Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y del Laboratorio Nacional de Los Álamos han utilizado el aprendizaje automático para crear un modelo capaz de simular procesos reactivos en una amplia variedad de materiales orgánicos y condiciones de reacción.

El modelo de aprendizaje automático general interatómico (ANI-1xnr) puede realizar simulaciones para materiales arbitrarios que contengan los elementos carbono, hidrógeno, nitrógeno y oxígeno. Este modelo requiere significativamente menos potencia informática y tiempo en comparación con los modelos tradicionales de mecánica cuántica.

Los modelos anteriores enfrentaban desafíos significativos. Los modelos de campo de fuerza reactivos son comunes pero generalmente requieren entrenamiento para tipos de reacción específicos. Los modelos tradicionales que utilizan mecánica cuántica pueden aplicarse a cualquier material o molécula, pero requieren supercomputadoras para su uso.

Impacto y aplicaciones futuras

Esta nueva metodología podría tener un impacto significativo en diversos campos. Además de las aplicaciones prácticas en química orgánica, como la síntesis de biocombustibles y la simulación de la combustión del metano, también podría tener implicaciones en áreas como el descubrimiento de medicamentos.

Reflexiones finales

El desarrollo de este modelo representa un avance notable en la capacidad de simular procesos químicos complejos de manera eficiente y precisa. A medida que los investigadores continúen refinando y ampliando su alcance, es probable que veamos aún más aplicaciones emocionantes en diversos campos científicos y tecnológicos.