Investigación Aplicada en IA

SISTEMAS
INTELIGENTES
AL LÍMITE.

AEML Labs desarrolla software de alta precisión para entornos móviles y sistemas de IA que operan donde los servidores no llegan.

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AEML — EST. 2024
Manifiesto

Construimos en la frontera donde el hardware termina y la inteligencia comienza. Sin servidores centrales, sin intermediarios, sin comprometer la privacidad. El modelo corre donde vive el usuario.

Edge AI On-device ML Privacidad primero Biometría óptica LLMs locales Sistemas anónimos Research-driven
Portafolio

PROYECTOS

Todos los proyectos
P-001 Móvil

rPPG — Pulso
sin contacto

Detección de frecuencia cardíaca en tiempo real vía cámara frontal. Procesamiento 100% local, sin envío de datos biométricos a servidores externos.

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def extract_ppg(frames): r,g,b = [], [], [] for f in frames: roi = detect_face_roi(f) r.append(roi[:,:,0].mean()) g.append(roi[:,:,1].mean()) b.append(roi[:,:,2].mean()) return bandpass(g, 0.75, 3.0)
P-002 Móvil

Proof of Live

Verificación de vivacidad anti-spoofing. Detecta intentos de fraude con fotos, videos o máscaras 3D en tiempo real.

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// liveness score const score = model.predict({ texture: extractLBP(face), depth: monoDepthEst(frame), micro: detectMicro() }) return score > THRESHOLD
P-003 Móvil

OCR Inteligente

Extracción semántica de documentos. Más allá del texto plano: comprende estructura, infiere campos y normaliza datos.

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P-004 IA

Detección de
Anomalías en Rutas

Algoritmos predictivos que identifican patrones atípicos en datos de movilidad. Aplicaciones en logística, seguridad y urban analytics.

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anomaly_score = isolation_forest.predict( route_embeddings ) alerts = routes[anomaly_score == -1]
P-005 IA

Agentes Conversacionales de Nueva Generación

Chatbots con memoria episódica, razonamiento multi-paso y ejecución de herramientas. Desplegables en dispositivo sin latencia de red.

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P-006 Research

Próximamente

Nuevo proyecto en desarrollo. Monitoreo de señales fisiológicas pasivas para aplicaciones de salud mental.

Sistema Flagship

LOLA
Intelligence
Framework

Lola es nuestra plataforma central de IA edge. Un framework modular para desplegar modelos de lenguaje, visión y señal en dispositivos móviles con restricciones de cómputo y batería.

Inferencia
< 50ms
Privacidad
On-device
Plataformas
iOS · Android
Estado
Alpha
LOLA
Investigación

PAPERS

Todas las publicaciones
01
Interfaz de Usuario · 2024

UI en épocas de IA — Reenfoque de interacciones del usuario con los sistemas inteligentes

La IA generativa disuelve los menús, los formularios y los flujos lineales. Analizamos qué patrones de interacción emergen cuando el lenguaje natural reemplaza a la navegación.

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02
Edge AI · 2024

LLMs en dispositivos móviles: trade-offs de latencia, memoria y precisión

Benchmarks de modelos cuantizados (INT4/INT8) en hardware móvil real. Exploramos los límites prácticos de la inferencia on-device en 2024.

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03
Biometría · 2024

rPPG sin contacto: evaluación de métodos basados en transformers para señal cardíaca

Comparativa de arquitecturas deep learning para extracción de señal PPG desde video facial, enfocada en robustez ante condiciones de iluminación adversas.

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Notas

BLOG

001

Por qué Edge AI es el futuro de los agentes autónomos

Dic 2024Edge AI5 min
002

El problema con los chatbots actuales: por qué necesitan memoria

Nov 2024LLMs8 min
003

Diseñando UX para sistemas que piensan: primeros principios

Oct 2024UX · IA6 min
004

Spoofing biométrico: cómo funciona y cómo defenderse

Sep 2024Seguridad10 min
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