Introducción

Minerva es una biblioteca de aprendizaje automático diseñada desde cero para el ecosistema Java.

A diferencia de otras soluciones que son meros envoltorios de librerías en C++ o Python, Minerva ofrece una implementación pura en Java, combinando un rendimiento cercano al metal con la seguridad de tipos y la ergonomía que los desarrolladores de Java esperan.

¿Por qué Minerva?

El ecosistema de Machine Learning ha estado dominado tradicionalmente por Python. Sin embargo, muchas infraestructuras empresariales críticas corren sobre la JVM. Esto ha creado una brecha incómoda donde los modelos se entrenan en un lenguaje pero deben desplegarse en otro, o dependen de puentes complejos y frágiles (JNI, contenedores sidecar).

Minerva cierra esta brecha permitiéndote:

• Desarrollar y Desplegar en el mismo stack: Escribe tus pipelines de entrenamiento y tus servicios de inferencia en el mismo lenguaje robusto.
• Sin Dependencias Ocultas: Sin necesidad de instalar NumPy, Python, o bibliotecas nativas del sistema. Solo agrega el JAR a tu classpath y ejecuta.
• Rendimiento Predecible: Aprovecha el JIT de la JVM y la gestión de memoria madura para cargas de trabajo de producción.

Diseño

Minerva sigue tres principios de diseño fundamentales:

1. Matemáticas como Código: Las operaciones de vectores y matrices se leen como ecuaciones matemáticas.
2. Inmutabilidad por Defecto: Las estructuras de datos son seguras para hilos, ideales para entornos concurrentes.
3. Claridad sobre Magia: Preferimos APIs explícitas y legibles sobre configuraciones mágicas u ocultas.