Resumo: uma equipe da Universidade da Cidade de Hong Kong, liderada pelo químico físico Xiao Cheng Zeng, afirma ter obtido evidência de que a água oscila entre duas estruturas locais — de alta e de baixa densidade — explicando comportamentos incomuns em soluções. O estudo, publicado em 4 de junho na Nature Physics, recorre a inteligência artificial para mapear caminhos de transformação entre estados da água, oferecendo uma base experimental para a teoria dos dois líquidos.
A teoria dos dois líquidos propõe que as moléculas de água alternam entre uma configuração de alta densidade e outra de baixa densidade. Essa troca invisível pode explicar uma série de comportamentos anômalos da água. Em líquidos comuns, a densidade aumenta ao serem resfriorados; a água faz isso apenas até 4°C, e abaixo disso se expande, fazendo o gelo flutuar. Além disso, a água apresenta particularidades de viscosidade sob diferentes pressões, abrindo espaço para uma explicação unificada.
O papel da IA foi crucial para encontrar essa evidência. A equipe usou aprendizado profundo não supervisionado, uma IA treinada para detectar padrões sem instruções específicas. O pesquisador Liwen Li realizou simulações massivas de dinâmica molecular com o pacote GROMACS, acompanhando o movimento de centenas de milhares de moléculas de água e gerando dezenas de milhões de pontos de dados. Sem IA, Zeng estima que a análise levaria muito mais tempo — possivelmente uma década.
Dois caminhos pela montanha: a IA identificou as coordenadas de reação que descrevem como a estrutura local muda de uma forma para outra. Em geral, a troca ocorre por um caminho semicíclico com uma única barreira de energia. Próximo da fronteira entre água de alta e de baixa densidade, porém, pode surgir um trajeto mais longo, de “ciclo completo”, com três barreiras distintas — como contornar o pico inteiro de uma montanha.
Por que isso importa: entender a estrutura molecular da água pode oferecer novas leituras sobre o comportamento de sais, proteínas e fármacos em soluções aquosas. Essas interações são vitais para processos biológicos e farmacêuticos, incluindo medicamentos injetáveis e o funcionamento celular. A equipe já trabalha em um modelo de aprendizado de máquina mais robusto para relacionar densidade, viscosidade e temperatura aos comportamentos observados, fortalecendo a base científica da área.
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