Cuando los químicos observan cómo cambian las concentraciones de las sustancias, necesitan entender qué reacciones están detrás de esos cambios. Es como intentar reconstruir la receta de un plato a partir de fotografías de los platos en diferentes momentos de la comida. Antes, para esto se solían usar derivadas, es decir, las velocidades instantáneas de cambio de las concentraciones. Pero las derivadas son muy sensibles al ruido: una pequeña vibración en los datos se convierte en picos y caídas falsos.
Los autores proponen otro camino: en lugar de derivadas, usan integrales, es decir, los cambios acumulados de concentración durante un intervalo de tiempo. La integral suaviza las fluctuaciones aleatorias, como el promedio de muchas fotografías elimina los reflejos casuales. Basándose en la forma integral de las ecuaciones, el algoritmo selecciona automáticamente posibles mecanismos de reacción, probando combinaciones de sustancias y sus órdenes de participación.
En pruebas con datos ruidosos, el método reconstruía tanto las velocidades de reacción como la propia estructura de la red de interacciones con más precisión que los enfoques basados en derivadas. Esto significa que incluso datos de laboratorio no ideales pueden conducir al esquema correcto de reacciones. Esta herramienta automática será útil en farmacéutica, ecología y en cualquier lugar donde se necesite comprender procesos químicos complejos sin tener que probar hipótesis manualmente.
Integrar es como contar la cantidad total de lluvia en un mes en lugar de intentar atrapar cada gota.