Na mecânica quântica, a equação de Schrödinger é um dos problemas mais difíceis de serem resolvidos. Formulada em 1925 pelo físico Erwin Schrödinger, ela ainda desafia pesquisadores de todo o mundo dada sua complexidade. Agora, um time de pesquisadores na Freie Universität Berlin, na Alemanha, anunciou a criação de um método de inteligência artificial que pode ajudar a prever as propriedades químicas e físicas das moléculas com base no arranjo de seus átomos no espaço. Desse modo, são dispensados experimentos que gastariam muitos recursos e tempo.

Os pesquisadores desenvolveram um método de aprendizado profundo, chamado em inglês de Deep Learning, que é capaz de atingir uma combinação de precisão e eficiência computacional sem precedentes.

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“Acreditamos que nossa abordagem pode impactar significativamente o futuro da química quântica”, disse o professor Frank Noé, que liderou o esforço da equipe. Os resultados foram publicados na renomada revista Nature Chemistry.

A inteligência artificial utiliza um método baseado no método Monte Carlo, que é utilizado como forma de obter aproximações numéricas. O algoritmo foi criado considerando as leis da física, incluindo o importante princípio de exclusão de Pauli, que, aliás, dá nome a essa inteligência artificial.

"Em vez da abordagem padrão de compor a função de onda a partir de componentes matemáticos relativamente simples, projetamos uma rede neural artificial capaz de aprender os padrões complexos de como os elétrons estão localizados ao redor dos núcleos", disse Noé.

A equação é usada para entender como os sistemas quânticos são e como evoluem na mecânica quântica e sua solução eficiente pode viabilizar a criação de novos materiais ou combinações químicas.

Os pesquisadores estão animados com as possibilidades da nova inteligência artificial. No entanto, ainda são necessárias mais pesquisas para que a descoberta de uma solução eficiente para a equação de Schrödinger se confirme.