En este artículo presentamos un sistema innovador de espectroscopia vibracional portátil para identificación de materiales en tiempo real mediante desempaquetado espectral impulsado por inteligencia artificial. La solución combina un espectrómetro FTIR miniaturizado con un agente de aprendizaje por refuerzo que descompone dinámicamente señales espectrales solapadas, superando las limitaciones de los equipos portátiles actuales frente a mezclas complejas.

Originalidad y aporte técnico: Nuestra aproximación integra un FTIR miniaturizado con interferómetro de Michelson y un detector de matriz de plano focal para adquisición espectral de alto rendimiento, junto con un agente RL basado en Proximal Policy Optimization que aprende a separar huellas espectrales en tiempo real. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen de bibliotecas espectrales estáticas, el agente aprende directamente de datos en vivo, lo que permite identificar materiales compuestos no vistos previamente o mal caracterizados.

Impacto industrial: Esta tecnología permite evaluaciones rápidas y on site en fabricación, reciclaje, control de calidad y monitorización ambiental. Aplicada al reciclaje de plásticos, la identificación cuantitativa de polímeros puede mejorar el rendimiento de fabricación hasta 15, reducir el desperdicio de material en 10 y acelerar ciclos de I D. El mercado de instrumentos analíticos portátiles supera los 5 mil millones de dólares anuales y existe una necesidad clara de soluciones avanzadas y en tiempo real.

Rigor experimental y modelos: El sistema emplea transformada rápida de Fourier para análisis espectral eficiente y Gaussian Process Regression para predicción robusta de concentraciones. El agente RL optimiza una función de recompensa que penaliza el error cuadrático en la predicción de concentraciones y el tiempo de medida, con pesos ajustados mediante optimización bayesiana. Los datos de entrenamiento se generaron por simulación Monte Carlo de mezclas de polímeros representativos con concentraciones entre 5 y 95, y se validó la convergencia del agente y la reducción del RMSE frente a métodos tradicionales.

Escalabilidad y hoja de ruta: La primera fase se orienta a identificación de polímeros en la industria del reciclaje. La ampliación implica enriquecer el dataset con espectros de nuevos materiales y desplegar una infraestructura cloud para intercambio de datos y refinamiento colaborativo del modelo. A medio plazo se planea la integración de espectroscopía Raman para abarcar metales, cerámicos y compuestos, y a largo plazo la miniaturización adicional e integración en sistemas robóticos para análisis automatizado en líneas de ensamblaje.

Resultados y verificación: En pruebas simuladas y experimentales el agente RL alcanzó reducción significativa del RMSE en predicción de composiciones y tiempos de análisis inferiores a técnicas de emparejamiento con bibliotecas. Análisis estadístico ANOVA confirmó que la mejora en identificación es significativa. Además, la incorporación de una estimación de incertidumbre vía procesos gaussianos aporta robustez a las decisiones en entornos industriales.

Aplicaciones prácticas y casos de uso: Ejemplos incluyen clasificación de corrientes de residuos plásticos para reciclaje, control de calidad de polímeros durante procesos de extrusión, y monitorización ambiental de mezclas orgánicas. Impleméntese junto a sistemas de automatización para que brazos robóticos tomen decisiones de clasificación en línea y optimicen rutas de producción.

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Conclusión: La combinación de espectroscopia vibracional miniaturizada y algoritmos de aprendizaje por refuerzo abre una nueva generación de herramientas de análisis en tiempo real que transforman operaciones industriales y procesos de I D. Q2BSTUDIO puede acompañar a su empresa desde la consultoría y el desarrollo de la aplicación a medida hasta la implementación segura en la nube y el soporte continuo para garantizar resultados reproducibles y escalables.