Este grupo de expertos pasados muchos días de investigación y de juntar de datos, obtuvimos los datos necesarios, queremos que todo este artículo sea de utilidad para tu plan.
Solución:
Solución 1:
En primer lugar, preguntaría: ¿qué admites como “química”? Mencionaste que la termodinámica es un campo en el que tienes “modelos para predecir resultados”. Pero la termodinámica es extremadamente importante en química; No sería correcto si lo clasificamos como puramente física. Hay una gran cantidad de química que pueden predecirse muy bien desde los primeros principios, especialmente utilizando la mecánica cuántica. En el momento de escribir este artículo, trabajo en espectroscopia, que es un campo que QM describe bastante bien. Aunque existe un cierto grado de superposición con la física, nuevamente no podemos descartarlos por no ser química.
Pero, supongo, probablemente estés preguntando sobre reaccion quimica.
Hay varias respuestas diferentes a esto dependiendo del ángulo desde el que desee abordarlo. Todos estos se basan en el hecho de que la teoría fundamental que subyace al comportamiento de los átomos y las moléculas es la mecánica cuántica, es decir, la ecuación de Schrödinger. *
Anexo: por favor mire también las otras respuestas, ya que cada una de ellas trae diferentes puntos y perspectivas excelentes.
(1) Es demasiado difícil hacer predicciones de QM a gran escala.
Ahora bien, la ecuación de Schrödinger no se puede resolver en escalas de la vida real. † Recuerde que el número de Avogadro, que relaciona las escalas moleculares con las escalas de la vida real, es ~$ 10 ^ 23 $. Si tiene un vaso de precipitados lleno de moléculas, es literalmente imposible simular mecánicamente cuánticamente todas ellas, así como todas las cosas posibles que podrían hacer. Sistemas “grandes” (todavía no se acercan a las escalas de la vida real, claro, digamos ~$ 10 ^ 3 $ para $ 10 ^ 5 $) se pueden simular utilizando leyes aproximadas, como la mecánica clásica. Pero luego pierdes el comportamiento de la mecánica cuántica.
Entonces, fundamentalmente, no es posible predecir la química desde los primeros principios simplemente debido a la escala que se necesitaría.
(2) Las predicciones de QM a pequeña escala no son lo suficientemente precisas como para ser confiables por sí mismas.
Eso no es del todo cierto: estamos mejorando cada vez más en la simulación de cosas, y muy a menudo existe una posibilidad razonable de que si simula un pequeño grupo de moléculas, su comportamiento se corresponda con precisión con las moléculas de la vida real.
Sin embargo, no estamos en una etapa en la que la gente dé esto por sentado. Por lo tanto, la prueba definitiva para determinar si una predicción es correcta o incorrecta es realizar el experimento en el laboratorio. Si el cálculo coincide con el experimento, genial: si no, el cálculo es incorrecto. (Obviamente, en esta discusión hipotética e idealizada, excluimos consideraciones sin importancia como “el experimentalista estropeó la reacción”).
En cierto modo, eso significa que “no puedes predecir la química”: incluso si pudieras, “no cuenta”, porque luego tendrías que verificarlo haciéndolo en el laboratorio.
(3) Cualesquiera que sean las predicciones pueden hacer son demasiado específicos
Hay otro problema que es un poco más filosófico, pero quizás el más importante. Digamos que diseñamos una computadora supercuantica que le permitió simular QM un grupo gigantesco de moléculas para predecir cómo reaccionarían. Esta simulación le daría una cantidad igualmente gigantesca de números: posiciones, velocidades, energías orbitales, etc. ¿Cómo destilaría todo esto en un “principio” que sea intuitivo para un lector humano, pero que al mismo tiempo no comprometa en alguna de la pureza teórica?
De hecho, esto ya es bastante difícil o incluso imposible para las cosas que pueden simular. Hay muchos artículos que hacen cálculos de QM sobre reacciones muy específicas, y pueden decirle que fulano reacciona con fulano debido a esta estado de transición y ese orbital. Pero estos son análisis altamente especializados: no necesariamente funcionan para ninguno de los miles de millones de moléculas diferentes que pueden existir.
Ahora, lo mejor que puede hacer es encontrar un montón de tendencias que funcionen para un montón de moléculas relacionadas. Por ejemplo, podría estudiar un montón de cetonas y un montón de Grignards, y podría darse cuenta de un patrón en el que es muy probable que formen alcoholes. Incluso podría llegar a una explicación en términos de los orbitales de la frontera: el C = O π * y el Grignard C – Mg σ.
Pero lo que ganamos en simplicidad, lo perdemos en generalidad. Eso significa que su heurística no puede cubrir todos de Química. ¿Qué nos queda? Un montón de reglas variadas para diferentes casos de uso. Y eso es exactamente qué es la química. Da la casualidad de que muchas de estas cosas se descubrieron empíricamente antes de que pudiéramos simularlas. A medida que encontramos nuevas herramientas teóricas y ampliamos nuestro uso de las herramientas que tenemos, continuamente encontramos explicaciones mejores y más sólidas para estas observaciones empíricas.
Conclusión
Déjame ser claro: es no Es cierto que la química se basa únicamente en datos empíricos. Hay muchas teorías bien fundamentadas (generalmente enraizadas en QM) que son capaces de explicar una amplia gama de reactividad química: las reglas de Woodward-Hoffmann, por ejemplo. De hecho, casi todo lo que aprendería en una licenciatura en química ya se puede explicar mediante algún tipo de teoría y, de hecho, se le enseñará esto en una licenciatura.
Pero, no hay (comprensible para los humanos) principio maestro de la misma manera que existen las leyes de Newton para la mecánica clásica o las ecuaciones de Maxwell para el electromagnetismo. El principio maestro es la ecuación de Schrödinger y, en teoría, toda la reactividad química se deriva de ella. Pero debido a las diversas cuestiones discutidas anteriormente, no se puede utilizar en ningún sentido realista para “predecir” toda la química.
* Técnicamente, estos deberían ser sus primos relativistas, como la ecuación de Dirac. Pero hagámoslo simple por ahora.
† En teoría, no se puede resolver para nada más duro que un átomo de hidrógeno, pero en las últimas décadas más o menos hemos hecho un lote del progreso en la búsqueda de soluciones aproximadas, y eso es a lo que “resolver” se refiere en este texto.
Solucion 2:
Algunas partes de la química son predecibles, pero la complejidad combinatoria de lo que es posible deja una gran cantidad de espacio para cosas que no siguen las reglas.
Algunas de las formas en que la química se diferencia de la física en cuanto a imprevisibilidad son una ilusión. Tomemos la gravedad, por ejemplo. Existe una regla estricta, a veces descrita como una ley, de que todos los objetos cercanos a la superficie de la tierra caen con la misma aceleración. Esa es una regla de hierro fundido, ¿no? Aparentemente no. Los pedazos planos de papel y las plumas no caen tan rápido como las balas de cañón y la forma exacta en que caen es muy impredecible. “Pero sabemos por qué es eso, ¿no?” Sí, un poco, es resistencia al aire. Pero eso no mejora la predictibilidad en absoluto, ya que cualquier predicción útil tendría que resolver las ecuaciones para el flujo de fluidos y hay un premio de $ 1 millón por probar que esas ecuaciones básicas incluso tengo una solución todo el tiempo.
Podría decirse que la física solo es predecible en la escuela donde solo idealizado Se consideran versiones de problemas reales.
Y es injusto que la química sea completamente impredecible. Gran parte de la química física se parece mucho a la física en sus leyes y predicciones.
Sospecho que estás hablando de química orgánica e inorgánica en general, donde hay muchas propiedades predecibles de los compuestos, pero un diccionario lleno de excepciones incluso a reglas simples.
O química sintética donde las reacciones a veces funcionan pero a menudo no. Pero hay muchas reacciones químicas que funcionan de manera bastante confiable (las reacciones de Grignard hacen enlaces CC de manera bastante confiable con muchos compuestos; las reacciones de Diels Alder crean dos a la vez con estereoquímica predecible).
Pero esta previsibilidad está limitada por un problema fundamental: la insondable variedad de posibles compuestos que podrían fabricarse. Tomemos un subconjunto ridículamente pequeño de posibles compuestos: todos aquellos que se pueden hacer solo a partir de carbono e hidrógeno usando solo enlaces simples y rechazando cualquier anillo. Para compuestos simples donde la naturaleza 3D de los compuestos no interfiere restringiendo su existencia en el espacio real (los átomos tienen volúmenes finitos en el espacio 3D y no pueden superponerse en estructuras reales), estos son matemáticamente equivalentes a árboles simples (o el esqueleto de carbono es : asumimos que los hidrógenos completan los enlaces restantes, por lo que cada carbono termina con 4). en el punto donde el espacio 3D se convierte en una restricción sobre lo que puede existir, ya hay alrededor de 25 mil compuestos posibles distintos y cuando llega a los 25 hay más posibilidades que todas las sustancias químicas que se han caracterizado en la historia de la química.
Y esto es para reglas muy restringidas para hacer los compuestos que usan solo dos elementos y niegan una gran variedad de estructuras interesantes.
El problema real que hace que la química sea aparentemente compleja es esa variedad combinatoria insondablemente grande de posibles químicos que podría existe. En un espacio tan grande, hay muy pocas posibilidades de que las reglas simples funcionen siempre. Y esta complejidad se trata solo de las posibles estructuras. Hay una gran cantidad de reacciones que lo llevan de una estructura a otra y esas añaden otra capa de complejidad enormemente grande.
Y esta, creo, es la razón por la que a muchos les resulta tan difícil generalizar sobre la química. Simplemente hay demasiadas cosas posibles que pueden existir e incluso más formas posibles de hacerlas para que cualquier conjunto simple de reglas funcione siempre. Y pensé que los físicos tenían un problema al no poder resolver completamente las ecuaciones de Navier Stokes.
Solución 3:
Permítanme aportar dos razones más que hacen que la química sea difícil de analizar desde un punto de vista puramente teórico.
El primero es que, visto muy De manera abstracta, la química se basa esencialmente en el estudio de la geometría en espacios de muy alta dimensión, e incluso desde un punto puramente matemático esto puede ser extremadamente difícil. Una parte importante de la química es la ruptura y la formación de enlaces, que está detrás de la mayoría de las reacciones. Esto resulta que requiere el conocimiento de los modos vibratorios de una molécula. Para una molécula general con $ mathrm N $ átomos, hay $ mathrm 3N-6 $ modos vibracionales. Cada de estos modos vibracionales son una “dimensión espacial” en lo que se llama espacio de fase. En principio, si supiéramos la energía potencial en cada punto del espacio de fase de una molécula, sabríamos prácticamente todo lo que hay que saber sobre cómo podría reaccionar. Para tener una idea de cómo se ve esto, consulte la figura siguiente:
Fuente: https://www.chemicalreactions.io/fundamental_models/fundamental_models-jekyll.html
Desafortunadamente, simplemente hay demasiado espacio explorar en objetos de muy alta dimensión, por lo que es muy difícil obtener una imagen de todo ello. También decepcionantemente, casi todo este espacio está “escondido en las esquinas”, por lo que también es muy difícil obtener una imagen confiable de todo el espacio mirando pequeños fragmentos a la vez. A esto se le ha llamado “la maldición de la dimensionalidad”. Algo tan simple como el benceno ($ ce C6H6 $) tiene un $ mathrm 3 times 12-6 = 30 $-Espacio de fase vibracional dimensional (aunque este espacio de fase particular es altamente simétrico, ya que el benceno en sí tiene una alta simetría). Ahora considere una reacción general que requiere dos reactivos y forma un producto:
$$ ce A + B -> C $$
Cada una de las tres moléculas tiene su propio espacio de fase., y combinarlos todos juntos significa sumando todo el número de dimensiones de cada uno. Desde este punto de vista, una reacción química no es más que un conjunto particular de trayectorias de puntos (para cada átomo) en el espacio de fase combinado de todas las moléculas, de modo que la energía potencial del sistema se minimiza localmente a lo largo de la trayectoria. Como tal, uno se encontraría fácilmente tratando de describir trayectorias en objetos con más de 100 dimensiones. Poca gente habla de química en este nivel de abstracción porque es muy compleja, pero es un obstáculo conceptual para describir la química “exactamente”. Afortunadamente, hay es investigación al respecto, como la colaboración CHAMPS.
La segunda complicación es que, si bien muchas reacciones importantes son reacciones directas como la que se muestra arriba, en el caso general, lo que realmente existe es un la red de reacciones, formando potencialmente un gráfico complicado y altamente interconectado con docenas o incluso cientos de productos intermedios y posibles (vértices del gráfico) y tantas flechas de reacción que los conectan (bordes del gráfico). El campo de la teoría de redes de reacciones químicas utiliza la teoría de grafos para estudiar estas redes. Parece que algunos de los problemas a los que se enfrentan son $ mathrm NP $-duro.
Fuente: https://www.mis.mpg.de/stadler/research/chemical-reaction-networks.html
Por supuesto, ¡este segundo problema se agrava sobre el primero!
Entonces, dados estos dos problemas vertiginosamente complejos, incluso desde un punto de vista puramente matemático, ¿cómo podemos hacer química? en absoluto? Bueno, con suficiente parametrización experimental (por ejemplo, constantes de equilibrio, constantes de velocidad, entapías y entropías de formación, etc.) y aproximaciones, puede simplificar drásticamente la descripción de un sistema. Afortunadamente, incluso después de desechar tanta información detallada, todavía podemos hacer predicciones decentes con lo que queda. ¡Deberías considerarnos afortunados!
Solución 4:
La previsibilidad está determinada esencialmente por el nivel de detalle que necesita en su modelo para hacer una predicción confiable. Los modelos que requieren pocos detalles para capturar el fenómeno de interés generalmente pueden brindar predicciones confiables, mientras que los que requieren un gran detalle generalmente no pueden.
Esto es cierto para todas las ciencias: biología, química, física y geología. Así, de esta manera fundamental, todos tienen la misma previsibilidad. Es decir, no existe una diferencia fundamental en la naturaleza de la predicción entre estos campos. Permítanme ilustrar:
Física:
-
Desviación de la luz de una estrella distante por el campo gravitacional del sol. Previsible. Requiere muy pocos detalles para modelar el fenómeno con precisión: solo la masa del sol y la suposición de que la estrella distante es una partícula puntual a una distancia mucho mayor que la distancia entre la tierra y el sol.
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La temperatura de la corona solar. Aún no predecible. Este problema requiere muchos más detalles para modelar correctamente. El sistema es tan complejo que no tenemos un modelo para predecir la temperatura de la corona solar y, por lo tanto, no podemos explicar por qué la corona es mucho más caliente que la superficie del sol.
Química:
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Presión osmótica de una solución muy diluida. Previsible. Requiere muy pocos detalles para modelar el fenómeno con precisión: solo la concentración del soluto.
-
Plegamiento de ARN largos (miles de nucleótidos). Todavía no es predecible, al menos en el nivel de poder predecir la estructura promedio del conjunto a nivel de pares de bases individuales.
Biología:
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Posibles tipos de sangre (O, A, B, AB) de la descendencia y sus probabilidades. Previsible. Requiere solo el tipo de sangre de cada padre.
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Tamaño al que se dividen las células. Aún no predecible. Un modelo capaz de predecir esto requeriría enormes detalles sobre el funcionamiento de las células, y las células son tan complejas que no tenemos un modelo para predecir el tamaño en el que se dividirán. Por lo tanto, todavía no podemos explicar por qué las células se dividen a un cierto tamaño.
Por supuesto, hay una diferencia práctica entre los campos, en que la física tiene más fenómenos que se pueden predecir con modelos simples que la química, y la química más que la biología, porque a medida que se pasa de física → química → biología, uno suele estudiar sucesivamente más alto. niveles de organización de la materia. Pero considero que es una diferencia práctica más que fundamental.
Solución 5:
“Parece que todos los demás campos STEM tienen modelos para predecir resultados (física, termodinámica, mecánica de fluidos, probabilidad, etc.) pero la química es la más atípica”
Esto es solo parcialmente cierto, pero hay áreas de todos esos campos donde el poder predictivo es difícil en la práctica debido a la complejidad del sistema y la convolución de características. En casos simplificados, sí, podemos hacerlo bastante bien, pero una vez que los sistemas crecen en tamaño y complejidad, lo hacemos peor.
La física es un buen ejemplo de esto. Las leyes de la mecánica se comprenden bastante bien. Pero, ¿qué tan bien puedes manejar un sistema caótico de 3 cuerpos? Puede haber características que sean predecibles, pero probablemente no todo el sistema.
Con la termodinámica, ¿qué tan bien manejamos los sistemas mesoscópicos? Computacionalmente, pueden ser bastante difíciles. En termodinámica, podemos lidiar con esta complejidad descartando características en las que no nos importa para enfocarnos en propiedades masivas que convergen rápidamente en sistemas cada vez más grandes, pero no podemos manejar todo el sistema.
Mecánica de fluidos. está bien. Tenemos Navier-Stokes. ¿Ha intentado resolver Navier-Stokes? Se han escrito volúmenes enteros sobre cómo lidiar con Navier-Stokes, y todavía no tenemos un gran conocimiento de todas sus características.
Probabilidad. Es más complicado hablar de esto, pero creo que la dificultad y la complejidad es construir un modelo probabilitístico subyacente. Cuando crea su modelo de aprendizaje automático, generalmente hay hiperparámetros para configurar. ¿Qué hace que un hiperparámetro sea bueno y cómo se elige uno? ¿Solo el que funciona?
Lo que pasa con la química es que los ejemplos de la vida real ya son increíblemente complejos. Elija la reacción que desee. ¿Líquidos o sólidos? Ya está lidiando con propiedades masivas, interfaces de fase y efectos de contorno. O soluciones y efectos de solución. Gases? Una vez que tenga reacciones no triviales, ¿cuántos átomos hay? Cuantos electrones? Ahora, considere el hecho de que su reacción orgánica típica involucra compuestos con decenas o cientos de átomos en solución. Puede haber múltiples modelos de reactividad, algunos productivos, otros no. Y en el laboratorio, las reacciones pueden ser bastante sensibles a cualquier número de condiciones de reacción, que un modelo de reactividad generalizada no comienza a tener en cuenta.
Pero en química, como en el resto de disciplinas, buscamos simplificaciones que nos permitan afrontar la complejidad. Hemos podido encontrar patrones de reactividad, que son algo generales pero no captan la complejidad completa del sistema.
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