Descripción del Proyecto

Este proyecto desarrollará un pipeline automatizado basado en inteligencia artificial que transformará documentos académicos desde formatos tradicionales (MS Word) a estándares modernos como XML JATS, HTML semántico, PDF enriquecido y podcasts científicos, con especial atención a las necesidades regionales y cumplimiento de estándares como SciELO.

Capacidades Planificadas

• Realizará conversión automática de Word/PDF a XML JATS
• Generará HTML semántico optimizado
• Producirá PDF con metadatos enriquecidos
• Implementará reconocimiento inteligente de referencias bibliográficas
• Permitirá extracción y formateo automático de tablas y figuras
• Incluirá validación contra esquemas SciELO y PMC

Tecnologías de IA Integradas

Innovaciones Clave

El sistema incorporará modelos de IA especialmente entrenados para reconocer patrones regionales en publicaciones científicas latinoamericanas, incluyendo formatos de referencias locales, nomenclaturas específicas y estructuras de artículos típicas de revistas regionales. Además, incluirá agentes especializados para diferentes tipos de documentos: artículos de investigación, revisiones sistemáticas, casos clínicos, y comunicaciones breves.

Transformación de Formatos

El pipeline no solo convertirá documentos, sino que los enriquecerá semánticamente, agregando metadatos estructurados, enlaces a bases de datos de referencia (ORCID, DOI), y marcado semántico que mejorará la discoverabilidad y citabilidad de los artículos. Todo esto manteniendo la fidelidad al contenido original mientras optimiza para múltiples canales de distribución.

Beneficios para Editores

Los editores podrán reducir drasticamente el tiempo y costo de producción editorial, eliminando tareas manuales repetitivas mientras garantizan el cumplimiento de estándares internacionales. El sistema aprenderá continuamente de las correcciones editoriales, mejorando su precisión con cada uso.