NVIDIA INCEPTION PROGRAM MEMBER

Tu IA funciona dentro de tu edificio.

Laboratorio de I+D en IA on-premise y soberanía del dato: modelos, datos y agentes que trabajan en tu infraestructura. Dental Brain funciona así desde enero de 2026 en una clínica con dos sedes.

IA on-premise
Datos
Agentes

Tres líneas de investigación

Lo que las une: la soberanía del dato. Empezamos por la sanidad.

IA on-premise

Modelos entrenados a escala de centro de datos que después funcionan dentro del edificio del cliente, en su propio hardware.

Lo demuestra Dental Brain, desplegado desde enero de 2026 en una clínica con dos sedes.

Ver Dental Brain →

Datos

Datos clínicos bajo el art. 9 del RGPD: seudonimización de imágenes DICOM y curación de datasets para entrenar modelos propios.

Lo contamos en el capítulo 3 de la serie Sprint DGX.

Leer el capítulo →

Agentes

Agentes de IA que trabajan sobre los sistemas de tu organización desde tu propio servidor, con aprobación humana en lo crítico.

Lo demuestra Neural Fabrik, a la venta para empresas con varias marcas.

Ver Neural Fabrik →

Lo que hemos publicado

La serie Sprint DGX cuenta, capítulo a capítulo, cómo entrenamos un modelo de visión dental y lo preparamos para funcionar dentro de la clínica.

NVIDIA Inception

Miembros del programa de NVIDIA para startups.

Grant de NVIDIA Innovation Lab

60 días en un nodo de 8 GPU H100 en 2026 para entrenar el modelo de visión dental.

Cómo empezó →

Cómo trabajamos

Empezamos con un piloto de alcance cerrado, no con un proyecto abierto.

1

Estudio de viabilidad, gratis

Nos cuentas el caso y revisamos datos, infraestructura y métrica. Te decimos si hay piloto antes de empezar.

2

Piloto en tu servidor

Con tus datos y en tu infraestructura, con una métrica pactada antes de empezar.

3

Resultado y decisión

Sistema funcionando, informe y la decisión de seguir o parar.

Cifras

Cada una con su fecha y su fuente.

252.800
imágenes DICOM gestionadas por Dental Brain en una clínica

Mayo de 2026 · Ficha de Dental Brain

+7,13 pp
sobre el modelo de partida en MMOral-Bench, en español (+6,72 en inglés)

Agosto de 2026 · Sprint DGX, capítulo final

24,72 ms
hasta que el modelo empieza a responder, servido con vLLM

Junio de 2026 · Sprint DGX, capítulo de vLLM

¿Tus datos no pueden salir de tu organización?

Cuéntanos qué quieres resolver. Respondemos en 24-48 h.

Cuéntanos tu caso
Quantum Howl | IA on-premise y soberanía del dato