{"id":49392,"date":"2024-08-29T09:42:18","date_gmt":"2024-08-29T15:42:18","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49392"},"modified":"2025-10-18T00:50:09","modified_gmt":"2025-10-18T06:50:09","slug":"utilizan-ia-para-abordar-uno-de-los-desafios-mas-complejos-en-la-quimica-cuantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/utilizan-ia-para-abordar-uno-de-los-desafios-mas-complejos-en-la-quimica-cuantica\/","title":{"rendered":"Utilizan IA para abordar uno de los desaf\u00edos m\u00e1s complejos en la qu\u00edmica cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Imperial College London y Google DeepMind utilizaron IA para modelar los estados excitados de las mol\u00e9culas, uno de los desaf\u00edos m\u00e1s complejos de la qu\u00edmica cu\u00e1ntica.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Recientemente, investigadores de Imperial College London y Google DeepMind han desarrollado un avance significativo en el uso de redes neuronales, un tipo de inteligencia artificial (IA) inspirada en el cerebro humano, para abordar uno de los desaf\u00edos m\u00e1s complejos en la qu\u00edmica cu\u00e1ntica: modelar los estados excitados de las mol\u00e9culas.<\/p>

Cuando las mol\u00e9culas o materiales son expuestos a una gran cantidad de energ\u00eda (como luz intensa o altas temperaturas), los electrones dentro de las mol\u00e9culas pueden cambiar temporalmente de configuraci\u00f3n. Este nuevo estado se llama \u201cestado excitado\u201d, un t\u00e9rmino relacionado con la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica. La cantidad espec\u00edfica de energ\u00eda absorbida y liberada durante la transici\u00f3n entre estados crea un fingerprint<\/em> o huella \u00fanica para cada mol\u00e9cula o material.<\/p>

Este proceso es crucial para muchas tecnolog\u00edas, como los paneles solares, los LED, y los semiconductores, as\u00ed como para procesos biol\u00f3gicos esenciales como la fotos\u00edntesis y la visi\u00f3n. Sin embargo, estos estados excitados son dif\u00edciles de modelar debido a la naturaleza cu\u00e1ntica de los electrones, que no se pueden ubicar con certeza en un punto espec\u00edfico, sino que solo pueden describirse como probabilidades.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El desaf\u00edo principal en modelar estos estados excitados radica en la complejidad y la cantidad de configuraciones posibles de los electrones en una mol\u00e9cula. \u201cEl espacio de todas las configuraciones posibles es enorme: si intent\u00e1ramos representarlo como una cuadr\u00edcula con 100 puntos a lo largo de cada dimensi\u00f3n, entonces el n\u00famero de posibles configuraciones electr\u00f3nicas para el \u00e1tomo de silicio ser\u00eda mayor que el n\u00famero de \u00e1tomos en el universo. Aqu\u00ed es exactamente donde pensamos que las redes neuronales profundas podr\u00edan ayudar\u201d, explic\u00f3 el Dr. David Pfau de Google DeepMind y del Departamento de F\u00edsica del Imperial College London.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Aqu\u00ed es donde las redes neuronales profundas entran en juego. Estas redes, que imitan el funcionamiento del cerebro humano, son muy buenas para manejar grandes cantidades de datos y encontrar patrones complejos. Los investigadores desarrollaron un nuevo enfoque matem\u00e1tico utilizando una red neuronal llamada FermiNet, que es capaz de calcular la energ\u00eda de \u00e1tomos y mol\u00e9culas con una precisi\u00f3n sin precedentes. Los resultados de la investigaci\u00f3n fueron publicados en Science<\/em><\/a>.<\/em><\/p>

El equipo prob\u00f3 su m\u00e9todo en varios ejemplos complejos, incluyendo una mol\u00e9cula conocida como d\u00edmero de carbono o diatomic carbon<\/em>. Lograron una precisi\u00f3n mucho mayor que los m\u00e9todos anteriores, acerc\u00e1ndose cinco veces m\u00e1s a los resultados experimentales. Este avance muestra que el uso de redes neuronales para resolver problemas cu\u00e1nticos es un m\u00e9todo prometedor para mejorar la precisi\u00f3n y eficiencia en la simulaci\u00f3n de sistemas moleculares complejos.<\/p>

Asimismo, el uso de IA para resolver problemas en la qu\u00edmica cu\u00e1ntica podr\u00eda revelar nuevos caminos y enfoques en el desarrollo de nuevos materiales y medicamentos. Adem\u00e1s, al permitir simulaciones m\u00e1s precisas de c\u00f3mo interact\u00faan las mol\u00e9culas, estos m\u00e9todos podr\u00edan reducir la necesidad de experimentaci\u00f3n en laboratorio, acelerando as\u00ed el proceso de innovaci\u00f3n y desarrollo tecnol\u00f3gico.<\/p>

Los investigadores publicaron su trabajo de manera libre y est\u00e1 disponible como c\u00f3digo abierto, con el prop\u00f3sito que la comunidad cient\u00edfica contin\u00fae explorando y expandiendo estos m\u00e9todos para descubrir nuevas formas en que la materia interact\u00faa con la luz: https:\/\/zenodo.org\/records\/11937084<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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IMPERIAL<\/strong><\/p>

https:\/\/www.imperial.ac.uk\/news\/255673\/ai-tackles-most-difficult-challenges-quantum\/<\/a><\/p>

DEEPMIND <\/strong><\/p>

https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/ferminet-quantum-physics-and-chemistry-from-first-principles\/<\/a><\/p>

SCIENCE <\/strong><\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.adn0137<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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