La inteligencia artificial resuelve la ecuación de Schrödinger

Jan Hermann, Zeno Schätzle y Frank Noé, investigadores de la Freie Universität de Berlín, han logrado un importante avance al aplicar el aprendizaje profundo a la química cuántica: la ecuación electrónica de Schrödinger solo puede resolverse de forma analítica para el átomo de hidrógeno, pero su red neuronal, PauliNet, obtiene soluciones numéricas casi exactas para moléculas de hasta 30 electrones. La química cuántica tiene como propósito dar una predicción de las propiedades químicas y físicas basándose en la disposición de sus átomos en el espacio, lo anterior para evitar altos consumos de recursos.

Con el método del equipo investigador en Berlín se obtuvieron soluciones numéricas casi exactas de la ecuación para moléculas de hasta 30 electrones, algo que los métodos anteriores solo lograban con un coste computacional enorme. Con estos resultados se abren nuevas oportunidades en el mundo de la ciencia química.

La función de onda es una representación del comportamiento de los electrones en una molécula, depende de un gran número de variables, lo cual dificulta precisar dicha función, y a su vez, implica inexactitud en los resultados, por lo cual limita la predicción fundamental de los métodos químicos. Tanto la ecuación de Schrödinger como la química cuántica, dependen del parámetro de función de onda.

Hermann, Schätzle y Noé decidieron desarrollar un método de aprendizaje profundo, el cual hace posible obtener soluciones casi exactas de la ecuación con un coste computacional moderado. La red neuronal del equipo puede representar funciones de onda de los electrones. En vez de abordar un enfoque estándar de componentes matemáticos simples, se optó por una red que aprendiera los patrones más complejos de ubicación de electrones alrededor de núcleos.

Desde entonces, las funciones de onda con redes neuronales se han convertido en un campo propio de la química cuántica, y estos métodos ya calculan también estados excitados y varias geometrías moleculares a la vez. Hermann y Noé repasaron estos avances junto con otros investigadores en «Ab initio quantum chemistry with neural-network wavefunctions», una revisión publicada en 2023 en Nature Reviews Chemistry.

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