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Esta sección explora la fascinante intersección donde la física se encuentra con la química, un territorio donde las leyes fundamentales gobiernan las reacciones moleculares. Aquí descubrimos cómo los principios cuánticos explican el comportamiento de los átomos y cómo la dinámica de fluidos influye en procesos químicos complejos, todo sin perderse en tecnicismos innecesarios.

En Gist.Science, rastreamos cada nueva prepublicación de esta área directamente desde arXiv para hacerla accesible a todos. Nuestro equipo procesa cada documento ofreciendo tanto resúmenes en lenguaje sencillo como análisis técnicos detallados, asegurando que la ciencia de vanguardia llegue a expertos y curiosos por igual.

A continuación encontrarán los últimos trabajos publicados en esta categoría, listos para ser explorados y comprendidos.

Autotuning T-PaiNN: Enabling Data-Efficient GNN Interatomic Potential Development via Classical-to-Quantum Transfer Learning

Este trabajo presenta T-PaiNN, un marco de aprendizaje por transferencia que mejora drásticamente la eficiencia de datos de los potenciales interatómicos basados en redes neuronales gráficas al preentrenarlos con datos de campos de fuerza clásicos y afinarlos con conjuntos de datos cuánticos pequeños, logrando una precisión superior y una convergencia más rápida en comparación con los modelos entrenados exclusivamente con datos cuánticos.

Vivienne Pelletier, Vedant Bhat, Daniel J. Rivera, Steven A. Wilson, Christopher L. Muhich2026-03-27🔬 physics

Concerted Electron-Ion Transport by Polyacrylonitrile Elucidated with Reactive Deep Learning Potentials

Los autores desarrollaron un potencial de aprendizaje profundo para demostrar que el ataque nucleofílico en el poliacrilonitrilo (PAN) desencadena una transferencia concertada de electrones e iones que acelera drásticamente la formación de anillos y mejora el transporte de carga, validando estos hallazgos mediante experimentos de IR y RMN.

Rajni Chahal-Crockett, Michael D. Toomey, Logan T. Kearney, Yawei Gao, Joshua T. Damron, Amit K. Naskar, Santanu Roy2026-03-27🔬 cond-mat.mtrl-sci

Permeation of hydrogen across graphdiyne: molecular dynamics vs. quantum simulations and role of membrane motion

Este estudio demuestra que, aunque los efectos cuánticos son significativos para la permeación de hidrógeno a través de grafodiyino, las simulaciones de dinámica molecular clásicas con correcciones cuánticas pueden reproducir razonablemente los resultados y que incluir el movimiento térmico de la membrana es crucial para obtener predicciones precisas al reducir las barreras de permeación.

Mateo Rodríguez, José Campos-Martínez, Marta I. Hernández2026-03-27🔬 physics

A sustainable photocatalytic pathway for concurrent hydrogen and value-added chemical production utilizing microalgae as bio-scavenger in water

Este estudio presenta una ruta fotocatalítica sostenible que utiliza microalgas como agente sacrificante para maximizar la producción de hidrógeno verde mediante TiO2, al tiempo que convierte las microalgas en productos valiosos como metano y monóxido de carbono, eliminando la necesidad de sacrificantes de huecos tradicionales.

Ho Truong Nam Hai, Augusto Ducati Luchessi, Kaveh Edalati2026-03-27🔬 physics

Complementary Eigen-Zundel Interpretation Reconciles Thermodynamics and Spectroscopy of Excess Protons in Aqueous HF Solutions

Mediante dinámica molecular *ab initio*, este estudio propone una interpretación unificada que reconcilia las diferencias termodinámicas y la similitud espectroscópica entre las soluciones acuosas de HF y HCl, revelando que el protón excedente en HF se comparte dinámicamente con una molécula de agua en lugar de estar firmemente unido al flúor.

Louis Lehmann, Florian N. Brünig, Jonathan Scherlitzki, Morten Lehmann, Martin Kaupp, Beate Paulus, Roland R. Netz2026-03-27🔬 physics

Enabling ab initio geometry optimization of strongly correlated systems with transferable deep quantum Monte Carlo

Este trabajo presenta un marco que combina el método de Monte Carlo variacional de aprendizaje profundo transferible con regresión de procesos gaussianos para permitir la optimización geométrica *ab initio* precisa y eficiente de sistemas fuertemente correlacionados, facilitando la exploración de superficies de energía potencial complejas, incluidas la ruptura de enlaces y las reordenaciones estructurales.

P. Bernát Szabó, Zeno Schätzle, Frank Noé2026-03-27🔬 physics

Automating Computational Chemistry Workflows via OpenClaw and Domain-Specific Skills

Este artículo presenta un enfoque desacoplado basado en OpenClaw que automatiza flujos de trabajo complejos de química computacional mediante la separación de la planificación, la ejecución de habilidades específicas de dominio y la gestión de recursos en entornos HPC, demostrando su eficacia en un estudio de caso sobre la oxidación de metano.

Mingwei Ding, Chen Huang, Yibo Hu, Yifan Li, Zitian Lu, Xingtai Yu, Duo Zhang, Wenxi Zhai, Tong Zhu, Qiangqiang Gu, Jinzhe Zeng2026-03-27🔬 physics

Diffusion-Oscillatory Dynamics in Liquid Water on Data of Dielectric Spectroscopy

Este artículo presenta un modelo de la estructura del agua líquida basado en la difusión y transformaciones periódicas de moléculas e iones, el cual vincula por primera vez la conductividad de corriente continua y las relajaciones dieléctricas con el pico de absorción infrarroja, revelando tiempos de vida característicos de 50 ps y 3 ps para las moléculas e iones de agua, respectivamente, y cuestionando la duración convencional de 10 horas asociada a la autoionización.

A. A. Volkov, V. G. Artemov, A. A. Volkov, N. N. Sysoev2026-03-26🔬 cond-mat