El desarrollo de
modelos para el estudio de los iones metálicos está teniendo un acelerado
crecimiento en la actualidad debido a la implementación de hardware con mayor
poder de procesamiento, lo cual ha permitido que estudios que habría sido
imposible llevar a cabo en el pasado sean viables hoy en día. A mediados del
siglo pasado las simulaciones apenas conseguían modelar algo más allá del átomo
de hidrógeno, mientras que actualmente es posible estudiar sistemas con cientos
de átomos a partir de modelos basados en la mecánica cuántica; esto permite
elucidar información a nivel atómico o electrónico que sería muy complicado obtener
de forma experimental, permitiendo no sólo interpretar fenómenos químicos sino,
también, proveer nuevas hipótesis.
En el ámbito del
estudio de los iones metálicos, estos representan un reto mayor para el
modelaje ya que sus orbitales d o f también pueden participar en enlaces químicos
y cuentan con más electrones y formas complicadas; de igual forma, tienen
múltiples estados de oxidación que resultan en sistemas altamente cargados que deben
ser tomados en cuenta por las simulaciones. Por si fuera poco, otro reto para
los modelos de metales de transición son las complicadas estructuras
electrónicas de los mismos, ya que cuentan con varios estados de spin con
energías cercanas, dificultando la predicción del estado basal del metal y el
cálculo de las energías relativas de los distintos estados, puesto que estos
pueden existir al mismo tiempo o ser degenerados. Además, los enlaces químicos
de los sistemas que contienen metales de transición son más complicados que sus
contrapartes orgánicas debido a su habilidad de tener entornos de coordinación
flexibles o dinámicos, resultando en que sus enlaces sean caracterizados en un
continuo de covalentes a iónicos, lo cual no es facilitado por el hecho de que
los metales de transición puedan tener altos y flexibles números de
coordinación.
Por desgracia,
existen datos experimentales limitados sobre los metales de transición en
comparación con los disponibles para los compuestos orgánicos, lo cual
ralentiza el desarrollo de métodos de modelaje adecuados; tampoco es de ayuda
que existan varias inconsistencias entre los datos experimentales y
computacionales disponibles. A manera de
superar todos estos retos, es imperioso el desarrollo de más estudios
experimentales, nuevos softwares y mayores estudios de aplicación, puesto que
esto permitiría que los métodos computacionales fueran parametrizados. No debe
olvidarse, tampoco, que es importante no sólo estudiar estos sistemas con
metales de transición a través de un acercamiento químico, sino que también es
importante abordarlos desde perspectivas físicas; finalmente, el desarrollo de
algoritmos requiere cruzar la brecha entre los modelos cuánticos y clásicos.
Referencia
Li,
P., & Merz Jr, K. M. (2017). Metal ion modeling using classical mechanics. Chemical
reviews, 117(3), 1564-1686.
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