Ingeniero civil que construye software de IA. Plataformas de agentes, extracción documental con LLMs, visión computacional en obra y el hardware edge que la sostiene: del silicio hasta el panel web.
Plataforma de agentes propia (Agent Flow), agente de operaciones en WhatsApp, actas automáticas de Zoom y extracción documental con LLMs. 42 automatizaciones corriendo en dos VPS.
YOLOv8 de 11 clases a 38 FPS en Jetson Orin Nano Super, cámaras edge AI y FPGA Gowin GW1NR-9 con FFT en hardware. Alertas de EPP desplegadas en campo.
MISM-GNN sobre Puente Junín (R² 0,998 con 65× menos parámetros) y artículo IEEE sobre LLM + RAG + HITL. Suite de 9 plugins Revit y modelado BIM del Teatro Yunguyo.
Cada métrica corresponde a un proyecto real con dataset propio, hardware específico y validación reproducible. Los detalles técnicos están en los repositorios y demos.
Especializaciones en vivo para ingenieros y arquitectos. El material es propio: cuadernos que corren, talleres imprimibles y clases grabadas donde el sistema se arma en pantalla, no en diapositivas.
AECODE + Colegio de Ingenieros del Perú
100 horas en vivo, 6 módulos: fundamentos, datos y visualización, POO con las APIs de Revit y ETABS, interfaces con FastAPI y Streamlit, machine learning, y visión computacional con chatbots. Método propio Predice → Corre → Investiga → Modifica → Crea, pensado para gente que nunca programó.
AECODE · ediciones Ed_02 y Ed_03
Unidades de fundamentos y tipos de modelos, prompt engineering aplicado a AEC y visión computacional. Produzco el deck, el manual, el taller y las clases grabadas que se ven abajo, donde cada caso se resuelve de principio a fin con datos de obra.
AECODE + Colegio de Ingenieros del Perú · 100 horas certificadas
De principiante a avanzado, sábados de 4 a 7 pm. Armo las sesiones, los talleres y los flujos demo que quedan desplegados y validados en la instancia del curso, con un proyecto aplicado por alumno y certificación de AECODE y el CIP.
Grabadas y editadas por mí para el diplomado. Cada una toma un problema real de obra y lo resuelve en pantalla.
Del parte diario en la hoja de cálculo al reporte que llega solo: disparador de WhatsApp, agente que lee los datos de obra y responde en segundos. Menos planilla, más obra.
Pedir en lenguaje natural la volumetría de los elementos del modelo y recibir de vuelta un dashboard interactivo, sin salir del chat ni exportar nada a mano.
Dataset de 2,400 filas calibrado con rendimientos CAPECO para 6 partidas peruanas, pipeline con OneHotEncoder y XGBoost Regressor. Resultado del modelo en clase: R² 0.83 y MAPE 7.3 % estimando el rendimiento real en obra.
El ciclo completo de visión computacional aplicado a obra: etiquetado en Roboflow, entrenamiento, lectura honesta de la matriz de confusión, detección de EPP con alerta a WhatsApp y daños en pavimento sobre 12,000 imágenes.
Arranca por IA y agentes, que es donde está el trabajo reciente: plataformas de automatización, extracción documental con LLMs y paneles internos. Debajo sigue todo lo demás: visión en obra, investigación estructural, plugins BIM y hardware FPGA.
Página pública por evento, inscripción, tipos de ticket con aforo y precio, y emisión de certificados, con una instancia lógica por organización. Sustituye la cadena de formulario + hoja de cálculo + correo manual.
Editor con MJML, plantillas versionadas, segmentación de contactos y envío masivo desde cuenta propia con capacidad verificada de 2,000 correos/día. Módulo de certificados que genera el documento por participante, lo previsualiza y lo despacha. Operable también desde el asistente vía MCP.
Panel de coordinación de un summit con 14 áreas: entregables, responsables, estado y avance por área, sincronizado con la base de Notion que el equipo ya usaba. Desplegado en VPS propio.
Un solo tablero para la operación y la facturación de dos organizaciones: consume la API del sistema contable del cliente y muestra ventas, comprobantes pendientes ante SUNAT, tasa de aceptación y top de clientes. Corriendo en local mientras se resuelve el acceso de red del cliente.
Worker Python + n8n + Postgres + panel Next.js para monitoreo de oportunidades de licitación pública. Alertas Telegram con palabras clave AEC (Provias, MTC, MINEDU, etc).
Web inmobiliario con 3 fases: landing inmersiva + tour 360 R3F + pasarela Culqi. Entrega lun 04-may-2026.
Agente que vive donde el equipo ya trabaja. Mensaje al grupo → Evolution API → filtro de relevancia → agente con herramientas: consulta la base de la organización por RAG con pgvector, revisa reuniones y agenda en Google Calendar. Responde por texto o nota de voz generada con TTS, y compila la agenda del día a las 7am.
Webhooks de 5 cuentas Zoom disparan el pipeline: grabación, transcripción, acta estructurada con agenda, desarrollo y acuerdos, PDF y registro en el Sheet maestro. Inventario levantado sobre el histórico: 496 sesiones, 1,598 horas.
Plataforma de automatización con agentes construida desde cero, no un n8n configurado: editor de canvas, catálogo de piezas (triggers, IA, integraciones), conexiones OAuth, ejecuciones con métricas de tokens y costo por corrida, y agentes conversacionales. 5 flujos operando para equipos comerciales y de operaciones.
Rastrea fuentes públicas, normaliza los datos y califica empresas e instituciones contra los criterios que le des, con ficha por resultado, estado de contacto y exportación. Sustituye horas de búsqueda manual en LinkedIn por una lista priorizada.
Tablero en tiempo real para operar un evento: incidencias por estado (nuevas, en curso, resueltas, críticas), mapa y responsables. Cualquiera reporta en dos campos y la IA clasifica y prioriza el ticket sin que nadie tenga que elegir categoría.
Lee oficios de supervisión vial con un modelo multimodal, clasifica el defecto, ubica la progresiva y valida el plazo contractual. El panel ordena los 474 ítems del corredor por vencimiento y proyecta el riesgo económico acumulado. Sobre oficio de prueba en PDF nativo recuperó 60 de 60 ítems; en escaneos reales baja, por eso nada sale sin validación humana.
Producto propio sobre el mismo motor: describes la automatización en español y queda corriendo, en tu servidor y sin cobro por tarea. Desplegado y accesible, con 3 flujos de gestión vial en producción (órdenes por defecto no admitido, vigilancia de vencimientos e integración documental).
Plataforma que arma itinerarios y contenido por destino con modelos de lenguaje y conecta al viajero con operadores locales verificados, en español, inglés y quechua. Cofundador y responsable técnico.
Aplicación de Multi-Input Structural Modal GNN al Puente Junín (Lima): arco atirantado, 72 nodos, 123 frames, luz 51 m. R² = 0.998 vs 0.999 FFNN — con 65× menos parámetros. 4 tablas + 15 figuras PDF, listo para manuscrito Elsevier Structures (IF 4.1).
Estudio del sistema de 7 agentes especializados (mapeo, parseo, procedencia, enrutamiento, RAG normativo, orquestación y validación humana) aplicado al seguimiento de hallazgos contractuales en conservación vial. Método: contrafactual retrospectivo separando lo medido (F1 de extracción, horas-hombre, días de antelación) de lo estimado (penalidades evitables). Base: revisión sistemática de 113 artículos.
Maqueta 1:10 + FPGA dual (FFT + GNN cuantizada) + 4 tipos de daño estructural. 2 papers esperados. Cierre 19-jun, S/ 30k.
Postulación PROCIENCIA — Agroecología Andina (CONCYTEC × Fundación McKnight) hasta S/ 896,400. 5 capas: edge sin internet + IA + satelital + chatbot + marketplace. Alianza INIA Illpa-Puno. Línea base verificable (haba, trigo, avena · 8.5 ha · 30.98 t).
Modelos híbridos Physics-Informed Neural Networks + Graph Neural Networks para detección no supervisada de anomalías en infraestructura civil. APA 7 + figuras paper-ready.
Plataforma de seguridad minera con IA visual + agentes autónomos + monitoreo estructural para gran minería del cobre en Apurímac. Integra ConstEdge (EPP + biometría), Vision PDK (11 clases YOLOv8) y VIGÍA (FFT FPGA + LSTM-AE). Caso 1: Sistema LRAC. Caso 2: Gestión de relaves.
Equipo multidisciplinario (8 estudiantes) en modelos PINN-GNN. Red de sensores MEMS + RPi. Pipeline ETL + features + dashboards Plotly.
Clasificación automática de 12 tipos de patologías estructurales sobre fotos de campo. ResNet18 Acc=0.856 / AUC=0.901. ViT integrado en CNN Cracks (983 MB pesos, 400 imgs). Captura via ESP32-CAM. Pipeline YOLOv8 con bounding boxes en construcción.
Cotizador automático para 12 patologías (PEN/USD + IGV 18%). Matriz de prioridad urgencia × impacto × costo-eficiencia. Base de datos de 30+ métodos de reparación + descripción técnica y costos referenciales por m² / m / unidad.
Plataforma multi-rol admin/cliente para monitoreo de obra: detección EPP YOLOv8 (11 clases · 87.67% mAP · 38 FPS), dashboard métricas SVG, alertas sintéticas con filtros, reportes a casillas.
Roboflow 1182
Fine-tune YOLO11s para detección de cascos. Dataset Roboflow 1182 imágenes. Scripts PyCharm, GPU RTX 4060.
DeepFace + ArcFace + YOLOv8 + 4 marcajes diarios + dashboard Vue.js + app móvil PWA. Reportes Excel con fotos embebidas, alertas tiempo real.
2 subsistemas (interno Jetson Orin Nano Super + PTZ 4K solar). CAPEX S/ 27,633 · 47% más barato que Lisual. Versión 3PAG.
Versión original del sistema EPP que dio origen a Vision Pro PDK. Detección en tiempo real de cascos, chalecos y arnés sobre RTSP IP cam. Predecesor del modelo YOLOv8 actual.
API FastAPI con DistilBERT que clasifica narrativas (naturaleza, parte del cuerpo, tipo de evento) + Toolbox Talks automáticos de 5 min para SSO en obra.
Suite de 9 plugins C# para Revit que automatizan tareas críticas: SAP2000/ETABS → Revit, vigas, zapatas, losas, columnas (L, cruz, rectangulares), acabados, constructor de habitaciones, bidireccional Revit↔SAP, AutoCAD → familias Revit.
Importa modelos estructurales analíticos de SAP2000/ETABS a Revit con mapeo de secciones, materiales y cargas. Elimina horas de modelado manual.
Modelado BIM completo (arquitectura + estructura + cobertura espacial). Aceros detallados, losas automáticas, planos a partir del modelo. Documentación lista para licitación.
Familias paramétricas + plugin que genera columnas L, cruz y rectangulares a partir de parámetros de SAP. Resuelve la falta de columnas L nativas en Revit.
App de cálculo y diseño de tuberías de impulsión/gravedad: tramos, pérdidas, diagrama polar, dimensionamiento. Salida lista para integración con Revit/AutoCAD.
Pipeline reproducible para llevar coberturas espaciales (cerchas, arcos, mallas) desde SAP2000 a Revit conservando topología, secciones y conexiones. 7 pasos documentados.
Aplicación nativa para calculadora HP Prime que resuelve hidráulica de tramos en campo. UI tabular, gráficos, integración paramétrica. Útil cuando no hay laptop.
Plataforma FPGA + IA monitoreando 8 puentes críticos de la costa norte (Reque, Jequetepeque, Zaña, Eten, Viru, Moche, Chao, Chicama). Latencia sensor→reporte < 3 min, uptime 142 días/99.81%. Op base Chiclayo+Trujillo. Dashboard live en gaiatech.187-77-250-111.nip.io.
Sistema completo end-to-end: FFT 512 pts Radix-2 Q8.8 en FPGA, MPU-6050 200 Hz, modelo LSTM-Autoencoder F1 = 0.961 / ROC-AUC 0.973 (Z24 Bridge Benchmark), GIS Scour Predictor MAE 0.332 m. Alertas WhatsApp < 2s vía n8n + Claude API.
Nodo edge FPGA diseñado desde cero: 8,640 LUT4 · 26 DSP · 468 Kb BRAM · IMU triaxial 200 Hz · LoRa+WiFi+BLE · 4× 7-seg · 0.57 mW avg · 590 días autonomía. BOM USD 43-89 (-94% vs estándar comercial). Toolchain open source: Verilog · Yosys · nextpnr · openFPGALoader · SDK propio.
Explorer Edge-9K funcionando. 5 módulos para FFT (I2C Master, FFT 1024 Radix-2, feature extraction, empaquetado 25B + CRC-16, top module). 253 KB de investigación documentada con pinout completo.
Pipeline n8n con 7 agentes Claude: Inspector (foto→YOLO→patologías), Report (informe PDF), Cost Estimator (cotización 12 patologías PEN/USD+IGV), Alert (anomaly→WhatsApp/TG), RAG Consultant, Chatbot multicanal, Scheduler. Webhook público aecode.app.n8n.cloud/webhook/gaiatech-shm.
Nodos IoT autónomos con Tang Nano 9K + ESP32-CAM + LoRa + panel solar. Edge AI sin internet. PachaGuard usa Tang Nano 1K + Verilog + UART. Sensores agrícolas + estructurales.
Robot para AI Summit jun 2026: RPi 5 + AI HAT 26 TOPS + FPGA + ESP32-C6 + voz. BOM total ~$430 USD. Movimientos servo, voz Kore, demos de obra y SHM.
Stack torch nv24.08 + cuSPARSELt + torchvision compiled. 38 FPS sostenidos con emarc_v3.1 EPP. 7 gotchas críticos documentados.
Herramientas que uso activamente. Open-source en su mayoría, con elecciones específicas por escenario.
De oficina técnica de obra civil a liderazgo del área de IA en gen+ y co-fundación de GAIATECH. Combinación inusual: rigor estructural + iteración software.
Open to work: producto, investigación, consultoría técnica, arquitectura de IA o hardware embebido. Conversemos sobre lo que necesitas — usualmente respondo en menos de 24 h.