Un nuevo estudio liderado por Pablo Piaggi, investigador de CIC nanoGUNE, ofrece, gracias a la inteligencia artificial avanzada, nuevas pistas sobre cómo se forman los minerales en la naturaleza. Esta investigación demuestra que los modelos de aprendizaje automático –sistemas de IA que aprenden de datos– pueden simular complejas reacciones químicas esenciales para comprender la biomineralización (proceso mediante el que los organismos forman minerales como conchas y esqueletos) y la secuenciación de carbono, un mecanismo clave para mitigar el cambio climático.
El estudio está centrado en el carbonato cálcico, un mineral presente en conchas marinas, corales y formaciones geológicas que también juega un papel crítico en la captura de CO₂ atmosférico. A pesar de que las simulaciones moleculares se llevan utilizando desde hace tiempo para estudiar su formación, los modelos anteriores carecían de la precisión suficiente para captar reacciones sutiles pero críticas como la transferencia de protones, un paso fundamental de la cristalización. 

Un nuevo estudio de CIC nanoGUNE centrado en el carbonato cálcico supone un gran avance en la investigación climática y biológica

Para superar este obstáculo, Piaggi y su equipo se valieron de nuevos avances en inteligencia artificial y desarrollaron un modelo de aprendizaje automático basado en mecánica cuántica de primeros principios. Además de mejorar la precisión, abordar la cuestión mediante la IA, permite desvelar detalles ocultos hasta el momento, como, por ejemplo, cómo la pérdida de un protón está mediada por la asociación de los iones. 
Las implicaciones son significativas. Este método supone un gran paso en el estudio ab initio de las reacciones químicas en biominerales y el papel que desempeñan en la cristalización, y contribuye a una mejor comprensión por parte de investigadores de los procesos que ocurren en ambientes naturales como el agua marina.