Resumen Single-Molecule Magnets SMM con anisotropía magnética elevada son clave para aplicaciones en información cuántica y almacenamiento de alta densidad. Tradicionalmente la optimización de la anisotropía exige numerosos ensayos sintéticos y cálculos costosos. Presentamos un marco de trabajo automatizado que combina aprendizaje automático e ingeniería de ligandos para predecir in silico el impacto de modificaciones ligando en la energía de anisotropía Ea. Utilizamos una red neuronal de grafos MPNN entrenada en una base de datos curada de complejos SMM para guiar un bucle iterativo de diseño que prioriza variantes sintéticamente factibles y acelera el hallazgo de candidatos con anisotropía objetivo.

Introducción Los SMM muestran bistabilidad magnética y relajación lenta, propiedades críticas para mantener coherencia de qubits. La anisotropía magnética define la barrera energética entre los ejes fácil y difícil de magnetización y condiciona tiempos de relajación largos. Optimizar este parámetro mediante síntesis empírica resulta lento y costoso. Nuestra propuesta aborda este cuello de botella mediante modelos de aprendizaje automático que permiten explorar el espacio de ligandos de forma sistemática y escalable.

Marco teórico y metodología El sistema integra tres componentes: una base de datos de SMM, una MPNN para predicción de Ea y un algoritmo iterativo de diseño de ligandos. La base de datos consiste en estructuras normalizadas, SMILES, identidad del ion metálico, composición de ligando y valores experimentales de anisotropía. La MPNN representa cada átomo como nodo con atributos físicoquímicos y emplea capas de message passing y un readout global para predecir Ea. El entrenamiento se realiza por regresión supervisada minimizando MSE con optimización bayesiana de hiperparámetros. El bucle de diseño aplica modificaciones pequeñas y sintéticamente plausibles al ligando, evalúa Ea predicha y selecciona la mejor variante como semilla para la siguiente iteración, repitiendo hasta convergencia.

Detalles prácticos Para asegurar viabilidad sintética se incorporan reglas basadas en química orgánica y bibliotecas de transformaciones estándar. Las modificaciones contempladas incluyen sustituciones electrónatrayentes o donantes, cambios en longitudes de enlace y variaciones en heteroátomos que afectan el acoplamiento orbital con el centro metálico. La representación molecular admite enlaces coordenados y estados de oxidación mediante codificación extendida de nodos y aristas. Se recomienda entrenar en GPU y combinar datos experimentales con cálculos DFT cuando estén disponibles para enriquecer el conjunto de entrenamiento.

Resultados sintéticos y evaluación En pruebas de concepto la MPNN mostró buena correlación con datos experimentales y permitió identificar modificaciones de ligandos que incrementaron la Ea predicha en porcentajes relevantes en pocas iteraciones. El flujo de trabajo reduce drásticamente el número de síntesis necesarias al proponer candidatos priorizados. Las predicciones deben validarse experimentalmente mediante magnetometría SQUID y mediciones en refrigeradores de dilución para confirmar tiempos de relajación y barreras anisotrópicas.

Robustez y escalabilidad El modelo es escalable a conjuntos de datos mayores y puede beneficiarse de transfer learning según se incorporen familias nuevas de complejos. La integración con plataformas de síntesis automatizada y servicios cloud facilita validación rápida y pipelines reproducibles. Este enfoque admite además optimización multiobjetivo simultánea de anisotropía, estabilidad química y parámetros operativos.

Extensiones futuras Recomendamos incorporar datos de cálculo electrónico tipo DFT para captar efectos sutiles, desarrollar modelos generativos que propongan scaffolds completos y aplicar optimización multiobjetivo para equilibrar anisotropía y tiempo de relajación. La combinación con agentes IA y sistemas de automatización permite cerrar el ciclo diseño síntesis caracterización.

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Conclusión La optimización automatizada de la anisotropía en SMM mediante diseño guiado por aprendizaje automático acelera la investigación y reduce costes experimentales. Al combinar redes de grafos, reglas sintéticas y pipelines escalables en la nube se abre una vía práctica hacia el descubrimiento rápido de materiales con propiedades magnéticas deseadas. Q2BSTUDIO puede colaborar en la implementación de esta metodología como un producto software a medida, integrando capacidades de inteligencia artificial, servicios inteligencia de negocio, ciberseguridad y despliegue en la nube para que su proyecto avance desde la idea hasta la validación experimental.