51 INVESTIGACIÓN Su trabajo se centra en un programa de lenguaje de computación Python, al que ha denominado AQME (Automated Quantum Mechanical Environments), y acaba de ser publicado en la revista WIREs Computational Molecular Science, donde figura como autor de correspondencia. El programa simplifica y automatiza diversos protocolos de la química computacional y el machine learning, una disciplina de la inteligencia artificial, ahorrando hasta un 70% de tiempo en la manipulación de datos del día a día. Estos protocolos permiten predecir resultados por ordenador sin necesidad de ir al laboratorio, lo cual permite evitar experimentos innecesarios y el consecuente desperdicio de materiales y energía. Después de lanzar los cálculos, el programa analizaría los resultados y los intentaría corregir automáticamente. “También permite generar bases de datos con propiedades químicas que pueden ser automáticamente acopladas a modelos de machine learning. Estos procesos de creación de ficheros y análisis de datos se suelen hacer manualmente y son tareas pesadas, largas y sujetas a errores de manipulación humana”, subraya Alegre. Los protocolos seguidos se pueden guardar de manera transparente y reproducible para que los sigan otros investigadores, lo cual va en línea con los estándares europeos actuales sobre ciencia abierta y reproducibilidad y facilita la transferencia de conocimiento. “Además, a nivel docente, esto permite ver y seguir en cuestión de segundos todos los protocolos de los miembros del grupo, lo cual resulta especialmente útil para evitar errores de usuarios con poca experiencia en química computacional como estudiantes de grado o máster”, añade. Alegre Requena hizo el doctorado en Química Orgánica en la Universidad de Zaragoza y en 2018 se unió como investigador posdoctoral al grupo de Robert Paton en la Universidad Estatal de Colorado (Estados Unidos), donde empezó a desarrollar AQME con la doctoranda Shree Sowndarya, hasta que en abril de 2022 continuó con este proyecto ya incorporado al CSIC. Para el trabajo se basó en su propia experiencia. “Me daba cuenta de que perdía mucho tiempo y cometía pequeños errores, pero cuando hablaba con compañeros me contaban los mismos problemas, así que pensé en crear algo que nos ayudara a ser más eficientes”, reconoce. El software, que puede emplearse con Windows, Mac y Linux, ya cuenta con más de 2.100 instalaciones a nivel internacional en sus pocos meses de vida, puesto que está disponible en código abierto. Cuenta con un canal propio en YouTube (The Alegre Group) con vídeos y sencillos tutoriales para instalar el programa, en apenas dos minutos, y aprovechar al máximo sus ventajas: https://aqme.readthedocs.io/. n Los protocolos seguidos se pueden guardar de manera transparente y reproducible para que los sigan otros investigadores
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