Los elementos químicos constituyen prácticamente todo en el mundo físico. A partir de 2016, conocemos 118 elementos, todo lo cual se puede encontrar categorizado en la famosa tabla periódica que cuelga en cada laboratorio de química y aula.

Cada elemento de la tabla periódica aparece como uno-, abreviatura de dos letras (por ejemplo, O para oxígeno, Al para aluminio) junto con su número atómico, que muestra cuántos protones hay en el núcleo del elemento. El número de protones es enormemente importante, ya que también determina cuántos electrones orbitan el núcleo, lo que esencialmente hace que el elemento sea lo que es y le confiere sus propiedades químicas. En breve, el número atómico es la tarjeta de identificación de un elemento.

La tabla periódica debe incluir estados de oxidación.

Publicando en Química de la naturaleza , Los ingenieros químicos de la Facultad de Ciencias Básicas de la EPFL investigan otro número que debe informarse para cada elemento de la tabla periódica:el estado de oxidación del elemento, también conocido como número de oxidación. Simplemente pon, el estado de oxidación describe cuántos electrones debe ganar o perder un átomo para formar un enlace químico con otro átomo.

"En Quimica, el estado de oxidación siempre se indica en el nombre químico de un compuesto, ", dice el profesor Berend Smit, quien dirigió la investigación." Los estados de oxidación juegan un papel tan importante en los fundamentos de la química que algunos han argumentado que deberían representarse como la tercera dimensión de la tabla periódica ". Un buen ejemplo es el cromo:en la oxidación estado III es esencial para el cuerpo humano; en el estado de oxidación VI, es extremadamente tóxico.

Los materiales complejos complican las cosas

Pero aunque averiguar el estado de oxidación de un solo elemento es bastante sencillo, cuando se trata de compuestos formados por varios elementos, las cosas se complican. "Para materiales complejos, en la práctica es imposible predecir el estado de oxidación a partir de los primeros principios, "dice Smit." De hecho, la mayoría de los programas cuánticos requieren el estado de oxidación del metal como entrada ".

El estado actual de la técnica en la predicción de estados de oxidación todavía se basa en algo llamado "teoría de la valencia de enlace" desarrollada a principios del siglo XX. que estima el estado de oxidación de un compuesto basándose en las distancias entre los átomos de sus elementos constituyentes. Pero esto no siempre funciona especialmente en materiales con estructuras cristalinas. "Es bien sabido que no solo importa la distancia, sino también la geometría de un complejo metálico, ", dice Smit." Pero los intentos de tener esto en cuenta no han tenido mucho éxito ".

Una solución de aprendizaje automático

Hasta ahora, es decir. En el estudio, los investigadores pudieron entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para categorizar un grupo famoso de materiales, los armazones organometálicos, por estado de oxidación.

El equipo utilizó la base de datos estructural de Cambridge, un repositorio de estructuras cristalinas en el que el estado de oxidación se da en el nombre de los materiales. "La base de datos está muy desordenada, con muchos errores y una mezcla de experimentos, conjeturas de expertos, y se utilizan diferentes variaciones de la teoría de la valencia del enlace para asignar estados de oxidación, "dice Smit." Suponemos que la química se autocorrige, ", agrega." Por lo tanto, si bien hay muchos errores en las cuentas individuales, la comunidad en su conjunto lo hará bien ".

"Básicamente, creamos un modelo de aprendizaje automático que capturó el conocimiento colectivo de la comunidad química, "dice Kevin Jablonka, un doctorado estudiante en el grupo de Smit en EPFL. "Nuestro aprendizaje automático no es más que el juego de televisión" ¿Quién quiere ser millonario? "Si un químico no conoce el estado de oxidación, Una de las líneas de vida es preguntarle a la audiencia de química cuál creen que debería ser el estado de oxidación. Al cargar una estructura de cristal y nuestro modelo de aprendizaje automático, la audiencia de químicos les dirá cuál es el estado de oxidación más probable ".