Inteligencia artificial resuelve la Ecuación de Schrödinger sobre moléculas

La Ecuación de Schrödinger es un formalismo crucial en el centro de la mecánica cuántica. Se utiliza para averiguar cómo son los sistemas cuánticos y cómo evolucionan. También es un gran desafío resolver con precisión un sistema hecho de más de unas pocas partículas, con aproximaciones en la mayoría de los casos.

Se utilizan métodos computacionales para resolver la ecuación de muchos sistemas, y un nuevo estudio publicado en Nature Chemistry ha presentado un nuevo método.

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El enfoque, llamado PauliNet, es una red neuronal profunda que puede obtener la solución exacta para la ecuación de moléculas con hasta 30 electrones.

Esta inteligencia artificial (IA) se basa en el método Monte Carlo, que utiliza un muestreo aleatorio para ofrecer resultados numéricos de una función matemática. Esta versión en particular fue construida con el conocimiento de las leyes físicas, incluido el importante principio de exclusión de Pauli. El algoritmo lleva el nombre de esta ley.

Resolver la ecuación puede proporcionar información sobre la formación y el comportamiento de las moléculas que varios de los métodos actuales no pueden proporcionar.

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Esto a menudo ha sido demasiado laborioso para que valga la pena, por lo que este método podría cambiar las reglas del juego.

“Escapar del equilibrio habitual entre precisión y coste computacional es el mayor logro de la química cuántica”, dijo en un comunicado el autor principal, el Dr. Jan Hermann, de la Freie Universität Berlin. “Hasta ahora, el valor atípico más popular es la teoría funcional de densidad extremadamente rentable. Creemos que el enfoque profundo de ‘Monte Carlo cuántico’, el enfoque que proponemos, podría ser igualmente, si no más, exitoso. Ofrece una precisión sin precedentes en un costo computacional todavía acceptable”, dijo.

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PauliNet permite encontrar una solución de la Ecuación de Schrödinger para moléculas arbitrarias. La versatilidad y la sólida estructura física del software ofrecen estos resultados.

La ecuación es una descripción matemática del estado cuántico conocido como función de onda, y traducir esta función de onda para muchos electrones a un lenguaje informático no fue fácil.

“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”, agregó el profesor Frank Noé, quien dirigió el esfuerzo del equipo.

Todavía quedan muchos problemas por resolver, pero los investigadores están entusiasmados con las posibilidades de este algoritmo.

“Esta sigue siendo una investigación fundamental”, coinciden los autores, “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”.

Con información de IFL Science