Observar
Delimitar el lote, registrar el cultivo y confirmar la plaga o enfermedad en campo.
NomoLabs · Nueva vertical de investigación
Del dato al cultivo. Del cultivo a la evidencia.
TLÁLOC Biotech une inteligencia artificial, análisis agroclimático y experimentación agronómica para investigar soluciones bio-basadas que protejan cultivos y ayuden a reducir el uso de pesticidas.
Partimos de preguntas concretas en el lote. Estamos ampliando el gemelo digital para simular escenarios que prioricen hipótesis y, después, contrastarlas con pruebas reales.
Etapa actual · Investigación y desarrollo
01 · Un laboratorio conectado al territorio
Un entorno virtual para hacer mejores preguntas biológicas.
Estamos ampliando el gemelo digital para representar un lote e integrar información sobre cultivo, suelo, agua, clima y observaciones de campo. Sobre esa base, el equipo podrá estudiar la evolución probable de una plaga identificada y comparar escenarios de manejo. La simulación orientará la investigación; no reemplazará la evidencia experimental.
Simular
Explorar cómo podrían cambiar el riesgo y el daño bajo distintos escenarios agroclimáticos.
Ensayar
Comparar candidatos bio-basados y prácticas de manejo con controles apropiados.
Aprender
Contrastar predicciones con resultados reales y recalibrar el modelo.
El gemelo digital · En desarrollo
El siguiente ensayo comienza con una mejor hipótesis.
Hunahpú aporta el contexto tecnológico y territorial. Ixbalanqué apoya el análisis biológico. El motor del gemelo digital se está ampliando para conectar esas dos perspectivas con los resultados de cada ensayo.
Recorrido conceptual de investigaciónTLÁLOC / CICLO DE INVESTIGACIÓN01 / 04
Gemelo biológico · Ilustración de investigación en desarrollo
Observar: confirmar el problema del cultivo y registrar condiciones, manejo e identificación fitosanitaria.
02 · Dos inteligencias especializadas
Hunahpú e Ixbalanqué trabajan sobre el mismo territorio desde disciplinas complementarias.
Hunahpú
Organiza la infraestructura digital: información satelital, señales agroclimáticas, software y análisis territorial para representar el lote y su evolución.
Ixbalanqué
Apoya el estudio de cultivos, plagas, enfermedades, suelo, agua y estrés hídrico. Ayuda a formular hipótesis de investigación y a interpretar resultados agronómicos.
Son modelos de IA especializados de TLÁLOC; las decisiones científicas, los ensayos y la validación de eficacia requieren supervisión experta y datos observados.
03 · Prioridades iniciales
Empezar con foco para producir evidencia útil.
La investigación comienza con problemas fitosanitarios específicos y soluciones medibles. Estudiamos dos líneas posibles: bioestimulación de la planta y biocontrol de plagas. Son funciones distintas que no atribuiremos a una misma formulación sin demostrarlo.
El objetivo es desarrollar alternativas que permitan reducir intervenciones químicas cuando la evidencia lo respalde, sin prometer eliminar por completo los pesticidas.
Maíz
Evaluar problemas prioritarios del cultivo y escenarios de manejo, con atención a la presión de plagas y al desempeño productivo.
Loroco
Identificar daños relevantes en planta y flor; investigar respuestas que protejan calidad y rendimiento con menor carga de pesticidas.
04 · El estándar de evidencia
La simulación acelera decisiones; el campo decide qué funciona.
Un escenario sintético permite seleccionar qué hipótesis vale la pena probar. No demuestra por sí mismo que un insumo controle una plaga, sea seguro para el cultivo o pueda venderse. Para eso harán falta identificación fitosanitaria, ensayos replicables, evaluación de seguridad y los registros aplicables.
Lo que estamos construyendo
Un flujo integrado de diagnóstico, gemelo digital, investigación de insumos y aprendizaje a partir de ensayos.
Lo que todavía no afirmamos
No presentamos bioplaguicidas o bioestimulantes propios como productos terminados, registrados o de eficacia comprobada.
Modelos, ensayos y trazabilidad
Investigación conectada con evidencia verificable.
Modelos entrenados por TLÁLOC
Hunahpú e Ixbalanqué utilizan bases open source con entrenamiento y fine-tuning internos. Operan de forma independiente o conjunta; su especialización no depende de una interfaz sobre APIs de modelos externos.
Del escenario al ensayo
El gemelo digital agroclimático permite revisar historia reciente y explorar escenarios de hasta 90 días, sujetos a cultivo, región, datos y supuestos. La ampliación para simular productos y plagas específicas sigue en desarrollo y necesitará contrastarse con ensayos agronómicos y supervisión experta.
Historia de manejo del cultivo
La trazabilidad blockchain prevista vinculará lote, cultivo, insumos, fechas, cantidades y evidencia de campo con registros verificables. Su objetivo es facilitar auditorías y documentar cambios en el manejo.
Documentar antes de afirmar
La historia de uso de insumos puede apoyar expedientes para mercados diferenciados. La certificación orgánica, los requisitos de residuos y la seguridad de cada solución requieren controles independientes.
Colaboración científica y agrícola