Entender los átomos, crear medicamentos, diseñar computadoras: descubren un método para poner la computación cuántica al alcance de todos

Científicos de la Universidad de Michigan desarrollaron un nuevo método que permite acercar la simulación de moléculas a la precisión cuántica y ofrece nuevas oportunidades para la química y la ciencia de materiales. El trabajo fue publicado en la revista Science Advances.

Los investigadores señalan que la comprensión de las reacciones químicas y de las propiedades de los materiales consume alrededor de un tercio del tiempo total de las supercomputadoras en los laboratorios nacionales de Estados Unidos. En la base de estos cálculos está el llamado problema cuántico de muchos cuerpos, que describe cómo los electrones forman enlaces, determinan la reactividad y el comportamiento eléctrico de las sustancias.

El método ofrece la máxima precisión, pero requiere recursos computacionales colosales, lo que limita su aplicabilidad a moléculas muy pequeñas. El nuevo desarrollo permitirá extender ese nivel de precisión a sistemas más grandes y complejos.

El enfoque clave en la química cuántica hoy es la teoría del funcional de la densidad (DFT). Esta teoría simplifica la tarea describiendo la distribución de la densidad electrónica, en lugar de las trayectorias de todos los electrones por separado. Esto hace posible simular sistemas con cientos de átomos. Sin embargo, la principal limitación sigue siendo el funcional de intercambio y correlación (XC): la descripción matemática de las interacciones entre electrones.

Hasta ahora, los científicos han tenido que usar versiones aproximadas del funcional XC, adecuadas solo para tareas concretas, lo que reducía la precisión general del método. Mejorar este funcional se considera la clave para que la DFT se convierta en una herramienta universal en química y ciencia de materiales.

Según el profesor de ingeniería mecánica Vikram Gavini, que dirigió la investigación, se sabe que existe un funcional universal aplicable a todos los sistemas —moléculas, metales y semiconductores—. Pero su forma exacta aún es desconocida, y comprenderla es crítico para el desarrollo futuro de la DFT.

El proyecto contó con el respaldo del Departamento de Energía de EE. UU., que aportó financiación y recursos de supercomputación. El equipo comenzó analizando átomos individuales y pequeñas moléculas mediante métodos cuánticos de muchos cuerpos. En lugar de usar aproximaciones prefabricadas, los investigadores aplicaron aprendizaje automático para determinar qué funcional XC podía reproducir con mayor precisión el comportamiento de los electrones calculado por métodos cuánticos rigurosos.

Como explicó el primer autor del trabajo, el investigador Bikash Kanungo, el funcional de intercambio y correlación exacto tiene aplicaciones amplias, porque «no depende del material». Esto es igual de importante para el desarrollo de nuevas baterías, para la creación de fármacos y para el diseño de computadoras cuánticas.

El método de la Universidad de Michigan permite utilizar el funcional XC hallado directamente o aplicar su enfoque a otros sistemas. Comenzando por átomos y moléculas ligeras, se podrá ampliar también a sólidos, lo que abrirá el camino a simulaciones más precisas y eficientes en química, ciencia de materiales y campos científicos afines.