En este trabajo se hace uso de la inteligencia artificial en el campo de la mecánica cuántica. Se entrena una red neuronal para encontrar el estado fundamental de un sistema cuántico de muchos cuerpos interactuantes. El objetivo del trabajo es responder a la pregunta de, si a partir de una red neuronal optimizada para un número dado de partículas, esta misma red es capaz de determinar con precisión el estado fundamental del mismo sistema pero con un número diferente de partículas. Por otro lado, se muestra cómo se puede comprimir la información del sistema, siendo necesario únicamente un número reducido de parámetros para reproducir la función de onda deseada. Se comprueba además que no es necesario más que un pequeño porcentaje de datos para entrenar la red de forma que esta aprenda satisfactoriamente. Y por último, se estudia la dependencia de la energía del estado fundamental de un sistema dado en función de un parámetro asociado a la energía de interacción entre dos partículas.<br /
