1/1/2026 - 31/12/2027
El presente proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo de un marco teórico-computacional avanzado para entender, predecir y optimizar la transducción iontrónica en nanoporos de estado sólido funcionalizados con polímeros pH-responsivos. Los modelos actuales, basados en la teoría de Poisson-Nernst-Planck (PNP), son insuficientes para describir cuantitativamente estos sistemas complejos, ya que ignoran efectos cruciales como el volumen finito de los iones, las correlaciones ión-ión y, fundamentalmente, el comportamiento dinámico del polímero acoplado al entorno iónico y electrostático.Para superar estas limitaciones, se propone el desarrollo de un modelo extendido (MPNP-Polymer) que integra de manera autoconsistente tres componentes físicos esenciales: 1) un modelo de transporte iónico modificado que incluye el volumen excluido y las correlaciones; 2) una teoría de campo medio para describir el equilibrio conformacional y de protonación del "brush" polimérico; y 3) un acoplamiento bidireccional entre ambos, donde el estado del polímero regula el transporte iónico y viceversa.El plan de trabajo se estructura en tres etapas a lo largo de 24 meses. Primero, se implementará y validará un solver PNP clásico como línea de base (Meses 1-6). Segundo, se desarrollará y validará rigurosamente el modelo MPNP-Polymer, comparando sus predicciones con datos experimentales (Meses 5-14). Finalmente, se utilizará el modelo validado como un "laboratorio numérico" para la exploración predictiva de geometrías no convencionales (bala, reloj de arena, poro-en-poro) y la formulación de principios de diseño para optimizar la rectificación iónica y la sensibilidad (Meses 12-24).Los resultados esperados incluyen un solver de código abierto validado y documentado (disponible en repositorios públicos), un entendimiento cuantitativo de los mecanismos de transducción iontrónica, la recomendación de 2-3 arquitecturas de nanoporos optimizadas, la publicación de al menos tres artículos científicos en revistas de alto impacto y la formación de recursos humanos de alto nivel en el área de la nanociencia computacional.