Cómo funciona realmente DeepMap AI.
Sin cajas negras. Esta página recorre el flujo completo — desde la ingesta de datos geofísicos crudos, pasando por el Tensor del Estado de la Tierra de 16,000+ dimensiones, hasta los clasificadores que emiten alertas en vivo y el libro mayor que fija cada predicción a una cadena de hashes a prueba de manipulación.
El flujo completo, de principio a fin
Cinco etapas, cada una construida con datos públicos + física revisada por pares.
Qué significan las cifras de exactitud
AUC explicado para humanos.
Verás un AUC de 0.92 con validación cruzada en el clasificador sísmico del tensor y un AUC de 0.999 en el clasificador de erupciones solares. Eso es el Área bajo la curva ROC — una métrica estándar de aprendizaje automático.
En detalle: si tomamos al azar un momento en que ocurrió un evento significativo y otro al azar en que no ocurrió, el modelo ordena correctamente el momento del evento por encima el 91.7% de las veces para sismos y el 99.9% para erupciones solares.
El método de validación es LOOCV — validación cruzada dejando uno fuera. El modelo se reentrena desde cero N veces, y cada vez se aparta una muestra como caso de prueba no visto. Esto evita un sesgo por solapamiento de datos de entrenamiento. Así es como la comunidad de investigación en aprendizaje automático evalúa conjuntos de datos pequeños pero importantes.
Una salvedad importante que no ocultamos: el AUC es una métrica de ordenamiento, no una tasa de acierto puntual. Un AUC alto significa que el modelo ordena excelentemente — no que cada alerta se cumplirá. Combinamos el AUC con tablas de puntos de operación (precisión por umbral, exhaustividad por umbral) para elegir el equilibrio correcto entre precisión y exhaustividad en cada producto. Las alertas de alta confianza usan umbrales estrictos (menos, más certeras); los productos de cobertura amplia usan umbrales más laxos (más, menos certeros).
Regla general
| 0.50 | Puro azar |
| 0.70 | «Está haciendo algo» |
| 0.80 | Útil en operación |
| 0.90 | Fuerte — publicable |
| 0.917 | Tensor sísmico (nuestro) |
| 0.95 | Excelente |
| 0.999* | Tensor Solar — *LOOCV, n≈70; reportamos la tasa de acierto del libro mayor en vivo como cifra operativa |
El círculo virtuoso
Por qué la exactitud se acumula cada semana.
La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático se lanzan una vez y se degradan. DeepMap AI está construido como un círculo virtuoso — cada resultado confirmado se convierte en una nueva muestra de entrenamiento etiquetada, y todo el sistema se reentrena con ella.
Verificación
Cada afirmación de este sitio, reproducible.
Tres maneras de verificar de forma independiente cualquier número que publicamos:
sha256_hash. La cadena misma se puede consultar en /api/v1/ledger/integrity. Reescribir cualquier renglón rompería todos los hashes posteriores. Pruébalo →
Consejo asesor científico
Las personas que nos mantienen honestos.
Expertos independientes en la materia que revisan nuestros métodos, cuestionan nuestras afirmaciones y exigen a la plataforma el rigor estándar de cada disciplina. Reclutamiento activo de tres asesores fundadores: sismología, hidrología de isótopos y riesgo cuantitativo de reaseguro.
Compensación del consejo: una participación accionaria modesta (DeepMap AI Inc., Wyoming). Consolidación típica: 18-24 meses con un periodo inicial (cliff) de 6 meses. Sin restricciones de publicación; alentamos a los asesores a publicar sus propias reseñas.
Para científicos e investigadores
Trae tu propio evento y pon a prueba el flujo.
Crea una cuenta gratuita para obtener acceso programático al libro mayor, al flujo de eigenmodos del tensor y al canal de la compuerta de convergencia. Consulta predicciones históricas por región, por confianza, por tipo de riesgo. Reproduce nuestros retro-análisis contra tu propia lista de eventos.
Cuenta gratuita para investigadores Documentación de la API