Machine learning en metrología cuántica (2025)
Este trabajo explora la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la metrología cuántica, integrando técnicas clásicas y avanzadas para superar los límites impuestos por la mecánica cuántica en la medición. Se revisan fundamentos teóricos y prácticos de modelos como la regresión lineal, redes neuronales, métodos de kernel y procesos gaussianos, y se analizan sus aplicaciones en sistemas atómicos y moleculares. En particular, se abordan problemas como el cambio de fase en el modelo de Ising y la interpolación de superficies de energía potencial en la molécula H3O+, demostrando que la integración de ML con conceptos cuánticos puede mejorar la precisión y robustez de las mediciones. Los resultados presentados ofrecen perspectivas y herramientas para la interpretación de datos en física y química modernas.