Hablan egresados sobre su trabajo en educación química, inteligencia artificial y simulaciones en mecánica cuántica

Séptima sesión del simposio en línea Nuestros egresados en el mundo

La investigación en educación química, la inteligencia artificial aplicada a la Ingeniería Química y las simulaciones en mecánica cuántica fueron los temas que abordaron Vicente Talanquer, Ehécatl del Río Chanona y Gerardo Andrés Cisneros, respectivamente, durante la séptima sesión del simposio en línea Nuestros egresados en el mundo, realizado en el marco del 105 Aniversario de la Facultad de Química.

En esta sesión, transmitida por los canales oficiales de Facebook y YouTube de esta entidad, los académicos Francisco Miguel Castro Martínez, Laura Domínguez Dueñas, María Eugenia Costas Basín y Eugenia Corvera Poiré presentaron las semblanzas de los egresados participantes.

Vicente Talanquer, docente en la Universidad de Arizona, Estados Unidos, dictó la videoconferencia ¿Qué se investiga en educación Química?, en donde señaló que trabaja en el área de investigación educativa, en especial estudia las dificultades que tienen los estudiantes para razonar conceptos de Química, lo cual se busca utilizar en el desarrollo de experiencias educativas que favorezcan aprendizajes significativos.

Vicente Talanquer, quien estudió la carrera de Química en la FQ y el doctorado en Ciencias Químicas (Fisicoquímica) en la UNAM, dijo también que es necesario hacer cambios en la estrategia educativa y pasar de la transmisión pasiva de conocimientos a una forma de enseñar basada en crear oportunidades para la participación activa de los alumnos en la construcción de ideas, a fin de razonar sobre problemas y aprender a tomar decisiones.

En su práctica docente, apuntó además, ha realizado cambios curriculares, por ejemplo: “en lugar de centrarnos tanto en que los estudiantes aprendan ciertos contenidos disciplinarios, se deben crear más oportunidades para que entiendan qué tipo de preguntas nos ayuda la Química a responder y qué tipo de métodos, formas de pensar e información son necesarios para responder a una pregunta”, expresó.

En tanto que Ehécatl del Río Chanona, investigador en el Imperial College London, de Inglaterra, ofreció la conferencia Inteligencia artificial y optimización aplicada a la Ingeniería Química, en la cual se refirió al trabajo de investigación desarrollado con su grupo, donde busca aplicar métodos computacionales, como machine learning (aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial), optimización y simulaciones, para mejorar los procesos químicos. 

Del Río Chanona, quien estudió Ingeniería Química en la FQ y, posteriormente, realizó el doctorado en el área de inteligencia artificial en la Universidad de Cambridge, Inglaterra, indicó que machine learning e inteligencia artificial “son sobre todo la aplicación de estadística y optimización”, y que un área interesante en este campo es Reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo, donde “las computadoras aprenden, con base en algoritmos, a partir de estímulos positivos, como las mascotas”.

Es interesante, destacó, “porque puede utilizarse, por ejemplo, para que la computadora aprenda cómo manejar mejor un reactor, obviamente con muchas simulaciones previas; se trata de algoritmos que aprenden más rápido”.

Asimismo, dijo que con su equipo de investigación busca emplear estos métodos de inteligencia artificial en el área de Ingeniería Química, utilizando modelos de datos o de ecuaciones diferenciales en simuladores, para aplicarlos después en procesos químicos reales.

Finalmente, Gerardo Andrés Cisneros, profesor en la Wayne State University, en Estados Unidos, quien estudió la licenciatura en Química en la FQ y realizó estudios de doctorado en la Duke University, también de Estados Unidos, dictó la videoconferencia Simulaciones híbridas QM/MM con potenciales polarizables avanzados.

En su presentación, Cisneros explicó que en las simulaciones híbridas se utiliza tanto mecánica cuántica (QM) como molecular (MM) y que con estos métodos se estudian, por ejemplo, mecanismos de reacción enzimáticos, mecanismos de reacción en fase líquida, o bien, factores que alimentan la catálisis.

Estos métodos, expuso, se basan en la consideración de que la energía total de un sistema se puede separar en sus diferentes contribuciones y con ellos, analizar la interacción cuántica con una metodología que describe el movimiento de electrones y el movimiento de una proteína mucho más grande con metodologías de la física clásica. 

Con información de la CAD

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