La mayoría de los sistemas miran una cosa a la vez: el satélite por un lado, el clima por otro, el suelo en otra planilla. Loomin integra todas esas señales en un mismo razonamiento —y por eso puede explicar por qué un lote va a rendir lo que va a rendir, no solo darte un número.
El rendimiento de un lote no depende de una variable. Depende de decenas que interactúan: el suelo de ese microterreno, cuánto llovió en 30 días, si la foto del técnico muestra amarillamiento, cómo respondió ese lote el ciclo pasado. Verlas por separado pierde justo lo que importa —cómo se relacionan.
Un modelo mira el satélite, otro el clima, otro el suelo. Los resultados se combinan en una planilla, sin ver las relaciones entre ellos.
El modelo físico del cultivo pone la base agronómica; encima, un modelo que integra imágenes, texto y series de tiempo lee cómo interactúan las señales de ese lote.
Cada una aporta algo que las otras no pueden capturar. La inteligencia está en cómo se combinan.
Fotos del campo cada 5 días a 10 m. El modelo lee las bandas espectrales completas —no solo el vigor (NDVI), también clorofila, humedad foliar y estrés térmico.
El técnico manda una foto desde el campo (por Telegram, sin app nueva). El modelo detecta síntomas de plaga, estado nutricional y anomalías que el satélite no ve a nivel de planta.
Series localizadas por lote y pronóstico de 16 días. Temperatura, lluvia, humedad, radiación y viento, relacionados con la etapa del cultivo.
pH, N-P-K, materia orgánica y conductividad, más el historial de aplicaciones. El modelo correlaciona qué insumos dieron qué resultado, ciclo a ciclo.
Cada cosecha registrada se vuelve memoria del lote: cómo respondió ese suelo, esa variedad y ese microclima en años anteriores.
Si ya tienes estaciones, sensores de suelo o un ERP, los conectamos. El modelo prioriza tu dato local sobre el regional.
El técnico manda una foto o una nota desde el campo, por Telegram. Loomin la entiende, la vuelve dato estructurado y ajusta la predicción del lote —al instante, sin formularios ni hardware nuevo.
La predicción no es un número fijo. Arranca con un rango amplio y se estrecha cada vez que entra información nueva —hasta que decides con datos reales, no con una corazonada.
Arranca con el clima histórico de la zona, el modelo físico del cultivo y el rendimiento de los ciclos anteriores del lote. Rango amplio, dirección correcta.
Las primeras imágenes del satélite muestran el estado real del cultivo. El modelo ajusta según el vigor observado vs. el esperado. La primera foto del técnico entra si hay una anomalía.
Los registros de aplicación, el análisis de suelo actualizado y el clima real de las últimas semanas permiten ajustes finos. El modelo evalúa si la fertilización tuvo el efecto esperado.
Con todas las fuentes integradas, el rango converge con tiempo suficiente para ajustar logística, renegociar transporte y planear la cosecha. El módulo financiero calcula tu margen en ese momento.
Cada ciclo que se completa se vuelve dato para tu operación. No solo predice: se vuelve más preciso para tu lote específico con el tiempo.
El primer ciclo usa los parámetros del cultivo más los datos disponibles de tu zona. Predicción funcional desde el día uno.
El modelo ya vio cómo responde ese suelo, esa variedad y ese microclima. Las correlaciones se vuelven propias de tu operación.
Con suficientes ciclos, el modelo conoce los patrones únicos de tu operación mejor que cualquier parámetro global.
No inventamos la física del cultivo ni prometemos magia. Combinamos fuentes y modelos que puedes revisar —y te decimos de dónde sale cada número.
Programa Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea: 13 bandas a 10 m, revisita cada 5 días, acceso abierto y permanente. La misma fuente que usan los gobiernos.
La simulación del crecimiento del cultivo usa los mismos estándares que universidades e institutos agronómicos en más de 60 países, calibrados para las condiciones de la región.
Encima de la física, un modelo integra imágenes, texto y series de tiempo en un solo razonamiento. Tus datos son tuyos: no se comparten ni se usan para entrenar modelos genéricos, y los puedes exportar cuando quieras.
Ninguna recomendación se presenta con más certeza de la que la evidencia respalda. La honestidad del dato no es una función: es cómo trabajamos.
En 30 minutos te mostramos qué fuentes tenemos para tu zona y qué rango de precisión puedes esperar —con tus lotes, no con un ejemplo.
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