Desde mi desconocimiento, cuando iniciamos en la Petrolera nuestros primeros proyectos, pensaba erroneamente que esto de la Química Computacional era algo tan sencillo como definir el problema y luego la «ciencia = Química Cuántica» sería capaz de resolver las correspondientes ecuaciones. A medida que aprendí un poco del tema me di cuenta que la resolución de las ecuaciones de onda regidas por el conocido Principio de Incertidumbre de Heisenberg tan solo podía resolverse para moléculas muy, muy sencillas… y desde luego no las más interesantes: A partir de un átomo de Helio (2 neutrones y 2 protones) no es posible resolver de forma exacta las ecuaciones teniendo que acudir a simplificaciones!

Pero, con mucho, el mayor desencanto fue el saber que cuando se intenta resolver un problema de química cuántica de esta forma no solo tienes que definir el estado inicial de la molécula a simular y el final del producto a obtener, además tienes que «imaginar» todos los posibles estados de transición por los que podría transcurrir la reacción. El software tan solo se «limita» a calcular la energía de activación de cada unas de las etapas para que tú te quedes con el camino con menor energía y por tanto más posible para que se lleve a cabo la reacción deseada.

Ahora aprovechando las muchas ventajas de la Inteligencia Artificial, investigadores acaban de publicar un interesante artículo titulado «Unificación del aprendizaje automático y la química cuántica con una red neuronal profunda para funciones de onda molecular» que podría usarse para acelerar el diseño de moléculas de medicamentos o nuevos materiales.

En química, la Inteligencia artificial se puede usar para predecir los resultados de experimentos o simulaciones de sistemas cuánticos, y para ello necesita poder incorporar sistemáticamente las leyes fundamentales de la física. En ello han estado trabajando químicos, físicos e informáticos, para poder predecir los estados cuánticos de las moléculas, lo que se conoce como funciones de onda, que determinan todas las propiedades de las moléculas.

Para resolver esas ecuaciones de forma tradicional se necesitarían meses con superordenadores tradicionales, por eso ha sido necesario crear un algoritmo de IA que ayuda a dar predicciones precisas en segundos en una computadora portátil o teléfono móvil. El algoritmo consigue capturar la forma y el comportamiento de las funciones de onda, y cuenta con los conocimientos de química y física necesarios para procesar y representar datos químicos cuánticos en una forma que sea manejable.

En cualquier caso nunca hay que olvidar que la Inteligencia Artificial se puede utilizar para una gran cantidad de cosas, pero siempre se debe entrenar de forma adecuada para que «aprenda» antes de tomar decisiones.