Cada semana, millones de datos son procesados por Inteligencia Artificial (IA) para ser empleados en investigaciones científicas. Algo similar ocurre con los lenguajes de programación. Optimizar tiempos y relacionar variables con eficiencia marcan cambios de paradigmas en los que el lenguaje Python viene cobrando protagonismo.
Oscar Oviedo es investigador independiente del CONICET y director alterno del Departamento de Química Teórica y Computacional (DQTC) de la FCQ (UNC). Junto a Martín Hümöller y Fernando Pantano, crearon un curso de extensión que la Facultad dictará hasta fines de mayo. En diálogo con el especialista, conocemos esta tendencia y su incidencia en las ciencias químicas.
– ¿Qué es el lenguaje Python y cuándo surgió?
– Se trata de un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y multiparadigma. Es el lenguaje de mayor popularidad en el mundo, tal es así que se ha convertido en el requerimiento del 73 por ciento de las solicitudes de trabajo asociadas a ciencia de datos. Ese valor es similar en el campo de la investigación en química computacional.
Python fue lanzado en 1991 por el informático neerlandés Guido van Rossum. Se caracteriza por su facilidad de aprendizaje y versatilidad para un sinfín de campos, entre ellos la química.
– Y si ya tiene varios años, ¿a qué se debe su relevancia?
– Al disponer de una gran comunidad de usuarios y desarrolladores en el mundo, este lenguaje permite acceder a tutoriales, videos y bibliotecas, entre otros recursos en línea, para resolver una enorme cantidad de problemas de industria, ciencia, tecnología, economía, política. En el ámbito de las ciencias químicas, para nuestra comunidad graduada resulta una herramienta valiosa en su desarrollo profesional y, en el caso de estudiantes, les permite tener una mejor formación para su inserción laboral.
Desde el 22 de abril, cerca de 60 personas vienen realizando el curso de extensión sobre programación Python orientada a la química que dicta la FCQ en baterías D. En su mayoría, se trata de estudiantes con interés en resolver problemas relacionados con química, física y matemáticas a partir de diversos contenidos.
“En la primera clase, les consultamos ¿por qué se anotaron a este curso? La nube de palabras que resultó habla sola: futuro, programación, aprendizaje e innovación fueron los conceptos más destacados”, comenta Oviedo.
Python, el favorito de las ciencias químicas
Según Oscar Oviedo, este lenguaje de programación es tan versátil que le permite a la comunidad de químicas “desarrollar o diseñar rápidamente soluciones personalizadas para sus necesidades específicas, desde el procesamiento de datos, la automatización y predicciones hasta la simulación por ordenadores para investigación básica”. Una auténtica revolución en términos de gestión de datos. A su vez, es fácil de usar y posee una amplia gama de bibliotecas y herramientas especializadas.
Y en términos prácticos, ¿cómo se aplica Python en la química?
Aquí debemos separar la respuesta en dos campos: por un lado, lo industrial y, por otro, lo académico. En el caso del primero, las aplicaciones son muy recientes y la biotecnología corre en punta. En el segundo, Python está desplazando paulatinamente a Fortran, el lenguaje de programación que reinó durante décadas en la química computacional.
En educación, por ejemplo, recuerdo que en mis años de estudiante pasaba mucho tiempo ajustando ecuaciones químicas. Hoy, con la librería adecuada, ¡esa tarea demanda solo unos pocos segundos! Es como comparar la tabla de multiplicar con la calculadora. Es decir, si existe una tarea repetitiva, entonces se puede automatizar. Solo resta imaginar su aplicación en el análisis de datos químicos, bioquímicos, farmacéuticos, biotecnológicos.
En ciencias químicas, entender este lenguaje te abre puertas para la aplicación de técnicas de aprendizaje automático orientadas al descubrimiento de nuevos compuestos, el desarrollo de herramientas de visualización para análisis de datos químicos y la creación de modelos computacionales destinados a entender la estructura y la función de moléculas.
A esto también se le está sumando el análisis de datos y la IA. ¿Te gustaría, por ejemplo, que basándose en tu historia clínica y análisis bioquímicos, una IA te sugiera nuevos hábitos, a modo de prevención?.