Utilizando el poder de la inteligencia artificial, investigadores del MIT han desarrollado un modelo computacional que puede predecir rápidamente la estructura del estado de transición de una reacción química. El estado de transición es un momento fugaz durante una reacción en el que las moléculas alcanzan un umbral de energía, más allá del cual la reacción debe proceder. Este estado crítico es difícil de observar experimentalmente, pero comprender su estructura es crucial para diseñar catalizadores y predecir los resultados de la reacción.
Tradicionalmente, las estructuras de los estados de transición se calculaban utilizando técnicas de química cuántica, que son intensivas en cómputo y consumen mucho tiempo. Sin embargo, el equipo de MIT desarrolló un enfoque alternativo utilizando aprendizaje automático. Su modelo puede calcular las estructuras de los estados de transición en unos pocos segundos, reduciendo significativamente el tiempo y los recursos necesarios para la predicción.
Para entrenar su modelo, los investigadores utilizaron métodos de computación cuántica para generar datos sobre reactantes, productos y estados de transición para miles de diferentes reacciones químicas. El modelo aprendió la distribución subyacente de estas estructuras y ahora puede generar estructuras de estados de transición para nuevos reactantes y productos.
La precisión del modelo se probó al predecir estructuras de estados de transición para más de 1,000 reacciones que no formaban parte de los datos de entrenamiento. Se encontró que las soluciones del modelo eran precisas dentro de 0.08 angstroms en comparación con las estructuras generadas utilizando técnicas cuánticas tradicionales.
Los investigadores esperan refinar aún más su modelo incorporando componentes adicionales como catalizadores. Este avance en la predicción de estructuras de estados de transición podría revolucionar el campo de la química al permitir un desarrollo más rápido de nuevas reacciones, catalizadores y productos. También podría arrojar luz sobre reacciones químicas que ocurren naturalmente y que contribuyen a la evolución de la vida en la Tierra.
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