Introducción: La caracterización de atmósferas de exoplanetas es clave para comprender su habitabilidad y el potencial de vida. El Giant Magellan Telescope GMT ofrece una resolución espectral sin precedentes, pero la detección de firmas atmosféricas permanece desafiante debido a bajos ratios señal-ruido y contaminación estelar. Presentamos una propuesta de tubería automatizada de deconvolución espectral que combina técnicas optimizadas de Transformada de Fourier con una estrategia de regularización sensible al ruido para mejorar significativamente la detección de señales atmosféricas débiles en datos del GMT, optimizando la separación S/N y produciendo estimaciones más robustas de composición atmosférica.

Originalidad y novedades: Este trabajo introduce tres innovaciones principales. Primero, una regularización noise-aware que ajusta dinámicamente la fuerza de la regularización en función de una caracterización en tiempo real del ruido presente en los datos. Segundo, una optimización multi-facética de la FT que combina ventanas adaptativas y corrección iterativa de fase para maximizar resolución y minimizar artefactos. Tercero, la automatización total de la tubería asegura reproducibilidad y reduce sesgos subjetivos. En pruebas controladas, la adaptación matemática mostró mejoras apreciables en tasas de recuperación de señal.

Impacto y aplicaciones: La técnica propuesta potencia la espectroscopía de tránsito y la detección de biofirmas en exoplanetas con SNR bajos, aumentando la tasa potencial de detección y mejorando la precisión en la estimación de abundancias atmosféricas. Además de su valor astronómico, el enfoque es aplicable a campos que requieren separación de señales y supresión de ruido, como imagen médica y análisis de materiales.

Metodología y datos: Se emplearon conjuntos simulados tipo GMT/METIS que replican espectros de tránsito de un planeta tipo Júpiter orbitando una estrella similar al Sol. Los espectros sintéticos incorporan absorciones de agua, metano y CO2 en distintas abundancias, con longitudes de muestra de 10 000 puntos y SNR entre 2 y 10. La tubería se articula en módulos: ingestión y normalización multiona, parser semántico y estructural, un pipeline de evaluación por capas con motores de consistencia lógica, verificación de fórmulas y código, análisis de novedad, previsión de impacto y evaluación de reproducibilidad, un bucle meta de autoevaluación y un módulo de fusión de puntuaciones con aprendizaje humano-AI para ajuste continuo.

Técnicas centrales: La deconvolución espectral se basa en una variante adaptativa de Wiener que incorpora optimización FT. La regularización noise-aware define su fuerza en función de una estimación de la varianza del ruido s² = (1/N) * sum [I - M]² donde I es el espectro observado y M el modelo. La optimización FT adapta ventanas (Hamming, Blackman-Harris) según la morfología espectral y aplica corrección iterativa de fase mediante ajuste por mínimos cuadrados. Un marco de optimización bayesiana controla parámetros de deconvolución en cada iteración para equilibrar resolución y estabilidad.

Métricas y verificación: Evaluamos ganancia en SNR, resolución espectral (FWHM) y precisión en la recuperación de abundancias moleculares. La robustez se comprueba mediante aumento de datos y variación sistemática de parámetros de simulación. La tubería demuestra mejoras en SNR y reducción de sesgo en estimaciones de abundancia frente a métodos estáticos de referencia.

Escalabilidad: Implementación a corto plazo en clústeres HPC para procesar múltiples espectros GMT con objetivo de 100 espectros/día. A medio plazo se prevé integración con la cadena de procesamiento del GMT y aceleración por GPU. A largo plazo despliegue en nube con técnicas federadas para aprender de observaciones heterogéneas y escalar con el aumento de volumen de datos.

Aplicación empresarial y servicios Q2BSTUDIO: En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones cloud. Podemos adaptar esta tubería científica a proyectos industriales o académicos, integrando IA para empresas y agentes IA que optimicen flujos de trabajo, o desplegando la solución como software a medida con integración en infraestructuras AWS o Azure. Ofrecemos además servicios de servicios inteligencia de negocio y visualización con Power BI para explorar resultados de forma interactiva. Si su objetivo es crear una aplicación científica robusta o un servicio cloud escalable, en Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones a medida y acompañamos desde el prototipado hasta el despliegue productivo; conozca nuestras capacidades en servicios de inteligencia artificial y en desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Seguridad y confiabilidad: Además de optimizar algoritmos, Q2BSTUDIO incorpora prácticas de ciberseguridad y pentesting para proteger la integridad de los datos y modelos durante el procesamiento. Ofrecemos auditorías de seguridad, políticas de gestión de claves y monitorización continua para entornos sensibles.

Clarity y resultados esperados: El objetivo de la tubería es generar espectros de mayor resolución y menor ruido de forma automática, facilitando la detección de firmas atmosféricas débiles. La combinación de regularización sensible al ruido y técnicas FT optimizadas proporciona una vía práctica y reproducible para mejorar la precisión de los retrievals atmosféricos y acelerar la validación científica.

Conclusión: La deconvolución espectral automatizada presentada aquí ofrece una solución novedosa para extraer información valiosa de datos GMT con bajas SNR. Su diseño modular y escalable la hace viable para integración en pipelines observacionales y su enfoque aplicable para productos comerciales basados en inteligencia artificial y software a medida. Q2BSTUDIO está lista para colaborar en el desarrollo, adaptación y aseguramiento de soluciones que impulsen tanto la investigación astronómica como aplicaciones industriales avanzadas en IA, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y business intelligence con power bi.

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