Un equipo de científicos de la Freie Universität Berlin ha desarrollado un método de inteligencia artificial (IA) para calcular el estado fundamental de la ecuación de Schrödinger en química cuántica. El objetivo de la química cuántica es predecir las propiedades químicas y físicas de las moléculas basándose únicamente en la disposición de sus átomos en el espacio. evitando la necesidad de experimentos de laboratorio que requieren mucho tiempo y recursos. En principio, esto se puede lograr resolviendo la ecuación de Schrödinger, pero en la práctica esto es extremadamente difícil.

Hasta ahora, Ha sido imposible encontrar una solución exacta para moléculas arbitrarias que se puedan calcular de manera eficiente. Pero el equipo de Freie Universität ha desarrollado un método de aprendizaje profundo que puede lograr una combinación sin precedentes de precisión y eficiencia computacional. La IA ha transformado muchas áreas tecnológicas y científicas, desde la visión por computadora hasta la ciencia de los materiales. "Creemos que nuestro enfoque puede tener un impacto significativo en el futuro de la química cuántica, "dice el profesor Frank Noé, quien lideró el esfuerzo del equipo. Los resultados fueron publicados en la prestigiosa revista Química de la naturaleza .

La función de onda es fundamental tanto para la química cuántica como para la ecuación de Schrödinger, un objeto matemático que especifica completamente el comportamiento de los electrones en una molécula. La función de onda es una entidad de alta dimensión, y, por lo tanto, es extremadamente difícil capturar todos los matices que codifican cómo los electrones individuales se afectan entre sí. Muchos métodos de química cuántica abandonan por completo la expresión de la función de onda, en su lugar, sólo intenta determinar la energía de una molécula determinada. Sin embargo, esto requiere que se hagan aproximaciones, limitando la calidad de predicción de tales métodos.

Otros métodos representan la función de onda con el uso de una inmensa cantidad de bloques de construcción matemáticos simples, pero tales métodos son tan complejos que es imposible ponerlos en práctica con más de un puñado de átomos. "Escapar del equilibrio habitual entre precisión y coste computacional es el mayor logro de la química cuántica, "explica el Dr. Jan Hermann de Freie Universität Berlin, quien diseñó las características clave del método en el estudio. "Todavía, el valor atípico más popular es la teoría funcional de densidad extremadamente rentable. Creemos que el profundo 'Quantum Monte Carlo, 'el enfoque que proponemos, podría ser igualmente, si no más exitoso. Ofrece una precisión sin precedentes a un coste computacional todavía aceptable ".

La red neuronal profunda diseñada por el equipo del profesor Noé es una nueva forma de representar las funciones de onda de los electrones. "En lugar del enfoque estándar de componer la función de onda a partir de componentes matemáticos relativamente simples, diseñamos una red neuronal artificial capaz de aprender los patrones complejos de cómo se ubican los electrones alrededor de los núcleos, "Noé explica." Una característica peculiar de las funciones de onda electrónica es su antisimetría. Cuando se intercambian dos electrones, la función de onda debe cambiar de signo. Tuvimos que construir esta propiedad en la arquitectura de la red neuronal para que el enfoque funcionara, "añade Hermann. Esta función, conocido como 'principio de exclusión de Pauli, 'es por eso que los autores llamaron a su método' PauliNet '.

Además del principio de exclusión de Pauli, Las funciones de onda electrónicas también tienen otras propiedades físicas fundamentales, y gran parte del éxito innovador de PauliNet es que integra estas propiedades en la red neuronal profunda, en lugar de dejar que el aprendizaje profundo los resuelva simplemente observando los datos. "La integración de la física fundamental en la IA es esencial para su capacidad de realizar predicciones significativas en el campo, ", dice Noé." Aquí es donde los científicos pueden hacer una contribución sustancial a la IA, y exactamente en lo que se centra mi grupo ".

Aún quedan muchos desafíos por superar antes de que el método de Hermann y Noé esté listo para su aplicación industrial. "Esta sigue siendo una investigación fundamental, "los autores están de acuerdo, "pero es un nuevo enfoque a un antiguo problema de las ciencias moleculares y de los materiales, y estamos entusiasmados con las posibilidades que abre ".