Uso de métodos computacionales para analizar reacciones químicas y energías moleculares más allá de los límites experimentales.El análisis computacional de reacciones utiliza simulaciones por ordenador para estudiar las reacciones químicas a nivel molecular, proporcionando detalles que son difíciles o imposibles de obtener experimentalmente. Implica calcular las energías de las moléculas, los estados de transición y las rutas de reacción para predecir la velocidad de una reacción, los productos que se formarán y cómo controlarla. Esto es especialmente valioso para sistemas complejos como enzimas, catalizadores o reacciones en condiciones extremas.
El campo comenzó en la década de 1970 con métodos semiempíricos, pero se volvió práctico en los años 1990 con el auge de la DFT y la potencia de cálculo asequible. Los avances recientes incluyen algoritmos de computación cuántica para la química, como se señala en el artículo 'Квантовое превосходство в химии'.
Los métodos se basan en la mecánica cuántica, principalmente en la teoría del funcional de la densidad (DFT) o en métodos más precisos de función de onda, que resuelven la ecuación de Schrödinger para los electrones de una molécula. A partir de estos cálculos se obtienen superficies de energía potencial: mapas de cómo cambia la energía al moverse los átomos. Localizando mínimos (reactivos, productos) y puntos de silla (estados de transición), los investigadores pueden calcular las velocidades de reacción mediante la teoría del estado de transición. El aprendizaje automático se utiliza cada vez más para acelerar estos cálculos aprendiendo de grandes conjuntos de datos de resultados químico-cuánticos.
Se utiliza en el descubrimiento de fármacos para predecir cómo se unen los medicamentos a las proteínas, en la investigación de catálisis para diseñar catalizadores industriales más eficientes y en la ciencia de materiales para cribar nuevas moléculas con propiedades deseadas.
Las redes neuronales modernas entrenadas con millones de colisiones moleculares pueden predecir los resultados de las reacciones más rápido que la química cuántica tradicional, como se destaca en el artículo 'EveNet: как нейросеть учится на 500 миллионах столкновений'.
| A | variable | Reactant species A — chemical species |
| B | variable | Reactant species B — chemical species |
| C | variable | Product species C — chemical species |
| D | variable | Product species D — chemical species |
| + | operador | Combines reactants or products — addition operator |
| -> | operador | Indicates direction of transformation — reaction arrow |

















