Estudiante de posgrado de UChicago Manas Sajjan, izquierda, y prof. David Mazziotti, sostienen un modelo que representa una molécula en la que probaron un mejor enfoque para predecir la conductividad. Crédito:Jean Lachat / Universidad de Chicago
Cuanto más pequeños e inteligentes sean los teléfonos y los dispositivos, mayor es la necesidad de construir circuitos más pequeños. Científicos con visión de futuro en la década de 1970 sugirieron que los circuitos podrían construirse utilizando moléculas en lugar de cables, y en las últimas décadas esa tecnología se ha convertido en realidad.
El problema es, algunas moléculas tienen interacciones particularmente complejas que hacen difícil predecir cuál de ellas podría servir como circuitos en miniatura. Pero un nuevo artículo de dos químicos de la Universidad de Chicago presenta un método innovador que reduce los costos computacionales y mejora la precisión al calcular las interacciones entre pares de electrones y extrapolarlas al resto de la molécula.
"Los modelos actuales tienden a predecir en exceso la conductancia, pero nuestra teoría supera a los modelos tradicionales en uno o dos órdenes de magnitud, "dijo el profesor David Mazziotti, quién fue el coautor del artículo, publicado el 17 de mayo en Nature's Química de las comunicaciones .
Todo, desde mejores chips de computadora y baterías hasta formas más ecológicas de producir sustancias químicas, depende del descubrimiento de nuevos tipos de sustancias químicas y materiales. y los científicos recurren cada vez más a las computadoras para buscar nuevas combinaciones de manera más eficiente. En lugar de probar las permutaciones una por una, pueden ejecutar modelos que predicen las mejores opciones.
Pero es un arte delicado porque en muchos casos estos cálculos pueden consumir un tiempo de cálculo alarmantemente rápido. En moléculas con muchos electrones que interactúan, "puede terminar muy rápidamente con el tamaño del cálculo aumentando exponencialmente con el tamaño de la molécula, "Dijo Mazziotti.
Mazziotti y el estudiante de posgrado Manas Sajjan se propusieron simplificar, creando un método para predecir la conductividad molecular que utiliza la interacción entre dos electrones para representar todas las interacciones. "Para tomar un ejemplo, para una molécula en particular, el método tradicional podría requerir calcular con 1024 variables, mientras que la nuestra tiene 109 variables:un billón de variables menos, "Dijo Sajjan. Esa es la diferencia entre un problema para el que se necesita una supercomputadora y uno que se puede resolver en una computadora portátil.
Esta elección permite un enfoque inusual pero poderoso. Las teorías existentes sobre la conductividad molecular asignan un número determinado de voltaje aplicado a la molécula para predecir un número para la corriente que luego podría fluir a través de ella. Sajjan y Mazziotti le dieron la vuelta a este paradigma. Primero arreglaron la corriente, y luego calculó el voltaje. Esto resulta ser mucho más preciso:cuando comprobaron su método con una molécula conocida, vieron que superaba a los métodos tradicionales en uno o dos órdenes de magnitud.
"Lo importante es que es realmente riguroso. Incluso con la conducción, todavía hay un mapeo uno a uno con el sistema de muchos electrones, "Dijo Mazziotti. El proceso de asegurarse de que el sistema de dos electrones todavía represente el sistema de muchos electrones es un problema muy desafiante que ha existido durante 50 años, pero dijo que vale la pena luchar.
"Casi todos los grandes problemas que la gente intenta resolver implican trabajar con materiales que son difíciles de explorar con métodos tradicionales, ", dijo." Si podemos predecir mejor la conductividad, podemos diseñar con mayor eficacia mejores moléculas y materiales ".