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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 carlotécnica aimd carr parrinnellomonte carlo polielectrolitos 500 partículassimulación dinámica molecular vinicio décadasestaciones de trabajo década 1980simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuánticatpmd 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 aguaCarrParrinelloDinámica Molecular AvinicioJuan Carlos Gilinteracciones de CoulombLeonard JonesVan der WaalsMonte CarloAIMDteoría del funcional de la densidad DFTTPMDDFTFETENAlderWeimrechtsegunda ley de NewtonHéctor SocasST2NaturalezaMarkovMetrópolissiglo XXZankTIP 4P 2005
Dinámica Molecular en simulaciones Carr parrinnello
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 partículas aproximadamente y cada simulación me llevaba un par de días en las estaciones de trabajo a las que teníamos acceso en la época. Si hubiese, un par de días, una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores 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…
Significado #1 · Palabras #1
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 #2potencial de interacción molecularsimulaciones ordenador moléculasinteracción coulomb cargasmodelo leonard jonesenergía potencial configuración molecularsimulación del agua como universo digitalátomos y moléculas siguiendo potencialesfuerzas que marcan los potencialespropiedades estructurales y termodinámicas simuladastécnicas de física estadística aplicadas…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 átomos y las moléculas se mueven, chocan y se reorganizan siguiendo las fuerzas estas que marcan los potenciales y a partir de las posiciones y velocidades que vamos obteniendo, pues podemos deducir las propiedades estructurales y termodinámicas de la sustancia simulada pues aplicando técnicas de física estadística. Pero, y esto es lo importante, para que este universo Digital se parezca a nuestros cacharritos en el laboratorio, a la naturaleza real, pues es necesario parametrizar el potencial. Es decir, hay que ajustar sus parámetros: el tamaño de la bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades…
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 GilSignificado #9 · Palabras #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 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 carlotécnica aimd carr parrinnellomonte carlo polielectrolitos 500 partículassimulación dinámica molecular vinicio décadasestaciones de trabajo década 1980simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuánticatpmd 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…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 partículas aproximadamente y cada simulación me llevaba un par de días en las estaciones de trabajo a las que teníamos acceso en la época. Si hubiese, un par de días, una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores 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 #19enlaces 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 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 #17 · Palabras #19cálculo 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…