Una nueva metodología computacional para predecir la formación compleja de nanoestructuras interesantes

Investigadores del grupo del profesor Carles Bo del Instituto de Investigación Química de Cataluña (ICIQ-CERCA) han descrito una metodología computacional que simula procesos complejos que involucran diferentes especies químicas y diversas condiciones. Estos procesos conducen a la formación de nanoestructuras llamadas polioxometalatos (POM), con importantes aplicaciones en catálisis, almacenamiento de energía, biología y medicina.

La obra aparece en ciencias quimicas.

«Nuestro grupo ha desarrollado recientemente métodos únicos para estudiar la química de los polioxometalatos en solución, sus tipos y mecanismos de formación. Esta investigación tiene el potencial de descubrir las condiciones experimentales necesarias para fabricar nuevos materiales», explica el profesor Bo.

Herramientas versátiles

Los compuestos organometálicos son una familia distinta de nanoestructuras compuestas de átomos de metales de transición unidos a oxígeno, formando una amplia gama de estructuras bien definidas de diferentes tamaños y formas. Estas nanoestructuras se forman mediante procesos de autoensamblaje de óxidos metálicos simples, dependiendo de diversos factores como el pH, la temperatura, la presión, la concentración total del metal, la fuerza iónica y la presencia de agentes reductores y contraiones. La suma de todas estas condiciones complica el control de su composición.

Los investigadores ahora pueden predecir la influencia de estos factores y las condiciones adecuadas para la producción de un tipo particular de POM, utilizando métodos estadísticos que facilitan el tratamiento eficiente y escalable de muchos modelos de formación y sus correspondientes sistemas de ecuaciones no lineales. Esto es importante, ya que la primera aplicación importante de estas nanoestructuras está relacionada con la catálisis, donde se sabe que los POM aceleran muchas reacciones importantes. Por ejemplo, utilizando esta simulación, es posible describir las condiciones apropiadas que conducen a la producción de un tipo de POM responsable de la catálisis del CO.₂ estabilizando.

Simulador POMS

El grupo del profesor Poe ha proporcionado un paquete de software de código abierto llamado POMSimulator que ayuda a dilucidar los mecanismos de formación de POM. Al publicar una versión pública del código, los investigadores pretenden proporcionar una herramienta para complementar el descubrimiento de nuevos POM. Además, tener una versión accesible del código significa que otros investigadores pueden modificar el código fuente según sus necesidades.

La metodología que ahora se presenta es una versión más potente de POMSimulator que proporciona conocimientos nuevos y valiosos sobre la distribución de especies en diferentes condiciones químicas, enriqueciendo así el conocimiento de la evolución de sistemas complejos.

«En la era del big data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es crucial utilizar cada pieza de información a nuestro alcance. Nuestro trabajo ha llevado a POMSimulator al siguiente nivel de uso de datos», afirmó Jordi Boyles, primer autor de este trabajo. y estudiante de doctorado en el grupo del profesor Bo.