En el futuro, Los científicos de materiales utilizarán software avanzado para especificar las propiedades que desean y un programa ofrecerá una selección de compuestos químicos optimizados.

Dr. B. Christopher Rinderspacher, un químico teórico del Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU., publicó recientemente un artículo que describe el proceso de utilizar las matemáticas para diseñar compuestos químicos reduciendo la complejidad y aprovechando el aprendizaje automático.

"Lo que esto hace es realmente abrir la cantidad potencial de compuestos, "Dijo Rinderspacher.

La búsqueda de compuestos químicos con propiedades particularmente útiles es como encontrar una aguja en un pajar, él dijo. En el pasado, Los químicos buscarían basándose en un marco establecido y, a menudo, encontrarían nuevas combinaciones de manera acertada o no.

"El problema con eso es que nunca encuentras nada que sea realmente nuevo o sorprendente porque lo que queremos es algo que rompa la norma, ", dijo." Si nos mantenemos dentro de nuestros propios patrones de pensamiento, patrones de pensamiento convencionales, nunca encontraremos materiales de ruptura ".

Los avances en la ciencia de los materiales darán como resultado una armadura o equipo más ligero para un soldado del futuro. Esto se alinea con las prioridades de modernización del Ejército que buscan incendios de precisión de largo alcance, próxima generación de vehículos de combate, futuras plataformas elevadoras verticales y letalidad de soldados. La ciencia de los materiales jugará un papel muy importante en la realización del Ejército del futuro, dijeron los funcionarios.

"La ciencia generalmente funciona caminando hasta la frontera de lo que sabemos y hurgando, ", dijo." ¿Dónde encontramos algo nuevo e interesante? "

Al introducir un nuevo camino hacia el descubrimiento, Rinderspacher espera orientar a los químicos en la dirección correcta utilizando un enfoque matemático. Usando lo que se conoce como distribuciones de carga nuclear, desarrolló un marco teórico general para encontrar los compuestos químicos que busca.

El camino convencional para descubrir nuevos compuestos químicos es "largo y tedioso, ", dijo." Si fuéramos a donde quisiéramos, en términos de todos los productos químicos posibles sin restricciones que no sean inherentes a su problema, podrá acceder a todo ".

La clave, él dijo, está ideando una forma de optimizar lo que se conoce como "funciones de densidad de probabilidad en el espacio químico".

En los próximos tres a cinco años, Rinderspacher dijo que espera incorporar el aprendizaje automático con sus algoritmos para ofrecer una solución y reducir los parámetros de búsqueda de nuevos compuestos químicos.

los Revista de química matemática , conocido por su "original, resultados matemáticos químicamente importantes "utilizando metodologías matemáticas no rutinarias, publicó el artículo de Rinderspacher.

Rinderspacher ha estado siguiendo esta línea de investigación desde enero de 2009. Fue entonces cuando llegó al laboratorio como becario postdoctoral después de obtener su doctorado en la Universidad de Georgia. Un solucionador de acertijos autoproclamado, dijo que lo impulsa la búsqueda de soluciones eficientes.

"Sé que algunas personas están realmente impulsadas por la aplicación que estará al final, pero para mí hacer que funcione es lo suficientemente fascinante, ", dijo." Me gusta mirar el problema y luego averiguar, '¿Cuántos otros problemas son así y se pueden resolver de la misma manera?' "

La actividad de las matemáticas es pensar en generalizar cosas, organizar ideas y mostrar lo que funciona y lo que no, él dijo.

"Las matemáticas adecuadas te llevarán allí, ", dijo." Es el pensamiento matemático, fuera de la caja, lo que estoy tratando de habilitar ".