Imagina que estás en tu cocina y quieres hacer una torta. Tienes los ingredientes: harina, huevos, azúcar, manteca, leche. Seguís una receta, los mezclas y metes todo al horno. Después de un rato, abrís la puerta y empiezas a ver cómo la masa, que era un engrudo raro, se convierte en algo esponjoso y dorado. Hay un momento exacto en que esa masa deja de ser masa y empieza a ser torta. Ese momento es clave, porque si abrís el horno antes, se te baja; si lo haces después, se quema. Ese punto justo, en química, se llama “estado de transición”. Es el instante en el que la materia cambia de forma, cuando los ingredientes empiezan a transformarse en otra cosa. Y encontrar ese momento exacto es muy difícil.
Durante mucho tiempo, los científicos usaron métodos lentos y complicados para predecir cuándo ocurría este cambio. No estamos hablando de cocinar una torta, claro, sino de reacciones químicas: cómo una sustancia se convierte en otra, como cuando fabricas un remedio, un plástico o un combustible. Saber en qué momento ocurre ese cambio ayuda a que todo sea más rápido, barato y menos contaminante. Pero el problema es que, para encontrar ese punto de transformación, había que usar computadoras superpotentes, cálculos larguísimos, y a veces esperar días enteros para tener una respuesta.
Pensemos ahora en un ejemplo más cotidiano: quieres llegar de tu casa al trabajo. Antes no había GPS, así que tenías que mirar un mapa, adivinar cuál era la mejor ruta, tal vez perderte un par de veces, hasta que finalmente llegabas. Eso es más o menos lo que hacían los científicos para encontrar ese punto de transformación: probaban caminos, se equivocaban, corregían, volvían a intentar. Era un proceso largo y lleno de intentos fallidos. Ahora bien, entró en escena la inteligencia artificial, que, dicho fácil, es como enseñarle a una computadora a reconocer patrones y a tomar decisiones sola, como si aprendiera por experiencia. Hace unos años, un grupo de investigadores instruyó a una computadora a detectar esos puntos de transformación química. Como si le mostraran miles de tortas en distintos momentos del horneado y le dijeran: “acá ya es torta, acá todavía no”. Así, el sistema identificó ese instante clave. El primer modelo que desarrollaron ya era un avance: podía hacer en menos tiempo lo que antes tardaba días. Pero todavía tenía que hacer muchos intentos y comparar varias opciones para encontrar la correcta. Era como tener un GPS que daba diez rutas posibles, y tenías que elegir cuál te parecía mejor.
¿Conoces el modelo React-OT?
Pero ahora, con un nuevo modelo llamado React-OT, las cosas cambiaron de verdad. Este sistema ya no arranca a ciegas, como antes. En lugar de probar rutas al azar, empieza desde un punto mucho más lógico, más realista. Imagina que volvemos a la torta: este modelo, en vez de probar todas las temperaturas posibles del horno, ya sabe que el punto de transformación suele estar justo a la mitad entre la masa cruda y la torta lista. Entonces, parte de esa suposición, es más acertada, y en vez de necesitar cuarenta intentos, con cinco le alcanza. Y no solamente eso: lo hace en menos de medio segundo. Antes se tardaban horas. Ahora, antes de que termines de decir “torta”, el sistema dijo el punto justo de cocción.
Este avance tiene consecuencias muy concretas. Por ejemplo, si se puede saber de manera rápida y precisa cómo se transforma una sustancia, se pueden diseñar medicamentos más rápido, con menos desperdicio, y probar nuevas fórmulas sin tener que esperar semanas para ver si funcionan. También sirve para crear materiales nuevos, como plásticos biodegradables o combustibles más limpios. Y encima, como se necesita menos energía para hacer los cálculos, es una solución más ecológica. Además, este modelo no está guardado bajo siete llaves en un laboratorio. Los investigadores hicieron una aplicación web donde cualquier persona puede poner los ingredientes de una reacción y obtener el resultado: cuándo ocurre ese cambio, cuánta energía se necesita, y todo eso en un segundo. Es como tener una app que te dice exactamente cuándo sacar la torta del horno para que quede perfecta.
Quizás te preguntas por qué esto es tan importante. Porque todo lo que usamos —ropa, remedios, pinturas, plásticos, champús— pasa por reacciones químicas. Cada producto nuevo requiere cientos de pruebas, combinaciones y cálculos para entender cómo hacer que algo se transforme en otra cosa sin errores. Si una computadora puede hacer todo eso más rápido, más barato y con menos energía, estamos ante un cambio enorme. Es como haber pasado de hacer cálculos con lápiz y papel a tener una supercalculadora que resuelve todo en un instante. Las cosas, como son.