Este artículo presenta un método novedoso para la clasificación automática de fases topológicas en materiales fuertemente correlacionados mediante autoencoders recurrentes hiperdimensionales HDRAE. La técnica aprovecha la capacidad de representación en espacios hiperdimensionales para capturar características espectrales sutiles que distinguen fases topológicas, logrando mejoras notables en precisión de clasificación y en velocidad computacional respecto a técnicas de aprendizaje automático tradicionales.

Metodología: captura y preprocesado de datos. Los datos espectrales proceden de mediciones ARPES y STS sobre materiales conocidos por exhibir fases topológicas diversas, como aislantes topológicos y semimetales de Weyl o Dirac. El preprocesado incluye reducción de ruido mediante filtrado Savitzky-Golay, normalización a una escala energética común y aumento de datos con pequeños desplazamientos espectrales y variaciones de intensidad para mejorar la generalización. Se preservan todos los conjuntos de ingeniería para verificación rigurosa de patrones.

Arquitectura HDRAE. La pieza central es un autoencoder recurrente que opera sobre representaciones hipervectoriales generadas mediante proyección aleatoria desde la señal espectral. En lugar de trabajar en espacios de baja dimensión, se emplea computación hiperdimensional HDC para codificar señales como vectores de alta dimensión que conservan asociaciones y correlaciones complejas. El encoder utiliza capas recurrentes con celdas LSTM modificadas para capturar relaciones temporales y dependencias de largo alcance en la espectroscopía. El decoder simétrico reconstruye el hipervector original a partir de una representación latente comprimida y el entrenamiento minimiza la pérdida de reconstrucción para aprender representaciones compactas y robustas de cada fase topológica.

Clasificación en el espacio latente. Una vez entrenado, el HDRAE genera vectores latentes que condensan las características espectrales esenciales. Un clasificador externo, por ejemplo SVM o Random Forest, se entrena sobre estos vectores latentes para discriminar fases topológicas. El espacio latente facilita la separación clara entre clases y reduce la dimensionalidad efectiva de la tarea de clasificación.

Diseño experimental y parámetros. Se compiló un conjunto de datos robusto con más de 1500 trazas espectrales representando 10 fases topológicas bien caracterizadas, dividido en entrenamiento 70, validación 15 y test 15. El HDRAE se entrenó durante 100 épocas con optimizador Adam y tasa de aprendizaje 0.001. Las dimensiones hiperdimensionales se fijaron experimentalmente en 1024 para equilibrar representatividad y eficiencia. La dimensión de los vectores latentes se ajusta automáticamente a partir de particionado de datos en bloques de 32 observaciones para optimizar la separabilidad del espacio latente.

Métricas y comparación. El rendimiento se evaluó mediante precisión, recall, F1-score y exactitud global, y la eficiencia computacional se midió en tiempo de procesamiento por espectro. Como referencia se comparó con un modelo CNN de última generación entrenado sobre los mismos datos para establecer una línea base.

Resultados clave. El sistema basado en HDRAE alcanzó una exactitud de clasificación del 98.7 en el conjunto de prueba, superando claramente la baselines CNN que obtuvo 93.2. Las métricas de F1 y precision también mejoraron de forma consistente. En cuanto a eficiencia, el procesamiento por espectro fue aproximadamente 3 veces más rápido que la CNN de referencia, lo que facilita análisis en tiempo real y cribado masivo de materiales.

Impacto y aplicabilidad. La mayor precisión y la reducción significativa del tiempo de análisis permiten acelerar la investigación y desarrollo de materiales topológicos y el diseño de dispositivos cuánticos. En escenarios prácticos, la plataforma puede reducir tiempos de ensayo y error en I D hasta un 50 al proporcionar clasificaciones preliminares fiables que guían simulaciones de primeros principios y experimentos posteriores.

Escalabilidad y direcciones futuras. La arquitectura es altamente escalable: incorporar más fases requiere principalmente datos adicionales sin necesidad de rediseñar la red. Futuras líneas incluyen integrar modalidades experimentales adicionales como medidas de transporte y microscopía de barrido, explorar aprendizaje no supervisado para descubrir fases nuevas y desarrollar bucles automáticos que alimenten diseño espectral desde cálculos teóricos.

Verificación y robustez. La validación se realizó sobre datos extraídos de literatura y bases públicas, con separación rigurosa entre entrenamiento, validación y prueba para garantizar generalización. La comparación directa con CNN y la medición sistemática de tiempos avalan la ventaja combinada en precisión y velocidad.

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Conclusión. La adopción de autoencoders recurrentes hiperdimensionales para clasificar fases topológicas representa un avance significativo en análisis espectral de materiales fuertemente correlacionados. La combinación de alta exactitud, velocidad y escalabilidad convierte esta aproximación en una herramienta prometedora para acelerar descubrimientos en ciencia de materiales y facilitar la transferencia tecnológica hacia dispositivos cuánticos y aplicaciones industriales. En Q2BSTUDIO estamos preparados para trasladar estas capacidades a soluciones prácticas que optimicen su I D y procesos de negocio.