Infraestructura de Investigación
Las siguientes plataformas representan años de desarrollo en Rust, diseñadas para reproducibilidad, validación experimental, y extensibilidad. Cada sistema implementa rigor metodológico y arquitecturas determinísticas.
HumanBody2026
Simulación FisiológicaSimulador fisiológico multi-sistema de cuerpo humano completo con modelado cardiopulmonar, renal, endocrino, metabólico, y hematológico. Implementa modelos validados experimentalmente con resolución temporal sub-segundo.
Características Técnicas
- Sistemas Implementados: Cardiovascular (4 cámaras + barorreflejo), Pulmonar (difusión O₂/CO₂, mecánica ventilatoria), Renal (filtración glomerular, transporte tubular), Endocrino (insulina, glucagón, cortisol, tiroides), Metabólico (glucólisis, cetogénesis, lipólisis)
- Solver Numérico: Runge-Kutta 4th order con timestep adaptativo (0.01-1.0 seg)
- Validación: Comparación contra datos fisiológicos publicados (presión arterial, volumen stroke, GFR, glucosa plasmática)
- Arquitectura: Pure Rust, zero dependencies no-std, arquitectura modular de subsistemas
- Performance: 100+ horas simuladas por segundo en CPU moderna
Casos de Uso
- Predicción de efectos farmacodinámicos multi-sistema
- Modelado de patologías crónicas (diabetes tipo 2, hipertensión, insuficiencia renal)
- Educación médica avanzada (respuesta fisiológica integrada)
- Testing de hipótesis en fisiología experimental
Estado: Versión 2.0 en desarrollo activo. 25,000+ neuronas validadas en módulo neural.
Yatro
Razonamiento SimbólicoSistema de razonamiento multi-paradigma basado en Symbolic-Deterministic-LABS (SDL). Integra 21 paradigmas de IA determinística incluyendo PIRS (Prolog en Rust), LIRS (LISP en Rust), y conectores a bases de conocimiento químico/farmacológico.
Características Técnicas
- Paradigmas Implementados: Prolog inference (PIRS), LISP evaluation (LIRS), Answer Set Programming, Constraint Logic Programming, Temporal reasoning, Fuzzy logic, Probabilistic inference, 14 paradigmas adicionales
- Knowledge Base: 65M+ facts farmacológicos (Trinity-Complete: 15.67 GB), 162 archivos de reglas (75K+ líneas), conectores ChEMBL y PubChem (HTTP real)
- Transpilers NL: Spanish y English a PIRS/LIRS vía sdl-nlp + sdl-transpiler
- Ingestores Activos: ChEMBL (633 líneas), PubChem (471 líneas), scripts Python sincronizados
- Licencia: AGPL-3.0-or-later (código), CC-BY-4.0 (contenido)
Casos de Uso
- Drug discovery: identificación de targets moleculares, predicción de interacciones
- Medical diagnosis: razonamiento sobre síntomas, análisis causal de patologías
- Knowledge inference: extracción de relaciones implícitas en datasets biomédicos
- Natural Language Understanding: parsing de lenguaje médico a lógica formal
Estado: Operacional. Ingestores implementados, 21 paradigmas funcionales. Integración NL-SRE en progreso.
MOOSEE
Generación Musical AIMotor de generación musical algorítmica pura en Rust. Implementa teoría musical formal, análisis armónico, y síntesis de formas musicales estructuradas sin dependencia de modelos estadísticos.
Características Técnicas
- Teoría Musical: 109+ escalas internacionales, análisis de modos, progresiones armónicas funcionales
- Formas Musicales: Sonata, Fuga, Canon, Rondó, Tema y Variaciones (implementación algorítmica)
- Síntesis: Pure Rust, sin dependencias externas de audio (genera MIDI + WAV)
- Arquitectura: Composable modules: escalas → progresiones → formas → síntesis
- Output: MIDI files, WAV synthesis, LilyPond notation (integración SECS-ScoreGen)
Casos de Uso
- Composición algorítmica educativa (enseñanza de teoría musical)
- Generación procedural de música para videojuegos/multimedia
- Investigación en cognición musical y estructuras formales
- Prototipado rápido de ideas musicales con control total
Estado: Estable. 138 tests pasando. Licencia: AGPL-3.0-or-later.
NAT3D
Modelado 3DSuite completa de modelado 3D en Rust con interface gráfica (egui), modifiers geométricos avanzados, UV mapping, y raytracer CPU. Arquitectura modular inspirada en Blender con geometría real (no simplificada).
Características Técnicas
- Modifiers: 10 implementados (Subdivision Surface, Mirror, Array, Smooth, Solidify, Bevel, Decimate, Wireframe, Triangulate, Screw) con geometría completa
- Rendering: CPU raytracer con Ambient Occlusion, smooth shading per-vertex normals, wireframe overlay
- Editing: Multi-select (Shift+Click, A, Ctrl+I), UV Editor, object hierarchy, grid snapping, object lock
- Physics: Simulación básica (gravity, collisions) integrada
- Export: OBJ, STL, PLY, GLB/GLTF (vía rust-gltf), animation rendering (PNG sequences)
- Arquitectura: 13 crates, 82K+ líneas, app: 6,478 líneas
Casos de Uso
- Prototipado de modelos 3D científicos (moléculas, estructuras anatómicas)
- Educación en geometría computacional y rendering
- Pipeline de asset creation para visualización científica
- Investigación en algoritmos geométricos (subdivision, simplificación)
Estado: ~70% completo. 648 tests pasando. Binario: 644 KB + 10 MB dependencies.
Trinity-Complete
Knowledge BaseBase de conocimiento masiva con 65M+ facts farmacológicos, químicos, y biomédicos. Integrada con Yatro para razonamiento sobre datos estructurados en formato PIRS (Prolog).
Características Técnicas
- Volumen: 15.67 GB total, 65M+ facts indexados
- Fuentes: live_ingest.json (11 GB), infinitum (2.3 GB), mega (1.8 GB), 88 archivos pharma (36K líneas)
- Formato: JSON estructurado + PIRS facts (Prolog-compatible)
- Cobertura: Compuestos químicos, interacciones farmacológicas, targets proteicos, pathways biológicos
- Pipeline: Ingestión continua → Normalización → Indexing → PIRS facts
Casos de Uso
- Backing store para Yatro: consultas lógicas sobre relaciones drug-target
- Data mining farmacológico: descubrimiento de patrones en interacciones
- Entrenamiento de modelos de lenguaje médico (dataset curado)
- Validación de hipótesis farmacológicas contra conocimiento existente
Estado: Operacional. Actualización continua vía ingestores Yatro.
Sistemas Complementarios
Herramientas adicionales desarrolladas para soporte de investigación y análisis de datos especializados.
SECS-ScoreGen
Audio Processing
Conversor WAV → MIDI/LilyPond/MusicXML con análisis espectral y detección automática de pitch. 107 tests, binarios: 1,074 KB + 1,455 KB (TUI).
Symbolic-Deterministic-LABS (SDL)
Core Framework
Framework base para Yatro. 24 crates (19 sdl-* + sdl-nlp + sdl-transpiler + pirs-core + lirs-core). 95 tests totales. Licencia: pendiente cambio MIT → AGPL.
NL-SRE Lexicons
Natural Language Processing
Transpilers Spanish/English → PIRS. English: 5,500+ palabras (15 tests). Spanish: 9,295 lemmas / 49,984 formas (42 tests). Conjugador completo (61 irregulares).
Music Engine
Audio Synthesis
Motor de síntesis musical pura Rust. 18K líneas, 109 escalas, 138 tests. Binarios: 731 KB + 963 KB (TUI). Integración con MOOSEE.
Filosofía de Desarrollo
Reproducibilidad & Open Source
Todas las tecnologías AVERMEX siguen principios de reproducibilidad científica: código fuente completo, tests exhaustivos, documentación técnica detallada, y licenciamiento que permite verificación independiente.
Licencias estándar: AGPL-3.0-or-later (software), CC-BY-4.0 (papers/datasets). Contacto para licencias comerciales: fmolina@avermex.com
OS-Agnostic Design
Con excepción de AION Desktop Assistant (Windows-only por diseño), todos los proyectos son cross-platform: Pure Rust sin dependencias específicas de OS, compatibles con Linux, macOS, y Windows.
Zero Warnings Policy
Todo código liberado cumple con zero warnings, zero errores. Sin imports no usados, sin variables muertas, sin clippy warnings. Calidad de código de nivel mundial es requisito, no aspiración.