Algoritmos de machine learning para el cálculo de la estructura electrónica de moléculas

 

Los métodos computacionales dedicados al estudio de moléculas y materia condensada son de vital importancia en física, química y ciencia de materiales. Esta metodología es utilizada para describir mecanismos a nivel atómico y acelerar el diseño de materiales. A pesar de la gran variedad de metodologías computacionales, el cálculo de la estructura de electrónica es el cuello de botella que limita la velocidad de cómputo y escalabilidad.

El aprendizaje automático o “machine learning” (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento por medio de algoritmos capaces de analizar una gran cantidad de datos, identificar patrones y realizar predicciones. Por ello, ML es una herramienta poderosa para la predicción de propiedades a nivel atómico con un menor gasto de tiempo y costo computacional en comparación con los métodos convencionales. 

En los últimos años, el ML ha sido aplicado en simulaciones moleculares usando como base de aprendizaje los cálculos basados en la teoría del funcional de la densidad (DFT). Sin embargo, DFT induce un error sistemático en el cálculo de las propiedades electrónicas del sistema, lo cual conlleva a la pérdida de precisión.

Para solventar esta problemática, científicos del Massachusetts Institute of Technology (MIT) desarrollaron el método de ML-unificado para el cálculo de la estructura electrónica de moléculas orgánicas. Utilizaron la teoría CCSD(T) (del inglés coupled-cluster singles, doubles and perturbative triples), más precisa que DFT, pero que requiere mayor gasto computacional conforme el tamaño de la molécula aumenta. Para entrenar dicho algoritmo, utilizaron 70 moléculas diferentes con 7440 configuraciones atómicas distintas. Entre los resultados que obtuvieron mediante ML, se calcularon entalpias de formación de las moléculas que se compararon con resultados experimentales, encontrando diferencias de 0.1-0.2 Kcal/mol. Asimismo, los espectros de infrarrojo simulados concordaron con datos experimentales en la posición del pico y la intensidad. 

A pesar de los buenos resultados, esta metodología aún no ha sido implementada en sistemas periódicos (cristales); sin embargo, los autores creen que esto es posible y se espera que en los próximos años revolucione la forma en que se diseñan los materiales.

Mas información en: nature computational science

Mecanoquímica en el espacio promovida por el bombardeo de nanometeoroides a un asteroide

 

En el Universo ocurren fenómenos que dependen de partículas de tamaños micro y nano que, aceleradas por el campo magnético interplanetario, impactan y transforman a los cuerpos celestes produciendo cambios en su superficie, un proceso llamado meteorización espacial. 

En 2018-2019, la nave espacial Hayabusa2 lanzada por Japón obtuvo espectros de reflectancia infrarroja in situ de la superficie del asteroide (162173) Ryugu, que mostraron una banda de absorción de ∼2,7 μm correspondiente a vibraciones O-H en los filosilicatos del asteroide. Mediante un impacto dirigido, la nave espacial Hayabusa2 creó un cráter de ∼1 m de profundidad en la superficie del asteroide y los espectros de reflectancia infrarroja cercanos al cráter mostraron una banda de absorción de intensidad mayor a ∼2,7 μm.  Estos resultados sugieren que la superficie del asteroide sufrió un proceso de deshidratación (disociación de enlaces O-H). 

Para estudiar el mecanismo de disociación de dichos enlaces químicos, los autores del presente estudio aplicaron métodos de simulación mediante dinámica molecular reactiva. El modelo consideró el bombardeo de filosilicatos del asteroide con un impactador cuyo diámetro (D) se fijó en 1 o 2 nm. En ausencia de los campos magnéticos del plasma del viento solar interplanetario, las velocidades medias de impacto de los nanometeoroides son de 10 a 20 km/s. Como resultado del impacto, se disociaron aproximadamente 200 enlaces O-H en los filosilicatos. Cuando el impactador fue acelerado por el campo magnético interplanetario, la velocidad de impacto aumentó en 1 orden de magnitud (hasta ∼300 km/s), y se disociaron más de 1000 enlaces O-H, incluso con nanometeoroides de D = 1nm.

La deshidratación de los minerales de la superficie del asteroide se atribuyó a la energía  cinética de los impactos, que provocan un calentamiento local en el punto de impacto de más de 1000 Kelvin.

Este descubrimiento ayuda a comprender aspectos de la evolución de la composición química de los asteroides y el impacto de los nanometeoroides en el medio interplanetario.

Para mayor información consultar The Astrophysical Journal