Imagina que ets a la teva cuina i vols fer una coca. Tens els ingredients: farina, ous, sucre, llard, llet. Seguiu una recepta, els barreges i poses tot al forn. Després d'una estona, obriu la porta i comences a veure com la massa, que era un engrut rar, es converteix en una cosa esponjosa i daurada. Hi ha un moment exacte en què aquesta massa deixa de ser massa i comença a ser una coca. Aquell moment és clau, perquè si obriu el forn abans, et baixa; si ho fas després, es crema. Aquest punt just, en química, es diu "estat de transició". És l'instant en què la matèria canvia de forma, quan els ingredients comencen a transformar-se en una altra cosa. I trobar aquell moment exacte és molt difícil.

Durant molt temps, els científics van utilitzar mètodes lents i complicats per predir quan es produïa aquest canvi. No estem parlant de cuinar una coca, és clar, sinó de reaccions químiques: com una substància es converteix en una altra, com quan fabriques un remei, un plàstic o un combustible. Saber en quin moment es produeix aquest canvi ajuda que tot sigui més ràpid, barat i menys contaminant. Però el problema és que, per trobar aquest punt de transformació, calia utilitzar computadores superpotents, càlculs llarguíssims, i de vegades esperar dies sencers per tenir una resposta.

Pensem ara en un exemple més quotidià: vols arribar de la teva casa a la feina. Abans no hi havia GPS, així que havies de mirar un mapa, endevinar quin era la millor ruta, potser perdre't un parell de vegades, fins que finalment arribaves. Això és més o menys el que feien els científics per trobar aquest punt de transformació: provaven camins, s'equivocaven, corregien, tornaven a intentar. Era un procés llarg i ple d'intents fallits. Ara bé, va entrar en escena la intel·ligència artificial, que, l'esmentat fàcil, és com ensenyar-li una computadora a reconèixer patrons i a prendre decisions soles, com si aprengués per experiència. Fa uns anys, un grup d'investigadors va instruir a una computadora a detectar aquests punts de transformació química. Com si li mostressin milers de coques en diferents moments de l'enfornat i li diguessin: "aquí ja és coca, aquí encara no". Així, el sistema va identificar aquell instant clau. El primer model que van desenvolupar ja era un avenç: podia fer en menys temps el que abans tardava dies. Però encara havia de fer molts intents i comparar diverses opcions per trobar la correcta. Era com tenir un GPS que donava deu rutes possibles, i havies d'elegir quin et semblava millor.

Coneixes el model React-OT?

Però ara, amb un nou model anomenat React-OT, les coses van canviar de veritat. Aquest sistema ja no arrenca a cegues, com abans. En lloc de provar rutes a l'atzar, comença des d'un punt molt més lògic, més realista. Imagina que tornem a la coca: aquest model, en comptes de provar totes les temperatures possibles del forn, ja sap que el punt de transformació sol estar just a la meitat entre la massa crua i la coca llesta. Llavors, part d'aquesta suposició, és més encertada, i en comptes de necessitar quaranta intents, amb cinc l'assoleix. I no només això: ho fa en menys de mig segon. Abans es tardaven hores. Ara, abans que acabis de dir "coca", el sistema va dir el punt just de cocció.

Aquest avenç té conseqüències molt concretes. Per exemple, si es pot saber de manera ràpida i precisa com es transforma una substància, es poden dissenyar medicaments més ràpids, amb menys malbaratament, i provar noves fórmules sense haver d'esperar setmanes per veure si funcionen. També serveix per crear materials nous, com plàstics biodegradables o combustibles més nets. I a sobre, com es necessita menys energia per fer els càlculs, és una solució més ecològica. A més, aquest model no està guardat sota set claus en un laboratori. Els investigadors van fer una aplicació web on qualsevol persona pot posar els ingredients d'una reacció i obtenir el resultat: quan es produeix aquest canvi, quanta energia es necessita, i tot això en un segon. És com tenir una app que et diu exactament quan treure la coca del forn perquè quedi perfecta.

Potser et preguntes per què això és tan important. Perquè tot el que utilitzem —roba, remeis, pintures, plàstics, xampús— passa per reaccions químiques. Cada producte nou requereix centenars de proves, combinacions i càlculs per entendre com fer que alguna cosa es transformi en una altra cosa sense errors. Si una computadora pot fer tot això més ràpid, més barat i amb menys energia, estem davant d'un canvi enorme. És com haver passat de fer càlculs amb llapis i paper a tenir una supercalculadora que ho resol tot en un instant. Les coses, com són.