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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja Tosarsimulación dinámica molecular alder weimrechtfuerzas derivadas potencial newtonmovimiento real de las partículassegunda ley de newton aceleracionesdinámica molecular en simulaciones carr parrinnellosimulaciones de dinámica molecular aviniciomecanica cuántica y dinámica moleculardinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carloCarrParrinelloDinámica Molecular AvinicioJuan Carlos Gilteoría del funcional de la densidad DFTAIMDMonte CarloAlderWeimrechtsegunda ley de NewtonHéctor SocasTPMDDFTFETENTIP 4P 2005interacciones de CoulombLeonard JonesVan der WaalsMarkovMetrópolissiglo XXRosenbluthTellerST2difracción de rayos XFrancis Villatoro
Dinámica Molecular Avinicio
Con
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Juan Carlos Gil explica cómo funciona la dinámica molecular en pocas frases y luego introduce un avance significativo realizado en 1985 por Carr y Parrinello.
…hemos inspirado, ¿verdad Héctor? En el resumen gráfico, en el abstract gráfico del paper, que es muy chulo. Bueno, tú te has inspirado en eso, yo me inspiré en ti, directamente pregunté: Juan Carlos, no tengo ni idea de qué hacer para la portada, ¿qué hago? Y ahí me diste esa idea. Vale, pues en mi larga introducción se había contado las rarezas del agua y que las solemos estudiar por simulación; que había dos formas: Monte Carlo y dinámica molecular, y me quedo en Monte Carlo. La dinámica molecular surge en 1957 con los trabajos pioneros de Alder y Weimrecht. A diferencia del Monte Carlo, esto es la clave de las dos técnicas: en dinámica molecular sí se sigue el movimiento real de las partículas. Primero se calculan las fuerzas derivadas del potencial que estamos considerando; lo conté también durante un ratito, se aplica la segunda ley de Newton para obtener las aceleraciones y se integran las ecuaciones del movimiento con esas aceleraciones con un paso de tiempo pequeñito para ir actualizando posiciones, vibraciones, etcétera, velocidades de todas las partículas. Eso es la dinámica molecular en ocho frases. Bueno, pues en 1985, han pasado 40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la mecánica cuántica. Crearon lo que se llama Dinámica Molecular Avinicio, A-I. -M-D, donde las fuerzas ya no vienen de un potencial artificial que hay que parametrizar, sino de resolver cuánticamente las nubes de electrones del sistema en cada paso de la simulación En particular, el método este de Cariparrinello usa la teoría del funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil explica las técnicas utilizadas en laboratorios para determinar la disposición de las moléculas, destacando la difracción de neutrones como herramienta fundamental.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #16difracción de neutrones estudio aguadifracción de rayos x alta resolución espacialceldas de yunque diamante presiones extremascelda dinámica microsegundos cinéticas rápidas…ahí con el cacharrito, con el tubo de ensayo, e insílico, que sería mediante simulación por ordenador. Es que me gusta mucho esta expresión de insílico, haciendo un paralelismo a in vitro y en vivo, insílico en el chip, en la olea de silicio En el laboratorio se usan técnicas que permiten determinar cómo se ordenan las moléculas. La principal, con mucha diferencia, es la difracción de neutrones, tanto elástica como cuasi-elástica; pues se ha sido la herramienta fundamental para estudiar el agua y el hielo porque es muy sensible a la posición de los átomos de hidrógeno que pueblan claro estas moléculas. También se usa difracción de rayos X, sobre todo cuando queremos alta resolución espacial o tiempos ultracortos. Y para alcanzar las presiones extremas, también quería mencionarlo, lo habréis oído, se emplean celdas de yunque de diamante. Tanto en su versión estática como una razonablemente reciente, es una celda dinámica que es capaz de comprimir a lo bestia lo que le pongas ahí en microsegundos y está muy bien para estudiar cinéticas rápidas. Pero La herramienta que nos permite convertirnos en los Amundsen y Scott, exploradores del hielo, del hielo en particular y el diagrama de fases del agua en general, bueno pues es la simulación, la simulación por ordenador, que os quiero contar muy rápidamente…
Juan Carlos Gil explica cómo las simulaciones por ordenador imitan el comportamiento de las moléculas al definir un potencial de interacción que asigna energía a cada configuración molecular.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #5potencial de interacción molecularsimulaciones ordenador moléculasinteracción coulomb cargasmodelo leonard jonesenergía potencial configuración molecular…Amundsen y Scott, exploradores del hielo, del hielo en particular y el diagrama de fases del agua en general, bueno pues es la simulación, la simulación por ordenador, que os quiero contar muy rápidamente cómo va esto de la simulación de materia condensada. La idea central es que si conocemos cómo interactúan las moléculas entre sí, podemos hacer que un ordenador pues imite su comportamiento. En la práctica esto requiere definir un potencial de interacción, una función que asigna una energía potencial a cada configuración de las moléculas, Energía que luego ya se intercambiará con cinética u otros grados de libertad, si hay vibración, etc. pues cuando las moléculas se menean Así la simulación explora el paisaje energético del modelo de potencial que estemos considerando En modelos clásicos estos potenciales son bastante simples describen solamente interacciones por pares entre centros de carga o átomos individuales. Estoy hablando de interacción de Coulomb entre cargas, esferas duras, era un modelo que se ha utilizado muchísimo, bolas de billar, Leonard Jones, que es un potencial suave con una repulsión y una atracción por Van der Waals, aunque obviamente la Naturaleza es mucho más compleja que estas esferas duras, ya existen interacciones de múltiples cuerpos, polarización y efectos cuánticos en general. Así que lo que hacemos con la simulación es construir una suerte de universo digital, si queréis, donde los…
Juan Carlos Gil explica el origen y la naturaleza de dos grandes corrientes en la simulación de materia condensada: Monte Carlo y dinámica molecular. Menciona a Markov y al algoritmo de Metrópolis como figuras clave en el desarrollo de la técnica de Monte Carlo.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #6monte carlo y simulación materia condensadaalgoritmo metrópolis en 1953ideas de markov en monte carlo…bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades experimentales de la sustancia de interés como la densidad, el punto de ebullición o el calor de vaporización, que ha sido una magnitud que se ha utilizado clásicamente muchísimas veces. Bueno, pues eso sería la simulación de forma abstracta, pero a partir de ahí surgen dos grandes corrientes en cuanto a la simulación de materia condensada, Monte Carlo y dinámica molecular La técnica de Monte Carlo nace con las ideas de Markov a principios del siglo XX y se formalizó en 1953 con el famoso, para los que lo conocemos, algoritmo de Metrópolis En Mortecarlo no se simula el movimiento real de las partículas, sino que se explora el espacio De fases del modelo que estemos considerando mediante movimientos aleatorios, es gracioso, de ahí el nombre, de las partículas. Se mueve una partícula al azar y entonces ese movimiento se acepta o no se acepta con una propiedad dada por el factor de Boltzmann…
Juan Carlos Gil explica las características del método Monte Carlo, destacando su capacidad para explorar diferentes configuraciones energéticas al permitir movimientos tanto descendentes como ascendentes.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #8método monte carlo explora configuraciones energéticasmovimientos ascendentes en método monte carlopaisaje energético y valles de energía con monte carlomonte carlo atraviesa montañas y cuestas…¿Por qué? Porque fueron Metropolis y los matrimonios Rosenbluth y Teller, él y ella, él y ella, los cinco, que es una curiosidad bastante simpática. Rosenbluth al cuadrado y Teller al cuadrado. Estamos llegando al final de la cara, no sé si quieres ir... Déjame que acabe con Monte Carlo y dejamos dinámica molecular; quería solamente decir que eso, que no reproduce los movimientos reales de las partículas, sino que va paseando Monte Carlo por el paisaje energético del modelo que sea, recorriendo valles donde la energía disminuye, pero y esa es la gracia, también se atreve a atravesar montañas, a subir cuestas, incluso contracorriente de tal forma que permite explorar posibles valles más allá de un collado y llegar a sitios pues de menos energía; no se queda directamente atrapado. Y dinámica molecular en la cara B. Bueno, pues vamos a explorar un poco la dinámica del agua entrando en el café, pasando por la cafetera, que eso también es un proceso bastante complejo. Y nada, les emplazamos a seguir esta conversión tan interesante en la cara B, donde también vamos a hablar…
Juan Carlos Gil explica cómo funciona la dinámica molecular en pocas frases y luego introduce un avance significativo realizado en 1985 por Carr y Parrinello.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1simulación dinámica molecular alder weimrechtfuerzas derivadas potencial newtonmovimiento real de las partículassegunda ley de newton aceleracionesdinámica molecular en simulaciones carr parrinnellosimulaciones de dinámica molecular aviniciomecanica cuántica y dinámica moleculardinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carlo…hemos inspirado, ¿verdad Héctor? En el resumen gráfico, en el abstract gráfico del paper, que es muy chulo. Bueno, tú te has inspirado en eso, yo me inspiré en ti, directamente pregunté: Juan Carlos, no tengo ni idea de qué hacer para la portada, ¿qué hago? Y ahí me diste esa idea. Vale, pues en mi larga introducción se había contado las rarezas del agua y que las solemos estudiar por simulación; que había dos formas: Monte Carlo y dinámica molecular, y me quedo en Monte Carlo. La dinámica molecular surge en 1957 con los trabajos pioneros de Alder y Weimrecht. A diferencia del Monte Carlo, esto es la clave de las dos técnicas: en dinámica molecular sí se sigue el movimiento real de las partículas. Primero se calculan las fuerzas derivadas del potencial que estamos considerando; lo conté también durante un ratito, se aplica la segunda ley de Newton para obtener las aceleraciones y se integran las ecuaciones del movimiento con esas aceleraciones con un paso de tiempo pequeñito para ir actualizando posiciones, vibraciones, etcétera, velocidades de todas las partículas. Eso es la dinámica molecular en ocho frases. Bueno, pues en 1985, han pasado 40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la mecánica cuántica. Crearon lo que se llama Dinámica Molecular Avinicio, A-I. -M-D, donde las fuerzas ya no vienen de un potencial artificial que hay que parametrizar, sino de resolver cuánticamente las nubes de electrones del sistema en cada paso de la simulación En particular, el método este de Cariparrinello usa la teoría del funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500…
Juan Carlos Gil explica cómo la dinámica molecular con potencial profundo (TPMD) combina precisión cuántica y velocidad de la dinámica molecular clásica, permitiendo refinar el método durante la simulación.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #4tpmd combina precisión cuántica velocidadaprendizaje activo refina método simulaciónred profunda calcula potencial partículadft feten optimiza configuraciones simulaciónmodelos de agua st2 simulaciónmolécula de agua rígida jonescargas tetraédricas en modelos agua…mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación para que te dé el potencial en una partícula. Luego, en trabajos posteriores, refinaron el método con lo que llaman aprendizaje activo. El propio sistema durante la simulación, si se da cuenta, haciendo una serie de chequeos, que el potencial profundo que conoce empieza a no representar de forma óptima las configuraciones que le van saliendo en la simulación pues puede calcular esas configuraciones por un DFT chulo, FETEN, e incorporar esos nuevos valores al reentrenar la red e incorporarlo para seguir haciendo la simulación con un potencial refinado. Vale, os he hablado de agua por un poquito y también de simulación, pero todavía necesito introducir otra cosita antes de pasar al artículo, mezclando agua y simulación. ¿Qué modelos de agua se han utilizado para la simulación? Pues el primer modelo moderno se llama ST2 de 1974, una molécula de agua rígida con un centro Leonard Jones y cuatro cargas en disposición tetraédrica; es bastante natural para reproducir la tendencia tetraédrica de las moléculas de agua. En los años 80 llega el modelo SPC, Simple Point Charge, y su variante SPCE, que son muy sencillos, muy simples, muy robustos y todavía a día de hoy se siguen utilizando sobre todo para la envolvente acuosa de macromoléculas, en biología molecular y demás. En…
Juan Carlos Gil explica las limitaciones de los modelos de agua existentes, señalando que no capturan fenómenos naturales como la autoionización debido a que asumen enlaces permanentes entre oxígeno e hidrógeno.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #4 · Palabras #12enlaces oxígeno e hidrógeno permanentesautoionización del agua naturalintercambio de hidrógenos entre moléculasdinámica molecular con potencial profundocálculo dft del mapa de potencial…de interacción que dio lugar a toda una familia de variantes con cuatro centros, cuyo campeón absoluto es el TIP 4P 2005, publicado por Abascal y Vega en 2005 y que sigue siendo a día de hoy el estándar de oro para simular agua y hielo con modelos rígidos. Pero todos estos modelos tienen una limitación grave y es que obviamente los enlaces, cada oxígeno tiene sus dos hidrógenos apareados de por vida, son sus hidrógenos y esos enlaces no se rompen, no capturan los fenómenos que ocurren en el agua natural como la autoionización, el intercambio de hidrógenos entre moléculas. Por eso la técnica esta de dinámica molecular con potencial profundo, que ignora el hecho de que hay moléculas construidas, simplemente calcula el DFT, el mapa de potencial completo, pues ha tenido mucho éxito precisamente para una sustancia tan paradigmática como el agua. El trabajo fundacional de Sang de 2018 usó precisamente el agua como modelo y lo han refinado varias veces desde entonces, bueno, hasta llegar al potencial para el agua llamado DP-SCAN de 2023 que reproduce de forma muy muy fiel todas las propiedades del agua…
Juan Carlos Gil describe el proceso de refinamiento de estructuras de hielo generadas por un algoritmo evolutivo, donde las estructuras iniciales se someten a una dinámica molecular para optimizar sus enlaces y configuraciones.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #6 · Palabras #7dinámica molecular y enlaces hidrógenoannealing para configuraciones establesoptimización geométrica mínima energía…En la primera iteración esto se calcula con un DFT completo, pero en iteraciones sucesivas ya se va utilizando el potencial neuronal profundo, lo cuento luego, pues que es muchísimo, muchísimo más rápido. El segundo paso a la derecha de este en la figura. Se llama evolución de estructuras. Estas estructuras crudas que ha generado la etapa anterior pasan por una dinámica molecular con este potencial profundo, de tal forma que las estructuras se relajan, los enlaces de hidrógeno se reorganizan, se escapan de posiciones forzadas que han podido llegar, incluso se someten a un recocido, a annealing, para favorecer que encuentren configuraciones lo más estables posibles. Y al final de esta etapa se hace una pequeña optimización geométrica para garantizar que cada estructura llega a eso, a un mínimo de energía al menos local. La tercera etapa, más allá de la derecha, se llama. Filtración o filtrado de estructuras, que es donde empieza la poda. Aquí nos llegan un montón de estructuras, nos queremos quedar con las prometedoras. Lo que se hace es que se coloca cada una de estas estructuras que llegan en un mapa de energía-densidad,…
Juan Carlos Gil describe el proceso final del ciclo iterativo para generar estructuras de hielo, explicando cómo se calcula la energía libre de las estructuras restantes después de múltiples refinamientos.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #16cálculo energía libre estructuras supervivientesdft refinamiento geometrías exactasdinámica molecular potencial porcentajesimulaciones energía libre estructuras…mejorar el potencial profundo, valga la redundancia de tanto profundo; era lo que antes llamábamos aprendizaje activo. Tenemos entonces estructuras mejores, potencial refinado y seguimos con el ciclo hasta que, después de dar las vueltas que sean necesarias, Convergen los dos puntos de decisión que hay en el diagrama y cuando es así nos salimos en el bloque final, abajo a la derecha de la figura, que pone cálculo de la energía libre con las estructuras supervivientes a todas estas perrerías, pues se relajan por última vez con un DFT ahora muy, muy, muy fino para obtener las geometrías exactas, perfectas y se calcula su energía libre mediante nuevas simulaciones por dinámica molecular con potencial porcentaje. No sé si habéis, bueno, montón de palabras; a mí es una belleza que me sublime ya lo que hacen aquí, cosa que yo desconocía; yo me salí de esto hace ya algunas décadas y he flipado. Resultados exploran 131.481 estructuras, más de 130.000. La figura 3 es el mapa de energía-densidad, energía-densidad que os comentaba antes y han puesto todos los puntitos de todas las estructuras; cada puntito azul clarito es una estructura. La línea Cian…
Francis Villatoro explica cómo el movimiento browniano de las moléculas de agua en un líquido es completamente aleatorio e irregular, y cómo esto implica que normalmente se mueven en todas direcciones de manera uniforme.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18movimiento browniano moléculas aguadifusión isótropa movimiento moleculardirecciones aleatorias píxeles imagenoperación sobre imágenes valor bajo…ocurre por ejemplo, en los vasos sanguíneos. Perdona, es que esta es otra frase para titular: la difusión es un comportamiento difusivo. Sí, sí, sí. Es como la vida es vital. La vida es vital, sí, es un comportamiento, digamos, en todas las direcciones, ¿no? Básicamente las moléculas del agua en un líquido se mueven con movimiento browniano, ¿vale? Es un movimiento completamente aleatorio, debido a choques, etcétera, y entonces es un movimiento muy irregular, ¿no? Y entonces a priori el movimiento difusivo habitual es completamente isótropo: se mueven en todas direcciones. Como se mueve en todas direcciones, en una región en la que yo me muevo en todas direcciones, lo que tengo es que estas flechitas en cada píxel tienen direcciones completamente diferentes; entonces no hay una dirección preferencial. Eso yo en la imagen, cuando diferencio, cuando se dividen las imágenes, pero bueno, cuando aplico una operación sobre las dos imágenes que comparo, eso acaba dando un valor muy bajo, y digo: ahí no hay nada, ahí no hay nada de lo que me interesa. pero en los lugares en los que hay una difusión anisótropa, porque está guiada por esos esos hilos de axones, pues el agua se mueve y mantiene, digamos, la orientación. Hay como que las moléculas de agua se están moviendo en un cierto sentido y eso me va…