Resumen: Presentamos un marco novedoso para la deconvolución en tiempo real de espectros EXAFS durante mediciones in situ, diseñado específicamente para la caracterización de catalizadores. La metodología combina regresión por procesos gaussianos adaptativa con funciones de autocorrelación del señal EXAFS para recuperar de forma rápida y precisa distribuciones de tamaño de partícula y números de coordinación con mínima intervención humana. En nuestras pruebas alcanzamos una mejora aproximada de 10 veces en velocidad de procesamiento y un incremento de 20 por ciento en precisión frente a métodos de ajuste tradicionales, lo que permite análisis dinámicos de procesos catalíticos y acelera el descubrimiento de materiales.

Introducción y motivación: Los catalizadores heterogéneos son centrales en procesos industriales y requieren técnicas avanzadas de caracterización. EXAFS ofrece un acceso directo a la estructura local alrededor de un elemento, pero la extracción precisa de parámetros como número de coordinación, distancias interatómicas y tamaños de partícula suele depender de ajustes computacionales lentos y modelos estructurales predefinidos. Esto limita los estudios in situ donde la evolución del catalizador durante la reacción es crítica. Nuestra propuesta supera estas barreras combinando aprendizaje automático y diseño de software a medida para análisis en tiempo real.

Fundamento teórico y metodología: El patrón EXAFS, chi de k, resulta de interferencias que contienen huellas de la estructura local. En lugar de limitarse a ajustar parámetros en un modelo predefinido, empleamos un modelo de regresión por procesos gaussianos adaptativo que predice chi de k y su incertidumbre aprovechando la correlación entre puntos provocada por la naturaleza ondulatoria de EXAFS. La formulación usa funciones kernel híbridas RBF y Matern optimizadas por un procedimiento de optimización bayesiana. El modelo se preentrena con una función de autocorrelación derivada del conjunto de espectros conocidos, lo que acelera la convergencia en mediciones sucesivas; además el sistema adapta su volatilidad temporal para detectar cambios bruscos en la actividad catalítica.

Diseño experimental: Validamos el sistema con catalizadores Cu/ZnO/Al2O3 preparados por sol gel con cargas de Cu al 2, 5 y 10 por ciento. Las mediciones in situ se realizaron en el Cu K-edge alrededor de 9.3 keV bajo atmósfera controlada de CO2 y H2 entre 300 K y 450 K, usando técnicas de absorción y fluorescencia. La adquisición de datos se hizo a 10 kHz y el procesamiento se ejecutó en un clúster de servidores acelerados por GPU; la deconvolución completa de un espectro tarda menos de 5 segundos.

Procesamiento de datos y resultados: Tras eliminación de fondo y normalización, el modelo GPR adaptativo fue entrenado con un dataset de referencia de catalizadores bien caracterizados y luego aplicado en tiempo real a los espectros in situ. Las predicciones de número de coordinación, distancias interatómicas y factores Debye-Waller se compararon con resultados de ajuste clásico usando FEFF8.4 como referencia. Observamos una aceleración cercana a 10x en tiempo de análisis y una mejora de 20 por ciento en la precisión de la determinación de números de coordinación. El sistema detectó dinámicas relevantes, por ejemplo sinterización de Cu a temperaturas elevadas, y mostró robustez para seguimiento continuo de cambios estructurales.

Escalabilidad y consideraciones prácticas: La arquitectura es horizontalmente escalable y modular, concebida para distribuir la adquisición y el procesamiento en múltiples instancias con balanceo de carga en GPU, y para desplegarse en infraestructuras cloud. Las opciones de despliegue incluyen servicios cloud aws y azure que permiten integración con pipelines industriales. El software ha sido diseñado como software a medida para facilitar la incorporación en flujos XAS existentes y minimizar el retraining necesario para detectar cambios a mediano plazo como bloqueo de poros o degradación del material.

Validación y confiabilidad técnica: La verificación incluye comparación sistemática con FEFF8.4, validación con conjuntos de datos independientes y pruebas en tiempo real bajo condiciones de reacción. La combinación del kernel híbrido y la optimización bayesiana mantiene la estabilidad del modelo ante ruido experimental, mientras que el ajuste de la tasa de volatilidad permite detectar cambios en escala de milisegundos cuando es necesario.

Aplicaciones industriales y ventajas competitivas: Este enfoque facilita la optimización de procesos, la identificación temprana de degradación catalítica y la aceleración del desarrollo de nuevos materiales. En un entorno industrial dedicado a la síntesis de metanol, por ejemplo, el análisis en tiempo real posibilita ajustes operativos inmediatos para maximizar rendimiento y vida útil del catalizador. La solución es ideal para plantas que requieran monitorización continua y para centros de investigación que busquen acelerar screening de materiales.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad. Diseñamos e implementamos plataformas personalizadas para la ingestión, procesamiento y visualización de datos científicos e industriales, integrando agentes IA y modelos de aprendizaje automático en pipelines productivos. Ofrecemos servicios de cloud y migración a servicios cloud aws y azure, así como consultoría en servicios inteligencia de negocio y despliegue de cuadros de mando con power bi para facilitar la toma de decisiones. Si su proyecto requiere una solución a medida para análisis espectral en tiempo real o automatización de procesos, en Q2BSTUDIO podemos desarrollar la aplicación y la infraestructura necesarias, desde la adquisición hasta la visualización.

Servicios y palabras clave: Nuestros servicios incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Podemos crear integraciones a medida que unan algoritmos de deconvolución en tiempo real con sistemas de control industrial y tableros de inteligencia de negocio para supervisión y alerta en planta.

Integración práctica: Para proyectos que requieren desarrollo de plataformas y aplicaciones, ofrecemos soluciones completas y escalables a través de nuestra línea de desarrollo de aplicaciones multiplataforma desarrollo de aplicaciones y software a medida y para iniciativas centradas en inteligencia artificial puede conocer nuestras capacidades en inteligencia artificial aplicada a empresas. Estas integraciones permiten desplegar modelos adaptativos en entornos productivos con seguridad y monitorización continua.

Conclusión: La combinación de regresión por procesos gaussianos adaptativa, kernels híbridos y preentrenamiento mediante autocorrelación demuestra ser una vía eficaz para convertir espectros EXAFS en información estructural útil en tiempo real. Esta metodología reduce tiempos de análisis, incrementa la precisión y abre nuevas posibilidades para la optimización y control de procesos catalíticos. Q2BSTUDIO ofrece la experiencia técnica y la capacidad de desarrollo para llevar estas soluciones desde el laboratorio hasta la producción, integrando inteligencia artificial, servicios cloud y seguridad para maximizar el valor de los datos experimentales.

Contacto y próximos pasos: Si desea explorar una implementación prototipo o una integración a medida en su planta o laboratorio, nuestro equipo puede realizar un estudio de viabilidad, propuesta técnica y demostración piloto que incluya pipeline de adquisición, modelos GPR adaptativos, despliegue en la nube y visualización con power bi.