{"id":8525,"date":"2025-09-16T08:58:57","date_gmt":"2025-09-16T08:58:57","guid":{"rendered":"https:\/\/quantum2025.org\/?post_type=news-link&p=8525"},"modified":"2025-09-16T09:00:07","modified_gmt":"2025-09-16T09:00:07","slug":"como-los-principios-cuanticos-estan-transformando-la-quimica","status":"publish","type":"news-link","link":"https:\/\/quantum2025.org\/es\/news-link\/como-los-principios-cuanticos-estan-transformando-la-quimica\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo los principios cu\u00e1nticos est\u00e1n transformando la qu\u00edmica"},"content":{"rendered":"\n

A estas alturas, todos tenemos una idea bastante clara de c\u00f3mo funciona la IA: escribes una orden en ingl\u00e9s sencillo, se la env\u00edas a un chatbot y este te devuelve un texto, una imagen o un c\u00f3digo. Genial, \u00bfverdad?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Ahora imagina que existiera algo as\u00ed para cosas reales. Imagina que quisieras crear un nuevo medicamento para el dolor muscular o un nuevo material para los neum\u00e1ticos de los coches, y que todo lo que tuvieras que hacer fuera pulsar un bot\u00f3n para conseguirlo. \u00bfNecesitas una nueva mol\u00e9cula medicinal? \u00a1Puf! Ya la tienes.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Puede que ahora parezca ciencia ficci\u00f3n, pero en realidad estamos m\u00e1s cerca de lo que se podr\u00eda pensar. La qu\u00edmica cu\u00e1ntica ya se est\u00e1 utilizando para ayudar a los qu\u00edmicos a descubrir y crear nuevas mol\u00e9culas utilizando principios cu\u00e1nticos y ordenadores en lugar de las t\u00e9cnicas tradicionales de laboratorio. Aunque quiz\u00e1 no sea tan sencillo como pulsar un bot\u00f3n, \u00a1acelerar el proceso sin duda lo es!<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo ayuda la cu\u00e1ntica a la qu\u00edmica?<\/h2>\n\n\n\n

Bien, supongamos que somos qu\u00edmicos y queremos crear una bater\u00eda para tel\u00e9fonos que no se agote a primera hora de la tarde. Para ello, necesitaremos un nuevo material, por lo que el proceso para encontrarlo suele ser el siguiente: identificar algunas mol\u00e9culas posibles, intentar sintetizarlas en el laboratorio, probar los resultados para ver si funcionan y repetir el proceso cuando no es as\u00ed. Tras muchos experimentos, l\u00e1grimas y a\u00f1os, conseguiremos un nuevo material.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSuena agotador? Lo es. Por eso, el descubrimiento y dise\u00f1o molecular puede tardar hasta 20 a\u00f1os en pasar del laboratorio al mercado.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

El uso de los principios cu\u00e1nticos para el descubrimiento molecular ofrece a los qu\u00edmicos una alternativa: en lugar de comenzar con ese tedioso proceso de prueba y error, los qu\u00edmicos pueden tratar de comprender el comportamiento molecular a nivel cu\u00e1ntico antes incluso de poner un pie en el laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Tomemos como ejemplo la bater\u00eda de nuestro tel\u00e9fono: esto sucedi\u00f3 realmente. Los cient\u00edficos quer\u00edan crear un nuevo material para las bater\u00edas de los tel\u00e9fonos m\u00f3viles<\/a> que consumiera menos litio y utilizaron principios cu\u00e1nticos para acelerar el proceso de b\u00fasqueda de un nuevo material. Un ordenador de alta potencia simul\u00f3 los 32 millones de opciones posibles, un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico las clasific\u00f3 y redujo a 500 000, y un m\u00e9todo de qu\u00edmica cu\u00e1ntica llamado \u00abteor\u00eda funcional de la densidad\u00bb dio como resultado 150 opciones finales.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Solo entonces los cient\u00edficos se dirigieron al laboratorio con 18 compuestos para probar. En menos de una semana, pasaron de 32 millones de opciones a un material superior que utilizaba un 70 % menos de litio. \u00a1Puf!<\/p>\n\n\n\n

The future of quantum chemistry<\/h2>\n\n\n\n

La qu\u00edmica cu\u00e1ntica puede hacer lo mismo que la qu\u00edmica tradicional en una fracci\u00f3n del tiempo; no es de extra\u00f1ar que los cient\u00edficos consideren que el futuro de la qu\u00edmica est\u00e1 en la cu\u00e1ntica.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Aunque actualmente se est\u00e1n utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico y los algoritmos cu\u00e1nticos, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es la pr\u00f3xima aplicaci\u00f3n de la cu\u00e1ntica; la gente est\u00e1 buscando cambiar las reglas del juego en la qu\u00edmica.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los cient\u00edficos ya han utilizado un ordenador cu\u00e1ntico de \u00e1tomos neutros <\/a>para acelerar el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos. En lugar de realizar pruebas y cometer errores en el laboratorio, utilizaron algoritmos cu\u00e1nticos y computaci\u00f3n cu\u00e1ntica de \u00e1tomos neutros para mapear c\u00f3mo las mol\u00e9culas de agua afectan a los procesos biol\u00f3gicos. Con el tiempo, esa informaci\u00f3n podr\u00eda utilizarse para ayudar a que un f\u00e1rmaco se una a una prote\u00edna del organismo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Este es solo un tipo de ordenador cu\u00e1ntico; se espera que pronto est\u00e9 disponible un ordenador cu\u00e1ntico universal. Ese tipo de ordenador cu\u00e1ntico podr\u00eda simular todo el complejo proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos, reduciendo dr\u00e1sticamente el tiempo necesario para ello, que actualmente es de 20 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Por estas razones, la cu\u00e1ntica es motivo de gran entusiasmo para los qu\u00edmicos. La aplicaci\u00f3n de los algoritmos cu\u00e1nticos, el aprendizaje autom\u00e1tico y la computaci\u00f3n a la qu\u00edmica abre un nuevo mundo de posibilidades en el descubrimiento molecular. Qui\u00e9n sabe, quiz\u00e1 lo pr\u00f3ximo sea crear mol\u00e9culas con solo pulsar un bot\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

**<\/p>\n\n\n\n

Obras citadas<\/h2>\n\n\n\n

Art\u00edculos cient\u00edficos<\/h3>\n\n\n\n

Gacon, Julien, et al. \u00abDual-frame optimization for gate-model quantum programs with applications to protein folding.\u00bb Physical Review Research<\/em>, vol. 6, no. 4, 2024, https:\/\/journals.aps.org\/prresearch\/abstract\/10.1103\/PhysRevResearch.6.043020<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Kohn, Nathan, et al. \u00abQuantum-enhanced Markov chain Monte Carlo.\u00bb arXiv preprint arXiv:2401.04070<\/em>, 2024, https:\/\/arxiv.org\/abs\/2401.04070<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Entradas del blog<\/h3>\n\n\n\n

Microsoft Azure Quantum Blog. \u00abAccelerating materials discovery with AI and Azure Quantum Elements.\u00bb Microsoft Azure<\/em>, 9 Aug. 2023, http:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/blog\/quantum\/2023\/08\/09\/accelerating-materials-discovery-with-ai-and-azure-quantum-elements\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

World Economic Forum. \u00abHow quantum computing could accelerate drug development.\u00bb World Economic Forum<\/em>, Jan. 2025, https:\/\/www.weforum.org\/stories\/2025\/01\/quantum-computing-drug-development\/#:~:text=Quantum%20computing%2C%20by%20optimizing%20processes,to%20their%20specific%20biological%20profiles<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Serena Krejci-Papa <\/strong>es una estudiante de primer a\u00f1o del m\u00e1ster en Qu\u00edmica Te\u00f3rica y Computacional de la Universidad de Barcelona, en el marco del programa Erasmus Mundus. Escribe sobre temas cient\u00edficos complejos de una forma que hace re\u00edr a la gente. Puedes encontrar m\u00e1s informaci\u00f3n sobre ella en Sciencewithserena.com<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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