El agua ha ocupado a los científicos durante décadas. Durante los últimos 30 años, han teorizado que cuando el agua se enfría a una temperatura muy baja, como -100 °C, podría separarse en dos fases líquidas de diferentes densidades. Al igual que el aceite y el agua, estas fases no se mezclan y pueden ayudar a explicar algunos de los otros comportamientos extraños del agua, como la forma en que se vuelve menos densa a medida que se enfría.

Sin embargo, es casi imposible estudiar este fenómeno en el laboratorio porque el agua cristaliza muy rápidamente a temperaturas tan bajas. Ahora, una nueva investigación del Instituto de Tecnología de Georgia utiliza modelos de aprendizaje automático para comprender mejor los cambios de fase del agua, lo que abre más oportunidades para una mejor comprensión teórica de diferentes sustancias. Usando esta técnica, los investigadores encontraron evidencia computacional sólida que respalda la transición líquido-líquido del agua que se puede aplicar a los sistemas del mundo real que usan agua para operar.

«Hacemos esto con cálculos químicos cuánticos muy detallados que intentan acercarse lo más posible a la física real y la química física del agua», dijo Thomas Gartner, profesor asistente en la Escuela de Ingeniería Química y Biomolecular de Georgia Tech. «Esta es la primera vez que alguien ha podido estudiar esta transición con este nivel de detalle».

La investigación se presentó en la revista Liquid-Liquid Transition in Water From First Principles Cartas de verificación físicacon coautores de la Universidad de Princeton.

simular agua

Para comprender mejor cómo interactúa el agua, los investigadores realizaron simulaciones moleculares en supercomputadoras, que Gartner comparó con un microscopio virtual.

«Si tuviera un microscopio infinitamente poderoso, podría acercarse hasta el nivel de las moléculas individuales y ver cómo se mueven e interactúan en tiempo real», dijo. «Eso es lo que estamos haciendo, casi creando una película de computadora».

Los investigadores analizaron cómo se mueven las moléculas y caracterizaron la estructura del líquido a diferentes temperaturas y presiones del agua, imitando la separación de fases entre los líquidos de alta y baja densidad. Recopilaron una gran cantidad de datos (realizaron algunas simulaciones durante hasta un año) y continuaron refinando sus algoritmos para producir resultados más precisos.

Ejecutar simulaciones tan largas y detalladas no habría sido posible hace solo una década, pero el aprendizaje automático ahora ofrece un atajo. Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático que calculó la energía con la que las moléculas de agua interactúan entre sí. Este modelo realizó el cálculo mucho más rápido que las técnicas tradicionales, lo que permitió que las simulaciones se realizaran de manera mucho más eficiente.

El aprendizaje automático no es perfecto, por lo que estas largas simulaciones también mejoraron la precisión de las predicciones. Los investigadores se aseguraron de probar sus predicciones con diferentes tipos de algoritmos de simulación. Cuando múltiples simulaciones dieron resultados similares, se validó su precisión.

«Uno de los desafíos de este trabajo es que debido a que este es un tema que es casi imposible de estudiar experimentalmente, no hay muchos datos con los que comparar», dijo Gartner. «Realmente estamos empujando el sobre aquí, que es otra razón por la que es tan importante que intentemos hacer esto con varias técnicas computacionales diferentes».

Más allá del agua

Algunas de las condiciones probadas por los investigadores fueron extremos que es poco probable que existan directamente en la Tierra, pero que podrían estar presentes en varios entornos acuáticos del Sistema Solar, desde los océanos de Europa hasta las aguas en el centro de los cometas. Sin embargo, estos hallazgos también podrían ayudar a los investigadores a explicar y predecir mejor la extraña y compleja química física del agua, informar sobre el uso del agua en procesos industriales, desarrollar mejores modelos climáticos y más.

El trabajo es aún más generalizable, según Gartner. El agua es un área de investigación bien estudiada, pero esta metodología podría extenderse a otros materiales difíciles de simular como los polímeros o fenómenos complejos como las reacciones químicas.

«El agua es tan central para la vida y la industria, por lo que esta cuestión particular de si el agua puede pasar por esta transición de fase es un problema de larga data, y si podemos acercarnos a una respuesta, eso es importante», dijo. «Pero ahora tenemos esta nueva técnica computacional realmente poderosa, pero aún no sabemos cuáles son los límites y hay mucho espacio para impulsar el campo».

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