Empresa chilena de software · 2025
Anticipar antesde reaccionar
Series de tiempo operacionales convertidas en señales para decidir antes.
CfC / LTC
Núcleo técnico común
TRL 5
Tráfico de flotas, en simulación
3
Líneas, cada una con su madurez declarada
Línea 01
Validada en simulación · TRL 5
Predicción y control
de tráfico de flotas
Anticipa la ocupación de puntos críticos para decidir el despacho antes de que se forme la congestión.
Cómo se validó
Benchmark interno sobre OpenMines: CfC contra una línea base LSTM. En simulación, no en faena real. Control, rutas en tiempo real y equipos livianos siguen en desarrollo.
Línea 02
En desarrollo · sin resultados propios
Mantenimiento
predictivo
Anticipa fallas de activos críticos y traduce el resultado a horas de detención y costo.
Qué lo hace distinto
- Parte de confiabilidad estadística (Weibull), no de tickets ni órdenes de trabajo.
- Traduce el resultado a horas de detención evitadas y a costo.
- Para operaciones medianas: detención cara, presupuesto acotado.
Los tres puntos describen el diseño del producto, no resultados. Arquitectura y núcleo definidos; validación operacional pendiente.
Línea 03
Investigación · no es línea comercial
Series financieras
en tiempo continuo
El mismo núcleo CfC/LTC contra el problema más hostil que encontramos: volatilidad de Bitcoin bajo no estacionariedad.
El paper y sus límites
«Continuous-Time Liquid Neural Networks for Multi-Horizon Bitcoin Volatility Forecasting under Financial Nonstationarity» · Parada · Peña · Kristjanpoller. Compara GJR-GARCH, LSTM, LTC y CfC a 15, 16 y 17 días. LTC obtuvo los menores SMAPE, MSE y MSLE, pero Diebold-Mariano no muestra diferencia significativa frente a CfC al 5 %.
El manuscrito reconoce limitaciones de causalidad en el preprocesamiento. No valida los productos de tráfico ni de mantenimiento.
Aplicación derivada · en exploración
Evaluar la resiliencia del scoring crediticio ante shocks macro, desde la misma base. Sin prototipo ni resultados a la fecha.
Núcleo técnico
El tiempo continuo
es el hilo común
Las líneas comparten modelos CfC/LTC para leer señales que cambian, llegan con ruido y no siempre se muestrean a intervalos regulares.
Dinámica temporal
Modelos CfC / LTC
- Modelan procesos en tiempo continuo.
- Trabajan con muestreo irregular.
- Representan evolución y contexto.
Datos en contexto
Señales operacionales
- Tráfico y ocupación de rutas.
- Vibración, temperatura, corriente, presión.
- Series de activos críticos.
Licencia anual
Producto desplegable
- Plataforma SaaS por suscripción.
- Onboarding y despliegue estándar.
- Estandarizado y reproducible.
Cómo trabajamos
Un mismo patrón:
investigar, prototipar, aplicar
Cada línea nace de investigación propia y pasa por un prototipo antes de ser producto. Lo que no completó ese camino se declara como lo que es.
01
Investigación propia
Modelos en tiempo continuo, con validaciones que publican sus propios límites.
02
Prototipo funcional
Se contrasta contra una línea base, en un entorno declarado.
03
Producto desplegable
Plataforma por suscripción. Estandarizada, no hecha a pedido.
Industrias
Dónde se aplica hoy y hacia dónde va
Hoy
Minería
La única con producto. Dirigido a operaciones medianas.
Dirección declarada
Energía
Las mismas capacidades, sobre infraestructura energética. Sin producto ni piloto a la fecha.
Dirección declarada
Transporte
Donde la disponibilidad de flota define el negocio. Sin producto ni piloto a la fecha.
Equipo
El equipo detrás
del núcleo técnico
IA, modelación matemática y sistemas industriales. Viña del Mar, Chile.
Cofundador & CTO
Cristóbal Parada Soto
Ingeniero en Informática y ML Engineer. Modelos de series de tiempo para activos críticos.
Cofundador & CEO
Eduardo Peña
Ingeniero Civil Industrial. Automatización, IA, finanzas cuantitativas y modelación matemática.
Contacto
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