Dymaxion Labs, una empresa argentina de tecnología agrícola, integra satélites y datos del agro argentino con inteligencia artificial para convertir información del espacio en decisiones concretas de producción. La compañía nació del cruce entre análisis de imágenes satelitales y algoritmos de machine learning, y hoy trabaja con genética vegetal, ensayos de campo y agricultura de precisión.
Federico Bayle, responsable de operaciones de Dymaxion Labs, comenzó trabajando con Damián Silvani en tecnología para analizar imágenes satelitales aplicadas a la detección de asentamientos urbanos. Ese antecedente académico derivó en aplicaciones agrícolas cuando empezaron a colaborar con GDM, el grupo argentino especializado en genética vegetal. En 2022, GDM adquirió Dymaxion Labs y el equipo tecnológico se fusionó con agrónomos y especialistas en ensayos.
“Lo que buscamos es procesar y entender toda esa información con un objetivo claro, súper tangible y muy directo al negocio: lograr que estas inversiones generen un resultado positivo a nivel productivo y a nivel de negocio”, explicó Nicolás García Dutriez, CEO de Dymaxion Labs, durante un encuentro con periodistas el 14 de octubre, según informó Bichos de Campo.
Físicos de partículas y agrónomos en el mismo equipo
El equipo de Dymaxion combina perfiles poco habituales en una agtech: hay científicos de datos que trabajaron en el CERN con el experimento ATLAS, especialistas en astrofísica que estudiaron agujeros negros, expertos en machine learning e información geoespacial, y agrónomos con años de experiencia en interacción genotipo-ambiente. Todos comparten un denominador común: buscar patrones dentro de grandes volúmenes de información para entender fenómenos complejos.
La diferencia es que ahora el objeto de estudio no es una partícula subatómica ni una galaxia, sino un lote de soja, un ensayo de híbridos de maíz o la performance de una sembradora. “Estamos convencidos de que la inteligencia artificial es una herramienta que nos acelera, nos ayuda y nos impulsa a lograr mejores resultados que antes nos llevaban mucho más tiempo o tal vez eran imposibles de alcanzar”, señaló García Dutriez.
Una plataforma que integra datos de ensayos, máquinas y satélites
Para ordenar la información, Dymaxion desarrolló Optimus, una plataforma integrada que trabaja en diferentes escalas. Optimus Notes se enfoca en investigación y desarrollo de productos; otras capas procesan datos de sembradoras, cosechadoras, estaciones meteorológicas, drones e imágenes satelitales. El objetivo es que toda esa información dispare decisiones: qué híbrido sembrar en determinado ambiente, qué práctica agronómica genera diferencias de rendimiento medibles, cuánto valor aporta una tecnología incorporada a una máquina.
Según la presentación de la compañía, el problema ya no es la falta de datos. Un ensayo, una sembradora, una cosechadora o un satélite generan registros continuamente. El desafío es lograr que esos datos hablen entre sí y sirvan para tomar una decisión comercial concreta. Dymaxion apuesta a que la inteligencia artificial puede encontrar relaciones dentro de volúmenes de información que serían inmanejables manualmente.
La compañía conserva lo que García Dutriez define como “la esencia científica, pero con una capa súper agronómica”. Tobías R. Moreno, responsable de Producto, y Federico Bayle participaron de la presentación junto al CEO.
