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Escanear un documento para la clase de Química

Busca los nombres químicos y los esquemas de estructura impresos en un PDF, revisa cada aparición junto a la página de origen e importa las estructuras confirmadas.

Iniciar un análisis

  1. Elige File > Scan Document for Chemistry….
  2. Selecciona un archivo PDF con el selector de archivos estándar macOS.
  3. Para archivos PDF de más de 10 páginas, selecciona la primera y la última página antes de escanear. Por defecto, se seleccionan las páginas 1 a 10; la opción «Todas las páginas» selecciona todo el documento. Las miniaturas te ayudan a elegir un rango. Los resultados conservan los números de página originales PDF.
  4. AtomLens abre una vista previa nativa de PDF, extrae el texto y analiza las páginas seleccionadas en busca de nombres químicos y esquemas de estructuras impresos.
  5. Echa un vistazo a la tabla de incidencias que hay al lado del documento. Arrastra el separador cuando el PDF o la tabla necesiten más espacio.

El PDF sigue siendo de solo lectura. El escaneo no modifica el documento seleccionado. En iPad, elige «Escanear PDF» en la biblioteca o «Añadir > Escanear PDF» para Química en un documento; después, selecciona el PDF en «Archivos». El botón «Atrás» te lleva de vuelta a la pantalla inicial. Tras la importación, «Ver biblioteca» abre tus estructuras guardadas. La selección de páginas, el procesamiento, el filtrado y la importación al repositorio siguen el mismo flujo de trabajo; toca las filas para seleccionar varios resultados.

¿Qué pasa durante una exploración?

AtomLens procesa el documento en una serie de pasos que se realizan en el propio dispositivo. Algunos resultados intermedios se reutilizan a propósito: las posiciones del texto ayudan a asociar los nombres con los dibujos y, más adelante, a resaltar la fuente, mientras que la estructura leída de un dibujo proporciona la identidad que se usa para verificar cada nombre propuesto.

IA: procesamiento asistido por IA. El marcador «AI» identifica el trabajo realizado por un modelo de aprendizaje automático integrado en el dispositivo: solución alternativa de OCR, reconocimiento de nombres químicos, segmentación y reconocimiento de dibujos, y generación de nombres alternativos. La lectura de objetos PDF incrustados, el análisis de descripciones químicas, el cálculo de propiedades, la comparación de identidades, la recopilación de resultados y el resaltado de la fuente son pasos determinísticos.
  1. Prepara el PDF. El AtomLens lee el texto incrustado y registra dónde aparece en cada página. Si una página no tiene una capa de texto utilizable, un modelo de IA integrado en el dispositivo lee la página mediante reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
  2. Busca nombres químicos. Un modelo de IA integrado en el dispositivo identifica posibles nombres químicos en el texto. AtomLens corrige con cuidado los problemas habituales de glifos y saltos de línea en los PDF, y luego un analizador determinista de «nombre a estructura» comprueba si cada candidato describe una estructura.
  3. Busca los dibujos estructurales. AtomLens busca primero imágenes incrustadas y objetos de dibujo vectorial en el PDF. Un modelo de segmentación con IA integrado en el dispositivo examina los objetos adecuados y escanea una página completa solo cuando el PDF es una imagen de página o la extracción de objetos está incompleta.
  4. Lee cada dibujo. Un modelo de IA integrado en el dispositivo convierte cada recorte del dibujo en SMILES. AtomLens analiza de forma independiente y determinista ese SMILES para obtener la estructura de referencia, las identidades CML, Standard y Fixed-H, y las propiedades químicas disponibles.
  5. Asigna un nombre verificado. AtomLens prueba primero con los nombres ya detectados que están cerca del dibujo. Si ninguno coincide, un modelo de IA de nomenclatura sin conexión propone hasta cinco nombres a partir del SMILES reconocido. Solo se asigna un nombre cuando el análisis determinista del nombre reproduce las mismas identidades de estructura «Estándar» y «Fija-H».
  6. Reúne los resultados. Cada nombre y dibujo coincidentes que estén cerca forman una fila, y al seleccionarla se resaltan ambas áreas de origen. Las apariciones restantes se mantienen separadas y conservan su posición en la página para que puedas revisarlas, filtrarlas, previsualizarlas e importarlas.
Diagrama de flujo con marcadores de IA: los recursos de preparación de PDF proporcionan texto y objetos de dibujo nativos. Los modelos de IA realizan el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de reserva, el reconocimiento de nombres químicos, la segmentación de dibujos de reserva, el reconocimiento de dibujos a SMILES y la generación de nombres de reserva. El análisis sintáctico determinístico proporciona la estructura y las propiedades oficiales. Se prueban primero los nombres detectados cercanos antes que los candidatos generados, y se requiere una coincidencia determinista de identidad «Estándar» y «Fija-H» antes de que AtomLens ensamble las filas de resultados. Las posiciones del texto y las regiones de dibujo se reutilizan para resaltar la fuente.

Entender los resultados

El reconocimiento por IA no es la verdad absoluta. Distintos modelos de IA buscan posibles nombres, localizan y leen esquemas impresos, y proponen posibles nombres sistemáticos. AtomLens analiza las descripciones químicas de forma independiente y determinista. Solo muestra un nombre propuesto cuando tanto la identidad «Standard» como la «Fixed-H» coinciden con la estructura del esquema de referencia. No se garantiza que el nombre sistemático que se muestra sea el único «Nombre IUPAC preferido». Revisa siempre la fuente PDF resaltada.

Reconocimiento y precisión

AtomLens utiliza primero el texto integrado de PDF. Cuando una página no ofrece texto utilizable, un modelo de IA integrado en el dispositivo puede leerla mediante OCR. A continuación, el escáner corrige una serie de problemas habituales relacionados con los glifos y los saltos de línea de PDF, incluyendo los nombres químicos divididos al final de las líneas.

En el caso de los dibujos impresos, AtomLens comprueba primero la imagen incrustada y los objetos vectoriales propios de PDF. Los objetos adecuados se utilizan directamente o se analizan mediante un modelo de segmentación con IA integrado en el dispositivo. Se reserva una pasada de segmentación con IA a página completa para escaneos de mapas de bits del tamaño de una página, páginas sin objetos de dibujo utilizables o una preparación a nivel de objeto incompleta. Los recortes de los dibujos se renderizan a 300 ppp con relleno antes de que un modelo de reconocimiento de dibujos con IA los lea. Un modelo independiente de nomenclatura con IA fuera de línea propone candidatos a nombres sistemáticos solo después del reconocimiento del dibujo, y solo cuando no se ha encontrado ningún nombre coincidente cercano. El resultado de la IA nunca sustituye al CML analizado de forma independiente ni define la identidad de la estructura. Esta ruta es para planos de estructuras impresos, no para estructuras dibujadas a mano. Las disposiciones densas, las etiquetas, los esquemas de reacción y los escaneos de mala calidad pueden seguir dando lugar a resultados de dibujo omitidos o erróneos.

Los escaneos, las fuentes poco habituales, los diagramas, los mapas de caracteres dañados, los diseños de varias columnas y las etiquetas adyacentes pueden seguir dando lugar a candidatos que falten, estén divididos o se hayan combinado. Los resultados en naranja son pistas útiles para la revisión, no una prueba de que las palabras resaltadas formen un nombre válido según la IUPAC.

Privacidad y funcionamiento sin conexión

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AtomLens 3.1 · Guía del sitio web actualizada el 18 de octubre de 2026.