Metawave Labs: de un modelo de investigación a una plataforma en producción

El problema

Diseñar un metamaterial que bloquee las vibraciones en una banda de frecuencias concreta suele ser prueba y error: se propone una geometría, se simula, se ajusta y se vuelve a simular. Cada simulación por elementos finitos tarda minutos y exige conocimiento experto para interpretar el resultado.

La solución

Metawave Labs invierte el proceso: eliges el comportamiento y la plataforma propone la geometría.

1. Encargo. Indicas la banda de frecuencias que quieres bloquear y el tamaño de la celda.
2. Candidatas. Un modelo generativo (cVAE) propone 210 geometrías. Un segundo modelo predice cómo se comportará cada una y las ordena, y un filtro descarta las que no se podrían fabricar ni simular. En poco más de un minuto quedan las cinco mejores.
3. Verificación física. Las cinco se simulan por elementos finitos en una máquina que solo se enciende para eso, en unos quince minutos.
4. Exportar CAD. La geometría elegida se descarga lista para abrir en un programa de CAD, con su ficha técnica.

Cada encargo queda guardado en el historial de su usuario y se puede reabrir sin volver a calcular nada.

Mi papel: del modelo al producto

Los modelos los diseñaron mis compañeros. Mi trabajo fue convertirlos en una plataforma que el equipo pudiera usar de verdad, sin presupuesto: todo corre sobre la capa gratuita de Azure for Students.

• Infraestructura a coste casi cero. Los dos juegos de modelos no cabían a la vez en la memoria de una máquina gratuita. Separé la generación de la simulación: la simulación corre en una segunda máquina que se enciende al recibir un encargo y se apaga sola al terminar. Cada verificación cuesta unos 0,003 $.
• Una API con contrato. Integré los modelos tras una API en FastAPI con dos versiones congeladas por pruebas automáticas (21/21 y 32/32 casos). Si algo cambia el comportamiento sin querer, las pruebas fallan antes de que llegue a nadie.
• Un despliegue que se protege solo. Basta un git push: GitHub Actions publica la nueva versión, comprueba que responde como debe y, si algo falla, vuelve sola a la anterior. Los pesos del modelo se verifican en cada arranque y, si están dañados, se descargan de nuevo antes de servir nada.
• Cuentas, historial y seguridad. Acceso con cuenta individual, sesiones con caducidad, límites de uso para que nadie dispare el gasto y un historial en PostgreSQL.
• Pruebas de extremo a extremo. Pruebas de navegador con Playwright, incluida una verificación real de quince minutos en la que se recarga la página a mitad.
• Publicación abierta. Los pesos del modelo están publicados con licencia Apache 2.0 para que cualquiera pueda reproducir la generación.

La honestidad como característica

La interfaz enseña lo que el sistema no promete: que la estimación del modelo solo ordena, que tocar la banda pedida no es cubrirla entera, o que la geometría aún no es una pieza fabricada. Un resultado que dice lo que no sabe es un resultado en el que se puede confiar.

Estado

En producción para el equipo y en evolución. La siguiente fase es incorporar los parámetros de fabricación (material, tecnología y detalle mínimo) para que la geometría salga lista para producir.