Trabajamos con equipos que necesitan que un modelo siga funcionando cuando la escena se complica: poca luz, sensores sucios, interferencias y usuarios que no se quedan quietos frente a la cámara.
Somos un equipo de investigación y desarrollo que trabaja sobre el comportamiento real de los modelos de aprendizaje automático una vez salen del entorno controlado. No publicamos benchmarks de laboratorio ideal: montamos cámaras con iluminación regulada entre 0,5 y 5 lux, capturamos señales con ruido electromagnético real y grabamos sesiones de movimiento continuo para ver dónde falla el sistema antes de que lo haga en producción.
El laboratorio combina ingeniería de datos, ajuste fino por capas y validación en hardware embebido. Ese cruce es lo que nos permite decir con cierta honestidad qué configuración aguanta un pasillo nocturno y cuál se cae en cuanto sube la temperatura del sensor.
Nuestro trabajo encaja con equipos que despliegan modelos en entornos donde las condiciones no se pueden elegir: control de accesos, verificación de identidad, monitoreo industrial y sistemas embebidos con recursos limitados. También con grupos de I+D que necesitan una segunda lectura técnica antes de comprometer una arquitectura.
No vendemos una plataforma cerrada ni prometemos precisión universal. Nos posicionamos como un laboratorio que mide, documenta y ajusta. Cada intervención empieza con un protocolo de prueba explícito y termina con métricas que el cliente puede reproducir por su cuenta: precisión, recall, tasa de falsos positivos y coste de inferencia por configuración.
La diferencia está en el enfoque: preferimos un modelo algo menos ambicioso que resista interferencias reales a uno que brille en un dataset limpio y falle en la primera subestación eléctrica.
Escribimos y hablamos como quien ha estado dentro de la sala de pruebas. Sin jerga inflada, sin promesas de rendimiento que no podamos sostener con datos. Cuando un resultado es parcial, lo decimos. Cuando un umbral de ruido invalida una muestra, la descartamos y lo explicamos.
Esa franqueza técnica es parte de la identidad del laboratorio: quien nos contacta sabe que va a recibir cifras, condiciones y límites, no un resumen comercial.
Consultas técnicas y solicitudes de protocolo:
Avenida del Rosario, Municipio de Pérez, Santa Fe, S2121, Argentina
Cada hito corresponde a una campaña de medición cerrada. Registramos fecha, condiciones de captura y el cambio concreto que quedó en el modelo antes de pasar a la siguiente fase.
Calibramos iluminación entre 0,5 y 5 lux con perfiles de pasillo, acceso nocturno y estacionamiento. El objetivo no era batir un récord de precisión, sino fijar una línea base reproducible antes de tocar arquitectura. Quedó documentado el protocolo de captura y el umbral de degradación aceptable por clase.
Congelamos el extractor y reentrenamos solo los bloques finales con muestras de baja luz. La tasa de falsos positivos bajó sin disparar la latencia de inferencia, que era la restricción real sobre hardware embebido. Descartamos dos configuraciones que mejoraban métricas en laboratorio pero no sobrevivían al despliegue.
Recogimos señales en talleres, subestaciones y plantas con maquinaria pesada. Comparamos aumento sintético contra capturas de campo y el resultado fue incómodo: el ruido sintético generalizaba peor en los tramos de mayor amplitud. Ajustamos el pipeline de preprocesado temporal y fijamos un umbral de descarte cuando la señal dejaba de ser informativa.
Pasamos de fotogramas aislados a modelos que leen trayectorias de mano, marcha y gestos capturados en sesiones reales. El reto fue equilibrar tasa de aceptación frente a intentos de suplantación sin añadir fricción perceptible al usuario. Definimos los umbrales de decisión y los dejamos versionados junto al dataset.
Instalamos el modelo ajustado en tres ubicaciones con condiciones distintas de luz y tráfico. La comparación entre métricas de laboratorio y comportamiento en sitio mostró desviaciones que no aparecían en el banco de pruebas. Documentamos cada corrección aplicada y el coste de inferencia resultante antes de dar el ciclo por cerrado.
El trabajo de precisión algorítmica no sale de una sola cabeza. Detrás de cada protocolo de prueba hay perfiles que llevan años midiendo degradación de modelos en condiciones adversas: baja luminosidad, ruido electromagnético, autenticación dinámica. Aquí están los roles que sostienen esa rutina diaria.
No publicamos organigramas decorativos. Preferimos contar qué hace cada persona, con qué instrumentos trabaja y qué decisiones toma cuando un modelo falla en campo.
Define los protocolos de evaluación en cámara de baja luminosidad y decide cuándo un ajuste fino está listo para pasar a validación externa. Coordina la comparación entre arquitecturas antes de comprometer recursos de cómputo.
Construye los conjuntos de captura con interferencias reales: talleres, subestaciones, plantas con maquinaria pesada. Su criterio sobre qué muestras descartar evita que el modelo aprenda ruido que no se repite en producción.
Trabaja el fine-tuning selectivo por capas y ajusta umbrales de aceptación en autenticación dinámica. Revisa la tasa de falsos positivos antes de cada entrega y documenta qué configuraciones se degradaron más rápido.
Mantiene el registro de precisión, recall y latencia de inferencia en hardware embebido. Es quien detecta cuándo una mejora en precisión encarece demasiado el despliegue en el dispositivo final.
Monta las capturas de movimiento continuo para autenticación por comportamiento y verifica que las señales lleguen limpias al pipeline temporal. Su trabajo define qué gestos son viables y cuáles generan demasiada fricción.
Trayectoria del laboratorio
Cada etapa de AlgoLab Precision nació de un problema concreto que no resolvíamos con lo que teníamos. Aquí están los hitos que marcaron cómo trabajamos hoy: qué probamos, qué descartamos y qué quedó dentro del pipeline.
Montamos una cámara de iluminación regulable entre 0,5 y 5 lux para reproducir pasillos y accesos nocturnos. Los modelos preentrenados caían en recall muy por debajo de lo aceptable, así que empezamos a documentar cada ajuste fino por capas y a guardar los pesos intermedios. Ese registro se convirtió después en la base de nuestro protocolo de evaluación lumínica.
Los datos sintéticos no bastaban para talleres, subestaciones y plantas con maquinaria pesada. Salimos a grabar señales de sensores en esos entornos y comparamos el fine-tuning selectivo por capas frente al aumento sintético. El resultado fue claro: sin muestras reales de ruido, el modelo se degradaba al desplegarse aunque las métricas en validación se vieran correctas.
Pasamos de fotogramas aislados a trayectorias completas: gestos de mano, marcha y movimiento continuo capturados en sesiones reales. El reto no era solo la precisión, sino ajustar umbrales que equilibraran seguridad y fricción con el usuario. Documentamos el pipeline de captura, el preprocesado temporal y las tasas de aceptación frente a intentos de suplantación.
Consolidamos las tres líneas anteriores en un mismo entorno reproducible: condiciones controladas de luz, inyección de ruido electromagnético y validación de secuencias. Equipos externos empezaron a usar el banco para medir la degradación de sus propios modelos antes de desplegar en hardware embebido. La latencia y el coste de inferencia se reportan junto a las métricas de precisión, porque en producción pesan igual.
Lo que sigue no es una hoja de ruta cerrada. Cada nuevo modelo que entra al laboratorio obliga a revisar umbrales, preprocesados y supuestos anteriores.