Automated mineralogical classification via hyperspectral data fusion y Bayesian inference aplicado a condritas carbonáceas
Resumen Este trabajo presenta un sistema automatizado para la identificación mineralógica en secciones delgadas pulidas de condritas carbonáceas mediante imágenes hiperespectrales a escala microscópica. La propuesta combina fusión de datos hiperespectrales, análisis bayesiano y aprendizaje profundo para lograr clasificación rápida y precisa de fases minerales clave como piroxenos, olivino, filosilicatos, sulfuros y carbonatos. En pruebas controladas el sistema alcanza una precisión global de aproximadamente 98,2 por ciento y tiempos de procesamiento de alrededor de 15 segundos por imagen, superando en consistencia y velocidad la evaluación manual de expertos.
Introducción Las condritas carbonáceas conservan información fundamental sobre los procesos de formación temprana del sistema solar. La identificación mineralógica detallada es esencial pero tradicionalmente laboriosa y sujeta a variabilidad humana. La imagen hiperespectral ofrece firmas espectrales ricas que, combinadas con técnicas avanzadas de procesamiento y modelos probabilísticos, permiten automatizar este análisis y aumentar su reproducibilidad y escala.
Metodología general El sistema consta de cuatro módulos principales: adquisiciòn y preprocesado de datos, fusión hiperespectral, clasificación bayesiana y validación con refinamiento iterativo. Se integran además extracciòn de texturas con redes neuronales convolucionales preentrenadas y un lazo de aprendizaje por refuerzo para optimizar parámetros según errores detectados en validaciòn.
Adquisición y preprocesado Las imágenes hiperespectrales se capturan en el rango 350 a 1000 nm con resolución espectral aproximada de 5 nm sobre secciones delgadas pulidas de meteoritos representativos como Allende, Murchison y Orgueil. El preprocesado incluye corrección de corriente oscura, normalización espectral, registro espacial y enmascarado de regiones no minerales para reducir ruido.
Fusión de datos hiperespectrales Cada curva espectral por píxel se organiza en una matriz de datos y se reduce dimensionalmente mediante Análisis de Componentes Principales manteniendo las seis primeras componentes principales que explican más del 95 por ciento de la varianza. Esta representación condensada atenúa el solapamiento espectral y hace manejable la clasificación en un espacio de baja dimensión.
Clasificación bayesiana y extracción de texturas En el espacio de seis dimensiones cada mineral se modela mediante una distribución gaussiana multivariante cuya media y matriz de covarianza se estiman a partir de datos etiquetados. Aplicando el teorema de Bayes se calcula la probabilidad posterior de cada mineral dado el vector de características fusionadas y se asigna la clase con mayor probabilidad. Simultáneamente, una red neuronal convolucional preentrenada como ResNet50 extrae características texturales que se concatenan a las componentes principales para enriquecer la información de entrada del clasificador bayesiano.
Validación y refinamiento La evaluación se realiza con un conjunto de prueba independiente y se emplea una matriz de confusión para analizar errores por fase mineral. Un lazo de aprendizaje por refuerzo ajusta iterativamente los parámetros del clasificador bayesiano y realiza fine tuning de la CNN con base en las señales de error, mejorando la robustez frente a variaciones en preparación de muestra y condiciones instrumentales.
Diseño experimental El estudio utilizó un conjunto de 100 imágenes hiperespectrales divididas en 70 por ciento para entrenamiento, 15 por ciento para validación y 15 por ciento para prueba. La verdad de terreno fue establecida por petrologistas mediante microscopía óptica y análisis con microsonda electrónica. Las métricas incluyeron precisión de clasificación por píxel, puntuaciones F1 por mineral y tiempo de procesamiento por imagen. Se realizó un ensayo ciego con expertos humanos como línea base.
Resultados El sistema obtuvo una precisión global de aproximadamente 98,2 por ciento frente a un rendimiento promedio humano cercano a 92 por ciento en las mismas condiciones de prueba. Los tiempos de procesamiento medio fueron del orden de 15 segundos por imagen. Las puntuaciones F1 informadas fueron altas para piroxeno, olivino y filosilicatos, y ligeramente menores para sulfuro y carbonatos, reflejando áreas de mayor solapamiento espectral.
Discusión La combinación de fusión espectral, inferencia bayesiana y extracción de texturas mediante CNN mostró sinergias claras: la PCA reduce ruido y dimensionalidad, la CNN captura patrones espaciales que el análisis espectral puro no detecta, y la clasificación bayesiana aporta un marco probabilístico interpretable. Limitaciones actuales incluyen la clasificación de minerales muy de grano fino con firmas prácticamente indistinguibles y la dependencia de una buena representatividad en el conjunto de entrenamiento. Futuras mejoras pueden incorporar información de polarización, técnicas de aumento de datos mediante modelos generativos y sensores con mayor resolución espectral o espacial.
Aplicaciones prácticas y comercialización Este sistema es aplicable a laboratorios de meteoritos, misiones de retorno de muestras asteroidales, y al procesamiento remoto de colecciones minerales. Comercialmente puede integrarse como software a medida para centros de investigación y empresas que requieran análisis mineralógico rápido y escalable. Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, puede adaptar e implementar soluciones basadas en esta tecnología, integrando servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, y servicios de inteligencia de negocio. Ofrecemos también IA para empresas, agentes IA y dashboards con Power BI para explotación y visualización de resultados.
Conclusión El sistema demuestra que la automatización de la clasificación mineralógica mediante fusión hiperespectral, modelos bayesianos y aprendizaje profundo es práctica, precisa y escalable. Implementado como solución comercial por empresas tecnológicas como Q2BSTUDIO puede acelerar la investigación en meteoritica, apoyar misiones espaciales y ofrecer valor añadido a sectores industriales y de materiales mediante software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y análisis de negocio.
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