Tesi doctoral de Roger Monreal Corona: "Predictive Catalysis to Induce Experimental Catalytic Efficiency". Dirigida pel Dr. Miquel Solà i Puig, Dr. Albert Poater Teixidor i Dra. Anna Pla Quintana.
La química predictiva està emergint com una eina
fonamental per al desenvolupament de noves reaccions i catalitzadors. Aquesta
disciplina combina models computacionals amb experiments per dissenyar i
optimitzar processos químics de manera racional, anticipant els resultats abans
de provar-los al laboratori. Tot i els avenços recents, encara hi ha reptes
importants, com connectar de manera fiable les prediccions amb les dades
experimentals, aplicar aquestes metodologies a sistemes més complexos i desenvolupar
noves estratègies de disseny molecular.
Aquesta tesi aborda aquests reptes aplicant eines de
química predictiva a una àmplia gamma de reaccions catalítiques, incloent tant
sistemes catalitzats per metalls com sistemes lliures de metalls. Inicialment,
es revisen els principis de la catàlisi predictiva, les tendències recents i el
marc conceptual que sustenta el treball. Els estudis computacionals realitzats
permeten comprendre amb detall els mecanismes de reacció i les tendències de
reactivitat, mostrant que els models poden generar prediccions fiables i,
alhora, complementar els experiments per validar i millorar aquestes
prediccions.
A partir d’aquesta base, es desenvolupen estratègies de
disseny invers per identificar estructures moleculars amb propietats òptimes
per a reaccions concretes. Mitjançant cribratges computacionals i algoritmes
d’optimització basats en propietats, aquest enfocament amplia l’espai de
disseny i accelera la identificació de catalitzadors eficients. Finalment, les
metodologies de química predictiva es traslladen a sistemes heterogenis, com
superfícies i materials sòlids, demostrant que aquestes eines són versàtils i
aplicables a diferents entorns catalítics.
Els resultats d’aquesta tesi subratllen com la combinació
de models teòrics i dades experimentals pot guiar el descobriment i
desenvolupament de nous catalitzadors, oferint noves oportunitats per a la
innovació en química i en processos industrials. A més, la tesi mostra que la
química predictiva no només ajuda a comprendre millor els processos químics,
sinó que també permet preveure i dissenyar reactivitats de manera més eficient,
accelerant la recerca i reduint l’ús de recursos experimentals.
Lectura de la tesi: 14/01/2026 a l'Aula Magna Rosalind Franklin de la Facultat de Ciències (informació extreta de l’Agenda activitats de la web Escola de Doctorat).