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Polidata: Modelo de inteligencia artificial para la evaluación del diseño de interfaz de usuario en dispositivos móviles

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24310/idiseo.18.2023.17687

Palabras clave:

Interfaz gráfica de usario, diseño, inteligencia artificial, prototipos, evaluación

Resumen

Dada la proliferación de chats y prompts para el uso de inteligencia artificial, especialmente en el ámbito del diseño y generación de contenidos, aparecen desafíos y oportunidades para el diseño. Este artículo propone la investigación y el desarrollo de un  modelo de aprendizaje profundo multiclase, destinado a evaluar el diseño de interfaz de usuario para dispositivos móviles, especialmente como apoyo durante el proceso de prototipado de interfaces en alta fidelidad. También, presenta la creación de un dataset o conjunto de datos destinado a ser la base de conocimiento del modelo. Se han seleccionado los ejemplos que constituyen el dataset, provienen desde aplicaciones para el sistema Android, empleando, como criterio de selección, la consistencia y estándares de ellas, para este propósito, se ha utilizado como guía de estilo el sistema de diseño Material Design de Google. El modelo se ha integrado a una interfaz que permite de manera intuitiva obtener las inferencias o el nivel de confianza frente a una interfaz diseñada que se le presente al modelo.

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Biografía del autor/a

  • MA. Lic. José Luis Santorcuato-Tapia, Universidad Politécnica de Valencia
    Universidad Politécnica de Valencia
  • Dr. Jaime Lloret, Universidad Politécnica de Valencia
    Universidad Politécnica de Valencia

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Publicado

2023-12-28 — Actualizado el 2024-01-04

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Número

Vol. 18 (2023): I+Diseño

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Derechos de autor 2023 MA. Lic., DR.

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Cómo citar

Santorcuato-Tapia, M. L. J. L., & Lloret, D. J. (2024). Polidata: Modelo de inteligencia artificial para la evaluación del diseño de interfaz de usuario en dispositivos móviles. I+Diseño. Revista Científico-Académica Internacional De Innovación, Investigación Y Desarrollo En Diseño, 18, págs. 133-164. https://doi.org/10.24310/idiseo.18.2023.17687 (Original work published 2023)