Investigadores de las universidades de Viena y Göttingen han logrado desarrollar un método para predecir espectros infrarrojos moleculares basado en inteligencia artificial. Estas "huellas dactilares" químicas sólo pueden ser simuladas mediante técnicas de predicción comunes para moléculas pequeñas de alta calidad. Con la ayuda de la nueva tecnología, que se basa en redes neuronales similares al cerebro humano y, por lo tanto, es capaz de aprender, el equipo dirigido por Philipp Marquetand de la Facultad de Química de la Universidad de Viena pudo realizar simulaciones que antes no eran posibles. El potencial de esta nueva estrategia se ha publicado ahora en el número actual de la revista. Ciencia química .

Los avances drásticos en la investigación de la inteligencia artificial han llevado a una amplia gama de desarrollos fascinantes en esta área durante la última década. Automóviles de conducción autónoma, pero también las aplicaciones cotidianas como los motores de búsqueda y los filtros de spam ilustran la versatilidad de los métodos del campo de la inteligencia artificial.

La espectroscopia infrarroja es uno de los métodos experimentales más valiosos para conocer el mundo de las moléculas. Los espectros infrarrojos son huellas químicas que proporcionan información sobre la composición y propiedades de sustancias y materiales. En muchos casos, Estos espectros son muy complejos:un análisis detallado hace que las simulaciones asistidas por computadora sean indispensables. Si bien los cálculos químicos cuánticos en principio permiten una predicción extremadamente precisa de los espectros infrarrojos, su aplicabilidad en la práctica se ve dificultada por el alto esfuerzo computacional asociado con ellos. Por esta razón, Los espectros infrarrojos fiables solo se pueden calcular para sistemas químicos relativamente pequeños.

Los investigadores ahora han encontrado una forma de acelerar estas simulaciones utilizando inteligencia artificial. Para este propósito, se utilizan las llamadas redes neuronales artificiales, modelos matemáticos del cerebro humano. Estos pueden aprender las complejas relaciones de la mecánica cuántica que son necesarias para el modelado de espectros infrarrojos utilizando solo unos pocos ejemplos. De este modo, los científicos pueden realizar simulaciones en pocos minutos, lo que de otro modo llevaría miles de años incluso con supercomputadoras modernas, sin sacrificar la confiabilidad. "Ahora podemos finalmente simular problemas químicos que no se pudieron superar con las técnicas de simulación utilizadas hasta ahora, "dice Michael Gastegger, el primer autor del estudio.

Según los resultados de este estudio, los investigadores confían en que su método de predicción de espectros se utilizará ampliamente en el análisis de espectros infrarrojos experimentales en el futuro.