Un equipo de investigadores pertenecientes al Instituto de Ciencia Molecular (ICMol) de la Universidad de Valencia ha desarrollado una plataforma interactiva abierta (SIMDAVIS) que agrupa y pone a disposición de quienes deseen consultarlos alrededor de 20.000 datos en relación con el diseño químico de nanoimanes moleculares. Esta aplicación se trata de una iniciativa de especial relevancia en el campo de las memorias magnéticas y es fruto de una larga labor -16 años- del equipo académico aglutinando datos a través del rastreo manual de resultados de investigaciones científicas ya publicadas.
Los nanoimanes moleculares consisten en minúsculos sistemas físicos capaces de presentar memoria magnética en una única molécula. Según aclaran los expertos de la Universidad de Valencia, dado el comportamiento cuántico e infinita configurabilidad de estos nanoimanes, entre otros factores, resultan de gran utilidad para estudios fundamentales, así como para potenciales aplicaciones en el ámbito de las tecnologías cuánticas. De este modo, los expertos consideran que la herramienta que han desarrollado orientada al diseño químico de nanoimanes y nanoestructuras magnéticas, constituye un campo de “gran interés para el futuro de la informática, la electrónica, los dispositivos cuánticos o la biomedicina, entre otros”.
Esta herramienta de big data implementada por los trabajadores del ICMoI ha recopilado alrededor de 20.000 datos fisicoquímicos de nanoimanes basados en lantánidos, un elemento químico de singulares cualidades ópticas y magnéticas; del mismo modo, ha logrado catalogar más de 1.400 experimentos en este campo
Si bien la ciencia de datos se ha probado como una importante herramienta en la investigación química y en el desarrollo de nuevos materiales, en lo que respecta al campo de los nanoimanes moleculares “la intuición química del investigador y el puro azar” vienen desempeñando un papel esencial en la actualidad, señalan los autores del proyecto. Por esta razón, el objetivo de la aplicación SIMDAVIS (Single Ion Magnet Data Visualisation) es poner a disposición de los futuros investigadores un potente marco para el diseño químico basado en estadísticas.
No en vano, esta herramienta de big data implementada por los trabajadores del ICMoI ha recopilado alrededor de 20.000 datos fisicoquímicos de nanoimanes basados en lantánidos, un elemento químico de singulares cualidades ópticas y magnéticas; del mismo modo, ha logrado catalogar más de 1.400 experimentos en este campo desarrollados por investigadores y que han sido publicados entre los años 2003 y 2019. Además, SIMDAVIS ofrece un panel interactivo que facilita la visualización y el procesamiento de toda esta base de datos previamente recogidos.
“Poner los datos al alcance de la comunidad científica permite comprender los resultados de investigación en su globalidad, ampliar la perspectiva científica y proporcionar conclusiones más precisas”
Los investigadores resaltan la importancia que tendrá a la hora de facilitar futuros estudios por parte de otros compañeros. “Poner los datos al alcance de la comunidad científica permite comprender los resultados de investigación en su globalidad, ampliar la perspectiva científica y proporcionar conclusiones más precisas”, indica el investigador de ICMol y responsable del proyecto, Alejandro Gaita-Ariño. El responsable añade que “analizar tanto los resultados positivos como los negativos permite conocer mejor los materiales estudiados y proporciona información para perfeccionar las teorías existentes y desarrollar otras nuevas”.
Dentro del Instituto de Ciencia Molecular, el grupo de trabajo de Gaita-Ariño ha venido centrando sus investigaciones en el campo de la computación cuántica y el magnetismo molecular. A su experiencia en este ámbito ha unido para el proyecto SIMDAVIS la participado del Oak Ridge National Laboratory, el laboratorio multidisciplinar más grande del Departamento de Energía de Estados Unidos. Además, el trabajo ha contado con la colaboración de la sección de estadística del Servicio Central de Soporte a la Investigación Experimental (SCSIE) de la Universidad de Valencia.