Panamá PortOps-AI v1.0
Plataforma industrial de analítica logística, orquestación de agentes de IA de frontera, benchmarking multi-algoritmo y simulación estocástica multivariada sobre el sistema portuario y de comercio exterior de Panamá.
Sobre el proyecto y sus aplicaciones
Misión del Proyecto, Motivación Ingenieril & Transferencia Tecnológica
Este framework de código abierto fue concebido y desarrollado por el Ing. Miguel Antonio Benítez González (Universidad Tecnológica de Panamá - UTP) con el objetivo fundamental de poner capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial de frontera, razonamiento agéntico y MLOps industrial al servicio de la matriz productiva de Panamá. Su propósito es democratizar la analítica logística y aduanera de alto impacto tanto para pequeñas y medianas empresas (PyMEs) como para grandes operadores logísticos, agencias navieras y terminales portuarias, eliminando barreras de costo y dependencia tecnológica extranjera.
La plataforma permite realizar consultas estratégicas del sector logístico, diagnósticos macroeconómicos de la balanza comercial de Panamá para identificar productos y subpartidas arancelarias viables de importación, pronósticos de TEU por cuantil ($P_{10}, P_{50}, P_{90}$) para las 6 terminales portuarias y simulación de shocks de combustible búnker o calado del Canal. Al mismo tiempo, este proyecto constituye una demostración pública y verificable de destreza profesional en diseño de sistemas complejos, rigor matemático y orquestación de modelos de lenguaje para empresas e instituciones globales.
Liquidación arancelaria RAG, costos DUA/ITBMS y detección de oportunidades de importación comercial.
Pronósticos de patio a 1-6 meses para Balboa, MIT, PSA, Cristóbal, CCT y Bocas con semáforo de vacíos.
Torneo determinista de 8 algoritmos, Zero Lookahead y diagnóstico formal de residuos Durbin-Watson.
Cumplimiento Ley 6 de 2002, anonimización Ley 81 de 2019 e integridad criptográfica SHA-256.
Capacidades Operativas del Ecosistema
Inferencia Cuantílica en Tiempo Real
Pronóstico condicional a 1–6 meses para las 6 terminales portuarias con bandas de incertidumbre operacional (P10 Suelo, P50 Mediana, P90 Techo de Capacidad) y semáforo de vacíos.
Inferencia de sub-segundo (<25ms) con cuantiles calibrados P10/P50/P90. Supervisión de saturación en patios marítimos.
Benchmarking Multi-Algoritmo
Expanding Window Backtesting empírico comparando 8 arquitecturas. La selección se calcula con la política configurada y requiere promoción gobernada.
Validación temporal continua Rolling Window sin data leakage. Torneo determinista comparando WAPE, MAE y RMSE.
Diagnóstico de Residuos & Causalidad
Auditoría de residuos reales (yₜ − ŷₜ), Factor de Inflación de la Varianza (VIF) y tratamiento formal de variables confusoras (Año Nuevo Chino, sequía del Canal).
Test Durbin-Watson de independencia temporal, diagnóstico de heterocedasticidad y detección de multicolinealidad con VIF < 5.0.
Monte Carlo & Reverse Stress Testing
Cópulas gaussianas vía factorización de Cholesky, saltos de Poisson de Merton (1976) y optimización Powell para encontrar vectores mínimos de colapso de patio.
Procesos de Wiener acoplados mediante matriz de covarianza de Cholesky. Cuantificación de colapso portuario y estrés financiero.
Consola de Integración y Uso de APIs (Python, cURL, JS) • Grado Gubernamental & Enterprise
Configura los parámetros de inferencia en tiempo real, observa cómo se regenera el código seguro para tu lenguaje y ejecuta una petición real con diagnóstico pedagógico y cumplimiento de normas ISO.
Especificación Formal de Parámetros de Inferencia • POST /predict
Contrato Estricto Pydantic 2.x • Zero Drift| Parámetro | Tipo & Ubicación | Valores Válidos / Rango | Guardrail & Regla de Negocio | Descripción Operativa & Impacto |
|---|---|---|---|---|
| port | string (Body) | Puerto Balboa, SSA Marine MIT, PSA Panama, Colon Container Terminal, Puerto Cristóbal, Bocas Fruit Co. |
Validación Enum Estricta | Terminal portuaria objeto de inferencia. Activa el filtrado temporal por litoral (Pacífico vs Atlántico) y selecciona los pesos de calibración. |
| horizon_months | integer (Body) | 1 a 6 (Default: 3) |
Bound: [1, 6] | Número de meses hacia el futuro a proyectar. Horizontes mayores a 6 meses son bloqueados por degradación de certidumbre en variables macroeconómicas exógenas. |
| algorithm | string (Body) | ensemble, random_forest, gradient_boosting, ridge_elasticnet (catálogo registrado) |
Fallback Determinista | Motor de cómputo predictivo. Selecciona entre inferencia cuantil asimétrica (LightGBM) o modelos comparativos de respaldo y baseline. |
| bunker_perturbation_pct | float (Body) | -50.0 a +50.0 % (Default: 0.0) |
Clamp: [-50, 50] | Sensibilidad What-If sobre el precio/consumo del combustible marino (VLSFO). Modula la elasticidad costo-flete en las rutas oceánicas. |
| transshipment_perturbation_pct | float (Body) | -50.0 a +50.0 % (Default: 0.0) |
Clamp: [-50, 50] | Sensibilidad What-If sobre la intensidad de trasbordo interoceánico respecto al trasvase local en muelle. |
| Authorization | string (Header) | Bearer <TOKEN> |
HMAC Constant-Time | Token criptográfico de servicio. Se valida contra hash en entorno seguro (Bóveda Criptográfica Local / Vault Open-Source). En modo local admite bypass de desarrollo. |
Cumplimiento de Estándares Internacionales ISO para Entidades Gubernamentales
Panamá PortOps-AI implementa controles rigurosos para satisfacer las exigencias de auditoría de la Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental (AIG), Contraloría General y organismos internacionales:
Cifrado TLS 1.3 en tránsito, AES-256 en reposo, tokens de servicio aislados y rotación de claves cada 90 días con SecretManager.
Explicabilidad algorítmica obligatoria ($P_{10}, P_{50}, P_{90}$), mitigación de sesgos causales (do-calculus) y cero fuga de datos (Zero Lookahead).
🔎 Auditar Controles y Evidencia →Anonimización criptográfica irreversible de consignatarios y buques. Agregación macro-terminal mensual para impedir reidentificación.
🔎 Auditar Controles y Evidencia →Orquestación en Kubernetes con sondas Liveness/Readiness, autoescalado horizontal (HPA) y caché Redis en memoria (< 2ms).
🔎 Auditar Controles y Evidencia →Traza de Ejecución, Evidencia y Decisiones MLOps
Inspección determinista de los 5 hitos operacionales: Guardrails de Contexto, Sello Anti-Tamper, RAG Jurídico (Ley 6/56), Inferencia Cuantílica y Síntesis Auditada.
Interacción con el Modelo
Conversación con el Asistente MLOps & RAG Aduanas
27,764 Partidas Indexadas👋 ¡Bienvenido al Asistente Inteligente de Panamá PortOps-AI v1.0!
Consultas conectadas en tiempo real a:
- Catálogo Oficial de Aduanas (ANA / SIECA): 27,764 subpartidas arancelarias oficiales (HS Codes) con DAI, ITBMS y entidades reguladoras (MIDA, MINSA, APA).
- Modelo Cuantílico LightGBM: Proyecciones P10, P50 y P90 de TEUs para los 6 puertos nacionales (Balboa, Cristóbal, MIT, PSA, CCT, Bocas).
- Marco Normativo: Ley 6 de 2002 (Transparencia) y Ley 56 de 2008 (Ley General de Puertos).
💡 Escribe tu pregunta en la barra inferior o usa el panel lateral. Puedes pulsar Enter para enviar directamente.
Evaluación de Respuesta & Feedback MLOps
Req: Inactivo
⚡
Traza de Ejecución CoT, Telemetría y Auditoría Normativa
5 Hitos Verificables
Detalles Técnicos ▾
Traza de Ejecución, Evidencia y Decisiones (Auditoría Soberana)
Valida el dominio marítimo y portuario panameño, bloqueando prompt injections.
Comprueba el hash SHA-256 inmutable y el sello digital anti-tamper del agente.
Recupera fuentes jurídicas oficiales: Ley 6 de 2002, Ley 56 de 2008 y Aranceles ANA/SIECA.
Calcula cuantiles con garantía matemática estricta de no cruce.
Generación de la respuesta estructurada con citas normativas y justificación.
RAG Aduanas, Arancel Nacional y Gobernanza Lakehouse
Consulta semántica e interactiva del Arancel Nacional de Importación (ANA / SIECA / OMA), cálculo de liquidación fiscal DAI/ITBMS, y validación de contenedores ISO 6346.
Buscador Arancelario & Regulatorio
Calculadora de Liquidación Fiscal
Validador de Contenedores ISO 6346
Arquitectura Lakehouse Medallion & Almacenamiento Parquet
Scrapers aduaneros oficiales y archivos fuente del Arancel Nacional de Panamá (ANA / SIECA) sin mutaciones destructivas.
data/silver/dim_tariff_panama.parquet tipificado con compresión Snappy, vigencia bitemporal y validaciones Pydantic.
Embeddings vectoriales y base de conocimiento para los 4 agentes y el motor de razonamiento CoT multi-hitos.
Trayectoria Histórica y Curva de Inferencia con Banda de Incertidumbre
Proyección Mensual Detallada por Cuantiles
| Mes Proyectado | Horizonte | P10 (Suelo) | P50 (Mediana) | P90 (Techo) | Ratio Vacíos Est. | Estado de Patio |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Haga clic en 'Generar Pronóstico' para inicializar la matriz. | ||||||
Evaluación Comparativa de Múltiples Algoritmos (Expanding Window Backtesting)
Entrenamiento y validación fuera de muestra: cobertura temporal N/D hasta consultar el manifiesto
Comparativa de Error WAPE (%) por Algoritmo (Menor es Mejor)
💡 Clic en cualquier barraCoeficiente de Determinación R² (Ajuste Empírico)
💡 Clic en cualquier barraDesglose Temporal por Partición de Validación (Expanding Window - 8 Algoritmos)
Selecciona una fila para ver su período y contexto. Usa Enter o Espacio con el foco de teclado.
| Partición | Período Fuera de Muestra | LightGBM | Random Forest | HistGradient | CatBoost | Extra Trees | Neural MLP | Bayesian Ridge | Ridge / ElasticNet | R² del candidato seleccionado |
|---|
Distribución y Propiedades de los Residuos (modelo seleccionado)
Auditoría matemática de insesgadez, dispersión y colas pesadas
Top 10 Importancia de Características (Split Gain en LightGBM)
Contribución porcentual acumulada a la reducción de entropía / varianza
Análisis de Multicolinealidad y VIF (Variance Inflation Factor)
Invariancia de árboles de decisión frente al colapso de modelos lineales
Las covariables con VIF < 5.0 exhiben ortogonalidad geométrica. Los lags autorregresivos altamente correlacionados son particionados de forma voraz y ortogonal por LightGBM sin desestabilizar la inferencia.
Pares de Máxima Correlación Bivariada (|r| > 0.85):
🔍 Clic en la fila para inspeccionar| Característica 1 | Característica 2 | Correlación (|r|) | Tratamiento Algorítmico |
|---|
Catálogo y Tratamiento Causal de Variables Confundidoras
Identificación vía Grafo Acíclico Dirigido (DAG de Judea Pearl) y Criterio Backdoor
Abanico Estocástico de Trayectorias (Fan Chart P10–P90)
Bandas cuantílicas empíricas de incertidumbre bajo procesos de saltos de Poisson
Registro Inmutable de Simulaciones (PostgreSQL / TimescaleDB WORM Ledger)
Encadenamiento criptográfico SHA-256, telemetría de cómputo y consumo de cuotas
| Bloque # | Fecha / Hora (UTC) | Usuario | Puerto | Escenario | Rutas | Horizonte | Vol. Esperado | VaR 95% | Latencia / vCPU | Hash Criptográfico (SHA-256) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Haz clic en "Ejecutar Simulación Monte Carlo" para registrar bloques inmutables WORM. | ||||||||||
Arquitectura Metodológica y Rigor Científico MLOps
Documento completo en MANUAL_TECNICO_Y_ARQUITECTURA_MLOPS.md | Desarrollado v1.0.0 Miguel Benítez
Explora cada fase del ciclo de vida de la solución. Haz clic en cualquiera de las 8 fases para desplegar en tiempo real en la consola interactiva inferior el contexto real sin pelos en la lengua, los obstáculos de ingeniería reales y cómo se resolvieron, las ecuaciones matemáticas completas, la sintaxis exacta de código Python y la trazabilidad de datos.
Ingesta Cruda & Extracción 353 Boletines AMP
Extracción automatizada de reportes mensuales heterogéneos (2014–2026), tabulación OCR/Excel y verificación de integridad criptográfica SHA-256.
Deduplicación Bitemporal & Filtro Hampel MAD
Resolución determinista de versiones por timestamp de publicación, corrección de asientos negativos (-111 TEUs) y detección de outliers sin asumir normalidad.
Feature Engineering & Zero Data Leakage
Generación de 85 variables laggeadas (t-1 a t-12), armónicos estacionales de Fourier (sin/cos) y ratios logísticos preservando la frontera causal temporal.
Inferencia Causal & Desacoplamiento Confundidor
Mitigación de multicolinealidad (VIF < 2.5) y control de variables confusoras: Año Nuevo Chino, sequía del Canal de Panamá y shocks de bunkering.
Torneo Multi-Algoritmo & Inferencia Cuantílica
Expanding Window Backtesting (2022–2026) comparando LightGBM, Random Forest, HistGradientBoosting y Ridge/ElasticNet con Pinball Loss en P10, P50, P90.
Simulación Estocástica & Reverse Stress Testing
Cópula multivariada con Cholesky, difusión con saltos de Poisson de Merton (1976) y optimizador Powell para identificar vectores de riesgo de patio.
Privacidad Criptográfica & Anonimización
HMAC-SHA256 con sal por terminal para IMO de buques y operadores, agregación k-anónima y cumplimiento de la Ley 81 de 2019 de la República de Panamá.
Gobernanza Estatal, Auditoría WORM & Servidor MCP
Integración de agentes con Model Context Protocol (MCP / JSON-RPC 2.0), RBAC estricto, rotación de credenciales y registros inmutables WORM.
Ingesta Cruda & Extracción de 353 Boletines Estadísticos AMP
Trazabilidad completa desde datosabiertos.gob.pa hasta el Data Lakehouse Parquet
Data Platform, 5 Quality Gates & Feature Store
Ingesta trazable desde fuentes oficiales: RAW ➔ BRONZE ➔ 5 QUALITY GATES ➔ SILVER ➔ FEATURE STORE GOLD.
🛡️ Pipeline de 5 Compuertas de Calidad Industrial (Quality Gates)
Evaluación exhaustiva de cada lote de datos antes de permitir su promoción a la capa Silver/Gold.
📜 DatasetManifest Criptográfico (Silver Lakehouse)
Cada dataset en la plataforma cuenta con un manifiesto inmutable emitido con SHA-256 sobre esquema y contenido:
| Dataset ID: | amp_containers_silver_v1 |
| Capa (Layer): | Silver (Normalizado) |
| Clasificación: | FACT (Oficial Estatal) |
| Filas Registradas: | 840 registros portuarios |
| Hash de Esquema: | e4b2...8f1a |
| Hash de Contenido: | a7c9...2d4e |
🏛️ Catálogo de Fuentes Autoritativas Oficiales
Fuentes exclusivamente trazables e institucionales de la República de Panamá:
| Fuente | Institución | Nivel de Confianza | Frecuencia |
|---|---|---|---|
| AMP | Autoridad Marítima de Panamá | Oficial Estatal (1.0) | Mensual |
| ACP | Autoridad del Canal de Panamá | Oficial Estatal (1.0) | Mensual |
| IMHPA | Inst. Meteorología e Hidrología | Validada Científica (0.95) | Diaria/Mensual |
| INEC | Inst. Nacional de Estadística y Censo | Oficial Estatal (1.0) | Trimestral |
🧬 Catálogo Formal del Feature Store (Gold Layer)
Definición matemática de covariables con declaración explícita de seguridad anti-leakage:
| Nombre Feature | Entidad | Transformación | Parámetros | Anti-Leakage | Descripción Operacional |
|---|---|---|---|---|---|
teu_lag_1 |
port | shift | periods: 1 | ✓ Seguro | Volumen observado en el mes inmediatamente anterior (t-1). |
teu_lag_12 |
port | shift | periods: 12 | ✓ Seguro | Memoria estacional interanual del mismo mes del año previo (t-12). |
rolling_mean_3 |
port | shift_rolling_mean | window: 3, shift: 1 | ✓ Seguro | Media móvil trimestral rezagada un período para evitar lookahead bias. |
rolling_std_6 |
port | shift_rolling_std | window: 6, shift: 1 | ✓ Seguro | Desviación estándar semestral indicadora de régimen de volatilidad. |
yoy_change_pct |
port | pct_change_12 | periods: 12 | ✓ Seguro | Tasa de variación interanual respecto al volumen de hace 12 meses. |
month_sin / cos |
calendar | fourier_harmonic | period: 12 | ✓ Seguro | Armónicos trigonométricos para codificación cíclica sin discontinuidad. |
empty_ratio_lag_1 |
port | ratio_shift | shift: 1 | ✓ Seguro | Proporción de vacíos sobre el total en t-1 para detección de congestión. |
IAM, Control RBAC/ABAC & Auditoría WORM
Plataforma blindada con hashing PBKDF2-HMAC-SHA256, MFA TOTP RFC 6238, tokens firmados HS256 y libro inmutable WORM.
👥 Simulador Interactivo de los 12 Roles Base (RBAC Matrix)
Haz clic sobre cualquier rol oficial para inspeccionar en vivo los permisos que el backend autoriza:
🛡️ Verificación Criptográfica del Libro Mayor WORM (SHA-256)
Write Once, Read Many: Cada corrida de simulación y cambio de modelo se sella como un bloque criptográficamente encadenado.
📝 Registro de Eventos de Seguridad & Acceso (Security Events)
Telemetría de intentos de autenticación, inicios de sesión y mutaciones de plataforma con IPs anonimizadas:
| Timestamp | Actor | Acción | Recurso | Resultado | IP Hash |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-25T22:30:00Z | system_bootstrap | SYSTEM_BOOTSTRAP_COMPLETE | platform | SUCCESS | none |
📡 Telemetría de Inferencia, Cómputo & Feedback de Usuarios
Monitoreo en vivo de hardware de cómputo, desglose de tokens de entrada/salida, latencias y retroalimentación de usuarios.
| Request ID | Fecha / Hora (UTC) | Modelo & Motor | Usuario | Tokens (Total / In / Out) | Latencia (ms) | Veredicto Guardrail | Dispositivo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cargando registros de telemetría de inferencia... | |||||||