Hack2Math es una calculadora científica que concebí, diseñé y publiqué de forma completamente independiente — desde la primera línea de Swift hasta la aprobación en la App Store. No es solo una calculadora. Es un espacio de trabajo matemático estructurado alrededor de cómo los estudiantes de ingeniería realmente piensan: materia por materia, con variables que mantienen significado a lo largo de toda una sesión.
La app existe porque las herramientas disponibles para estudiantes eran demasiado simples para ser útiles o demasiado complejas para ser rápidas. Quería algo que pudiera resolver un problema de mecánica, una ecuación de circuitos y una integral de cálculo en la misma sesión — sin perder de vista lo que significa cada variable. Así que la construí.
"No la publiqué porque estuviera terminada. La publiqué porque era lo suficientemente buena para ser útil — y después seguí mejorándola."
2+
Años activa en App Store
100%
Desarrollo en solitario
iOS + macOS
Plataformas
Funcionalidades Clave
Espacios por materia
Organiza las operaciones por disciplina — mecánica, cálculo, circuitos. Cada sesión tiene contexto, no solo una cadena de números.
Variables dinámicas
Define variables con nombre y reutilízalas a lo largo de la sesión. Cambia un valor y toda la cadena de dependencias se actualiza al instante.
Gráficas 2D personalizadas
Renderiza cualquier función directamente desde la expresión con la que trabajas. Construido desde cero con SwiftUI Canvas — sin librerías de terceros.
Modo barra de menú en macOS
App dedicada para la barra de menú en escritorio — siempre a un atajo de teclado, sin interrumpir el flujo de trabajo.
Desarrollado durante mi práctica en Tornillos de Córdoba, este drone nació para resolver un problema concreto: ¿cómo inspeccionas estructuras, estanterías e inventario dentro de una nave industrial donde no existe señal GPS? Los drones de consumo son inútiles en interiores. Este no lo es.
El desafío técnico central era el posicionamiento. Sin GPS, el drone no tiene referencia externa de dónde está en el espacio. Lo resolví implementando flujo óptico con ArduCopter — una cámara hacia abajo lee continuamente la textura del suelo y envía correcciones de velocidad al controlador de vuelo, mientras el sonar gestiona la altitud. El resultado es una plataforma estable y autolocalizada que puede hacer hover y navegar dentro de un edificio sin infraestructura externa.
"La navegación sin GPS no es un nicho. Cada bodega, fábrica y centro de datos opera sin GPS. Este drone fue construido para esos entornos."
0 GPS
Necesario para volar estable
30 FPS
Pipeline de visión embebido
360°
Cobertura de gimbal
Stack Técnico
ArduCopter + Flujo Óptico
Integración personalizada de flujo óptico con cámara downward y sonar ultrasónico para lograr hover estable y corrección de deriva sin ninguna entrada GPS.
Raspberry Pi (cómputo embebido)
Linux embebido ejecutando el pipeline completo de visión y telemetría a bordo — sin depender de estación en tierra para las operaciones de vuelo básicas.
Gimbal estabilizado
Gimbal de 2 ejes con estabilización electrónica que entrega video de inspección limpio incluso durante maniobras y turbulencia generada por maquinaria cercana.
Plataforma de integración LiDAR
Montura mecánica diseñada a medida para acomodar sensores LiDAR y habilitar mapeo espacial 3D de instalaciones industriales.
03 / IA Embebida
Drone y Vehículo Autónomo
C++OpenCVFusion 360CNC HAASSensor Fusion
🤖
Descripción
Sistema de misión completamente autónomo que combina un drone aéreo y un vehículo terrestre. Una vez iniciada la misión, no hay humano en el lazo. El sistema detecta, rastrea y navega alrededor de obstáculos en tiempo real usando un pipeline de visión en C++ corriendo a 30 FPS con OpenCV, fusionando datos de IMU, sonar y sensores ópticos para mantener una estimación de estado confiable en todo momento.
El chasis físico no fue comprado ni adaptado — fue diseñado desde cero. Diseñé la estructura completa en Fusion 360 y la maquiné en una fresadora CNC HAAS con tolerancias por debajo de ±0.01 mm. Trabajar simultáneamente en el software y en el hardware que lo ejecuta cambia cómo piensas en ambos. Dejas de tratarlos como problemas separados.
"Escribir el pipeline de visión y luego fresar el chasis que lo carga — ese ciclo de retroalimentación es lo que realmente se parece a la ingeniería de sistemas."
30 FPS
Loop de visión en tiempo real
±0.01mm
Tolerancia de manufactura CNC
0
Operadores humanos requeridos
Stack Técnico
Visión con OpenCV
Pipeline de detección y seguimiento de objetos en C++, corriendo a 30 FPS en hardware embebido sin enviar cómputo a la nube.
Fusión multisensor
Datos de IMU, sonar y flujo óptico fusionados para producir una estimación de estado estable en entornos dinámicos y sin GPS.
Manufactura CNC HAAS
Chasis estructural diseñado en Fusion 360 y maquinado en fresadora HAAS. Cada punto de montaje, unión y holgura fue calculado para carga y vibración.
Planificador de misión autónomo
Ejecutor de misiones basado en máquina de estados con capacidad de replanificación en tiempo real cuando se detectan nuevos obstáculos durante la misión.
04 / Industrial
Yaskawa MH6
C++YMConnect SDKSiemens PLCOpenCVTIA Portal
⚙️
Descripción
Control de trayectorias en tiempo real para el Yaskawa Motoman MH6 — un manipulador industrial de 6 ejes con ±0.08 mm de repetibilidad. El controlador maneja interpolación completa de trayectorias, detección de colisiones y sincronización con un PLC Siemens S7, permitiendo que el robot opere como parte de una celda de automatización híbrida en lugar de como una unidad aislada.
El sistema fue construido en C++ usando el SDK YMConnect e integra un pipeline de visión para detección de piezas y estimación de pose. La lógica del PLC y el movimiento del robot se sincronizan a través de una capa de comunicación determinística — un error de temporización de pocos milisegundos se traduce directamente en error posicional en el efector final.
"La automatización industrial no perdona los errores de temporización. Aprendí a pensar en microsegundos y planificar trayectorias que respetan tanto la física como el schedule."
6 ejes
Grados de libertad
±0.08mm
Repetibilidad del efector
Tiempo real duro
Temporización del loop
Stack Técnico
YMConnect SDK
Control de bajo nivel vía SDK oficial de Yaskawa, con una capa de interpolación de trayectorias personalizada construida encima para movimiento suave y consciente de colisiones.
Siemens PLC + TIA Portal
Lógica Ladder sincronizada con el controlador del robot para operación coordinada de celda multi-dispositivo sin condiciones de carrera.
Sistema de visión OpenCV
Detección de piezas y estimación de pose 6-DOF por cámara, alimentando directamente al planificador de trayectorias para operaciones adaptativas de pick-and-place.
Control de tiempo real duro
Loop de control determinístico con perfilado y compensación de jitter para mantener consistencia de temporización sub-milisegundo en toda la celda.
05 / Hardware
Brazo Robótico
C++PETGImpresión 3DControl PIDProtocolos Seriales
🦾
Descripción
Brazo robótico completamente impreso en 3D en PETG y controlado a través de una capa de software C++ en tiempo real. Cada componente estructural fue diseñado en CAD considerando carga, flexión y holguras de articulación — no simplemente impreso con la esperanza de que funcione. El resultado es un brazo que logra posicionamiento submilimétrico usando controladores PID independientes en cada articulación.
Este proyecto fue un desafío deliberado a la suposición de que la precisión requiere metal maquinado costoso. Con la selección correcta de material, el diseño mecánico adecuado y los algoritmos de control apropiados, la manufactura aditiva puede alcanzar tolerancias de grado industrial en aplicaciones de carga ligera. El brazo lo demostró.
"PETG no es una concesión. Es una decisión de material — una que requirió entender sus límites térmicos, características de flexión y comportamiento a la fatiga antes de confiarle trabajo de precisión."
Sub-mm
Precisión de posicionamiento
PETG
Material principal
PID
Loop de control por articulación
Stack Técnico
Estructura impresa en PETG
Diseño mecánico completo en Fusion 360 optimizado para impresión FDM — espesores de pared, densidad de relleno y geometría de articulaciones ajustados para rigidez bajo carga.
Controlador de actuadores en C++
Loops PID independientes por articulación corriendo en hardware embebido, con ajuste manual por eje para compensar diferencias de inercia y compliance.
Capa de comunicación serial
Protocolo serial de alta velocidad y baja latencia entre el nodo de cómputo y los drivers de servos, con encuadre de paquetes para eliminar errores de comunicación a alta velocidad.
Solver de cinemática
Cinemática directa e inversa implementadas desde cero para control de trayectorias en espacio cartesiano — los ángulos de articulación se calculan desde la posición objetivo, no se consultan en una tabla.
Puebla, México · Disponible junio 2026
Desarrollador Ingeniero Creador
Construyo sistemas autónomos, robots industriales y apps nativas desde cero. Mi trabajo vive en la frontera entre la mecánica, la electrónica y el software — donde viven los problemas más difíciles.
Soy Juan Fernando Meza Rodríguez, ingeniero mecatrónico con enfoque en sistemas autónomos. Diseño, programo y manufactura — frecuentemente los tres en el mismo proyecto, porque los problemas que me interesan no permiten especializarse en uno solo.
Mi trabajo está en la intersección de hardware y software: drones que navegan en interiores sin GPS, robots industriales que operan sin operador, apps que estudiantes reales usan para pasar exámenes reales. Cada proyecto tiene un usuario, una restricción y una razón de existir.
"No me basta con hacer que algo funcione. Quiero entender exactamente por qué funciona — y qué tendría que cambiar para que fallara."
Termino mi titulación en Ingeniería Mecatrónica en junio de 2026. Busco roles donde la profundidad técnica y el impacto en producto sean igualmente importantes — no uno a expensas del otro.
Stack técnico
Lenguajes
SwiftC++PythonC#JavaScript
Robótica & Embebido
OpenCVArduCopterSensor FusionLiDARRaspberry Pi
CAD & Manufactura
Fusion 360SolidWorksCNC HAASImpresión 3D
Automatización Industrial
Yaskawa MH6Siemens PLCTIA Portal
Proyectos
Lo que he construido.
Desde una app activa en la App Store hasta drones volando solos en instalaciones industriales. Cada proyecto empezó con un problema real y terminó con algo que funciona.
01 / App Store
Hack2Math
Una calculadora científica diseñada para cómo los ingenieros realmente trabajan — por materia, con variables reutilizables y gráficas 2D en vivo. Diseñada, desarrollada y publicada completamente en solitario. Activa en iOS y macOS.
SwiftSwiftUIiOSmacOSApp Store
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∑
LIVE ON APP STORE
02 / Robótica
🚁
Drone de Inspección
Drone industrial para inspección de estructuras e inventarios en entornos sin GPS. Flujo óptico con ArduCopter para hover estable en interiores, gimbal estabilizado y plataforma LiDAR-ready corriendo en Linux embebido.
ArduCopterPythonOptical FlowLiDARRaspberry Pi
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03 / IA Embebida
🤖
Drone & Vehículo Autónomo
Sistema de misión completamente autónomo con visión a 30 FPS, fusión multisensor y cero intervención humana en el lazo. Chasis maquinado en CNC con tolerancia de ±0.01 mm — diseñado y construido desde cero.
C++OpenCVFusion 360CNC
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04 / Industrial
⚙️
Yaskawa MH6
Control de trayectorias en tiempo real duro para robot industrial de 6 ejes con ±0.08 mm de repetibilidad. Integrado con PLC Siemens y pipeline de visión para manipulación adaptativa guiada por cámara.
C++YMConnectSiemens PLCOpenCV
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05 / Hardware
🦾
Brazo Robótico
Estructura completamente impresa en PETG con articulaciones controladas por PID individuales. Posicionamiento submilimétrico vía solver de cinemática propio en C++. Prueba de que la manufactura aditiva puede competir con la precisión maquinada.
C++PETGImpresión 3DPID
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Filosofía
Cómo pienso la ingeniería.
La buena tecnología no viene de moverse rápido. Viene de entender el problema lo suficientemente bien como para resolverlo una sola vez, correctamente.
01
🔬
Precisión sobre velocidad
Viniendo de una disciplina donde ±0.01 mm es el margen entre funcional y roto, aplico ese mismo estándar en todos lados. El código rápido que está mal es peor que el código lento que está bien. Prefiero razonar con cuidado e iterar con deliberación.
02
🔗
Sistemas, no componentes
Un drone no es solo firmware. Una app no es solo UI. Cada capa de un sistema tiene que entender las restricciones de todas las demás. Diseño desde el stack completo hacia abajo, no desde piezas individuales hacia arriba.
03
🚀
Publicar, luego mejorar
Hack2Math está en la App Store. Los drones han volado en bodegas reales. No trato los prototipos como un punto de llegada — pongo software y hardware funcionando en entornos reales lo antes posible y dejo que la realidad guíe la siguiente iteración.
04
🧩
La amplitud como ventaja técnica
Saber escribir un loop de control, fresar un chasis y publicar una app en la App Store no es una distracción de la profundidad — es lo que me permite ver problemas que especialistas en cualquier dominio individual simplemente no verían.
Experiencia
Trayectoria.
Dónde he trabajado, qué construí ahí y qué me exigió hacerlo.
Feb 2025 — Dic 2025
Practicante de Ingeniería
Tornillos de Córdoba
Diseñé y construí un drone de inspección autónomo para uso dentro de instalaciones industriales sin señal GPS. Implementé navegación por flujo óptico con ArduCopter, integré un sistema de visión y telemetría a bordo, y diseñé la plataforma mecánica para integración de sensores LiDAR. Primera vez llevando un proyecto de robótica desde concepto hasta despliegue en un entorno industrial real.
Feb 2022 — Abr 2024
Desarrollador de Apps Independiente
Hack2Math
Diseñé, construí y publiqué Hack2Math en la App Store completamente en solitario. Desarrollo full-stack en Swift y SwiftUI: arquitectura del producto, motor de gráficos personalizado, envío a App Store y mantenimiento continuo en iOS y macOS. La app lleva más de dos años activa.
Sep — Dic 2024
Proyecto: Robótica Industrial
Universidad · Puebla
Desarrollé un sistema de control y planificación de trayectorias en tiempo real para el robot Yaskawa Motoman MH6 usando el SDK YMConnect y C++. Integré visión computacional para detección adaptativa de piezas y sincronicé el movimiento del robot con lógica PLC de Siemens para operación coordinada de celda de automatización.
Jun 2020 — Jun 2026
Ingeniería Mecatrónica
Universidad · Puebla, México
Programa de seis años en mecánica, electrónica, control automático y desarrollo de software embebido. Conocimientos aplicados en todos los proyectos principales de este portafolio. Certificaciones en desarrollo SwiftUI (Apple) y Siemens TIA Portal Associate Nivel 1.
Contacto
¿Tienes un problema difícil? Hablemos.
Abierto a roles de ingeniería, colaboraciones técnicas y proyectos que realmente empujen algo hacia adelante. Si estás construyendo algo complejo, quiero escucharlo.