MaterIA — Transformer Molecular
Modelo transformer ligero diseñado para predicción de propiedades moleculares. Entrenado con datos crudos, el modelo descubre patrones estructurales en moléculas sin necesidad de programar reglas manualmente. Resultados publicados en ChemRxiv, repositorio de la American Chemical Society.
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Modelos que descubren, no que obedecen
Creemos que la verdadera inteligencia artificial no programa respuestas — descubre patrones. Nuestros modelos encuentran estructuras que ningún humano ha definido explícitamente. Como un científico que observa la naturaleza y encuentra leyes.
Aprendizaje desde la observación
Nuestros modelos aprenden directamente de la naturaleza de los datos. En lugar de programar reglas, dejamos que la inteligencia artificial encuentre las estructuras que importan.
Eficiencia extrema
658K parámetros vs millones en modelos convencionales. Nuestros transformers hacen más con menos, corriendo en hardware común sin GPUs costosas.
Ciencia abierta
Publicamos en repositorios internacionales con licencia Creative Commons. La investigación avanza cuando se comparte, no cuando se esconde.