Un método más rápido y preciso para simular moléculas de cromo

Un átomo de cromo es pequeño, y sus electrones están tan apretados en orbitales compactos que, según las palabras de Kay Carter-Fenk, se comportan como inquilinos de «apartamentos diminutos». Para los químicos que intentan predecir cómo se unen esos átomos dentro de una molécula, ese hacinamiento ha sido durante mucho tiempo el problema. El cromo es un ingrediente esencial del acero inoxidable y, además, uno de los metales que peor manejan los métodos de simulación estándar.

Dos familias de métodos hacen la mayor parte del trabajo. La teoría de clústeres acoplados, o CC, parte de la idea de que cada electrón se mueve en el campo promedio de todos los demás y luego incorpora, paso a paso, la energía de las interacciones entre pares de electrones y después entre grupos de tres. Para muchas moléculas es el «estándar de oro» de la química cuántica, pero su coste computacional crece muy deprisa a medida que las moléculas aumentan de tamaño. La teoría del funcional de la densidad, o DFT, parte de una imagen más sencilla de la densidad electrónica global y es mucho más barata, pero se apoya en aproximaciones y parámetros que no están del todo resueltos, de modo que sus resultados pueden desviarse. Ambas funcionan mal con metales de transición abundantes como el hierro, el cobalto o el cromo.

John Keith y Barbaro Zulueta buscaban formas de modelar el cromo para fabricar mejores aceros inoxidables para la Marina estadounidense. Al revisar la bibliografía, descubrieron que la DFT era a veces, aunque no siempre, un punto de partida mejor que el que se utiliza normalmente con CC para estos metales. Otros investigadores lo habían señalado sin una explicación clara. El grupo de Carter-Fenk, que trabaja con electrones fuertemente correlacionados, sugirió que la causa estaba en las matemáticas subyacentes y no en los orbitales en sí. El equipo construyó entonces un diagnóstico que mide la diferencia entre las dos densidades de partida y la convierte en un único número. «La magnitud de ese número puede indicar si el punto de partida de la DFT es beneficioso o no», explicó Abdulrahman Zamani, primer autor del trabajo.

Con esa regla en la mano, los investigadores informaron de que la CC podía alcanzar la precisión química en muchas combinaciones difíciles de átomos, con resultados cercanos a los de semanas o meses de supercomputación, pero obtenidos en minutos u horas. El título del artículo, «Mejora de la teoría de clústeres acoplados para moléculas fuertemente correlacionadas con codificación de densidad de Kohn-Sham», describe el método; el material de prensa no menciona pruebas en un conjunto más amplio de moléculas, más allá de las del estudio.

Por ahora, el beneficiario más directo es la comunidad del aprendizaje automático. Los modelos que predicen el comportamiento molecular suelen entrenarse con datos de DFT, y el equipo sostiene que esos datos son menos fiables precisamente cuando interviene el cromo. Un cálculo de referencia más preciso ofrece a esos modelos un material mejor del que aprender. La ganancia a largo plazo, según Keith, es una vía hacia metales como el acero inoxidable y los lantánidos y actínidos pesados. Esas aplicaciones, y los nuevos materiales y catalizadores a los que podrían conducir, siguen siendo objetivos: el estudio es un resultado computacional y, a partir de él, no se ha fabricado ninguna aleación ni catalizador nuevo.