El recurso desarrollado, GAME-Net, se ha publicado en una revista del prestigioso grupo Nature especializada en ciencia computacional. Con ella se utiliza una herramienta avanzada de inteligencia artificial: las redes neuronales de grafos (GNN, por sus siglas en inglés).
En nuestro día a día, las GNN se aplican en diversos sectores para abordar y resolver problemas de gran complejidad. Entre sus aplicaciones destacan la visualización, filtrado y análisis de gráficos, el análisis de redes sociales o la predicción de los precios. En el campo de la catálisis heterogénea, objeto de estudio de estos investigadores, GAME-Net puede ayudar a desarrollar nuevos catalizadores más eficientes y respetuosos con el medio ambiente, fundamental para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y combatir el cambio climático.
Para lograr la sostenibilidad, las materias primas ya no serán moléculas pequeñas, como el metano, sino grandes estructuras procedentes de la madera (biomasa) o los residuos plásticos. Es crucial determinar la energía de las moléculas absorbidas en superficies para estimar el rendimiento de un catalizador. Este cálculo se hace generalmente utilizando la teoría del funcional de la densidad (DFT), uno de los métodos más utilizados en los cálculos cuánticos de la estructura electrónica de la materia. Sin embargo, para moléculas de gran tamaño como las presentes en plásticos y biomasa, esto no es viable. GAME-Net es capaz de estimar la energía de adsorción con una precisión comparable a la de DFT, con la cual además estos cálculos se aceleran significativamente en este tipo de materiales más sostenibles. "Más allá del impacto a corto plazo que pueda tener nuestro trabajo, nuestro modelo demuestra que las IAs son capaces de describir interacciones químicas complejas utilizando modelos extremadamente simples, lo que las hace más accesibles para los científicos que quieren acelerar su investigación", concluyen el Dr. Pablo-García y Santiago Morandi.
De la misma manera que un catalizador acelera una reacción química, la inteligencia artificial tiene el potencial de acelerar el descubrimiento de catalizadores más óptimos. Se pueden intuir nuevas formas de transformar la catálisis heterogénea y trabajar con moléculas y materiales que antes eran difíciles de tratar. En resumen, esta nueva herramienta permite realizar predicciones químicas mucho más rápidas que las técnicas convencionales, utilizando solo un ordenador portátil en lugar de un costoso super ordenador. Las industrias químicas pueden así beneficiarse de la integración de la inteligencia artificial en su investigación para avanzar y contribuir a un futuro más sostenible de nuestro planeta.