Una nueva herramienta ofrece a los investigadores una mejor forma de explorar y comprender los datos de catalizadores.

TSUKUBA, JAPÓN - 2 de febrero de 2026 (NEWMEDIAWIRE) - La industria moderna depende en gran medida de los catalizadores, que son sustancias que aceleran las reacciones químicas. Son vitales en todo, desde la fabricación de productos químicos domésticos hasta la generación de energía limpia o el reciclaje de residuos. Sin embargo, diseñar nuevos catalizadores es un desafío porque su rendimiento se ve afectado por muchos factores que interactúan entre sí.

Una nueva herramienta desarrollada por investigadores de la Universidad de Hokkaido, publicada en Science and Technology of Advanced Materials: Methods, simplificará el proceso al proporcionar a los investigadores una forma de ver y explorar fácilmente los datos sobre catalizadores, permitiéndoles identificar patrones y relaciones en conjuntos de datos de catalizadores sin necesidad de habilidades avanzadas de programación o computación.

La herramienta aprovecha un enfoque conocido como perfilado de genes de catalizadores, donde los catalizadores se representan como secuencias simbólicas. Esto facilita a los científicos interpretar los datos y aplicar métodos de análisis basados en secuencias para diseñar y mejorar catalizadores. La herramienta en sí es una interfaz gráfica basada en web que ofrece una forma intuitiva e interactiva de investigar estos perfiles de catalizadores.

"El sistema permite a los investigadores explorar conjuntos de datos complejos de catalizadores, identificar tendencias globales y reconocer características locales, todo sin requerir habilidades avanzadas de programación", explica el profesor Keisuke Takahashi, quien dirigió el estudio. "Al visualizar tanto las relaciones entre catalizadores como las características subyacentes basadas en genes, la plataforma hace que el diseño de catalizadores sea más interpretable, accesible y eficiente, cerrando la brecha entre el análisis basado en datos y la comprensión experimental práctica".

Los usuarios pueden ver catalizadores agrupados según cuán similares sean sus características o cuán similares sean sus secuencias. La herramienta también incluye un mapa de calor que ofrece información sobre cómo se calculan las secuencias de genes de los catalizadores. Las diferentes visualizaciones se pueden ver una al lado de la otra y están sincronizadas para que todas se actualicen simultáneamente cuando un usuario acerca la imagen o selecciona un grupo de catalizadores.

El equipo planea extender la herramienta para que funcione con otros conjuntos de datos de ciencia de materiales, de modo que pueda usarse más ampliamente en el campo. También están trabajando para incluir un componente predictivo. Integrar estrategias de modelado y edición significaría que los investigadores podrían usar la herramienta no solo para explorar catalizadores existentes, sino también para investigar nuevas ideas para materiales de alto rendimiento. Además, quieren mejorar las características colaborativas de la herramienta para que varios investigadores puedan trabajar juntos para explorar y anotar conjuntos de datos, permitiendo un enfoque orientado a la comunidad y basado en datos para el diseño y descubrimiento de materiales.

"Nuestro objetivo es hacer que la investigación avanzada de materiales sea más intuitiva, accesible e impactante", dice Takahashi.

Más información
Keisuke Takahashi
Universidad de Hokkaido
keisuke.takahashi@sci.hokudai.ac.jp

Artículo: https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2600689

Sobre Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM-M)

STAM Methods es una revista hermana de acceso abierto de Science and Technology of Advanced Materials (STAM) y se centra en métodos y herramientas emergentes para mejorar y/o acelerar el desarrollo de materiales, como metodología, aparatos, instrumentación, modelado, recopilación de datos de alto rendimiento, informática de materiales/procesos, bases de datos y programación. https://www.tandfonline.com/STAM-M

Dr. Kazuya Saito
Director de Publicaciones de STAM Methods
SAITO.Kazuya@nims.go.jp

Comunicado de prensa distribuido por Asia Research News para Science and Technology of Advanced Materials.

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