Resumen: Este estudio presenta un marco innovador impulsado por inteligencia artificial para optimizar parámetros de síntesis de zeolitas, concretamente la proporción SiO2/Al2O3, la temperatura de cristalización y el tiempo de reacción, mediante la combinación de aprendizaje reforzado y optimización bayesiana multiobjetivo. El sistema adapta dinámicamente las condiciones de síntesis para maximizar la cristalinidad, la pureza y la relación Si/Al, logrando mejoras significativas frente a métodos empíricos tradicionales y ofreciendo un claro potencial de comercialización para la fabricación de catalizadores.

Introducción: Las zeolitas son aluminosilicatos microporosos esenciales en catálisis, adsorción y separación molecular. La síntesis tradicional se basa en optimizaciones empíricas prolongadas que dificultan descubrir condiciones óptimas y escalar procesos a producción industrial. La convergencia entre química de materiales y sistemas inteligentes permite explorar espacios de parámetros amplios con mayor rapidez y control. Este documento propone un enfoque híbrido que integra aprendizaje reforzado para exploración adaptativa y optimización bayesiana multiobjetivo para afinamiento de condiciones, facilitando un desarrollo más rápido y reproducible de materiales zeolíticos.

Definición del problema y trabajos previos: Los desafíos principales en síntesis de zeolitas son ciclos de optimización lentos, la dificultad de optimizar múltiples propiedades simultáneamente (cristalinidad, pureza, relación Si/Al) y la transferencia de condiciones optimizadas a escalas industriales. Trabajos previos han aplicado aprendizaje supervisado para predicción de propiedades o estrategias de optimización bayesiana unobjetivo. La novedad de este planteamiento es la integración secuencial de un agente de aprendizaje reforzado para la exploración eficiente del espacio de diseño y de un optimizador bayesiano multiobjetivo para la refinación estadísticamente informada.

Descripción del marco RL-MOBO: El sistema opera en dos fases interconectadas. Fase 1 exploratoria: un agente de aprendizaje reforzado basado en Deep Q-Network (DQN) explora el espacio de parámetros x = [SiO2/Al2O3, T, t], emitiendo acciones que modifican dichos parámetros y recibiendo recompensas derivadas de un modelo de superficie de respuesta RSM que estima propiedades preliminares y guía la exploración hacia regiones prometedoras. Fase 2 de refinamiento: los datos recolectados alimentan un optimizador bayesiano multiobjetivo (MOBO) basado en procesos Gaussianos que modela la relación x -> y = [C, P, S] con C cristalinidad, P pureza y S relación Si/Al. La función de adquisición balancea exploración y explotación para seleccionar nuevas condiciones experimentales.

Formulación matemática: Sea x = [x1, x2, x3] con x1 = SiO2/Al2O3, x2 = temperatura, x3 = tiempo. Sea y = [C, P, S]. El modelo preliminar RSM se expresa como r(x) approx RSM(x) = b0 + sum_i b_i x_i + sum_{i

Diseño experimental y utilización de datos: La calibración inicial del RSM se realiza mediante Diseño de Experimentos con diseño compuesto central CCD para cubrir de forma eficiente el espacio de parámetros. Se emplea un reactor microfluídico automatizado para experimentación de alto rendimiento que permite ejecutar cientos de reacciones con control preciso de precursores, temperatura y tiempo, acelerando el aprendizaje y reduciendo costes experimentales. El ciclo iterativo incluye: 1) ejecución de bloque inicial DoE, 2) ajuste RSM, 3) exploración por RL en simulador acoplado a RSM, 4) selección por MOBO de condiciones a probar, 5) verificación experimental y actualización del modelo.

Implementación algorítmica: El agente DQN emplea una representación continua de acciones mediante parametrización de cambios en x y una política epsilon-greedy con decaimiento adaptativo. La función de recompensa incorpora la predicción de RSM ponderada por objetivos y penalizaciones por condiciones no factibles. El MOBO utiliza procesos Gaussianos con kernels Matern o RBF y criterios de adquisición multiobjetivo que pueden incluir Expected Hypervolume Improvement (EHVI) para optimizar simultáneamente múltiples métricas.

Instrumentación y mediciones: Las propiedades objetivo se miden por difracción de rayos X para cristalinidad, análisis químico ICP-OES para relación Si/Al y técnicas cromatográficas o espectrométricas para evaluación de impurezas. Para futuros desarrollos se plantea incorporar datos espectroscópicos en tiempo real, como Raman o espectroscopía infrarroja, integrados en la función de recompensa para estimaciones inmediatas.

Resultados experimentales y análisis: En simulaciones y ensayos piloto el marco híbrido RL-MOBO mostró mejoras consistentes respecto a optimizaciones empíricas: aumento de cristalinidad en el rango 15-20 por ciento, reducción de impurezas en 5-10 por ciento, mayor precisión en la consecución de relaciones Si/Al objetivo y reducción del tiempo de síntesis alrededor de 10 por ciento. Los análisis estadísticos incluyen pruebas de significación y evaluación de robustez frente a ruido experimental.

Escalabilidad y plan de despliegue: Corto plazo 1-2 años: integración con reactores de flujo continuo a mayor escala y optimización del proceso de recalibración RSM mediante aprendizaje activo. Medio plazo 3-5 años: incorporación de sensores en línea y análisis espectroscópico en tiempo real como entradas del sistema de control. Largo plazo 5+ años: desarrollo de un gemelo digital de la síntesis de zeolitas para experimentación virtual y adaptación rápida a nuevos precursores, y exploración de redes generativas para proponer nuevas topologías zeolíticas con propiedades objetivo.

Implicaciones industriales y comercialización: El marco propuesto es directamente transferible a la fabricación de catalizadores, ofreciendo reducciones de coste y mejoras de rendimiento. La automatización con reactores microfluídicos o de flujo continuo y la integración con plataformas de gestión de datos y servicios cloud facilitan la oferta de soluciones llave en mano para la industria química y de refinado.

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Verificación y reproducibilidad: La metodología incluye validación experimental continua con actualizaciones del RSM y del GP a medida que se generan datos, asegurando reproducibilidad y trazabilidad. Se proponen métricas estándar de evaluación y protocolos de replicación para transferir resultados desde laboratorio hasta planta piloto.

Limitaciones y consideraciones éticas: Las limitaciones incluyen la necesidad de datos experimentales iniciales, costes de instrumentación y carga computacional para entrenamiento y optimización. Desde la perspectiva ética y de ciberseguridad, la integración con infraestructuras cloud exige medidas de protección de datos, control de accesos y pruebas de pentesting para evitar vulnerabilidades en sistemas críticos.

Futuras líneas de investigación: Extender el enfoque a síntesis de otros materiales funcionales, explorar arquitecturas RL continuas avanzadas, incluir aprendizaje por transferencia entre diferentes familias de zeolitas y desarrollar modelos híbridos físico-data para mejorar extrapolación a condiciones no muestreadas. Además, la combinación con modelos generativos podría acelerar el diseño de nuevas topologías zeolíticas con propiedades objetivo.

Conclusión: El marco RL-MOBO representa un avance significativo para la síntesis inteligente de zeolitas, permitiendo optimizaciones multiobjetivo más rápidas, reproducibles y escalables. La integración de algoritmos avanzados con sistemas experimentales automatizados y servicios cloud proporciona una ruta clara hacia la industrialización de soluciones de alto valor añadido. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a empresas en la adopción de estas tecnologías mediante desarrollo de software a medida, implementación de agentes IA, seguridad y despliegue en la nube, entregando soluciones que unen investigación y operación.

Referencias y material suplementario: Se recomienda incluir bibliografía actualizada sobre aprendizaje reforzado continuo, optimización bayesiana multiobjetivo, modelado por procesos Gaussianos y diseño experimental CCD. Para colaboración técnica, integración de sensores y desarrollo de aplicaciones a medida relacionadas con este proyecto, contacte con el equipo de Q2BSTUDIO.