Química computacional para niños
La química computacional es una parte de la química que usa computadoras para entender y resolver problemas químicos. Imagina que es como un laboratorio virtual donde los científicos usan programas especiales para estudiar cómo se comportan las moléculas.
Esta rama de la química combina ideas de la química teórica con la física, como la mecánica cuántica. Con estas herramientas, los químicos pueden calcular cómo se ven las moléculas, cómo se mueven y qué propiedades tienen.
Los resultados de la química computacional pueden ayudar a los experimentos reales en el laboratorio. A veces, incluso pueden predecir cosas que aún no se han visto en experimentos. Esto es muy útil para diseñar nuevos medicamentos o materiales, especialmente cuando hacer experimentos reales es muy caro o difícil.
Contenido
¿Qué Estudia la Química Computacional?
La química computacional ayuda a entender muchas cosas sobre las moléculas. Por ejemplo, puede estudiar:
- La estructura molecular: Esto es cómo están organizados los átomos en una molécula y cómo se distribuyen los electrones. Es como saber la forma y el tamaño de un objeto muy pequeño.
- La energía de las moléculas: Esto ayuda a saber qué tan estables son.
- Las propiedades eléctricas: Como el dipolo eléctrico, que es como un pequeño imán en la molécula.
- Las vibraciones de las moléculas: Esto permite entender cómo absorben la luz, algo útil en Espectroscopia.
- Cómo las moléculas interactúan entre sí: Esto es clave para entender cómo funcionan los medicamentos o cómo se forman nuevos materiales.
- La reactividad química: Qué tan fácil es que una molécula reaccione con otra.
- Los mecanismos de reacción: Cómo ocurren las reacciones químicas paso a paso.
¿Cómo Funciona? Métodos y Modelos
Para estudiar las moléculas, los químicos computacionales usan diferentes métodos. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y algunos son mejores para ciertos tipos de problemas.
En general, hay dos grandes grupos de métodos:
- Métodos clásicos o de mecánica molecular (MM): Estos se enfocan en la posición de los átomos.
- Métodos cuánticos (QM): Estos van más allá y estudian también el comportamiento de los electrones.
Cuanto más grande es la molécula que se quiere estudiar, más tiempo y poder de computadora se necesita. Por eso, los científicos eligen el método que les dé la precisión necesaria sin gastar demasiados recursos.
Métodos Cuánticos: Ab Initio
Los métodos ab initio (que significa "desde el principio") se basan en las leyes fundamentales de la mecánica cuántica. No usan datos de experimentos previos, sino que calculan todo desde cero.
El método más sencillo de este tipo es el método de Hartree-Fock (HF). Aunque son muy precisos, estos cálculos pueden ser muy costosos en tiempo y recursos para moléculas grandes. Para obtener resultados aún más exactos, se usan métodos más avanzados que parten del cálculo de Hartree-Fock.
Para estos cálculos, se necesita elegir un "conjunto base", que es como un grupo de funciones matemáticas que ayudan a describir los electrones alrededor de los átomos.
Métodos Basados en la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT)
Los métodos DFT son muy populares porque son bastante precisos y no requieren tantos recursos como los métodos ab initio más complejos. En lugar de trabajar con la función de onda de los electrones, estos métodos se centran en la densidad total de electrones.
Aunque algunos de estos métodos usan parámetros que vienen de experimentos, son muy útiles para estudiar moléculas grandes.
Métodos Cuánticos Semi-Empíricos
Estos métodos son una mezcla. Se basan en las ideas de la mecánica cuántica, pero simplifican algunas partes y usan datos de experimentos para ajustar ciertos parámetros. Son muy buenos para estudiar moléculas grandes, donde los métodos ab initio serían demasiado lentos.
Métodos de Mecánica Molecular (MM)
Para sistemas muy grandes, como las proteínas, a veces no es necesario calcular el comportamiento de cada electrón. Los métodos de mecánica molecular tratan a los átomos como si fueran bolas conectadas por resortes. Usan ecuaciones más sencillas para calcular la energía de la molécula.
Estos métodos son muy rápidos y se usan mucho para estudiar cómo las moléculas biológicas interactúan entre sí, por ejemplo, en el diseño de fármacos.
Química Computacional para Materiales Sólidos
La química computacional también se usa para estudiar materiales sólidos, como los cristales. Ayuda a entender cómo se organizan los electrones en estos materiales y qué propiedades tienen.
Dinámica Química: El Movimiento de las Moléculas
Además de la estructura, la química computacional puede simular cómo se mueven las moléculas a lo largo del tiempo. Esto se llama dinámica molecular. Es como hacer una película de cómo los átomos vibran y se mueven, lo que ayuda a entender procesos como las reacciones químicas.
Un Poco de Historia: ¿Cuándo Empezó Todo?
Los primeros cálculos teóricos en química, basados en la mecánica cuántica, se hicieron en 1927 por Walter Heitler y Fritz London. Libros importantes de esa época, como los de Linus Pauling, ayudaron a sentar las bases.
Con el avance de las computadoras en los años 40 y 50, se hizo posible resolver ecuaciones más complejas. Los primeros cálculos ab initio para moléculas se realizaron en el MIT en 1956.
En los años 60, se desarrollaron métodos más sencillos y rápidos. A principios de los 70, programas de computadora como Gaussian (que todavía se usa hoy) hicieron que los cálculos fueran más accesibles.
El término "química computacional" empezó a usarse más en los años 70, y la primera revista dedicada a este campo se publicó en 1980.
Programas y Herramientas Computacionales
Existen muchos programas de computadora que los químicos computacionales usan. Algunos son muy completos y pueden hacer muchos tipos de cálculos, mientras que otros se especializan en un área o método específico. Estas herramientas son esenciales para llevar a cabo las simulaciones y análisis.
Galería de imágenes
Véase también
En inglés: Computational chemistry Facts for Kids
- Molécula
- Bioinformática
- Modelado molecular
- Química cuántica
- Química teórica
- Computación Científica
- Dinámica molecular
- Física estadística