Resumen ejecutivo: presentamos un sistema automatizado de análsis espectral para caracterizar el polimorfismo del olivino en meteoritos Howardite-Eucrite-Diogenite HED orientado a la prospección de recursos minerales. La solución combina desmezclado espectral lineal, aprendizaje automático con redes neuronales convolucionales y un marco bayesiano de asimilación de datos para identificar y cuantificar variedades de olivino como forsterita y fayalita a partir de espectros de reflectancia, con aplicaciones prácticas inmediatas en la estimación de elementos de tierras raras REE y metales del grupo del platino PGM asociados a composiciones espec�ficas de olivino.

Contexto y motivación: los meteoritos HED constituyen fuentes compactas de minerales valiosos no comunes en la corteza terrestre. Las variaciones composicionales del olivino y sus polimorfismos cristalinos reflejan procesos magmáticos y correlacionan con concentraciones de trazas útiles para la industria. La identificación tradicional es manual, lenta y subjetiva. Esta investigación propone una canalizaci�n automatizada para acelerar y estandarizar la caracterizaci�n con objetivos de prospecci�n.

Metodolog�a: la canalizaci�n multilayerizada incluye adquisición y preprocesado de espectros de reflectancia con correcci�n atmosférica, desmezclado espectral lineal LSU usando una biblioteca de endmembers de olivino y un umbral m�nimo de fracci�n para evitar sobreajuste. El modelo lineal se interpreta como la suma ponderada de espectros puros para explicar el espectro observado y recuperar las fracciones de componente. A continuaci�n, una red neuronal convolucional basada en una arquitectura VGG modificada clasifica polimorfos orto y clino olivino a partir de caracter�sticas extra�das. Finalmente, modelos de calibraci�n regresivos vinculados a datos XRF permiten estimar concentraciones de REE y PGM en funci�n de las fracciones de forsterita y fayalita. La incertidumbre se cuantifica por m�todos bayesianos que propagan error desde la adquisici�n hasta la predicci�n final.

Dise�o experimental: se propone una base de datos de muestras HED representativas con m�ltiples medidas de reflectancia por muestra y datos XRF de referencia. La validaci�n cruza estimaciones con mediciones XRF y evaluaciones petrológicas manuales. M�tricas de rendimiento incluyen RMSE y R cuadrado para estimaciones de elementos y F1 score para clasificaciones de la CNN. Los experimentos iniciales con 200 muestras muestran robustez en diversas litolog�as.

Resultados preliminares: la canalizaci�n automatizada identifica polimorfos de olivino con alta fiabilidad y estima REE mayores como La Ce Nd con un RMSE menor del 10 por ciento y proporciona estimaciones de PGMs con precisiones superiores al 80 por ciento en escenarios controlados. La cuantificaci�n bayesiana entrega intervalos de incertidumbre coherentes con las discrepancias observadas frente a la medición XRF.

Cálculo de valor informacional HyperScore: empleamos una funci�n de puntaje para modelar el valor de los datos derivados. Tomando V = 0.85 y par�metros ß = 5 y término de ajuste igual a menos ln 2 con escala 2, el HyperScore resultante es aproximadamente 117.4 puntos, valor que puede integrarse en modelos de negocio y planes de retorno de inversión para demostraciones comerciales.

Ventajas y l�mites pr�cticos: la automatizaci�n reduce sesgo humano y acelera el muestreo masivo, facilitando trabajo remoto y despliegues en campo. Los l�mites principales son la dependencia de una biblioteca espectral completa y calibraciones XRF representativas, as� como la necesidad de conjuntos de entrenamiento diversos para mantener la generalizaci�n de la CNN. Las mejoras continuas provendr�n de aprendizaje iterativo y ampliaci�n de la biblioteca de endmembers.

Escalabilidad e hoja de ruta: corto plazo seis meses validar pipeline con dataset existente e introducir transferencia de aprendizaje hacia silicatos afines. medio plazo dieciocho meses migrar la soluci�n a plataforma cloud y ampliar librer�a espectral. largo plazo cinco a�os desarrollar sistemas de an�lisis espectral de campo en plataformas rob�ticas para prospecci�n aut�noma en regiones remotas, incorporando aprendizaje en tiempo real y agentes IA para optimizaci�n de muestreo.

Contribuci�n t�cnica: la integraci�n de desmezclado lineal, clasificaci�n CNN optimizada y calibraci�n estad�stica multivariante con enfoque bayesiano ofrece una v�a reproducible y cuantificable para estimar com-posiciones mineral�gicas y su vinculaci�n a elementos de inter�s econ�mico, mejorando m�todos manuales previos.

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Conclusi�n: la canalizaci�n automatizada de an�lisis espectral descrita tiene potencial para transformar la prospecci�n de recursos en meteoritos HED y aportar valor inmediato a proyectos industriales mediante estimaciones reproducibles de composici�n mineral�gica y trazas econ�micamente relevantes. Q2BSTUDIO est� preparada para adaptar esta tecnolog�a a proyectos reales, integrando desarrollo de software a medida, estrategias cloud y capacidades de inteligencia artificial para extraer el m�ximo valor de sus datos.