01Investigación
El método científico, aplicado a productos.
02Enfoque
Cómo suele avanzar una idea.
No hay un proceso fijo: la herramienta cambia según el problema. Así es, en términos generales, cómo suele avanzar.
Encontrar el problema
problema → pregunta concreta
Identificar qué hace falta resolver, y para quién. No siempre requiere una formulación matemática formal.
Buscar la respuesta
pregunta → respuesta
Con la herramienta que el problema pida: matemáticas, optimización, aprendizaje automático o simplemente buena ingeniería.
Convertirlo en producto
respuesta → software real
Integración en software accesible, rápido y fiable.
03Áreas
Siete campos que nos interesan.
Áreas que nos interesan y en las que tenemos formación o experiencia, sin que todas sean líneas de trabajo activas hoy.
Modelización matemática
Elegir la representación de un sistema que sea lo bastante fiel para ser útil y lo bastante simple para razonar sobre ella. Las decisiones más difíciles de un modelo son las de qué dejar fuera.
- Ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales
- Sistemas dinámicos
- Modelos dosis–respuesta y de acumulación
- Integración numérica
- Análisis de sensibilidad e incertidumbre
Optimización
La mayoría de las decisiones que merece la pena automatizar son problemas de optimización con restricciones. Trabajamos tanto en la formulación como en el solver, porque un problema bien planteado es casi toda la respuesta.
- Optimización convexa
- Programación lineal y entera mixta
- Programación con restricciones
- Métodos basados en gradiente
- Metaheurísticas
Aprendizaje automático
Aprender patrones y relaciones a partir de datos con metodologías de validación rigurosas orientadas a la fiabilidad en entornos reales.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Series temporales y predicción
- Aprendizaje de representaciones
- Calibración de modelos
- Diseño de evaluación robusta
Modelos de lenguaje
Investigación aplicada en recuperación de información, generación estructurada, razonamiento y evaluación de sistemas con LLM.
- Generación aumentada por recuperación
- Decodificación estructurada y restringida
- Uso agéntico de herramientas
- Suites de evaluación y regresión
- Modelización de coste y latencia
Visión por computador
Medición y análisis sobre imágenes: colorimetría, geometría computacional y modelos de visión aplicada.
- Clasificación y segmentación de imágenes
- Colorimetría (CIE-Lab)
- Calibración de cámara
- Inferencia en el dispositivo
Estadística e inferencia
Diseño experimental, cuantificación rigurosa de la incertidumbre y análisis causal para respaldar decisiones críticas.
- Inferencia bayesiana y frecuentista
- Diseño experimental
- Inferencia causal
- Análisis de supervivencia y longitudinal
- Cuantificación de incertidumbre
Investigación operativa
Modelización y optimización de colas, planificación, rutas, inventario y capacidad para resolver problemas complejos de asignación.
- Teoría de colas
- Planificación y rutas
- Modelos de inventario y capacidad
- Simulación de eventos discretos
- Análisis de decisiones bajo riesgo
04Notas técnicas
El registro de trabajo detrás de cada producto.
Documentación técnica sobre nuestros modelos, parametrización y fuentes de referencia para consulta y debate abierto.
05Publicaciones
Investigación y notas técnicas.
En Lluyot Labs documentamos nuestros desarrollos a través de notas técnicas y artículos que explican en detalle el funcionamiento de nuestros algoritmos.
Nuestro trabajo de modelización se encuentra en producción dentro de nuestras aplicaciones y descrito en notas técnicas detalladas con sus fuentes y formulación matemática.
Puedes consultar nuestro diario técnico, con descripciones sobre decisiones de diseño y modelización.
06Código abierto
Nada publicado todavía. Esta es la política.
Nuestra organización de GitHub existe y está vacía, que es el estado exacto de las cosas. La intención es concreta y no aspiracional: cuando una pieza de trabajo de modelización se vuelve lo bastante general como para ser útil fuera del producto para el que se hizo, se extrae y se publica. Las herramientas que otros ingenieros usan las corrigen otros ingenieros, y eso vale más para nosotros que mantener el código privado.
07Código
La forma de la carpeta de trabajo
Un grafo de dependencias del código que hay detrás de este sitio y de la aplicación Broncea, extraído con graphify y agrupado por los directorios en los que viven realmente los ficheros.
- app: 2 files, 132 entities
- website/src/app: 28 files, 117 entities
- website/src/components: 34 files, 98 entities
- website: 5 files, 80 entities
- support.js: 1 files, 65 entities
- website/src/content: 11 files, 63 entities
- website/src/i18n: 6 files, 32 entities
- website/src/lib: 6 files, 32 entities
- package.json: 1 files, 21 entities
- android/app/src: 4 files, 13 entities
- android: 5 files, 8 entities
- scripts: 1 files, 7 entities
- website/deploy: 4 files, 7 entities
- website/src: 1 files, 4 entities
Colaboración
¿Trabajas en algo abierto?
Nos interesan los problemas en los que la modelización está genuinamente sin resolver, y las colaboraciones con grupos académicos y empresas que tienen datos y una pregunta pero ningún camino de los unos a la otra.