Ep 59 — Innovación de usuarios y proyectos comunitarios: los frikis de la espectroscopia en GitHub

Serie: Enciclopedia de espectroscopia infrarroja: De los fundamentos a la práctica
Sección: Sexta parte · Práctica y expansión — Del laboratorio a posibilidades infinitas
Público objetivo: Todos los espectadores de la serie, especialmente interesados en herramientas de código abierto, análisis asistido por IA y colaboración comunitaria
Conocimiento previo: Ep 46–55 (Instrumentos y herramientas), Ep 56 (ftir.fun)
Tiempo de lectura: Aproximadamente 30 minutos

Introducción: El "despertar del código abierto" en el campo de la espectroscopia

En las secciones anteriores, hemos dedicado mucho espacio a discutir instrumentos y software comerciales — Opus de Bruker, OMNIC de Thermo, LabSolutions de Shimadzu. Estas herramientas son potentes, pero tienen dos problemas: son caras y cerradas.

Un dilema típico: tienes un lote de espectros infrarrojos que quieres analizar con aprendizaje automático, pero los algoritmos del software comercial son una caja negra, la exportación de datos está limitada y no puedes personalizar el flujo de trabajo. Entonces recurres a Python — y descubres que escribir código de preprocesamiento de espectros desde cero tiene una barrera de entrada más alta de lo esperado.

Es entonces cuando el valor de la comunidad de código abierto se hace evidente.

"Las herramientas de código abierto reducen la barrera de entrada para el análisis espectral, permitiendo que cualquier persona con ideas participe en la innovación de herramientas. Este modelo de innovación 'descentralizada' está cambiando el panorama de la química analítica."[1]

En GitHub hay un grupo de "frikis de la espectroscopia" — pueden ser estudiantes de doctorado, investigadores independientes, programadores aficionados, pero todos comparten una característica: resuelven problemas espectrales con código y lo comparten gratuitamente con el mundo.

En este episodio hacemos un recorrido por proyectos espectrales seleccionados en GitHub, viendo cómo los usuarios impulsan el campo con innovación. Si se mencionan estrellas/actividad, son solo instantáneas al momento de escribir; consulte la página del repositorio el día de acceso (se recomienda anotar la fecha de acceso en las notas).

I. El poder de la comunidad de código abierto

1.1 Por qué la espectroscopia necesita código abierto

El campo de la espectroscopia ha enfrentado varios problemas durante mucho tiempo, y las herramientas de código abierto ofrecen soluciones precisas:

"La reproducibilidad de la investigación científica exige transparencia en el proceso de análisis. Las herramientas de código abierto permiten rastrear cada paso del procesamiento espectral, algo difícil de lograr con software comercial."[1]

1.2 Principios de datos FAIR

Al discutir herramientas de código abierto, es necesario mencionar los principios de datos FAIR — un conjunto de principios para la gestión de datos científicos propuesto en 2016 [2]:

"El núcleo de los principios FAIR es hacer que los datos científicos sean 'amigables' tanto para humanos como para máquinas. Si los datos espectrales están encerrados en formatos propietarios, violan el espíritu de FAIR."[2]

Las herramientas espectrales de código abierto se alinean naturalmente con los principios FAIR: soportan formatos abiertos (JCAMP-DX, CSV), el código es auditable y los datos pueden rastrearse.

II. Recorrido por proyectos seleccionados de GitHub

2.1 OpenSpecy: Plataforma de análisis espectral para microplásticos en línea

Dirección del proyecto: github.com/wincowgerDEV/OpenSpecy-package

¿Qué es?: OpenSpecy es un paquete de herramientas de código abierto en R/Python diseñado específicamente para el análisis de microplásticos. Los microplásticos son un tema candente en ciencia ambiental (ver Ep 26), y la espectroscopia infrarroja y Raman son los métodos centrales para identificarlos.

Funcionalidades principales:

• Preprocesamiento espectral (corrección de línea base, suavizado, normalización)
• Comparación de espectros y búsqueda en bases de datos
• Clasificación automática de tipos de microplásticos (PE, PP, PS, PET, PA, etc.)
• Plataforma en línea openspecy.org con interfaz web

¿Por qué es importante?:

"Uno de los desafíos en la investigación de microplásticos es la enorme cantidad de datos — un solo muestreo ambiental puede generar cientos de espectros. OpenSpecy proporciona una solución automatizada de procesamiento por lotes, mejorando significativamente la eficiencia del análisis."[3]

Stack tecnológico: Principalmente R, con interfaz web Shiny, soporta formatos JCAMP-DX, SPA, CSV, etc.

🔗 Las características infrarrojas de los microplásticos (polímeros) se pueden consultar en ftir.fun: C-H alquílico, éster (PET), amida (nailon).

2.2 VaporFit: Herramienta automática de sustracción atmosférica

Dirección del proyecto: github.com/piobruzd/VaporFit

¿Qué es?: VaporFit es una herramienta para eliminar automáticamente la absorción de vapor de agua atmosférico y CO₂ en espectros. En Ep 18 sobre procesamiento de espectros, discutimos que la interferencia atmosférica es un "viejo problema" en la espectroscopia infrarroja — las bandas de vapor de agua cerca de 3400 cm⁻¹ y las de CO₂ cerca de 2300 cm⁻¹ a menudo enmascaran la señal real de la muestra.

Innovación principal:

VaporFit utiliza un modelo físico para ajustar la absorción atmosférica, en lugar de una simple sustracción de línea base. Fue publicado en Physical Chemistry Chemical Physics (PCCP) en 2025 [4].

"Los métodos tradicionales de sustracción atmosférica dependen de la selección manual de espectros de referencia, lo que es ineficiente y subjetivo. VaporFit logra una sustracción atmosférica objetiva y reproducible ajustando automáticamente la estructura rotacional del vapor de agua y CO₂."[4]

Escenarios de aplicación:

• Espectros infrarrojos medidos en modo transmisión (mayor interferencia atmosférica)
• Muestras con señal débil (la señal atmosférica puede dominar sobre la muestra)
• Mediciones de gases de largo recorrido óptico

💡 Relación con ftir.fun: VaporFit resuelve el problema de "preprocesamiento", mientras que ftir.fun resuelve el de "interpretación". Ambos se pueden usar en cadena: primero usar VaporFit para eliminar la atmósfera, luego subir a ftir.fun para análisis.

2.3 Ira: Herramienta de detección de picos FTIR en JavaScript

¿Qué es?: Ira es una herramienta de detección de picos FTIR escrita en JavaScript, publicada en Analytical Letters en 2023 [5].

Características principales:

• Puramente frontal: implementado en JavaScript, no requiere instalar entorno Python/R
• Interactivo: ajuste en tiempo real de parámetros de detección de picos en el navegador
• Ligero: adecuado para detección rápida de picos sin necesidad de análisis pesado

"Ira muestra el potencial de la tecnología web en el análisis espectral. Aunque JavaScript no es un lenguaje tradicional para computación científica, su ventaja de 'cero instalación, listo para usar' permite que las herramientas espectrales lleguen a más usuarios no especializados."[5]

Importancia técnica: Ira y ftir.fun pertenecen a la misma categoría de herramientas espectrales "nativas de la web", representando la tendencia del software espectral de migrar del "escritorio" al "navegador".

2.4 SSIN: Identificación interpretable de grupos funcionales con IA

Dirección del proyecto: github.com/ngs00/SSIN

¿Qué es?: SSIN (Spectral-Spatial Integration Network) es un modelo de aprendizaje profundo para la identificación automática de grupos funcionales en espectros infrarrojos. Su innovación principal es la interpretabilidad — a diferencia de las típicas IA de caja negra, SSIN puede decir qué "ve".

Funcionalidades principales:

• Entrada: espectro infrarrojo
• Salida: lista de grupos funcionales identificados (C=O, O-H, N-H, C-H, etc.)
• Interpretabilidad: resalta las regiones del espectro relacionadas con cada grupo funcional mediante mecanismos de atención

"SSIN demostró que el aprendizaje profundo no solo puede identificar grupos funcionales automáticamente, sino que también proporciona criterios interpretables a través del mecanismo de atención, permitiendo a los químicos entender el 'proceso de razonamiento' de la IA. Esta transparencia es crucial para aplicaciones científicas."[6]

Por qué es importante: Discutimos el aprendizaje automático en espectroscopia infrarroja en el Ep 44. SSIN representa la dirección de la 'IA explicable', no para reemplazar a los químicos, sino para ayudarles y explicar sus decisiones.

🔗 Los grupos funcionales identificados por SSIN son los mismos que se registran estructuradamente en ftir.fun. Ambos se complementan: SSIN hace identificación automática, ftir.fun verificación manual.

• Carbonilo, Hidroxilo, Amida, Éster

2.5 IR-Bot: Robot IA + análisis IR

Dirección del proyecto: github.com/pic-ai-robotic-chemistry/IR_spe_Analysis

Qué es: IR-Bot es un intento más audaz: combinar un robot IA con el análisis de espectroscopia infrarroja. No solo analiza espectros, sino que también diseña experimentos de forma autónoma, opera instrumentos e interpreta resultados.

Visión:

• La IA lee espectros infrarrojos
• Deduce de forma autónoma posibles estructuras de compuestos
• Diseña experimentos de verificación
• Se integra con laboratorios automatizados

"Los laboratorios químicos autónomos impulsados por IA se están convirtiendo en realidad. La espectroscopia infrarroja, como técnica de análisis estándar, es una entrada clave para que los robots IA 'comprendan' las reacciones químicas."[7]

Estado actual: Este tipo de proyectos aún está en etapas tempranas, pero representa la dirección de fusión de 'IA + automatización + espectroscopia'.

2.6 Photizo: Análisis de tejidos biológicos por FTIR

Dirección del proyecto: github.com/DendrouLab/Photizo

Qué es: Photizo es una herramienta Python especializada en análisis de imágenes de tejidos biológicos por FTIR. Discutimos la aplicación de la espectroscopia infrarroja en biomedicina en el Ep 33: la imagen infrarroja de cortes de tejido puede revelar cambios químicos relacionados con enfermedades.

Funcionalidades principales:

• Importación y preprocesamiento de datos de imágenes FTIR
• Segmentación automática de tipos de tejido (basada en características espectrales)
• Extracción de marcadores de enfermedad
• Visualización y análisis estadístico

"Photizo proporciona un flujo de trabajo estandarizado para imágenes infrarrojas biomédicas, haciendo que los resultados de diferentes laboratorios sean comparables y reproducibles. Esto es crucial para impulsar la patología infrarroja hacia la práctica clínica."[8]

2.7 RamanSPy: Marco de análisis de espectroscopia Raman

Dirección del proyecto: github.com/barahona-research-group/RamanSPy

Qué es: RamanSPy es un marco de análisis de espectroscopia Raman. Aunque esta serie se centra en infrarrojo, en el Ep 09 hablamos de la relación complementaria entre infrarrojo y Raman: muchos estudios utilizan ambas técnicas.

Funcionalidades principales:

• Preprocesamiento de espectros Raman (eliminación de rayos cósmicos, corrección de línea base, suavizado)
• Análisis de imágenes hiperespectrales
• Flujos de trabajo de aprendizaje automático
• Integración con datos infrarrojos

"RamanSPy llena el vacío de una herramienta de análisis general para espectroscopia Raman. Su diseño modular permite a los investigadores combinar flexiblemente diferentes pasos de análisis."[9]

💡 Complementariedad infrarrojo-Raman: En GitHub, las herramientas infrarrojas (OpenSpecy, ftir.fun) y las herramientas Raman (RamanSPy) conforman conjuntamente el ecosistema de código abierto de espectroscopia vibracional. Los investigadores pueden elegir la técnica adecuada según las características de la muestra, o usar ambas para obtener información más completa.

三、Discusiones seleccionadas de la comunidad

La comunidad de código abierto no solo está en GitHub, sino también activa en varios foros. Aquí hay algunas discusiones seleccionadas:

3.1 r/chemistry y r/spectroscopy de Reddit

Temas populares:

• "¿Por qué el software FTIR es tan difícil de usar?" — Provoca quejas sobre UX de software comercial y expectativas de herramientas de código abierto
• "¿Cómo procesar por lotes 1000 espectros infrarrojos con Python?" — Algunos recomiendan SciPy + scripts personalizados, otros OpenSpecy
• "ATR vs Transmisión, ¿cuál es mejor?" — Debate clásico, siempre con nuevas perspectivas

3.2 Chemistry StackExchange

Preguntas y respuestas típicas:

• "¿El pico a 1700 cm⁻¹ en el espectro IR es siempre C=O?" — Respuesta popular detalla todas las posibilidades cerca de 1700 (C=O, C=C, C=N, amida I), enfatizando 'no mires un pico de forma aislada'
• "¿Cómo distinguir espectros IR de aminas primarias y secundarias?" — Pregunta clásica de enseñanza, doblete vs singlete de N-H
• "¿Cómo leer archivos JCAMP-DX con Python?" — Pregunta técnica, recomendación de la biblioteca jcamp

3.3 Discusiones candentes sobre espectroscopia infrarroja en Zhihu

Temas característicos de la comunidad china:

• "¿Consejos para la interpretación de espectros infrarrojos?" — Compartir 'método de cinco pasos' y reglas mnemotécnicas
• "FTIR nacional vs marcas importadas, ¿cómo elegir?" — Discusión sobre relación calidad-precio
• "¿La herramienta ftir.fun es buena?" — Comentarios de usuarios de una herramienta de código abierto china

"El valor de las discusiones comunitarias radica en la 'experiencia real': los libros de texto no te dirán 'este pico a menudo se malinterpreta', pero los veteranos en los foros sí."[1]

四、Cómo participar en la comunidad de espectroscopia de código abierto

4.1 Contribuir con código

Incluso si no eres un programador senior, puedes contribuir a proyectos de código abierto:

"La vitalidad de los proyectos de código abierto proviene de la comunidad. Incluso un simple informe de error o una mejora en la documentación es una contribución a la comunidad."[1]

4.2 Compartir datos

La apertura de datos espectrales es clave para impulsar el campo:

• Bases de datos de espectros: Compartir espectros de referencia (como fuente de datos de ftir.fun)
• Conjuntos de datos etiquetados: Proporcionar datos de entrenamiento para aprendizaje automático
• Casos fallidos: Compartir espectros que 'no funcionan' para ayudar a mejorar algoritmos

4.3 Reportar errores y necesidades

Cuando encuentres problemas al usar herramientas de código abierto, no te calles: ve a GitHub Issues y envía:

• Descripción clara: qué ocurrió, qué esperabas
• Ejemplo reproducible: adjuntar datos y código
• Información del entorno: sistema operativo, versión de Python, versión de la herramienta

五、Comparación de herramientas de espectroscopia de código abierto

5.1 Comparación de funcionalidades

5.2 Recomendaciones de selección

Si eres principiante: Empieza con ftir.fun, aprende grupos funcionales e interpretación de espectros.

Si trabajas en ciencias ambientales/microplásticos: OpenSpecy + ftir.fun.

Si trabajas en biomedicina: Photizo + ftir.fun.

Si investigas en IA/ML: SSIN + IR-Bot + ecosistema Python.

Si usas tanto infrarrojo como Raman: ftir.fun + RamanSPy.

Si necesitas preprocesar grandes volúmenes de datos: VaporFit + SciPy + ftir.fun.

VI. ftir.fun como representante de herramientas open source nacionales

Entre estos proyectos internacionales, ftir.fun se destaca como representante de herramientas open source nacionales por su valor único:

6.1 Amigable en chino

La documentación de herramientas internacionales suele estar en inglés, lo que supone una barrera para principiantes locales. La interfaz y los comentarios en chino de ftir.fun reducen el costo de aprendizaje para usuarios nacionales.

6.2 Conocimiento estructurado

ftir.fun no es solo una "herramienta", sino una "base de conocimiento". Organiza de forma estructurada el conocimiento sobre frecuencias de grupos funcionales, características de picos, factores de influencia, etc., siendo ideal para la enseñanza y el autoaprendizaje.

"ftir.fun representa un modelo único de open source: no solo código abierto, sino también conocimiento abierto. Sus páginas de grupos funcionales son en sí mismas un recurso educativo para espectroscopía infrarroja."[1]

6.3 Complementariedad con herramientas internacionales

ftir.fun no compite con proyectos internacionales, sino que los complementa:

• ftir.fun: consulta de conocimiento, análisis asistido (chino, Web)
• OpenSpecy: análisis especializado de microplásticos (R/Python)
• SSIN: identificación automática con IA (Python)
• VaporFit: corrección atmosférica (Python)

🔗 Todas las páginas de grupos funcionales de ftir.fun:
Carbonilo, Hidroxilo, C-H alquílico, Éster, Amida, Amina, Carboxilo, Aldehído, Éter, Anillo aromático, Nitro, Agua.

VII. Futuro del ecosistema de espectroscopía abierta

7.1 Tendencias

Las herramientas de espectroscopía abierta están evolucionando rápidamente en varias direcciones:

Tendencia 1: Integración con IA
Proyectos como SSIN e IR-Bot muestran la fusión de IA y análisis espectral. Aparecerán más herramientas de "análisis asistido por IA".

Tendencia 2: Webificación
ftir.fun, Ira, OpenSpecy Online representan la tendencia de "el navegador como herramienta". El usuario no necesita instalar nada, reduciendo la barrera de entrada.

Tendencia 3: Estandarización
Los principios FAIR impulsan la estandarización de formatos de datos (JCAMP-DX) y APIs, permitiendo la interoperabilidad entre diferentes herramientas.

Tendencia 4: Comunitarización
De "autor único" a "colaboración comunitaria", la sostenibilidad de los proyectos open source depende cada vez más de las contribuciones de la comunidad.

7.2 Desafíos

Las herramientas de espectroscopía abierta también enfrentan desafíos:

• Sostenibilidad: los mantenedores suelen ser voluntarios, es difícil garantizar una inversión a largo plazo
• Calidad de los datos: la calidad de los espectros en bases de datos abiertas es variable
• Reconocimiento: los sistemas de evaluación académica no reconocen suficientemente las contribuciones de software
• Presión comercial: cómo mantener la operación sin cobrar

"La sostenibilidad de las herramientas open source es un problema que toda la comunidad debe afrontar. Los usuarios no solo son consumidores, sino también colaboradores, aunque solo sea reportando un error."[1]

Figuras (ilustraciones clave de este capítulo)

📷 Fig. 1: Esquema conceptual de este capítulo
Fuente: Imagen real/open source · Unsplash — chemistry lab (con marca de agua ftir.fun)

📷 Fig. 2: Espectro ilustrativo infrarrojo relacionado
Fuente: Imagen real/open source · Project case study — PE spectrum (con marca de agua ftir.fun)

📷 Fig. 3: Ubicación en la ruta de aprendizaje
Fuente: Diagrama educativo de ftir.fun (con marca de agua; no es un espectro real, solo para comprensión conceptual)

Resumen del capítulo

Idea central: Las herramientas open source están reconfigurando el ecosistema del análisis espectral. Desde la consulta de conocimiento de ftir.fun, hasta la identificación con IA de SSIN, pasando por el análisis de microplásticos de OpenSpecy — todos podemos ser creadores, no solo consumidores.

Preguntas de reflexión

1. Los principios de datos FAIR enfatizan "localizable, accesible, interoperable y reutilizable". Si generaras un conjunto de datos de espectros infrarrojos en tu laboratorio, ¿cómo harías que estos datos cumplieran con los principios FAIR? ¿Qué se necesita hacer? ¿Qué no se debe hacer?

2. La "IA explicable" de SSIN resalta las regiones espectrales relacionadas con grupos funcionales mediante mecanismos de atención. En comparación con la IA de "caja negra", ¿por qué esta explicabilidad es más importante en aplicaciones científicas? ¿Puedes pensar en un escenario donde una IA de caja negra pudiera llevar a conclusiones erróneas?

3. Compara las formas de distribución de ftir.fun (herramienta web) y SSIN (paquete Python). ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de las herramientas web y los paquetes instalables localmente? ¿En qué escenario se debería elegir cada una?

4. Si quisieras contribuir a la comunidad de espectroscopía abierta pero no eres programador, ¿qué podrías hacer? Enumera al menos tres formas de contribución que no impliquen programación.

Referencias

[1] Open Spectral Community. "Open Source Tools for Spectroscopy." Community White Paper.
https://github.com/topics/spe…

[2] Wilkinson, M. D. et al. "The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship." Scientific Data, 2016, 3:160018.
https://doi.org/10.1038/sdata…

[3] Cowger, W. et al. "OpenSpecy: An Open-Source Platform for Microplastic Spectra Analysis." Environmental Science & Technology, 2021.
https://github.com/wincowgerD…

[4] Bruzdziak, P. et al. "VaporFit: Automated Atmospheric Vapor Subtraction for Infrared Spectra." Physical Chemistry Chemical Physics, 2025.
https://github.com/piobruzd/V…

[5] Analytical Letters. "Ira: A JavaScript Tool for FTIR Peak Detection." Analytical Letters, 2023, 56(16).
https://doi.org/10.1080/00032…

[6] SSIN Project. "Spectral-Spatial Integration Network for Functional Group Recognition." GitHub Repository.
https://github.com/ngs00/SSIN

[7] AI Robotic Chemistry. "IR-Bot: AI Robot for IR Spectral Analysis." GitHub Repository.
https://github.com/pic-ai-rob…

[8] DendrouLab. "Photizo: FTIR Tissue Imaging Analysis." GitHub Repository.
https://github.com/DendrouLab…

[9] Barahona Research Group. "RamanSPy: A Python Framework for Raman Spectroscopy." GitHub Repository.
https://github.com/barahona-r…

Próximo artículo: Ep 60 — Resumen de la serie y hoja de ruta de aprendizaje: el camino de principiante a experto
El viaje de sesenta episodios está por terminar. En el último episodio, revisaremos los conocimientos centrales de los seis capítulos con un mapa mental general, planificaremos rutas de aprendizaje exclusivas para diferentes roles (estudiantes, técnicos, investigadores, administradores), recomendaremos recursos avanzados y exploraremos las tendencias futuras en el campo de la espectroscopia infrarroja. Es el cierre, pero también un nuevo comienzo.