Hazel Labs comprime años de I+D en materiales de construcción en semanas, mediante Physics-Informed Machine Learning. Partimos de las propiedades que necesitas y encontramos la formulación óptima.
Ensayo. Error. Validación tardía. Ciclos de semanas que se convierten en años. El proceso lineal de I+D en materiales de construcción tiene cuellos de botella estructurales que ningún consulting tradicional puede resolver.
Se propone una mezcla de forma artesanal
Laboratorio: tiempo, costo, material
NCh146, NCh853, ASTM C-518 y otros
Ciclo iterativo sin convergencia garantizada
Meses por validación → años por producto
"Hazeladd demoró aproximadamente 2 años desarrollando un aditivo EPS reciclado para yeso-cartón. Hazel Labs nace exactamente para que ningún fabricante tenga que pasar por esto."
Una comparación que va más allá del tiempo: hablamos de garantías físicas, adaptación local y resultados desde el primer ensayo.
Las leyes de la termodinámica actúan como filtro. El modelo no puede proponer una formulación que viole la física, eliminando el 80% de iteraciones inútiles.
No es IA genérica. PIML integra leyes físicas directamente en la red neuronal, garantizando que cada predicción sea termodinámicamente posible.
"La descarbonización de la construcción no ocurrirá solo en la operación de los edificios, sino en la formulación de sus materiales."
No ofrecemos solo predicción computacional. Ofrecemos validación real en laboratorio chileno, con convenios activos con las principales instituciones de I+D del país.
Hazel Labs acelera la transición climática de la industria de materiales mediante diseño inverso y física computacional. Estamos disponibles para proyectos piloto, co-desarrollo I+D y demostraciones técnicas.
"Chile tiene diversidad geográfica y mineral única, pero no posee infraestructura digital para transformar esa diversidad en innovación material."
— Hazel Labs · Propuesta Estratégica 2026