Teoría del Funcional de la Densidad: Fundamentos, Desafíos y Nuevos Horizontes en la Mecánica Cuántica de Átomos, Moléculas y Sólidos - Barbosa, Matheus; Villegas-Lelovsky, Leonardo; Torres, Alberto; Barros de Oliveira, Alan; Souza, Amaury; R. L. Galvao, Breno; R. Rocha, Alexandre; S. C. Mazzoni, Mário; Matos, Matheus (Cadernos de Astronomia, 2025)
La mecánica cuántica constituye uno de los marcos teóricos más sólidos para elucidar el comportamiento de la materia y la energía a escala microscópica. A lo largo del último siglo, ha representado un pilar fundamental en el desarrollo de tecnologías disruptivas con profundas implicaciones para la comunicación, el progreso científico y la transformación social. En este ámbito, la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) se ha consolidado como el formalismo más ampliamente adoptado y eficaz para describir sistemas electrónicos complejos, con aplicaciones que abarcan la física, la química y la ciencia de materiales. Su versatilidad la ha convertido en una herramienta esencial con una relevancia creciente en un amplio espectro de disciplinas científicas. En el centenario de la mecánica cuántica, este trabajo ofrece una revisión exhaustiva de los fundamentos teóricos, los desafíos actuales y las fronteras emergentes en la teoría cuántica de muchos cuerpos, con especial énfasis en la DFT, la aproximación GW y sus aplicaciones en campos como la astronomía. Además, se examina la integración de estos enfoques con metodologías novedosas basadas en el Aprendizaje Automático (ML) y en algoritmos evolutivos. Al explorar estas diversas aplicaciones, desde los sistemas astrofísicos hasta la inteligencia artificial, subrayamos el carácter intrínsecamente interdisciplinario de este marco teórico de sesenta años de existencia, que continúa siendo indispensable para el avance en la comprensión de las propiedades de la materia y para el impulso de la innovación tecnológica.
Keywords: Teoría del Funcional de la Densidad (DFT); Estructura Electrónica; Física de la Materia Condensada; Teorema de Hohenberg-Kohn; Aprendizaje Automático; Algoritmos Evolutivos