Un equipo de la Universidad de Princeton ha simulado con precisión los pasos iniciales de la formación del hielo aplicando la inteligencia artificial a la resolución de las ecuaciones que rigen el comportamiento cuántico de los átomos y moléculas individuales.

La simulación resultante describe con precisión cuántica la transición de las moléculas de agua a hielo sólido. Este nivel de precisión, que antes se consideraba inalcanzable debido a la cantidad de potencia de cálculo que requeriría, fue posible cuando los investigadores incorporaron a sus métodos  redes neuronales profundas para modelar las fuerzas interatómicas de la mecánica cuántica.

Los cálculos de mecánica cuántica son complejos y requieren una enorme potencia de cálculo. En la década de 1980, los ordenadores podían simular sólo un centenar de átomos en intervalos de unas pocas trillonésimas de segundo. Los posteriores avances informáticos y la llegada de los modernos superordenadores aumentaron el número de átomos y la duración de la simulación, pero el resultado quedó muy lejos del número de átomos necesarios para observar procesos complejos como la nucleación del hielo.

Gracias a la dinámica molecular de potencial profundo (DPMD) es posible realizar simulaciones de hasta 300.000 átomos utilizando una potencia de cálculo significativamente menor y durante periodos de tiempo mucho más largos de lo que era posible anteriormente

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