Este artículo presenta una versión revisada y traducida al español de una investigación que resuelve un cuello de botella crítico en la espectroscopía de absorción transitoria mediante la introducción de un método novedoso de deconvolución espectral en tiempo real. A diferencia de los enfoques clásicos de ajuste de curvas, el sistema aquí propuesto combina regresión polinómica iterativa con un algoritmo dinámico de cancelación de ruido para lograr una relación señal ruido y una resolución temporal significativamente mejoradas en conjuntos de datos TAS complejos, permitiendo la extracción inmediata de características espectrales dinámicas que no son accesibles con el posprocesado convencional y acelerando la I D en ciencia de materiales y fotocatálisis.

Introducción: La espectroscopía de absorción transitoria TAS es una herramienta esencial para estudiar dinámicas ultrarrápidas de materiales tras una excitación. Sin embargo, la superposición de características espectrales y el ruido experimental dificultan la identificación y cuantificación de especies transitorias. Los métodos de deconvolución existentes dependen a menudo de plantillas espectrales predefinidas o de procedimientos de ajuste complejos, lo que limita su aplicabilidad en sistemas dinámicos y añade una carga computacional importante. Aquí se propone un sistema de deconvolución en tiempo real que emplea regresión polinómica iterativa y una cancelación de ruido adaptable para ofrecer mayor claridad espectral y resolución variable durante la adquisición.

Marco teórico y metodología: El enfoque modeliza la señal TAS medida S(t,λ) como la superposición de componentes espectrales Ci(t,λ) más un término de ruido e(t,λ): S(t,λ) = sum_{i=1}^N Ci(t,λ) + e(t,λ). Cada componente Ci se parametriza mediante polinomios en tiempo y en longitud de onda además de un término adaptable de baja magnitud para captar variaciones imprevistas. La estimación se realiza por mínimos cuadrados mediante regresión polinómica iterativa donde las Ci se inicializan como polinomios de bajo orden y se refinan en cada iteración minimizando el residual E = integral [S - sum Ci]^2. La estructura de cada componente puede representarse como Ci(t,λ) = ai0 + ai1 t + ai2 t^2 + sum_{j=1}^M bij λ^j + di(t,λ), donde los coeficientes ai y bij se ajustan iterativamente y di aporta flexibilidad para señales transitorias pequeñas.

Cancelación dinámica de ruido: Para mejorar la claridad, se incorpora un algoritmo de cancelación dinámica del ruido basado en un filtro de media móvil con ventana variable. El ancho de ventana se adapta automáticamente al nivel de ruido local para minimizar la distorsión de las características espectrales. La selección óptima de la ventana se determina mediante análisis en el dominio de la frecuencia, preservando así componentes de alta frecuencia relevantes para procesos ultrarrápidos mientras se atenúan fluctuaciones aleatorias.

Diseño experimental y utilización de datos: El sistema fue probado en una nanocapa de dióxido de titanio TiO2 usando un arreglo TAS con láser de femtosegundos. TiO2 fue elegido por su firma espectral compleja derivada de múltiples transiciones electrónicas y defectos. La excitación se realizó con pulsos de 50 fs a 800 nm y la adquisición cubrió 300 800 nm con resolución temporal de 10 fs y tasas de muestreo de hasta 1 GHz. Se aplicaron restas de corriente de oscuridad y correcciones de referencia automáticamente; no se aplicó suavizado artificial previo a la deconvolución para preservar el contenido dinámico bruto.

Procesamiento en tiempo real: Los datos S(t,λ) alimentan directamente el algoritmo de regresión polinómica iterativa que opera en tiempo real, descomponiendo continuamente la señal y proporcionando una reconstrucción espectral actualizada dinámicamente. Los parámetros de descomposición se optimizan mediante estrategias de Optimización Gaussiana Adaptativa y los residuales resultantes retroalimentan el modelo de estimación de ruido en un lazo de realimentación cerrado que mejora convergencia y robustez frente a perturbaciones.

Resultados y evaluación: La regresión polinómica iterativa superó de forma consistente a los métodos tradicionales de ajuste al deconvolucionar el espectro TAS de TiO2. La relación señal ruido SNR mejoró en promedio 3 veces en todo el rango espectral. El algoritmo ajustable reduce la interferencia del ruido mediante un suavizado selectivo que mantiene información de alta frecuencia. El error estándar para componentes asignados fue inferior al 5 por ciento y los coeficientes de determinación R 2 oscilaron entre 0.96 y 0.99, indicando un ajuste excelente. La velocidad de procesamiento fue en tiempo real con tasas efectivas superiores a 100 Hz y consumo de memoria por debajo de 500 MB en la configuración probada.

Métricas de desempeño: Mejora SNR 3x promedio, Precisión R 2 = 0.96 0.99, Velocidad de procesamiento en tiempo real > 100 Hz, Memoria < 500 MB. Estas métricas muestran que el sistema es viable para experimentos que requieren retroalimentación inmediata y ajuste fino de parámetros experimentales.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo 1 2 años se plantea la integración con sistemas TAS comerciales vía API y el despliegue en GPUs embebidas para procesamiento aún más rápido. Además se prevé incorporar algoritmos de machine learning para la identificación automática de componentes espectrales, lo que sería de gran ayuda en la caracterización de semiconductores orgánicos. A medio plazo 3 5 años se propone la expansión a técnicas multidimensionales TAS y el desarrollo de una plataforma cloud colaborativa. A largo plazo 5 10 años se anticipa un sistema TAS de lazo cerrado que controle parámetros experimentales para optimizar adquisición y deconvolución, e investigación en computación cuántica para potenciar rendimiento en conjuntos de datos masivos.

Verificación y fiabilidad: La robustez del método se verificó comparando espectros deconvolucionados con resultados de ajuste tradicional y comprobaciones físicas de consistencia con propiedades conocidas de TiO2. El lazo de realimentación que usa residuales asegura convergencia y evita sobreajuste al adaptar tanto coeficientes polinómicos como parámetros de supresión de ruido.

Contribuciones técnicas: La principal aportación es la combinación de regresión polinómica iterativa con cancelación de ruido adaptable y ajuste dinámico del número de componentes basado en métricas de coherencia y dispersión. Este enfoque evita la dependencia de plantillas predefinidas y reduce el cuello de botella computacional asociado a ajustes no lineales complejos. La tunelización automática del parámetro N reduce la intervención humana y mejora la fidelidad de la deconvolución en sistemas desconocidos.

Aplicaciones y relevancia práctica: Este avance tiene aplicaciones directas en investigación en materiales, fotocatálisis, desarrollo de dispositivos optoelectrónicos y en procesos industriales que requieren monitorización en tiempo real. La capacidad de extraer señales transitorias débiles y de generar resultados en tiempo real facilita experimentos de optimización rápida y análisis in situ, acelerando ciclos de I D y validación de prototipos.

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Conclusión: La deconvolución espectral en tiempo real mediante regresión polinómica iterativa y cancelación dinámica de ruido representa un avance significativo para la espectroscopía de absorción transitoria. Al ofrecer mayor SNR, precisión y capacidad de respuesta en tiempo real, esta tecnología abre nuevas posibilidades para la investigación ultrarrápida y la optimización de materiales y procesos. Q2BSTUDIO está disponible para colaborar en la integración software hardware, el desarrollo de soluciones a medida y la implementación de arquitecturas cloud y de inteligencia artificial que potencien sus experimentos y produzcan resultados accionables con rapidez y seguridad.