Modelar el comportamiento de las moléculas y materiales a nivel electrónico es una tarea titánica para los científicos. Cada vez que se intenta predecir una reacción química o entender las propiedades de un nuevo material, hay que tener en cuenta las complejas interacciones entre los electrones. Este problema, conocido como el «problema de muchos cuerpos cuánticos», consume cerca de un tercio del tiempo de supercomputadoras en los laboratorios nacionales de EE. UU., según estimaciones recientes.Si bien existen métodos extremadamente precisos para resolver estas ecuaciones, su coste computacional es tan alto que solo pueden aplicarse a moléculas pequeñas. Pero la ciencia avanza buscando el equilibrio entre precisión y eficiencia. Aquí es donde entra en juego la teoría del funcional de la densidad, o DFT por sus siglas en inglés.Qué es la teoría del funcional de la densidad y por qué importaLa DFT permite simular sistemas con cientos de átomos sin seguir cada electrón individualmente. En lugar de eso, se centra en la densidad electrónica, un enfoque que reduce drásticamente los requisitos de cálculo. Es como estudiar el tráfico en una ciudad mirando el flujo de vehículos en distintas zonas, en lugar de rastrear el recorrido de cada coche.Este modelo ha sido clave en numerosos avances, desde el diseño de materiales para baterías hasta la investigación de fármacos. Pero hay una pieza central dentro de DFT que ha sido difícil de perfeccionar: el funcional de intercambio-correlación (XC). Este componente describe cómo los electrones se repelen entre sí según los principios de la mecánica cuántica.La búsqueda de un funcional universalDesde hace décadas, los científicos sospechan que existe un funcional universal que podría aplicarse con precisión tanto en moléculas como en metales o semiconductores. El problema es que su forma exacta es desconocida. Hasta ahora, se han usado aproximaciones específicas para distintos tipos de materiales, lo que limita la capacidad de predicción generalizada.El profesor Vikram Gavini, de la Universidad de Michigan, lidera un equipo que busca resolver este enigma. Con el respaldo del Departamento de Energía de EE. UU., su grupo ha trabajado con átomos individuales y pequeñas moléculas, usando métodos de mecánica cuántica de alta precisión para conocer exactamente cómo se comportan los electrones en estas condiciones controladas.La inteligencia artificial como aliada de la química cuánticaLo novedoso del trabajo del equipo de Michigan es la incorporación de aprendizaje automático para identificar el funcional XC que mejor reproduce los resultados de los cálculos cuánticos más precisos. En lugar de suponer una forma específica del funcional, los investigadores dejaron que el algoritmo aprendiera directamente de los datos.Este enfoque tiene una ventaja clave: no está limitado por los prejuicios humanos ni por modelos preexistentes. Al entrenar sobre datos generados por teorías más exactas, pero computacionalmente costosas, el sistema logra capturar patrones complejos que antes se pasaban por alto.Según Bikash Kanungo, científico del mismo equipo y primer autor del estudio publicado en Science Advances, este nuevo funcional es agnóstico al material, lo que significa que puede aplicarse en contextos tan diversos como la electrónica, la energía o la medicina.Implicaciones prácticas para ciencia y tecnologíaEl impacto de este avance va más allá de lo académico. En la práctica, contar con un funcional XC más preciso podría acelerar el descubrimiento de nuevos materiales para baterías, facilitar el diseño de moléculas para tratamientos farmacológicos, o mejorar el desarrollo de componentes para ordenadores cuánticos.Todo esto se traduce en simulaciones más rápidas y confiables, sin necesidad de realizar costosos experimentos en laboratorio. Como si se pudiera ensayar una receta en un simulador de cocina antes de comprar los ingredientes y encender el fuego.Lo que viene: de átomos ligeros a materiales complejosEl siguiente paso es aplicar esta metodología a sistemas más grandes y diversos. Aunque el estudio comenzó con átomos ligeros y pequeñas moléculas, el objetivo es llegar a simular sólidos y materiales reales con la misma precisión.Este tipo de herramientas promete cambiar la forma en que se hacen predicciones en la ciencia de materiales y la química. Es como pasar de usar mapas dibujados a mano a contar con un GPS de alta resolución que te lleva directo al destino sin errores.Por primera vez, la combinación entre mecánica cuántica y aprendizaje automático está dando frutos concretos en un campo donde cada detalle electrónico cuenta. Y con ello, se abre la puerta a una nueva era de simulaciones confiables, versátiles y eficaces.La noticia Un nuevo impulso para la predicción molecular con precisión cuántica fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.