Originalmente publicado en inglés por Andy Bei
Publicado el 17 de Agosto del 2018
Traducio por Mariah Dooley; editado por Curtis Green

Cuando se habla de químicos, ¿qué imagen viene a tu mente? Laboratorios, tubos, vasos de laboratorio, soluciones de colores, convirtiendo la suciedad en oro… Sí, sí, esas imágenes representan algunas partes de la química de una manera general, pero ¿sabías que existe un grupo de químicos cuya tarea principal es codificar? (Para un mejor ejemplo, mira este video.) Estos químicos desarrollan y usan software de computadora para modelar procesos del mundo real. Al modelar los fenómenos físicos del mundo real a través de la computadora, ellos (y yo) podemos simular cosas que parecen relativamente simples, como el derretimiento del hielo en el agua, o cosas más complicadas, como el comportamiento vinculante de las proteínas. Nosotros somos llamados químicos computacionales.

Seré honesto contigo, nunca había oído hablar de los químicos computacionales antes de convertirme en uno de ellos y ahora me encanta modelar diferentes moléculas y reacciones. Los científicos usan modelos para complementar la investigación experimental o desarrollar nuevas teorías. Un aspecto interesante de hacer investigación computacional es que tenemos la oportunidad de usar «super computadoras». (Figura 1) El clúster (un conjunto de computadoras que trabajan juntas para lograr un alto poder de computación) en el Centro de Computación de Investigación Avanzada de Maryland (MARCC) es la supercomputadora que estoy usando y compartiendo con otros investigadores. Como estudiante de química computacional, codifico los archivos de entrada para la simulación, me conecto de forma remota a la supercomputadora y presento mi orden de trabajo para que los clústeres la calculen. Cuando la simulación está terminada, la descargo en mi computadora personal, realizo un análisis posterior a la simulación y veo qué ha resultado.

¿Qué hace que una súper computadora sea genial? MARCC tiene un total de 19,776 núcleos. Como referencia, una computadora personal de alta gama generalmente tiene 4 núcleos. Después de hacer un poco de álgebra simple, dividiendo 19.776 entre 4, podemos ver que una supercomputadora potenciada es tan fuerte como casi 5.000 computadoras personales funcionando juntas. Las simulaciones que normalmente hago me toman unos 3 días en ejecutar en 100 núcleos en una supercomputadora. Si tuviera que usar mi computadora portátil estándar, presumiblemente tomaría 75 días (100/4 × 3 = 75), si no más. El tiempo es dinero, ¿no? Por lo tanto, las súper computadoras son recursos invaluables para los químicos computacionales.

Entonces, ¿cómo es ser un químico computacional? Decidí obtener información de algunas de las personas a mi alrededor que tienen una pasión por la química computacional.

El Profesor

Rigoberto Hernández es científico computacional y teórico de la Universidad Johns Hopkins. El profesor Hernández es mi supervisor para el verano de 2018 y se describe a sí mismo como algo así como un Caballero Jedi cuando hace química computacional: ser un químico computacional significa enseñar y aprender. Hay un aprendizaje entre los estudiantes y el profesor, al igual que los experimentados Caballeros Jedi lideran y entrenan a una generación de futuros Caballeros Jedi, y juntos resuelven desafiantes problemas científicos.

El Estudiante De Pregrado

Veamos qué les gusta a los estudiantes sobre química computacional. Nikita, estudiante en el estado de Oregón, ha estado trabajando en hacer simulaciones de dinámica molecular durante algunos años. La dinámica molecular es una rama de la química computacional que se ocupa del movimiento de átomos y moléculas. Él disfruta el enfoque computacional porque ofrece un grado de exactitud que no existe en la investigación experimental. Por ejemplo, las simulaciones pueden calcular, a cinco dígitos después del punto decimal, la posición y la velocidad de un átomo. Este tipo de precisión permite a los químicos computacionales observar cómo los sistemas químicos evolucionan con el tiempo hasta el más mínimo detalle.

Usemos el agua como un simple ejemplo. Sabemos que a nivel macroscópico (colectivo), el agua tiene una densidad de 1 gramo por mililitro (ml) de volumen. Ese ml de agua incluye miles de millones de moléculas de agua, pero Nikita puede crear una representación de computadora de 1 g / ml perfecto simulando solo un pequeño subconjunto de moléculas de agua individuales desde una perspectiva molecular. Si las propiedades colectivas observadas a partir de la simulación coinciden con los resultados experimentales del mundo real, entonces las simulaciones se validan, y los científicos computacionales saben que están en el camino correcto.

El Post Doctorado

Clyde, un investigador postdoctoral en Johns Hopkins, me habló sobre la validez del modelado por computadora: el modelado es un proceso de simplificación y estimación. Las simulaciones pueden representar la realidad, pero ciertamente no son la realidad misma. Los modelos computacionales a menudo se basan en la investigación experimental: se crean muchos modelos para descubrir qué ecuaciones matemáticas se adaptarán a los datos del mundo real de interés y al elegir los parámetros de ecuaciones que se asemejan más a la realidad. Una vez que se ha desarrollado un modelo, puede usarse para predecir los resultados de experimentos que nadie ha realizado todavía. Siempre que la simulación esté bien definida y se modele de manera controlada, los resultados obtenidos de la simulación son entonces válidos y reproducibles.

Modelando una caja de agua

Modelar los átomos puede sonar desalentador, pero en realidad no lo es. De nuevo, volvemos al ejemplo del agua. En el campo de la dinámica molecular, los científicos pueden modelar una caja de agua definiendo cada parámetro y cada ley en el sistema. Le explicaré las teorías básicas detrás de esta simulación, y al final, entenderá el agua como un químico computacional. Para aquellos de ustedes que han tomado química y física en la escuela secundaria, la Ley de Coulomb les puede sonar familiar.

• Ley de Coulomb
  Como sabrás, cada molécula de agua contiene dos átomos de hidrógeno y un átomo de oxígeno (H₂O). Una razón por la cual esto es importante para modelar cómo se comportan las moléculas de agua es que afecta cómo se cargan las moléculas de agua. Necesitamos la Ley de Coulomb para describir la interacción entre las moléculas de agua en función de sus cargas. El oxígeno cargado negativamente de una molécula de agua repelerá carga oxígeno negativamente y atrae el hidrógeno cargado positivamente de las moléculas de agua vecinas, y aquí usamos la Ley de Coulomb para calcular la atracción / repulsión en nuestro modelo.
  

  Tres moléculas de agua, cada una con dos átomos de hidrógeno (blanco) y un átomo de oxígeno (rojo). (imagen de Andy Bei)

   

• Enlaces & Ángulos
  Hay dos enlaces y un ángulo en una molécula de agua, ¿no? Necesitamos diseñar algún tipo de leyes para describir con qué facilidad se estrechan los enlaces y se doblan los ángulos. Qué leyes a usar depende del caso.
  
• El potencial de Lennard-Jones
  El potencial de Lennard-Jones describe cómo dos partículas, si neutralizan la carga, interactúan en el espacio. El potencial tiene dos componentes: la repulsión de Pauli y la fuerza de van der Waals. El término de repulsión de Pauli funciona principalmente a corto plazo. (La repulsión funciona a gran distancia, pero a largo plazo queda anulada por la atracción más fuerte de van der Waals). La repulsión de Pauli en nuestra simulación evita que dos átomos colisionen. La fuerza de Van der Waals funciona en distancias más largas y modela cómo los átomos neutros atraen a sus átomos vecinos dependiendo de lo lejos que estén.
• Segunda ley de NewtonLa segunda ley de Newton es la que dice que la fuerza está relacionada con la aceleración de los tiempos de masa, o F = MA. Esto es importante para la química computacional porque si conocemos la masa de los átomos de la tabla periódica, y sabemos la fuerza que actúa sobre cada átomo, entonces podemos calcular su aceleración. Y si conocemos su aceleración, eso significa que podemos modelar su movimiento. ¿Cómo sabemos las fuerzas? Los calculamos usando las leyes definidas arriba.
  

  Una caja de moléculas de agua (imagen de Andy Bei)

Poniendo todo junto

Al unir todas esas ecuaciones y resolverlas con supercomputadoras, podemos obtener la trayectoria para la simulación de la caja de agua, ¡vaya! Algunos programas también pueden ayudar a visualizar la trayectoria y generar algunas imágenes agradables para facilitar nuestra comprensión del sistema de agua.

La química computacional es un campo emergente, su nombre apareció por primera vez en la literatura en la década de los 70s. Desde entonces, ha estado transformando la forma en que las personas ven la química: el uso de computadoras ahora es parte de la química, y varios químicos computacionales han sido reconocidos como ganadores del Premio Nobel en 1998 y 2013. Por ahora, estoy emocionado de ver ¡cuáles serán los próximos pasos para el desarrollo de la química computacional!