Tomás Matus

Combinar modelos de machine learning com dados geológicos para identificar alvos de exploração promissores.

Na Mineral Forecast, desenvolvo a plataforma SaaS central que revoluciona a exploração mineral através de inteligência artificial. O sistema analisa vastos conjuntos de dados geológicos: amostras geoquímicas, dados históricos de sondagens e mapas geológicos, para identificar padrões invisíveis aos métodos tradicionais.

Trabalho em toda a stack: desenho arquiteturas escaláveis que lidam com terabytes de dados espaciais, construo interfaces intuitivas para que os geólogos interajam com as previsões da IA e refino continuamente os nossos modelos com base em validação de campo.

É um trabalho fascinante na interseção entre as ciências da Terra e o ML de ponta, onde cada funcionalidade que lançamos ajuda as equipas de exploração a tomar decisões mais inteligentes sobre onde perfurar a seguir.

Através de insights inteligentes e objetivos financeiros partilhados.

A Rivon nasceu de uma observação simples: a maioria das aplicações de finanças trata o dinheiro como números isolados, ignorando as relações humanas e os contextos emocionais em torno dos gastos.

Estou a construir a Rivon como uma plataforma colaborativa onde casais, famílias ou colegas de casa podem partilhar visibilidade financeira, mantendo a privacidade onde for necessário. A aplicação usa modelos inteligentes para revelar insights, não apenas «gastaste X € em café», mas «os teus gastos no supermercado são 20% mais altos ao fim de semana» ou «estás no bom caminho para atingir o teu objetivo de poupança para as férias».

O objetivo é clareza sem julgamento, automação sem perder o controlo e bem-estar financeiro que pareça natural em vez de restritivo. Ainda numa fase inicial de desenvolvimento, mas a visão está a ganhar forma.

Traz inteligência ao aquecimento, à monitorização e à automação, tudo a funcionar localmente.

A Eva transforma aquecedores elétricos comuns em dispositivos inteligentes que respondem à presença, ao tempo e aos custos de energia. O sistema é feito em TypeScript, com um controlador de termostato personalizado que expõe acessórios HomeKit para que tudo funcione de forma perfeita com a Siri e a app Casa.

Mas a Eva é mais do que aquecimento inteligente: é uma infraestrutura doméstica completa. Corro contentores Docker em hardware Raspberry Pi, alojando serviços de monitorização de energia, regras de automação e uma interface web personalizada. O sistema regista o consumo elétrico em tempo real e permite o controlo do aquecimento manual e automatizado.

Tudo permanece local, sem dependências da cloud, sem custos de subscrição, apenas um sistema autónomo e fiável. É a minha experiência contínua em IoT prático: construir automação fiável e respeitadora da privacidade que melhora realmente o dia a dia.

Todos guardamos coisas em caixas, armários e arrecadações — e mais cedo ou mais tarde perdemos o rasto do que ficou em cada uma. Encontrar algo significa abrir caixa a caixa. O MIBOD nasceu para fechar essa lacuna entre o mundo físico e um inventário digital que usamos de verdade.

Registas os teus locais de armazenamento, crias caixas dentro deles e adicionas objetos tirando-lhes uma foto — a IA atribui-lhes nome e descrição automaticamente, para que catalogar nunca seja uma tarefa aborrecida. Cada caixa leva uma etiqueta impressa com código QR: lês o código com o telemóvel e vês de imediato o que contém e onde está guardada, sem abrir nada.

Para além do “onde está”, o MIBOD também sabe o que saiu: podes marcar que emprestaste ou retiraste algo temporariamente (e a quem), partilhar uma arrecadação com a tua família com permissões de ver ou editar, e encontrar qualquer objeto por pesquisa de texto em segundos.

Estou a desenhar e a construir o produto completo de ponta a ponta: apps nativas para iOS e Android escritas em Swift e Kotlin, uma app web e o backend por trás, além da catalogação assistida por IA, um painel de administração e todo o sistema de etiquetas QR. O modelo de negócio combina um plano gratuito com uma subscrição (MIBOD Plus) e a venda de etiquetas físicas.

Construir ferramentas que coordenam o inventário através de centenas de centros de distribuição.

Na Falabella, trabalhei em sistemas corporativos críticos para uma operação de retalho multinacional que abrangia o Chile, o Peru e a Colômbia.

O projeto principal foi o Emilia: uma sofisticada plataforma de coordenação corporativa que gere transferências de stock entre centros de distribuição, lojas e fornecedores nos três países. O desafio era a escala: centenas de localizações, milhares de SKUs, regras de negócio complexas e a necessidade de visibilidade em tempo real ao nível multinacional.

Também contribuí para o sistema orçamental corporativo, uma ferramenta essencial para a gestão e os planeadores de retalho, que permitia planear e acompanhar as despesas em toda a organização multinacional. Este sistema coordenava o planeamento orçamental entre as equipas do Chile, do Peru e da Colômbia, facilitando a tomada de decisões estratégicas ao nível corporativo.

Estes projetos ensinaram-me muito sobre construir para empresas multinacionais: a importância dos registos de auditoria, a complexidade dos sistemas de permissões multi-país, a integração com sistemas de armazém existentes e como desenhar interfaces que funcionem tanto para o pessoal das lojas como para os gestores e planeadores estratégicos.

Selecionada para a aceleradora ITERA da UC e apoiada pela AWS com créditos de infraestrutura cloud.

Como CTO e programador fundador da Lisy, construí uma plataforma de coordenação logística que resolvia um problema real das cadeias de abastecimento do retalho: as entregas caóticas entre fornecedores, transportadoras e centros de distribuição. Os motoristas apareciam à hora errada, a documentação estava incompleta e os cais de carga eram um caos.

A Lisy digitalizou todo o fluxo: os fornecedores agendavam entregas, os motoristas recebiam instruções otimizadas para telemóvel e o pessoal do armazém confirmava chegadas e concluía transferências, tudo através de um sistema unificado. A plataforma tratava das notificações, do planeamento de capacidade e gerava análises para otimizar a utilização dos cais.

Fomos selecionados para a ITERA UC, a aceleradora de startups da Universidad Católica, e recebemos créditos AWS que nos permitiram construir sobre uma infraestrutura cloud sólida. Embora a startup tenha acabado por pivotar, a base técnica era forte e os aprendizados logísticos foram inestimáveis.

Prevenir a deterioração através da monitorização contínua da temperatura e de alertas instantâneos.

Para a NotCo, a empresa de alimentos de origem vegetal, desenhei e implementei um sistema de monitorização IoT para salvaguardar a sua cadeia de frio. Foram instalados sensores de temperatura industriais nas áreas de armazenamento refrigerado, transmitindo dados via LoRaWAN (pelo alcance e baixo consumo) para uma gateway central.

O sistema publicava as leituras via MQTT, alimentando um dashboard em tempo real onde os operadores podiam monitorizar todas as zonas de relance. A funcionalidade crítica era a camada de alertas: se alguma zona excedesse os limites seguros de temperatura, eram enviadas notificações imediatas por SMS e Telegram, permitindo uma resposta rápida antes da deterioração do produto.

Este projeto foi a minha introdução ao IoT industrial: aprendi sobre calibração de sensores, desafios de propagação de rádio em ambientes de armazém e a importância da fiabilidade ao proteger inventário crítico.

Desenhar uma máquina para extrair polpa de salmão de forma eficiente. Reconhecida entre as Top 100 inovações do Chile pelo Jump Chile.

No Innovation Center da UC, trabalhei no Kairos: uma solução mecânica para instalações de processamento de salmão. O desafio era extrair polpa das carcaças de salmão (o esqueleto que sobra depois da filetagem) de forma rápida e higiénica.

Liderei o processo de desenho e prototipagem: esboçar conceitos, construir modelos CAD, fabricar protótipos físicos e testar com parceiros da indústria. A máquina usava uma combinação de raspagem mecânica e pressão para separar a carne aproveitável dos ossos, reduzindo significativamente o desperdício.

O projeto foi selecionado entre as Top 100 inovações no Jump Chile, um concurso nacional para projetos em fase inicial. Foi a minha imersão mais profunda no desenho de hardware: aprendi sobre materiais de grau alimentar, tolerâncias de fabrico e o processo iterativo da prototipagem física.

Organizar eventos, ligar comunidades e promover a colaboração a nível nacional.

Como Internal Vice President da CONCIENCIA (a Comunidade Nacional de Ciência e Inovação), coordenei programas e atividades nos núcleos universitários por todo o Chile. Não era um cargo técnico: tratava-se de construir comunidade, organizar eventos e criar espaços para que estudantes apaixonados por ciência e tecnologia se pudessem ligar.

Ajudei a organizar conferências nacionais, feiras de ciência e eventos de networking, trabalhando com líderes universitários e grupos de estudantes para fortalecer o ecossistema de inovação do Chile.

O cargo ensinou-me competências que complementam o trabalho técnico: gestão de stakeholders, falar em público, planeamento orçamental e a arte de construir comunidades em torno de valores comuns. Foi uma experiência formativa em liderança para além do código.

Construí e liderei a equipa de robótica campeã nacional do Chile, competindo nos VEX World Championships nos EUA e na VEX Open Asia na China.

A CienciaBots foi onde aprendi a liderar, a construir e a competir ao mais alto nível. Fundei a equipa no ensino secundário, reunindo um grupo de alunos talentosos e orientando-os através da intensa VEX Robotics Competition: desenhar, construir, programar e definir estratégias para ganhar.

Tornámo-nos campeões nacionais em 2016 e 2017, garantindo lugares nos VEX World Championships em Louisville, nos EUA, e na VEX Open Asia em Xangai, na China. Para além do trabalho técnico (desenho mecânico, programação de sensores, rotinas autónomas), geria tudo: conseguir patrocínios de empresas locais, organizar a logística das viagens internacionais e orientar os alunos face à pressão da competição.

Ver a minha equipa competir no palco mundial, a fazer frente às melhores equipas do mundo, foi um dos momentos de que mais me orgulho na vida. Continuei como mentor durante os meus anos de universidade, ajudando a formar novas gerações de competidores.

A CienciaBots mostrou-me o poder de combinar competências técnicas com liderança e visão.