Resumen ejecutivo: Presentamos una propuesta técnica traducida y reescrita que describe un enfoque novedoso para la predicción de propiedades moleculares dentro de cálculos de Teoría del Funcional de la Densidad DFT, con énfasis en la predicción precisa y eficiente de frecuencias vibracionales en moléculas orgánicas complejas usando la familia de software Gaussian. La solución propuesta es una Red Neuronal Gráfica Hiperdimensional HD-GNN que ingiere datos multimodales extraídos de los ficheros de salida de Gaussian, representa estructura y electrónica en espacios hiperdimensionales y aplica una tubería de evaluación multicapa con comprobaciones de consistencia lógica, sandbox de verificación algorítmica y evaluaciones automatizadas de reproducibilidad. El objetivo es ofrecer un modelo verificable, escalable y preciso que reduzca de forma significativa el coste computacional de los cálculos vibracionales y permita acelerar el análisis de mecanismos de reacción, el diseño de materiales y la interpretación espectroscópica.

Definición del problema: Los cálculos DFT son ampliamente usados en química cuántica pero resultan costosos cuando se aplican a moléculas grandes con numerosos modos vibracionales. Predecir frecuencias vibracionales con precisión es clave para caracterizar dinámicas moleculares, interpretar espectros IR y Raman y validar rutas de reacción. A pesar de avances metodológicos, persisten discrepancias frente a datos experimentales por limitaciones de bases, correlación electrónica y otros factores. Además, herramientas como Gaussian no ofrecen por sí mismas un flujo completamente automatizado para verificar y refinar análisis vibracionales a gran escala, lo que limita aplicaciones de alto rendimiento y simulaciones en tiempo real.

Solución propuesta: HD-GNN para predicción de frecuencias vibracionales. La arquitectura HD-GNN representa átomos, enlaces y propiedades electrónicas como vectores en un espacio hiperdimensional que facilita capturar correlaciones de alto orden. Esta representación combinada con mecanismos de atención y convoluciones en grafos permite modelar interacciones locales y no locales que condicionan modos vibracionales complejos. El flujo de trabajo se alimenta directamente de salidas Gaussian y contempla normalización, extracción semántica de texto y tablas, parsing de bloques de vibración y construcción de grafos moleculares enriquecidos con descriptores electrónicos.

Arquitectura del sistema y módulos principales: La solución integra módulos encadenados: ingestión y normalización multimodal para extraer posiciones atómicas, matrices de Hessiano, densidades y orbitales; descomposición semántica y estructural para transformar ficheros Gaussian en ASTs y grafos; el núcleo HD-GNN para entrenamiento e inferencia; una tubería evaluadora multicapa que incluye motor de consistencia lógica, sandbox de ejecución y verificación numérica, análisis de novedad contra bases de datos científicas, previsión de impacto mediante GNN sobre grafos de citas y un protocolo automatizado de reproducibilidad con gemelos digitales. Un lazo meta de autoevaluación y un módulo de fusión de puntuaciones basados en Shapley y calibración bayesiana permiten combinar métricas y ajustar pesos para una valoración final robusta. El sistema admite un bucle humano-AI que incorpora revisiones expertas para aprendizaje activo y ajuste de modelos, ideal para despliegues empresariales.

Detalles técnicos relevantes: En representación, la HD-GNN combina embeddings hiperbólicos con codificadores de transformador para texto, fórmulas y bloques numéricos. La operación de convolución sobre grafos integra información topológica y descriptores electrónicos locales y globales. La verificación automatizada emplea pruebas formales ligeras para garantizar consistencia de fórmulas físicas, y un entorno sandbox simula ejecuciones numéricas y extremos de parámetros para detectar inestabilidades. El sistema de fusión de puntuaciones aplica valores de Shapley para atribuir importancia a cada módulo y una calibración bayesiana para corregir sesgos de dataset.

Pipeline experimental y análisis de datos: El entrenamiento aprovecha conjuntos de datos creados a partir de salidas Gaussian y, cuando están disponibles, datos experimentales de frecuencias IR y Raman para generar etiquetas de referencia. La ingestión multimodal incluye extracción de bloques de vibración, matrices de masa y constantes de fuerza, complementadas con descriptores moleculares clásicos y características derivadas de DFT. Las métricas de evaluación incluyen RMSE, MAE, correlación de Pearson y análisis de error por modo vibracional. Se implementa validación cruzada estratificada por tamaño molecular y por tipo de enlace para asegurar generalización a nuevas quimias.

Requisitos computacionales: Para entrenamiento y despliegue se recomienda infraestructura GPU distribuida, por ejemplo clústeres con múltiples GPUs A100 o equivalentes para entrenamiento de modelos hiperdimensionales. Componentes de optimización pueden beneficiarse de procesadores inspirados en annealers y de arquitecturas distribuídas para manejar colecciones masivas de ficheros Gaussian. El servicio puede ofrecerse en modalidad cloud aprovechando servicios gestionados con escalado automático y despliegue en contenedores.

Resultados anticipados e impacto: Se prevé reducir sustancialmente el tiempo necesario para obtener frecuencias vibracionales, con mejoras potenciales de un orden de magnitud en tiempos de inferencia frente a rutinas DFT completas, manteniendo una precisión próxima a valores derivados de cálculo DFT de referencia y en muchos casos ofreciendo concordancia elevada con datos experimentales tras calibración. Este avance habilita cribados a gran escala en diseño de materiales y fármacos, análisis rápido de mecanismos catalíticos y asistencia en interpretación espectral automatizada.

Plan de verificación y reproducibilidad: La propuesta incorpora un proceso de verificación automático que combina sandbox numérico, pruebas de estabilidad y un banco de pruebas con casos de referencia. El protocolo de reproducibilidad genera recetas experimentales y gemelos digitales que permiten recomputar resultados y aislar fuentes de error, facilitando auditorías científicas y validación por pares.

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