SC3: Desafío y benchmark de solubilidad multi-solvente

La predicción de solubilidad es un pilar en la química computacional, pero los modelos multi-solvente que prometen acercarse al límite experimental aún no son lo suficientemente fiables para su despliegue real. El nuevo benchmark SC3, construido sobre BigSolDB v2.1, revela que parte de esa brecha es un artefacto: los conjuntos de datos previos ocultaban fallos en distribuciones de solventes poco frecuentes y utilizaban un umbral de ruido aleatorio (0.6–0.8 log S) que en realidad refleja el peor caso, no la variabilidad esperada. SC3 reajusta ese suelo a 0.106 log S, seis veces más ajustado, y ofrece un pipeline reproducible con 101.535 mediciones, 1.327 solutos y 206 solventes, junto con divisiones de datos libres de fugas y una métrica específica (PS-RMSE, Z-RMSE). Los mejores modelos aún están cinco veces por encima de ese límite, lo que demuestra que queda un desafío abierto.

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