Sintérgica Labs · Pesquisa em IA aplicada
Pesquisa em inteligência artificial a partir do México, publicada e transferida para a indústria
Somos o laboratório de pesquisa da Sintérgica AI, com sede em Xalapa, Veracruz. Desenvolvemos pesquisa fundamental e aplicada em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, com transferência de tecnologia ao setor produtivo e articulação permanente entre academia, indústria e governo.
- Ano de criação
- 2024
- Sede
- Xalapa, Veracruz
- Linhas ativas
- 7
- Projetos em curso
- 8
Um espaço para gerar conhecimento e transferi-lo
O Laboratório é dedicado à geração de conhecimento científico, ao desenvolvimento tecnológico e à inovação por meio da pesquisa de fronteira em Inteligência Artificial, Ciência de Dados e disciplinas afins.
O Sintérgica Labs é o laboratório de pesquisa da Sintérgica AI, laboratório mexicano de pesquisa industrial em inteligência artificial. O que pesquisamos é transferido para os produtos da Sintérgica AI, como a plataforma Lattice e os modelos Na'at e Séeb.
O laboratório opera 40 horas por semana com pesquisadores residentes de graduação, mestrado e doutorado, em estadias de seis meses a um ano, com a meta de publicar ao menos um artigo por semestre. A pesquisa aplicada é contratada em duas modalidades: com publicação, mais econômica, ou confidencial.
Sintérgica Labs é o nome comercial do laboratório. Hoje opera como divisão da Sintérgica AI e sua figura jurídica será o Laboratorio de Investigación Industrial en Inteligencia Artificial (LIIIA), A.C., em constituição.
Desenvolvemos pesquisa fundamental e aplicada em Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional, Computação Evolutiva, Sistemas Inteligentes, Otimização e Inteligência Coletiva. Como eixo transversal trabalhamos o alinhamento, a ética, a governança e a constitucionalidade da IA, para criar modelos transparentes, explicáveis, seguros e socialmente responsáveis.
Além da pesquisa científica, o laboratório promove a transferência de tecnologia, a formação de talento altamente especializado, as colaborações nacionais e internacionais e a participação em projetos de alto impacto que fortaleçam o ecossistema científico e tecnológico do país.
Objetivo geral
Realizar pesquisa científica e desenvolvimento tecnológico em Inteligência Artificial e áreas relacionadas, com uma abordagem de inovação responsável, sustentada em princípios de ética, governança e responsabilidade social, gerando conhecimento, metodologias e aplicações que contribuam para o avanço da ciência, da inovação e da solução de problemas reais.
Missão
Gerar conhecimento científico e desenvolver soluções tecnológicas de alto impacto por meio de pesquisa aplicada e de fronteira em Inteligência Artificial, ciência de dados e disciplinas afins, promovendo a inovação, a colaboração interdisciplinar e a formação de capital humano para atender desafios científicos, industriais e sociais.
Visão
Ser um laboratório de pesquisa reconhecido nacional e internacionalmente pela excelência de suas contribuições científicas, pela transferência de tecnologia, pela formação de pesquisadores e pelo desenvolvimento de soluções inovadoras em Inteligência Artificial, consolidando-se como referência na articulação entre academia, indústria e governo.
Sete frentes de trabalho
Do laboratório à publicação, à transferência e à sala de aula.
01
Pesquisa
- Desenvolver pesquisa original em IA, Aprendizado de Máquina, PLN, Filosofia e Ética da IA, Visão Computacional, Computação Evolutiva e áreas afins.
- Publicar resultados em revistas científicas e congressos de alto impacto.
- Fomentar a pesquisa interdisciplinar com outras áreas do conhecimento.
02
Governança e desenvolvimento responsável
- Projetar, desenvolver e avaliar modelos e sistemas de IA conforme o marco de ética, governança e princípios constitucionais do laboratório.
- Definir metodologias de transparência, rastreabilidade, explicabilidade, segurança e responsabilidade.
- Estabelecer processos de avaliação, auditoria e melhoria contínua durante todo o ciclo de vida dos modelos.
- Promover boas práticas nacionais e internacionais em governança da IA.
03
Desenvolvimento tecnológico
- Desenvolver protótipos passíveis de transferência ao setor produtivo.
- Projetar algoritmos, modelos e sistemas de IA com aplicações práticas.
- Promover a geração de propriedade intelectual e software especializado.
04
Formação de talento
- Formar pesquisadores por meio de projetos de pesquisa, teses e estágios.
- Capacitar profissionais em tecnologias emergentes relacionadas à IA.
- Impulsionar o desenvolvimento de jovens pesquisadores.
05
Articulação
- Estabelecer colaborações com universidades, centros de pesquisa, empresas e órgãos governamentais.
- Participar de projetos nacionais e internacionais de pesquisa e inovação.
06
Divulgação
- Difundir avanços por meio de conferências, oficinas, seminários e publicações de divulgação.
- Organizar eventos acadêmicos na indústria e em espaços governamentais.
- Aproximar a IA e a Ciência de Dados da sociedade.
07
Inovação
- Identificar oportunidades de transferência tecnológica.
- Impulsionar a criação de soluções com impacto econômico e social.
- Promover o empreendedorismo de base científica e tecnológica.
Sete linhas ativas
Pesquisa fundamental e aplicada, tendo o contexto do México e da América Latina como ponto de partida.
| Nº | Linha de pesquisa | Categoria |
|---|---|---|
| 01 | Alinhamento, governança e constitucionalidade da IAMetodologias para garantir que os modelos e sistemas de IA operem de maneira ética, transparente, segura e alinhada a princípios constitucionais, marcos regulatórios e valores humanos. | Governança |
| 02 | PLN para línguas nativas do MéxicoModelos e recursos de Processamento de Linguagem Natural para a preservação, análise e geração de texto em línguas originárias do México, promovendo sua inclusão em tecnologias de IA. | Dados e línguas |
| 03 | Curadoria de dados para o México e a América LatinaMetodologias para coleta, limpeza, anotação e validação de conjuntos de dados representativos da região, rumo a modelos de IA mais precisos, inclusivos e contextualizados. | Dados e línguas |
| 04 | Explicabilidade de redes neurais em tarefas de PLNMétodos para interpretar, analisar e explicar as decisões de redes neurais aplicadas ao PLN, fortalecendo sua transparência, confiabilidade e compreensão. | Explicabilidade |
| 05 | Destilação eficiente de conhecimento de modelos de linguagemTécnicas para transferir o conhecimento de modelos complexos a modelos menores e mais eficientes, preservando o desempenho e reduzindo os requisitos computacionais. | Modelos eficientes |
| 06 | Ajuste fino de modelos de linguagem com poucos recursosEstratégias para adaptar modelos pré-treinados a tarefas específicas com quantidades limitadas de dados e computação, mantendo alto desempenho e eficiência. | Modelos eficientes |
| 07 | Desempenho de redes neurais por meio de computação evolutivaMétodos de Computação Evolutiva para otimizar arquiteturas, hiperparâmetros e processos de treinamento de redes neurais em tarefas de PLN. | Otimização |
Oito projetos de pesquisa em curso
Trabalho ativo do laboratório na data do currículo institucional.
- 01
Treinamento de modelos de linguagem com dados do México.
- 02
Extração de dados de modelos de linguagem de grande escala.
- 03
Classificadores e aprendizado de máquina tradicional para sistemas de pergunta-resposta.
- 04
Sistemas de recuperação de informação aumentada para dados de leis e regulamentos da logística mexicana.
- 05
Enxames estigmérgicos eficientes: uso de formigas digitais para tornar modelos locais mais eficientes.
- 06
O problema da dependência humana dos modelos de linguagem e o antropomorfismo.
- 07
O problema do conceito de aprendizagem: aplicações das novas definições de aprendizagem no Aprendizado de Máquina.
- 08
O que é a similaridade? Aplicações das novas definições de similaridade sobre modelos de linguagem e sistemas de PLN.
Quem faz a pesquisa
Equipe do laboratório e suas funções.
| Nome | Função |
|---|---|
| MCD. Axel Javier Jara Mújica | Presidente · Cientista de Dados |
| MIA. José Clemente Hernández Hernández | Diretor Científico e Líder de Pesquisa |
| Luis Feliciano Bautista Romero | Cientista de Dados |
| Alejandra Cano | Curadoria de Dados |
| Axel Jesús López Flores | Curadoria de Dados |
Publicações e formação de talento
Um artigo publicado, dois mais em processo de publicação e um conjunto de dados mexicano de 8.754 registros com versão pública.
Produção científica
2026
Using Classifiers for Question-Answering: a Mexican Dataset Case Study
Bautista-Romero, Luis-Feliciano; Hernández-Hernández, José-Clemente
Anais do XVIII Congresso Mexicano de Inteligência Artificial (COMIA), Cuernavaca, Morelos
Publicado em Communications in Computer and Information Science (Springer), com o Tecnológico Nacional de México, campus Veracruz. 83% de acurácia e 78% de F1, frente a 67% das abordagens tradicionais.
Estágios profissionais
Luis Feliciano Bautista Romero
Tecnológico Nacional de México, Campus Veracruz
Edson Martínez Hernández
Tecnológico Nacional de México, Campus Veracruz
Onde estivemos
Participações do laboratório em espaços acadêmicos, governamentais e de indústria.
| Data | Atividade | Instituição |
|---|---|---|
| 9 Out 2025 | Oficineiro Colóquio Estudantil«A ética na ciência: usos e limites da IA» | Instituto de Ecología, A.C. (INECOL) · SECIHTI |
| 21 Nov 2025 | Organizador Primeiro Veracruz AI SummitSintérgica Labs como instituição organizadora | Sintérgica Labs |
| 18 Fev 2026 | Palestrante Dia das Pessoas Inventoras«A Viagem de uma IA: da Pesquisa ao Mercado». Inovações Veracruzanas que Transformam | COVEICYDET · Secretaria de Educação de Veracruz (SEV) |
| 26–27 Mar 2026 | Oficineiro Encontro de Corpos Acadêmicos«Aplicando a IA ao ensino superior» | Tecnológico Nacional de México · SEP · SEV |
| 29 Abr 2026 | Palestrante IA para Comunicação Institucional Aplicada | Organismo Público Local Electoral (OPLE) Veracruz |
Duas vias de participação
Uma dirigida a quem deseja integrar a pesquisa. Outra, às instituições e organizações que desejam respaldá-la.
Repositórios do laboratório
O código e os modelos que liberamos vivem no GitHub e no HuggingFace.
Alianças e iniciativas conjuntas
O laboratório busca alianças estratégicas e iniciativas conjuntas de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação.
Universidades e centros de pesquisa
Convênios e projetos
- Colaborações formais de pesquisa
- Projetos de tese e estágios
- Oficinas e seminários conjuntos
- Pesquisa interdisciplinar
Órgãos governamentais
Governança e capacitação
- Boas práticas de governança da IA
- Eventos acadêmicos em espaços públicos
- Projetos de pesquisa aplicada
- Formação de pessoal técnico
Empresas
Transferência de tecnologia
- Protótipos transferíveis ao setor produtivo
- Propriedade intelectual e software especializado
- Problemas reais como estudo de caso
- Empreendedorismo de base científica
Órgãos financiadores
Projetos de alto impacto
- Financiamento de linhas de pesquisa
- Projetos nacionais e internacionais
- Indicadores e evidências de trajetória
- Impacto científico, tecnológico e social
Contato
MIA. José Clemente Hernández Hernández
Diretor e Líder de Pesquisa
- clemente.hernandez@sintergica.ai
- +52 228 139 2643
- Boca del Río, Veracruz
Contato com o laboratório
Indique o motivo do seu interesse e a instituição que representa. A direção do laboratório responde diretamente.