Un equipo internacional de físicos ha desarrollado una versión cuántica de la regla de Bayes, publicada en Physical Review Letters. La regla de Bayes, propuesta por Thomas Bayes en 1763, es una herramienta clave en campos como la medicina, la meteorología y la inteligencia artificial. El equipo, liderado por el profesor Valerio Scarani, la profesora Ge Bai y el profesor Francesco Buscemi, ha extendido este principio al terreno de la física cuántica. La regla de Bayes cuántica permite actualizar creencias en condiciones de incertidumbre, lo que es fundamental en la toma de decisiones informadas. En la mecánica cuántica, los estados cuánticos determinan las probabilidades de que ciertas mediciones produzcan determinados resultados. El nuevo trabajo responde a la pregunta de cómo actualizar nuestras creencias sobre el sistema después de la medición, cuando solo tenemos un resultado parcial. El equipo ha utilizado una medida llamada fidelidad cuántica para definir una versión cuántica del cambio mínimo, lo que permite construir una versión cuántica de la regla de Bayes que, en ciertos casos, coincide con el mapa de Petz. Esta validación tiene aplicaciones concretas en campos emergentes como la computación cuántica y el machine learning cuántico.