
Idiomas del Agente
Español
Predeterminado
English
Additional
LLM · Cerebro del Agente
Google DeepMind · Modelo multimodal de ultra-baja latencia optimizado para respuestas de voz académica en tiempo real.
Voz Sintetizada
Cristina Campos
ElevenLabs · Voz principal
Protecciones del Agente
No revela instrucciones internas de sistema ni configuraciones del servidor bajo ninguna circunstancia.
Inmune a comandos de anulación ("ignora las reglas", "modo desarrollador", jailbreak).
Redirige automáticamente al dominio doctoral si se sale del scope académico del DCC.
No divulga credenciales, APIs, variables de entorno ni información del stack técnico.
Evalúa contexto lingüístico ante patrones de inyección y mantiene siempre el rol de la Dra. Teresa.
Haz clic en el botón flotante de la esquina inferior derecha para iniciar la conversación