Especializados en el estudio del crecimiento de organismos vivos integrando biología, tecnología y sostenibilidad para optimizar el manejo de recursos desde una perspectiva ecosistémica.
En Biogrowth entendemos que el crecimiento no solo es un proceso biológico, sino también una herramienta clave para conocer la historia de vida de las especies y mejorar la toma de decisiones en su manejo.
Desarrollamos soluciones que optimizan los sistemas de producción orientados a la agroexportación, promoviendo prácticas limpias desde el origen hasta el consumidor final. Identificamos y fortalecemos los momentos críticos del desarrollo fenológico —germinación, brotación, floración, cuajado, engrosamiento y maduración— para intervenir con precisión.
Nuestro enfoque minimiza el uso de plásticos y agroquímicos, fomenta la regeneración de suelos y ecosistemas, y garantiza una producción sostenible bajo altos estándares ecológicos.
Ver más: Crecimiento Vegetal →Estudiamos el crecimiento de organismos acuáticos para la acuicultura y evaluación pesquera marina. El crecimiento está influenciado por factores ontogenéticos y ambientales —temperatura, alimento disponible, salinidad— siendo clave para reconstruir historias de vida y estimar parámetros poblacionales esenciales para el manejo sostenible.
El crecimiento en animales de granja representa la base de la producción pecuaria y depende directamente de la calidad de la nutrición. Una alimentación basada en productos ecológicos y fuentes naturales —como insectos y artrópodos cultivados como alimento vivo— no solo mejora la conversión alimenticia, sino que contribuye a la sostenibilidad de los sistemas productivos.
Ver más: Crecimiento Animal →Creemos que la naturaleza es la mayor fuente de innovación. Integramos inteligencia artificial, programación y sostenibilidad para desarrollar soluciones tecnológicas inspiradas en sistemas naturales.
Observamos cómo la evolución ha resuelto problemas complejos —de eficiencia, adaptación y comunicación— y utilizamos esos principios como base para crear herramientas, algoritmos y diseños que respondan a los desafíos actuales.
A través de metodologías computacionales avanzadas, modelamos sistemas complejos como el clima, la dinámica poblacional o el crecimiento de organismos, aplicando redes neuronales, simulaciones bioinspiradas y técnicas de automatización.
"La naturaleza es la mayor fuente de innovación. Sus principios de eficiencia, adaptación y organización son el modelo para el desarrollo tecnológico sostenible."— Filosofía SINASI
Python, visión por computadora, aprendizaje automático y sensores inteligentes para construir prototipos funcionales y modelos predictivos aplicados al desarrollo sostenible.
Ejecución de tareas complejas con mínima intervención humana. Reducción de errores, aumento de eficiencia y pipelines reproducibles en Python, R y entornos híbridos.
Espirales, fractales, simetrías y redes como principios funcionales de eficiencia. Los patrones en plantas y moluscos revelan estrategias para soluciones innovadoras.