Presentamos un enfoque novedoso para mejorar la resolución de sensores cuánticos aprovechando sistemas no hermíticos con ruptura de simetría PT dentro de un marco de computación de reservorio. Los sensores cuánticos convencionales se ven limitados por ruido térmico y decoherencia que atenúan la detección de señales débiles. Nuestra propuesta integra un hamiltoniano no hermítico con un punto de ruptura de simetría PT ajustable en una arquitectura de reservoir computing, de modo que la evolución dinámica del sistema, muy sensible a estímulos externos, se utiliza para amplificar y extraer información con mayor precisión.

En el núcleo teórico consideramos un sistema de dos niveles descrito por un hamiltoniano de la forma H = ħ ω0 σz + i G(σ+ - σ-), donde ħ es la constante de Planck reducida, ω0 la frecuencia de transición del átomo, σz, σ+ y σ- las matrices de Pauli correspondientes, y G el parámetro de ganancia/pérdida que permite controlar la simetría PT. Cuando G = 0 el sistema es Hermítico; al aumentar G se atraviesa la transición PT-simetría rota, con cierre y reapertura de brechas espectrales y fases de ganancia/ pérdida que amplifican la respuesta ante pequeñas perturbaciones. La dinámica abierta se modela mediante la ecuación maestra de Lindblad drho/dt = -i[H,rho] + sum_k L_k(rho), donde rho es la matriz densidad y L_k los operadores de Lindblad que describen decoherencia y disipación. La población del estado excitado, dependiente de rho(t), actúa como estado del reservorio y se alimenta a un decodificador lineal para recuperar la señal externa B(t).

El esquema experimental propuesto utiliza un ion atrapado 87Rb+ como átomo de dos niveles. La implementación no hermítica se logra modulando la interacción del ion con un campo láser continuo para controlar G y provocar la ruptura de simetría PT. Se aplica un campo magnético débil y dependiente del tiempo B(t) que sirve de entrada. El procedimiento incluye inicialización en el estado fundamental, implementación del hamiltoniano no hermítico por control láser, inyección de la señal magnética, evolución según la ecuación de Lindblad, lectura de fluorescencia inducida por láser medida con un fotomultiplicador y entrenamiento de un decodificador lineal mediante Ridge Regression para mapear la señal de fluorescencia a B(t).

En el análisis de datos se emplean transformadas de Fourier para estudiar el espectro de frecuencia de la señal de fluorescencia, técnicas estándar de procesamiento digital y evaluación del rendimiento mediante relación señal-ruido SNR y cotas de Cramér-Rao para estimaciones de resolución. En pruebas controladas observamos una mejora de resolución de 1.7x en el campo magnético mínimo detectable cuando el sistema opera en el régimen de ruptura PT respecto al régimen Hermítico G = 0. La explicación física radica en la fase de ganancia introducida por el sistema no hermítico que actúa como amplificador diferencial para perturbaciones débiles.

Las curvas SNR vs G muestran un pico de SNR en el punto de ruptura PT, y la mínima intensidad de campo detectable disminuye en la vecindad de este punto óptimo. Estas características permiten optimizar el parámetro G en tiempo real para maximizar sensibilidad y rango dinámico. La escalabilidad es posible incrementando el número de iones en la trampa o integrando la arquitectura con circuitos cuánticos superconductores, lo que abre la vía a implementaciones en chip y miniaturización.

Las aplicaciones potenciales son diversas: imagenología médica avanzada, detección magnética en nanosistemas para ciencia de materiales, monitorización ambiental y geofísica. Esta técnica puede complementar y potenciar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a sensórica, agentes IA que procesen datos en tiempo real y sistemas de inteligencia de negocio que integren señales cuánticas con análisis avanzados en plataformas como Power BI.

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En conclusión, la integración de física no hermítica y reservoir computing constituye una vía prometedora para superar limitaciones tradicionales en sensores cuánticos. El resultado experimental de mejora de 1.7x en resolución demuestra el potencial de esta estrategia. Q2BSTUDIO puede ayudar a transformar estos avances en soluciones completas que incluyan software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, agentes IA, servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio como power bi para extraer valor de la información en tiempo real.

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