Il Ruolo del Reinforcement Learning nella Spettroscopia Raman

Il documento esplora il potenziale del Reinforcement Learning (RL) per l'ottimizzazione autonoma degli esperimenti di spettroscopia Raman. Dopo aver definito l'RL come un paradigma in cui un agente impara a prendere decisioni per massimizzare una ricompensa cumulativa, si inserisce l'RL nel contesto di un approccio innovativo già in atto: la creazione di pseudo-spettri ideali (tramite Autoencoder o modelli generativi) per valutare la vicinanza di uno spettro rumoroso, superando così il problema della distorsione da denoising. L'RL si applica a tre aree chiave della spettroscopia Raman: 1) Ottimizzazione Intelligente dell'Acquisizione: L'Agente regola parametri sperimentali (potenza laser, tempo di integrazione) per massimizzare il rapporto Segnale/Rumore (SNR) e la velocità, penalizzando la fotodegradazione, 2) Mappatura Adattiva (Smart Mapping): L'Agente prende decisioni in tempo reale sul passo di scansione, concentrando le misurazioni nelle aree con maggiore variazione chimica, 3) Controllo dell'Elaborazione Dati: L'Agente seleziona gli algoritmi di post-processing ottimali (es. correzione della baseline) per massimizzare la separazione dei picchi e l'accuratezza di identificazione.