¿Puede la IA ayudarnos a limpiar el agua?

Durante 75 minutos trabajarás como un equipo de investigación: visualizarás moléculas en 3D, explorarás cómo interaccionan contaminantes y materiales y usarás una herramienta de modelización e inteligencia artificial para predecir qué opción funcionará mejor. Después llegará el momento de la verdad: compararemos vuestra predicción con resultados experimentales reales obtenidos previamente en nuestros laboratorios. ¿Acertará vuestro equipo? ¿Y la IA? No necesitas saber programar: solo curiosidad y ganas de tomar decisiones. Descubrirás cómo se combinan química, simulación, datos reales y sostenibilidad en la investigación actual. El taller lo imparte el grupo Materials Design and Multiscale Modeling (UIC305), ICCRAM-Universidad de Burgos.

Este no es un taller para sentarse a escuchar: desde el primer minuto tendrás una misión, seleccionar la mejor estrategia para ayudar a limpiar agua contaminada. Trabajarás en pequeños equipos y tomarás decisiones como en un grupo de investigación real, usando moléculas, modelos, datos e inteligencia artificial.
Reto 1. Detective molecular. Visualizaremos contaminantes y materiales en 3D y descubrirás por qué su forma, tamaño y afinidad química pueden cambiar una separación. Con esas pistas construirás tu primera hipótesis.
Reto 2. Predice antes de mirar. Cada equipo recibirá varios candidatos y datos científicos simplificados. Con una aplicación web interactiva explorarás resultados de modelización molecular y usarás un modelo de IA para obtener una predicción. Tendréis que elegir y ordenar los mejores candidatos antes de conocer qué ocurrió realmente. No necesitas saber programar: veremos también que la IA no “adivina”, sino que aprende de datos y trabaja con incertidumbre.
Reto 3. El laboratorio responde. Una vez cerrada vuestra predicción, revelaremos resultados experimentales reales obtenidos previamente por nuestro grupo. Compararemos el ranking calculado con el medido, veremos qué equipo se aproximó más y analizaremos por qué modelo y experimento pueden no coincidir. Así comprobarás cómo se valida un modelo científico sin realizar un experimento durante el taller.
Al final plantearemos una pregunta clave: ¿el mejor material es simplemente el que más contaminante elimina? Introduciremos también seguridad, sostenibilidad y reutilización. El taller reproduce de forma sencilla el ciclo real de investigación: comprender, modelizar, predecir, contrastar con datos experimentales y mejorar el modelo.

• Convertir al alumnado en protagonista de un reto científico real sobre contaminación del agua.
• Descubrir visualmente cómo estructura e interacciones moleculares influyen en la captura de contaminantes.
• Utilizar visualización molecular, modelización e IA sin necesidad de programar.
• Formular una predicción antes de conocer los resultados experimentales.
• Contrastar la predicción con datos reales obtenidos previamente en el laboratorio y discutir errores e incertidumbre.
• Incorporar eficacia, seguridad y sostenibilidad al elegir una solución y acercar las vocaciones STEM.

• La actividad se llevará a cabo en el Aula de divulgación en la Facultad de Ciencias en el Campus de San Amaro (UBU).
• El número máximo de participantes es de 25 alumnos.
• El taller tiene una duración de 1 hora y cuarto.
• El documento  Autorización para la captación de imágenes se debe llevar firmado el día de la realización de la actividad, por cada uno de los padres de los alumnos participantes que autoricen la captación de imágenes.