Comparativa exhaustiva de latencia, mAP y consumo energético en Jetson Orin, Raspberry Pi 5 y hardware cloud.
Arquitecturas de inteligencia perceptiva para empresas que necesitan más que automatización: necesitan comprensión real del mundo visual y semántico.
LAND NETWORKING S.L. es un laboratorio de ingeniería especializado en visión por computación y sistemas RAG agénticos. Nuestro equipo combina investigación aplicada con implementación de producción, desarrollando arquitecturas que transforman datos visuales y semánticos en inteligencia accionable.
No somos una consultora genérica de IA. Somos especialistas de dominio que comprenden cada capa del stack: desde la óptica del sensor hasta la toma de decisión del agente.
Desde la auditoría de viabilidad hasta el despliegue en producción. Construimos sistemas que funcionan en el mundo real, no solo en notebooks de investigación.
Diseño e implementación de pipelines de visión: detección, segmentación, clasificación, estimación de pose y reconstrucción 3D. Desde la cámara hasta la API.
Sistemas RAG de nueva generación con agentes orquestados: planificación multi-step, memoria episódica, retrieval adaptativo y razonamiento sobre contexto largo.
Sistemas de búsqueda que comprenden texto, imágenes, vídeo y audio de forma unificada. Embeddings multimodales, re-ranking cruzado y pipelines de fusión tardía.
Infraestructura para llevar modelos a producción: optimización de inferencia, cuantización, serving distribuido, monitorización de drift y pipelines CI/CD para ML.
Diseño y optimización de bases de datos vectoriales a escala: indexado ANN, filtrado de metadatos, sharding, replicación y estrategias de actualización incremental.
Entrenamiento supervisado y autosupervisado, fine-tuning eficiente con LoRA/QLoRA, síntesis de datos para CV, data augmentation domain-specific y evaluación adversarial.
Transformamos infraestructuras industriales con datos acumulándose en sistemas que observan, entienden, predicen y actúan. No es "meter IA a todo": es construir las cuatro capas correctas sobre las que la IA tiene sentido real.
El punto de partida no es un modelo. Es el modelo operacional: definir qué optimizar, con qué KPIs, a qué frecuencia y con qué coste del error. Sin eso, acabas con dashboards con curvas bonitas — el deporte favorito de media industria.
Si tienes sensores escribiendo en InfluxDB, ya tienes medio SCADA montado. Lo que falta es estructurar eso en cuatro capas limpias sobre las que la IA tenga sentido industrial real: captura fiable → contexto operativo → analítica y reglas → IA para decisión y optimización. Y encima, una HMI/SCADA que no sea un iframe de Grafana mal tuneado.
Estandarización de la señal en el origen. OPC UA para interoperabilidad semántica máquina-empresa. MQTT para telemetría ligera en edge. Gateways para traducir Modbus, BACnet, CAN, PROFINET.
Broker MQTT (Mosquitto/EMQX), collectors (Telegraf, Node-RED) y un normalizador que impone nombres canónicos, unidades, calidad de señal, timestamps consistentes y tags de contexto correctos. Los tags mal diseñados en InfluxDB son sufrimiento premium perpetuo.
InfluxDB 3 como historian de series temporales. PostgreSQL para activos, órdenes de trabajo, turnos, recetas, alarmas, coste energético y taxonomía de planta. Opcionalmente Neo4j para grafo de activos y análisis de causalidad entre eventos.
Grafana para dashboards, alerting sobre múltiples fuentes y análisis ad-hoc. HMI SCADA dedicada para sinópticos operativos de planta, línea y máquina. Paneles por energía, calidad, mantenimiento y alarmas. Aquí es donde la IA se vuelve visible: recomendaciones al operario, alertas tempranas, acciones supervisadas.
No empezamos por el modelo de IA. Empezamos por el modelo operacional. Antes de entrenar nada, auditamos qué quieres optimizar exactamente, con qué variables y con qué consecuencias del error.
Si la adquisición está mal etiquetada, si los timestamps son inconsistentes, si no hay contexto operativo (turno, receta, estado máquina), el mejor modelo de IA producirá basura. La IA es la última capa, no la primera.
El resultado final no es un notebook en producción: es un sistema operativo industrial con alertas accionables, recomendaciones al operario y dashboards que un jefe de planta puede usar sin formación en ML.
El ecosistema que dominamos. Seleccionamos herramientas por madurez, rendimiento y mantenibilidad, no por hype.
Documentación técnica densa. Sin tutoriales de nivel 0. Directo a lo que importa: arquitecturas, trade-offs, resultados reales.
Un análisis profundo de cómo diseñar agentes que iteran sobre su propia recuperación de contexto, evalúan relevancia y reformulan queries de forma autónoma para respuestas más precisas.
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Papers relevantes de CV, RAG multimodal y sistemas agénticos. Seleccionados y comentados por nuestro equipo. Sin automatización.
Sistemas desplegados en entornos de producción. Arquitecturas reales, no demos de laboratorio.
Analizamos el problema de negocio, los datos disponibles y las restricciones técnicas. Producimos un informe de viabilidad con arquitecturas candidatas, estimación de coste computacional y métricas de éxito acordadas. Sin commitments ciegos.
Auditoría de datos existentes, diseño de estrategia de etiquetado, benchmark con modelos base (zero-shot / few-shot) para establecer el suelo. Si el baseline resuelve el problema, lo decimos. No inflamos proyectos.
Diseño de la arquitectura final, experimentación sistemática con tracking completo (W&B), ablation studies y validación cruzada domain-specific. Entregamos notebooks reproducibles.
Optimización para inferencia (TensorRT, ONNX, cuantización), containerización, despliegue cloud o edge, monitorización de drift y alertas. CI/CD para modelos incluido.
Documentación técnica exhaustiva, sesiones de formación para el equipo del cliente, playbooks de mantenimiento y acceso continuado a nuestra Knowledge Base. El objetivo es que el cliente sea independiente.
Ingeniero en Telecomunicaciones. 10 años en sistemas de percepción industrial.
Contribuidor de LangChain y LlamaIndex. Especialista en sistemas de retrieval a escala.
Ingeniero de infraestructura ML en Amazon Science durante 5 años. Experto en serving distribuido y optimización de inferencia.
Postdoc en ETH Zurich en multimodal learning. Co-autora de 14 papers en CVPR, ICCV y NeurIPS. Dirige el Research Digest.
Primera sesión técnica gratuita de 45 minutos. Sin decks de ventas. Analizamos tu problema y te decimos si tenemos algo que aporte valor real.
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