Mejora de la predicción de mineralización de CO2 mediante optimización bayesiana de la cinética de meteorización de olivino rico en Mg

Presentamos BOGMAK, un marco innovador que combina optimización bayesiana y análisis hiperdimensional de cinéticas de meteorización para predecir y optimizar la mineralización de CO2 en olivino rico en magnesio dentro de clusters CCUS. BOGMAK integra ingestión multimodal de datos, descomposición semántica y estructural, validación lógica, simulación de ejecución y un bucle meta de autoevaluación para optimizar parámetros experimentales y acelerar la captura mineral de carbono con mayor precisión y robustez que los modelos cinéticos tradicionales.

Arquitectura modular imprescindible

Ingestión y normalización multimodal: extracción automática de texto, fórmulas, tablas y figuras desde literatura científica, patentes y encuestas geológicas mediante OCR avanzado y conversión AST para código y metadatos estructurados.

Descomposición semántica y estructural: un parser basado en transformadores tipo BERT combinado con analizadores de grafos químicos que identifican compuestos, rutas de reacción y parámetros experimentales de fuentes heterogéneas.

Pipeline de evaluación por capas: 1 Logical Consistency Engine empleando comprobadores formales como Z3 y validación mediante grafos de argumentación para asegurar coherencia estequiométrica y condiciones experimentales compatibles; 2 Sandbox de verificación de fórmulas y código con entornos de simulación multipropósito como COMSOL y simulaciones moleculares estocásticas para evaluar sensibilidad de parámetros; 3 Análisis de novedad con motores de búsqueda semántica y bases de datos vectoriales que miden distancia en espacio químico para detectar combinaciones inéditas; 4 Forecasting de impacto con GNNs geoespaciales y modelos de difusión de mercado de carbono para estimar viabilidad económica; 5 Puntuación de reproducibilidad y factibilidad apoyada por generación automática de protocolos de laboratorio y gemelos digitales.

Meta-bucle de autoevaluación y fusión de puntuaciones: función recursiva que ajusta parámetros de optimización en función de resultados experimentales, combinada con un esquema de fusión de puntuaciones que mezcla conocimientos expertos y calibración bayesiana para obtener una métrica compuesta y estable.

Bucle híbrido Humano-AI: aprendizaje por refuerzo y aprendizaje activo con retroalimentación continua de metalúrgicos y expertos para corregir sesgos, validar hipótesis y priorizar experimentos de alto valor.

Ventajas técnicas: la sinergia entre extracción semántica, verificación formal, optimización bayesiana y simulación digital reduce drásticamente la experimentación innecesaria, acelera la convergencia hacia condiciones óptimas y permite predecir tasas de mineralización con mayor confianza. Se estima una mejora potencial de 30 a 50 por ciento en las tasas de mineralización de CO2 en operaciones industriales escaladas.

Modelo matemático y estrategia de optimización: BOGMAK utiliza un modelo cinético paramétrico de meteorización como función objetivo y emplea optimización bayesiana con procesos gaussianos y funciones de adquisición para equilibrar exploración y explotación. Las decisiones de muestreo se informan por la evaluación lógica, la simulación en COMSOL y la previsión geoespacial, creando un lazo cerrado entre experimento físico y gemelo digital.

Métrica compuesta HyperScore: la puntuación final se obtiene agregando coherencia lógica, novedad química, previsión de impacto económico, reproducibilidad y estabilidad meta del bucle autoevaluador. Ese raw score se transforma mediante una combinación de estiramiento logarítmico, amplificación dirigida, función sigmoide y un impulso por potencia para obtener un indicador intuitivo y sensible para la priorización de esfuerzos experimentales.

Validación experimental y gemelo digital: la validación se realiza mediante ensayos controlados de meteorización acelerada en reactores sellados con sensores de temperatura, presión y composición gaseosa, sincronizados con simulaciones en COMSOL para realizar experimentos virtuales a gran escala. La plataforma genera protocolos automatizados con redundancias de medida para asegurar la integridad de los datos y alimentar el bucle meta de aprendizaje.

Limitaciones y consideraciones: el rendimiento del sistema depende de la calidad y cobertura de datos, la fidelidad de las simulaciones multipropósito y la correcta parametrización del modelo cinético base. Además, la estabilidad del bucle autoevaluador requiere controles para evitar divergencias y sobreajuste a resultados ruidosos.

Aplicaciones industriales y camino a la implementación: BOGMAK está pensado para integrarse en infraestructuras cloud escalables, trabajar con gemelos digitales y colaborar con socios industriales CCUS. La combinación de predicción mejorada, protocolos reproducibles y análisis geoespacial facilita decisiones de ubicación, dimensionamiento y economía de proyectos de mineralización de carbono.

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