A medida que los sistemas de IA controlan cada vez más decisiones de vida o muerte—desde vehículos autónomos hasta diagnósticos médicos y mercados financieros—una vulnerabilidad crítica amenaza con socavar su promesa: estos sistemas fallan consistentemente en los casos límite raros que causan resultados catastróficos.

VectorCertain LLC anunció hoy la disponibilidad comercial de su Modelo Micro-Recursivo con Sistema de Fusión en Cascada (MRM-CFS), una arquitectura innovadora que cambia fundamentalmente lo que es posible en la seguridad de la IA para aplicaciones de misión crítica. Al desplegar conjuntos de modelos ultracompactos—tan pequeños como 71 bytes cada uno—VectorCertain permite cobertura de seguridad en las colas estadísticas donde ocurren eventos raros pero catastróficos, y donde los sistemas de IA tradicionales fallan consistentemente.

"Este es un momento transistor para la seguridad de la IA", dijo Joseph Conroy, Fundador y CEO de VectorCertain. "Así como los transistores mejoraron todo al ser pequeños, rápidos, de bajo consumo y apilables—MRM-CFS habilita un nuevo paradigma para la IA de misión crítica. No estamos mejorando las arquitecturas de IA existentes. Estamos habilitando otras completamente nuevas."

Los sistemas de IA tradicionales funcionan bien en escenarios comunes que dominan los datos de entrenamiento. Pero las aplicaciones de misión crítica no fallan en escenarios comunes. Fallan en casos límite: el peatón que se adentra en el tráfico al anochecer, el flash crash desencadenado por liquidaciones en cascada, la explotación de día cero que evade firmas conocidas.

Esta limitación fue articulada por Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI:

"Todos los modelos preentrenados son prácticamente iguales porque se preentrenan con los mismos datos. Los errores están altamente correlacionados." — Ilya Sutskever (2025)

El análisis de VectorCertain cuantifica esto: los conjuntos de IA comerciales exhiben una correlación cruzada superior al 81%, lo que significa que fallan en los mismos casos límite simultáneamente. El alto acuerdo entre modelos correlacionados crea una ilusión de consenso mientras proporciona una cobertura de seguridad mínima donde más importa.

"Cuando cinco modelos están de acuerdo y todos extraen de datos de entrenamiento similares, no tienes cinco opiniones independientes—tienes una opinión expresada cinco veces", dijo Conroy. "Eso no es seguridad. Ese es un falso consenso que colapsa precisamente cuando más lo necesitas."

La arquitectura MRM-CFS de VectorCertain resuelve esto a través de cuatro innovaciones interconectadas:

1. Modelos Micro-Recursivos (71 Bytes) — Cada modelo está diseñado específicamente para detectar una categoría específica de evento de cola con extrema precisión. Con 71 bytes, los MRM son más de 1.000 millones de veces más pequeños que GPT-4—y logran una precisión >99% en sus categorías de eventos objetivo.

2. Fusión de Sensores Superpuestos — Para sistemas multisensor, los conjuntos de MRM utilizan patrones de fusión superpuestos donde los grupos de sensores adyacentes se cruzan, asegurando que ninguna falla de un solo sensor cree un punto ciego en la cobertura de seguridad.

3. Tubería de Clasificación de Dos Etapas — Una etapa Clasificadora detecta si está ocurriendo un evento de cola; una etapa Cuantificadora determina la severidad. El desacuerdo entre etapas desencadena una escalada de gobernanza.

4. Sistema de Fusión en Cascada — Agrega las salidas del conjunto utilizando consenso ponderado que preserva las opiniones minoritarias. Cuando los modelos no están de acuerdo, el sistema escala la incertidumbre a las capas de gobernanza en lugar de simplemente votar.

VectorCertain ha validado su arquitectura en sistemas de percepción multicámara representativos de aplicaciones de asistencia avanzada al conductor y vehículos autónomos. El sistema procesa entradas de 8 cámaras con campos de visión superpuestos, detectando 6 categorías de eventos de cola que incluyen incursión de peatones, salida de carril y evitación de obstáculos. El conjunto completo de 256 modelos cabe en aproximadamente 20 KB de memoria, logra una latencia de inferencia inferior a 1 milisegundo por fotograma, y ofrece una precisión >99,2% en eventos de cola en datos de prueba no vistos—con solo un 0,2% de pérdida de precisión de precisión completa a cuantización INT8.

"El conjunto escala linealmente con las categorías de eventos", señaló Conroy. "Si necesitas detectar 12 eventos de cola en lugar de 6, despliegas 512 modelos. La arquitectura es infinitamente componible—exactamente como los transistores."

Una ventaja crítica de MRM-CFS es el despliegue en hardware que no puede ejecutar modelos modernos de aprendizaje profundo. Millones de sistemas embebidos—ECUs automotrices, dispositivos médicos, controladores industriales, sistemas de trading financiero—operan en procesadores de 8 y 16 bits con kilobytes de memoria disponible. Estos sistemas están excluidos de los avances en seguridad de IA que requieren gigabytes de RAM y aceleración por GPU.

Los modelos de 71 bytes de VectorCertain cambian completamente esta ecuación. La IA tradicional no puede ejecutarse en procesadores de 8 bits, no cabe en 16 KB de RAM, no puede operar sin GPUs, y a menudo no cumple con los requisitos de latencia sub-10ms. MRM-CFS ofrece un despliegue completo de conjunto de 256 modelos a través de todas estas restricciones—logrando latencia submilisegundo con sobrecarga de potencia y térmica insignificante.

"Hay plataformas de computación heredadas desplegadas hoy que representan cientos de miles de millones de dólares en valor de base instalada", dijo Conroy. "Estos sistemas necesitan capacidades de seguridad de IA pero no pueden actualizarse para ejecutar modelos convencionales. MRM-CFS es la única arquitectura que puede encontrarse con ellos donde están—y potencialmente desbloquear ese valor sin reemplazo de hardware."

La comparación con el transistor se extiende más allá de la metáfora. VectorCertain está desarrollando integración de hardware que redefinirá la seguridad de la IA a nivel de silicio:

Fase 1: Integración de Procesador — Despliegue de software en aceleradores de IA existentes.

Fase 2: Integración de Chipset — Pesos de MRM incrustados directamente en L-cache o tablas de enrutamiento FPGA para latencia casi cero.

Fase 3: Arquitectura de Puerta Inteligente — Funcionalidad de MRM reemplazando la lógica de transistor tradicional a nivel de puerta. A diferencia de los transistores pasivos que conmutan basados en voltaje, la "Puerta Inteligente" de VectorCertain clasifica activamente las entradas y reconfigura los circuitos posteriores—creando funciones de compuerta inteligentes en silicio.

"Cuando tu modelo cabe en 71 bytes, puedes hornearlo directamente en las tablas de enrutamiento", explicó Conroy. "El transistor era pasivo. La Puerta Inteligente es activa. Ese es el cambio de paradigma."

Este enfoque se basa en fundamentos probados. El equipo técnico de VectorCertain incluye experiencia del analizador de gases tóxicos ENVAIR2000 de Envatec (1996), que utilizó una arquitectura similar de clasificación-cuantificación de dos etapas con control FPGA y amplificadores de ganancia programable para lograr límites de detección de partes por billón—incluyendo la primera discriminación electroquímica entre Cl₂ y ClO₂ de la industria.

"Lo que demostramos en 1996 con sensores electroquímicos—clasificación que reconfigura el hardware antes de la cuantificación—lo estamos trayendo ahora a la seguridad de la IA a nivel de silicio", dijo Conroy. "El transistor era pasivo. La Puerta Inteligente es activa. Ese es el cambio de paradigma."

La arquitectura de microhuella permite otro avance: tolerancia a fallas matemáticamente demostrable.

Los sensores reales fallan—las cámaras se empañan, el radar se bloquea, el lidar acumula hielo. Los sistemas tradicionales enfrentan una elección imposible: la redundancia simple crea puntos ciegos cuando los sensores fallan, mientras que la replicación completa excede las restricciones de memoria embebida.

La arquitectura combinatoria de VectorCertain resuelve esto. Donde los marcos convencionales requieren 640 KB para un conjunto de 256 modelos, MRM-CFS despliega la misma capacidad en 20 KB—una ventaja de memoria de 32× que permite que cada sensor participe en múltiples grupos clasificadores superpuestos.

El resultado: cuando cualquier sensor falla, los grupos restantes mantienen la cobertura. La confianza se degrada elegantemente en lugar de fallar catastróficamente.

"Podemos demostrar matemáticamente que no hay puntos ciegos después de una falla de un solo sensor", dijo Conroy. "Esa es la diferencia entre esperar que tu sistema sea seguro y saber que cumple con los requisitos de certificación."

El lanzamiento de VectorCertain coincide con una presión regulatoria sin precedentes:

• Automotriz: El Programa AV STEP de la NHTSA establece la primera vía de certificación federal que requiere documentación de caso de seguridad. ISO 26262 ASIL-D exige una cobertura de fallas del 99%+.

• Servicios Financieros: Las multas de la SEC por fallas de cumplimiento de IA superaron los $2 mil millones desde 2021.

• Salud: La FDA ha autorizado más de 1.250 dispositivos médicos habilitados por IA bajo marcos que requieren pistas de auditoría.

• Energía: Los estándares de NERC conllevan multas de hasta $1,25 millones por día por IA que afecta las operaciones de la red.

El Sistema de Seguridad y Gobernanza de VectorCertain proporciona las pistas de auditoría y los mecanismos de supervisión humana que estas regulaciones requieren.

Si bien los vehículos autónomos representan una aplicación visible, MRM-CFS se aplica dondequiera que las decisiones de IA conllevan resultados de alta consecuencia:

• Diagnósticos Médicos: Detección de condiciones raras en imágenes donde los datos de entrenamiento son inherentemente escasos

• Trading Financiero: Identificación de precursores de flash crash y patrones de manipulación de mercado

• Ciberseguridad: Reconocimiento de explotaciones de día cero y variantes novedosas de ransomware

• Seguridad Industrial: Predicción de fallas de equipos antes de eventos catastróficos

• Aviación: Verificación de decisiones de control de vuelo en escenarios de caso límite

• Red Eléctrica: Detección de patrones de falla en cascada en tiempo real

• Fabricación Farmacéutica: Garantía de calidad de lote en condiciones límite

• Robótica Quirúrgica: Validación de decisiones de control en situaciones anatómicas inesperadas

"Hemos identificado más de 47 dominios de aplicación distintos donde MRM-CFS proporciona un valor único", dijo Conroy. "El mercado direccionable combinado supera los $500 mil millones para 2030. Y eso es antes de considerar la base instalada de sistemas heredados que finalmente pueden participar en los avances de seguridad de IA."

La comparación con los transistores no es una hipérbole. Los paralelos son sorprendentes en cada dimensión. Donde los transistores se redujeron de tubos de vacío a escala microscópica, MRM se reduce de miles de millones de parámetros a 71 bytes. Donde los transistores redujeron el consumo de energía de vatios a milivatios, MRM reduce de kilovatios de GPU a microwatios. Donde los transistores aceleraron la conmutación de milisegundos a nanosegundos, MRM logra inferencia submilisegundo versus segundos para modelos de lenguaje grandes.

Donde los transistores permitieron componibilidad en miles de millones de circuitos, MRM permite conjuntos de 256+ modelos con fusión lateral y longitudinal. Donde los transistores evolucionaron de componentes discretos a circuitos integrados, MRM está evolucionando de software a integración de chipset a silicio de Puerta Inteligente. Y donde los transistores permitieron tolerancia a fallas a través de circuitos redundantes, MRM permite redundancia combinatoria con garantías matemáticamente demostrables de sin puntos ciegos.

"Los transistores no solo hicieron las radios más pequeñas", reflexionó Conroy. "Hicieron posibles las computadoras, luego las computadoras personales, luego los smartphones, luego todo. MRM-CFS no solo está haciendo la IA más segura—está haciendo posible la seguridad de la IA en aplicaciones donde antes era imposible. Y con nuestra hoja de ruta de Puerta Inteligente, no solo estamos desplegando en silicio—nos estamos convirtiendo en el silicio. Ese es el cambio de paradigma."

VectorCertain estima que $1,777 billones en pérdidas podrían haberse prevenido durante 25 años si MRM-CFS hubiera estado disponible—a través de pérdidas de trading, incidentes de vehículos autónomos, errores médicos y brechas de ciberseguridad donde los eventos de cola derrotaron a la IA convencional.

Joseph Conroy aporta más de 30 años de experiencia en desarrollo y comercialización de sistemas de IA:

• Envatec (1996-2000): Fundó empresa de IA sirviendo a Boeing (optimización de palas de turbina), manufactura e industrias de biociencia; desarrolló analizador de gases tóxicos ENVAIR2000 usando arquitectura de fusión clasificación-cuantificación de dos etapas con control FPGA

• EnvaPower (2001-2008): Fundó empresa de soluciones de IA; desarrolló pronóstico de carga NE-ISO logrando reducción de error del 51% en 14 millones de clientes; exitosa salida de ocho cifras

• Programa Piloto PEMS de la EPA: Recurso técnico para el piloto nacional de la EPA validando Monitoreo Predictivo de Emisiones—ahora codificado como metodología de cumplimiento federal aceptada

• Autor: La Crisis del Agente de IA: Cómo Evitar la Tasa de Fracaso Actual del 70% y Lograr un 90% de Éxito (2025) — Un marco basado en investigación fundamentado en investigación de Carnegie Mellon que demuestra cómo los sistemas de IA integrados logran un 97% de éxito en comunicación y un 702% de ROI, abordando los mismos modos de falla que MRM-CFS resuelve a nivel de arquitectura

La arquitectura MRM-CFS de VectorCertain está disponible para licenciamiento empresarial. Visite www.vectorcertain.com y únase a la lista de espera.

VectorCertain LLC es una corporación de Delaware con sede en Maine, asegurando que los sistemas de IA logren certeza matemática en entornos de misión crítica. Visite www.vectorcertain.com.

Contacto de Medios: Joseph Conroy, Fundador & CEO | www.vectorcertain.com

Declaraciones prospectivas. Las especificaciones técnicas reflejan el rendimiento del prototipo validado.

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