La ciencia de materiales ha recorrido un largo camino desde los días de la alquimia, cuando investigadores intentaban transformar elementos como el plomo en oro. Hoy, gracias a avances en tecnología y cálculo computacional, los científicos pueden predecir propiedades de moléculas y materiales con una precisión sin precedentes. Un reciente estudio liderado por Ju Li, profesor de ingeniería nuclear y ciencias de materiales en el MIT, promete revolucionar el diseño de materiales al combinar inteligencia artificial con teorías avanzadas de mecánica cuántica.
De la alquimia a la inteligencia artificial
Durante siglos, la investigación en materiales fue un proceso lento y manual. Con la llegada de la tabla periódica hace 150 años, los científicos obtuvieron una herramienta clave para comprender las propiedades de los elementos. Más recientemente, la introducción de herramientas de aprendizaje automático ha permitido caracterizar sistemas moleculares de forma más eficiente. Sin embargo, las limitaciones de los modelos actuales, como los basados en la teoría funcional de densidad (DFT, por sus siglas en inglés), han generado la necesidad de innovar.
Según Li, los modelos DFT tienen dos problemas principales: la precisión no es uniforme y solo proporcionan información sobre la energía total más baja del sistema molecular. Aquí es donde entra en juego la nueva investigación del equipo del MIT, que utiliza una técnica conocida como teoría de clústeres acoplados (CCSD(T)), considerada el estándar de oro en química cuántica.
Qué es la teoría de clústeres acoplados y cómo mejora las predicciones
La CCSD(T) es una metodología de alta precisión que supera a la DFT en exactitud, proporcionando resultados comparables a los obtenidos experimentalmente. No obstante, esta técnica es extremadamente costosa en términos computacionales. Según Li, duplicar el número de electrones en un sistema puede incrementar el costo de los cálculos hasta 100 veces, lo que limita su aplicación a moléculas pequeñas con menos de 10 átomos.
Para superar esta limitación, el equipo desarrolló un modelo de red neuronal llamado Multi-task Electronic Hamiltonian network (MEHnet). Este sistema emplea técnicas de aprendizaje automático para realizar los mismos cálculos de CCSD(T) de manera mucho más rápida y eficiente. Además, el modelo puede predecir múltiples propiedades electrónicas de una molécula utilizando un solo algoritmo, algo que anteriormente requería varios modelos independientes.
Beneficios y aplicaciones del modelo MEHnet
Entre las propiedades electrónicas que el modelo puede predecir se encuentran:
- Momentos dipolares y cuadrupolares, que describen la distribución de cargas en una molécula.
- Polarizabilidad electrónica, crucial para entender cómo las moléculas interactúan con campos eléctricos.
- Brecha de excitación óptica, que determina la energía necesaria para excitar un electrón desde su estado base.
- Espectro de absorción infrarroja, relacionado con las propiedades vibracionales de una molécula.
Además, el modelo puede analizar tanto estados base como estados excitados de las moléculas, lo que amplía significativamente su campo de aplicación.
El uso de una red neuronal E(3)-equivariante, que representa átomos como nodos y enlaces químicos como aristas, permite incorporar principios físicos directamente en el modelo. Este enfoque combina física cuántica y aprendizaje profundo para lograr resultados de alta precisión con conjuntos de datos pequeños.
Resultados prometedores y proyecciones futuras
En pruebas realizadas con moléculas conocidas, MEHnet superó a los modelos basados en DFT y arrojó resultados muy cercanos a los experimentales. Según Hao Tang, estudiante de doctorado en el MIT, el modelo puede ser generalizado para analizar moléculas más grandes, incluyendo compuestos orgánicos e inorgánicos.
El modelo también abre la puerta al diseño de nuevos materiales con aplicaciones en diversas áreas:
- Diseño de medicamentos: Permitiría identificar compuestos con propiedades únicas antes de llevarlos al laboratorio.
- Dispositivos semiconductores: Mejoraría la eficiencia de materiales utilizados en electrónica avanzada.
- Baterías: Podría conducir al descubrimiento de nuevos materiales más duraderos y sostenibles.
El futuro del diseño molecular
Según Li, el objetivo final es cubrir toda la tabla periódica con la precisión de CCSD(T) pero a un costo computacional mucho menor que DFT. Esto transformaría el panorama de la química, la biología y la ciencia de materiales, permitiendo avances en una amplia gama de disciplinas.
En WWWhatsnew, creemos que este tipo de avances demuestran el inmenso potencial de combinar inteligencia artificial y teorías físicas para resolver problemas complejos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, estaremos atentos a nuevas aplicaciones que puedan transformar nuestras vidas.