Andrés Torrubia, miembro de la Junta de AlicanTEC, formando equipo con Pavel Hanchar – equipo 🤖 Quantum Uncertainty – han quedado segundos en una competición en la que han participado 2.755 equipos de todo el mundo.

Organizada por miembros de Química y Matemáticas en el Espacio de Fase (CHAMPS) en la Universidad de Bristol, la Universidad de Cardiff, el Imperial College y la Universidad de Leeds, esta competición tiene como objetivo predecir las interacciones entre los átomos. Estas herramientas permitirán a los investigadores avanzar en una variedad de problemas importantes, como diseñar moléculas para llevar a cabo tareas celulares específicas o diseñar mejores moléculas de medicamentos para combatir enfermedades.

La competición se ha desarrollado en Kaggle una popular plataforma con excelentes recursos para aquellos que quieran aprender Machine Learning y ciencia de los datos. Cuenta con varias competiciones de Machine Learning que tienen más de 1 millón de dólares de premios y cientos de competidores. Los mejores equipos cuentan con décadas de experiencia combinada, abordando problemas ambiciosos cómo la mejora de la seguridad aeroportuaria o el análisis de datos satélites…

El desafío era desarrollar un algoritmo que pueda predecir la interacción magnética entre dos átomos en una molécula (es decir, la constante de acoplamiento escalar).

Estos son un recopilatorio de algunos de los tweets que Andrés Torrubia ha ido poniendo en twitter sobre la competición.