CIENCIA AGRÍCOLA COMPUTACIONAL

La compañía de ensayos a campo virtuales.

Diseñada para acelerar la agricultura.

Desarrollamos un motor ambiental que ejecuta ensayos a campo virtuales y simula cómo se comportan los productos agrícolas a través de miles de ambientes, para que los equipos de I+D y de producto puedan tomar mejores decisiones antes de comprometerse con ensayos a campo.

CON LA CONFIANZA DE LÍDERES GLOBALES:

Syngenta
Cimmyt
TMG
Nufarm
Boortmalt
Corteva
Nuseed
Puna.bio
GDM
Basf
CoverCress
Syngenta
Cimmyt
TMG
Nufarm
Boortmalt
Corteva
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Puna.bio
GDM
Basf
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Décadas de ensayos. Simuladas en segundos. Sabé dónde funciona tu producto antes de ir al campo.

EL DESAFÍO

Los ensayos a campo son el cuello de botella de la innovación agrícola.

Tres fuerzas estructurales están llevando la experimentación física más allá de sus límites. Escalar ensayos a campo no las resuelve.

  • 1

    Variabilidad Climática

    Variabilidad
    Climática

    Las condiciones ambientales son cada vez menos estables, lo que reduce la representatividad de los datos históricos de ensayos.

  • 2

    Complejidad de Producto

    Complejidad de Producto

    Los insumos biológicos y la genética avanzada introducen interacciones que las redes de ensayos a campo no logran capturar por completo.

  • 3

    Ciclos de Innovación Acelerados

    Ciclos de Innovación
    Acelerados.

    Las compañías deben evaluar pools de candidatos cada vez más grandes en plazos cada vez más cortos. Los ensayos físicos no pueden seguir ese ritmo.

EL ENFOQUE DE CALICE

La mayoría de los modelos tratan al ambiente como una variable. Nosotros lo modelamos como un sistema biológico.

Calice modela cómo interactúan productos, ambiente y manejo, construido desde los principios básicos de la biología y no desde correlaciones estadísticas. El resultado es un mapa de probabilidad de desempeño en locaciones donde tu producto nunca estuvo.

MISMA LOCACIÓN, DIFERENTE AMBIENTE EN CADA CAMPAÑA.

Cada año y cada fecha de siembra generan un ambiente distinto desde la perspectiva del cultivo. Modelamos las señales que explican por qué los productos funcionan o fallan en cada uno: el timing de los eventos climáticos, la dinámica de suelos y las interacciones del ciclo del cultivo.

Cada año y cada fecha de siembra generan un ambiente distinto desde la perspectiva del cultivo. Modelamos las señales que explican por qué los productos funcionan o fallan en cada uno: el timing de los eventos climáticos, la dinámica de suelos y las interacciones del ciclo del cultivo.

QUÉ ENTREGAMOS

  • MAPAS DE PROBABILIDAD DE DESEMPEÑO

    MAPAS DE PROBABILIDAD DE DESEMPEÑO

    Recomendaciones de producto y ambiente, ordenadas por ranking, que muestran dónde es más probable que cada candidato funcione, dónde no, y qué condiciones ambientales explican la diferencia.

  • ANÁLISIS DE LA HUELLA AMBIENTAL

    ANÁLISIS DE LA HUELLA AMBIENTAL

    Una huella única a nivel de sistema para cada interacción P×E×M, que captura cómo se comportan los ambientes y en qué se diferencian entre geografías, más allá de lo que los datos de ensayos pueden describir por sí solos.

  • RESULTADOS LISTOS PARA DECIDIR

    RESULTADOS LISTOS PARA DECIDIR

    La agronomía tradicional trata al ambiente como una variable. Nosotros modelamos cómo lo percibe el cultivo.

HUELLA AMBIENTAL ÚNICA PARA CADA INTERACCIÓN P×E×M

La agronomía tradicional trata al ambiente como una variable. Nosotros modelamos cómo lo percibe el cultivo.

Los enfoques tradicionales modelan al ambiente como una variable simple, con un poder simulador limitado cuando las condiciones cambian. Nosotros modelamos cómo cada cultivo percibe y responde a su ambiente a lo largo del tiempo, capturando toda la complejidad de su desempeño.

DISEÑADO PARA LA COMPLEJIDAD BIOLÓGICA:

DISEÑADO PARA LA COMPLEJIDAD BIOLÓGICA:
  • INTERACCIONES A NIVEL DE SISTEMA:

    Biología de sistemas, inteligencia ambiental y cronobiología trabajando en conjunto para generar una Huella Ambiental única para cada interacción P×E×M.

  • ROBUSTO ANTE DATOS IMPERFECTOS:

    Nuevo estándar de precisión incluso con fuentes de datos incompletas o heterogéneas.

  • TRANSFERIBLE ENTRE CONTEXTOS:

    Los modelos funcionan a través de productos, ambientes, geografías y contextos de decisión.

CÓMO ENTREGAMOS

Construido alrededor de tu metodología.

Calice se adapta a la forma en que los equipos de I+D y Producto ya operan. El diseño de tus ensayos, tus criterios 
de evaluación y tus marcos de decisión permanecen en su lugar. Sumamos inteligencia ambiental a la metodología 
en la que ya confías.

Un mismo motor, tres formas de entrega:

Un mismo motor, tres formas de entregar
  • Platform

    Plataforma

    Acceso Web.

  • Reporte

    Reporte

    Reportes listos para decidir.

  • API

    API

    Integración vía API.

PRESENCIA GLOBAL

Proyectos activos en distintas regiones, cultivos y sistemas biológicos.

PRESENCIA GLOBAL
PRESENCIA GLOBAL
Argentina Argentina
Argentina

Argentina
Soja · Maíz · Arróz · Cebada

Brasil Brasil
Brasil

Brasil
Soja · Maíz

México México
México

México
Maíz

USA USA
USA

USA
Soja · Maíz

Francia Francia
Francia

Francia
Cebada

Bélgica Bélgica
Bélgica

Bélgica
Cebada

Grecia Grecia
Grecia

Grecia
Algodón

Turquía Turquía
Turquía

Turquía
Algodón

Australia Australia
Australia

Australia
Cebada

CON QUIÉNES TRABAJAMOS

Conocemos tu problema.
Construimos el motor para resolverlo.

Los equipos de R&D y portafolio se enfrentan a las mismas preguntas en cada temporada: qué productos van a funcionar y dónde, cómo asignar los recursos experimentales, cuándo avanzar o descartar candidatos, cómo escalar a nuevas geografías sin perder rigor. Construimos nuestro motor para responderlas.

Maíz

Se anticiparon cuáles híbridos tendrían éxito antes de la siembra,
optimizando las decisiones de mejoramiento
y acelerando el avance del producto.

Calidad de arróz

Se identificaron disparadores climáticos
ocultos detrás de defectos en el grano,

habilitando una gestión adaptativa.

Cebada

Se desarrollaron estrategias de abastecimiento
bajo variabilidad climática,
reduciendo la dependencia
de importaciones y fortaleciendo la resiliencia del portafolio.

Trigo

Se revelaron huellas ambientales que impulsan
rendimiento y calidad,

orientando una colocación varietal más precisa.

Soja

Se localizaron regiones y estrategias de manejo donde
las variedades funcionan mejor,
permitiendo una colocación
más inteligente ante condiciones cambiantes.

Insumos biológicos

Se mapearon condiciones ambientales y de suelo
que maximizan la eficacia,
respaldando una implementación dirigida
y una entrada más rápida al mercado.

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