Inteligența artificială ajută oamenii de știință să dezlege unul dintre cele mai mari mistere ale apei

Postat la: 12.07.2026 |

Comportamentul ciudat al apei devine și mai spectaculos atunci când aceasta este supra-răcită, dar oamenii de știință s-au confruntat cu dificultăți în a compara numeroasele moduri diferite de a descrie structura sa microscopică. Cercetătorii de la Universitatea din Osaka au folosit un model de inteligență artificială antrenat pe baza unor simulări pe computer pentru a evalua 16 descriptori structurali diferiți.

Sistemul a identificat cele mai eficiente modalități de a face distincția între cele două stări lichide concurente ale apei, oferind un cadru mai clar pentru studierea uneia dintre cele mai misterioase substanțe din natură. Deși este esențială pentru viață, structura apei ascunde anomalii care continuă să uimească fizicienii. Un nou studiu arată cum inteligența artificială în știință devine cheia pentru a înțelege de ce acest lichid se comportă diferit de orice altă substanță din Univers.

Apa acoperă cea mai mare parte a suprafeței Pământului, însă se comportă într-un mod care o diferențiază de aproape orice alt lichid. Una dintre trăsăturile sale cele mai neobișnuite este faptul că se dilată în loc să se contracte atunci când îngheață. Oamenii de știință au asociat de mult timp aceste comportamente ciudate cu schimbările din structura microscopică a apei, pe măsură ce temperatura și presiunea variază, dar le-a lipsit o metodă consistentă de a descrie și de a compara aceste schimbări structurale.

Acum, cercetătorii de la Universitatea din Osaka au apelat la inteligența artificială (IA) pentru a face față acestei provocări. Sistemul lor de IA oferă o metodă unificată de a compara diferitele metode de descriere a structurii apei supra-răcite, ajutând la identificarea celor care surprind caracteristicile cele mai importante. Cercetarea a fost publicată în jurnalul științific Communications Chemistry si preluată de descoperiri.ro

Ce este apa supra-răcită și de ce se comportă atât de ciudat? Pentru ca apa lichidă să se transforme în gheață, moleculele sale trebuie să se aranjeze într-o rețea cristalină ordonată. Acest proces începe la un punct de nucleație, o suprafață pe care se pot forma cristale de gheață. Impuritățile minuscule din apă sau chiar zgârieturile microscopice din interiorul unui recipient pot constitui aceste puncte de pornire. Dacă aceste puncte de nucleație lipsesc, apa poate rămâne lichidă chiar și după ce a fost răcită sub punctul său normal de îngheț. Această stare neobișnuită este cunoscută sub numele de apă supra-răcită.

Proprietățile neobișnuite ale apei devin și mai pronunțate în aceste condiții. Oamenii de știință consideră că aceste comportamente sunt legate de un echilibru între două forme concurente de apă lichidă: un lichid cu densitate ridicată (HDL) și un lichid cu densitate scăzută (LDL). La nivel molecular, moleculele de apă formează și rup în mod constant rețele de legături de hidrogen. Pe măsură ce temperatura crește, structurile HDL, mai compacte, devin din ce în ce mai dominante față de aranjamentele LDL, mai deschise.

Înțelegerea acestor stări nu este doar o curiozitate teoretică; ea explică modul în care se formează gheața în nori la altitudini mari, influențând clima, și poate revoluționa tehnologiile de conservare biologică prin criogenie. De-a lungul anilor, cercetătorii au propus numeroase modalități diferite de a descrie aranjamentul local al moleculelor de apă, inclusiv măsurători precum ordinea legăturilor tetraedrice și densitatea locală. Deoarece acești descriptori structurali au fost dezvoltați independent, ei utilizează scări, dimensiuni și tipuri de informații diferite. Acest lucru a îngreunat compararea lor directă și determinarea celor mai utili dintre ei.

„Studiile anterioare au arătat că utilizarea învățării automate pentru clasificarea și înțelegerea datelor structurale este eficientă. Am dorit în mod specific să incorporăm un model de rețea neuronală în acest studiu pentru a evalua cât de precise erau descriptorii în captarea informațiilor structurale cheie, într-un mod similar cu cogniția umană.", explică autorul corespondent Kang Kim, conform publicației Science Daily.

În fizica moleculară, descriptorii structurali sunt formule matematice folosite pentru a cartografia poziția atomilor. Până acum, oamenii de știință foloseau modele fragmentate, dar rețeaua neuronală a reușit să unifice cele 16 perspective diferite într-un singur model predictiv. Pentru a antrena IA, cercetătorii au alimentat rețeaua neuronală cu date structurale generate din simulări de dinamică moleculară a apei supra-răcite. Prin încercări și erori repetate, sistemul a învățat să recunoască tipare semnificative în structurile moleculare.

„Rețeaua a folosit ceea ce învățase pentru a compara modul în care 16 descriptori diferențiau structurile LDL de cele HDL la temperaturi diferite. În acest fel, am determinat cei mai eficienți descriptori.", relatează Nobuyuki Matubayasi, autorul principal. Prin descifrarea acestor tipare microscopice, algoritmul nu doar că rezolvă o dilemă despre structura apei, dar demonstrează că inteligența artificială poate identifica ordinea acolo unde mintea umană vede doar haos molecular.

Cercetătorii afirmă că cadrul lor de lucru ar putea îmbunătăți înțelegerea oamenilor de știință cu privire la modul în care schimbările structurale microscopice sunt legate de comportamentul termodinamic al apei. Descoperirile ar putea contribui, de asemenea, la explicarea originii proprietăților neobișnuite ale apei, ghidând în același timp dezvoltarea unor instrumente și mai performante pentru studierea structurii sale moleculare complexe.