Cuando el azúcar cae en el té, se disuelve. Pero, ¿por qué no vuelve a precipitarse? Todo se debe al potencial químico, una magnitud que indica cuán "conveniente" es para una sustancia encontrarse en un lugar y estado determinados. Para una sustancia pura es fácil de calcular, pero para una mezcla de varios componentes es un verdadero rompecabezas.

El potencial químico se puede medir observando cómo las partículas se mueven aleatoriamente en un líquido. Si en algún lugar el número de partículas aumenta y disminuye, esto deja una huella en las fluctuaciones de su cantidad. Los autores del trabajo tomaron este principio y lo extendieron a mezclas con cualquier número de componentes. Utilizaron aprendizaje automático para elegir inteligentemente qué composiciones de la mezcla investigar y cuáles se pueden omitir, como un catador experto que no prueba todos los platos, sino solo los clave.

El método se probó en dos tareas. Primero, se calculó la energía libre de mezcla de una aleación metálica fundida, algo importante para la metalurgia. Luego, se calculó la solubilidad de dos formas de paracetamol en una mezcla de agua y etanol, esto ya es farmacéutica. Ambas tareas antes requerían enormes recursos computacionales, y ahora se resuelven en un tiempo razonable.

Este enfoque abre el camino a la predicción rápida de las propiedades de mezclas complejas, desde nuevos fármacos hasta materiales para baterías.