Tras resolver uno de los «Problemas del Milenio», la IA descubre una reacción química oculta desde 1891

Las reacciones químicas suelen representarse mediante ecuaciones sencillas: los reactivos entran y se obtiene un producto. En realidad, los mismos sustratos pueden seguir diversas rutas de reacción según su concentración, la temperatura, los catalizadores y otras condiciones.

Explorar todas estas posibilidades manualmente es prácticamente imposible. Ahora, los avances en la automatización de laboratorios y la inteligencia artificial química permiten a los investigadores mapear sistemáticamente este vasto «hiperespacio de reacciones» y descubrir procesos químicos que podrían haber permanecido ocultos incluso en reacciones estudiadas durante más de un siglo.

Para abordar esta cuestión, científicos liderados por el profesor Bartosz A. Grzybowski, director del Centro de Síntesis Algorítmica y Robotizada del Instituto de Ciencias Básicas (IBS), utilizaron una plataforma robótica automatizada para explorar 960 conjuntos diferentes de condiciones para la reacción de Biginelli, una reacción multicomponente clásica descrita por primera vez en 1891.

Tal como señala el estudio, publicado en Nature Synthesis, en lugar de buscar las mejores condiciones para producir una molécula conocida, los investigadores se propusieron identificar los diferentes productos y vías de reacción que podrían surgir en todo el espacio de reacción. Su búsqueda reveló una rama previamente desconocida de la reacción de Biginelli que produce estructuras distintas de sus productos convencionales.

El análisis, respaldado por inteligencia artificial química, reveló que la ruta inesperada corresponde a una transformación en la que siete moléculas de los componentes iniciales contribuyen finalmente a la formación de un producto complejo. Las moléculas recién descubiertas destacaron no solo por su complejidad estructural, sino también por su inusual comportamiento supramolecular.

Algunos de los compuestos se autoensamblaron espontáneamente en estructuras más grandes, dependiendo de la concentración y la temperatura. Otros se unieron selectivamente a iones metálicos, en particular bario y zinc, lo que sugiere posibles aplicaciones en la detección selectiva de metales.

En líneas generales, los investigadores descubrieron que ciertas moléculas pueden organizarse de formas muy distintas según el entorno. Algunas son como imágenes en un espejo y, dependiendo del metal presente, pueden agruparse con moléculas iguales o con sus «opuestas». Con zinc, tendían a unirse con moléculas del mismo tipo; con bario, con las contrarias.

Este comportamiento podría tener aplicaciones en nuevos materiales, sensores y sistemas de reconocimiento molecular. Lo más novedoso es cómo se encontró: una plataforma robótica, apoyada por inteligencia artificial, exploró miles de combinaciones químicas y detectó rutas inesperadas que los métodos tradicionales podrían haber pasado por alto durante décadas.

La revolución matemática de la IA

Conocemos este avance químico tan solo una semana después de que OpenAI–empresa creadora de ChatGPT– anunció haber resuelto uno de los grandes problemas de la historia de la humanidad: las ecuaciones de Navier-Stokes.

Independientemente de este avance, y del posible plagio manifestado por otros matemáticos, para terminar de completar este problema es necesario que transcurran al menos dos años desde la publicación de la propuesta en un medio calificado antes de que pueda comenzar su evaluación definitiva.

La solución tendrá que aparecer en una publicación matemática con revisión por pares de prestigio internacional o en otro medio que reúna unas condiciones aceptadas por la Junta Directiva del Instituto Clay de Matemáticas (CMI). Además, deberá lograr una aceptación general entre la comunidad matemática internacional y responder satisfactoriamente a las cuestiones recogidas en la descripción oficial del problema.