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<title>Daniel Castillo Castro — Manifiesto</title>
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<!-- Contenido Principal -->
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  <section class="page-header">
    <h1>Manifiesto</h1>
  </section>

  <section>
    <article class="manifesto-content">
      <p class="lead">
        Creo en la ciencia como herramienta de comprensión profunda del mundo,
        en la transparencia del método abierto y en el potencial transformador
        de la intersección entre disciplinas.
      </p>

      <h2>Sobre la Investigación</h2>
      <p>
        La investigación científica debe ser <strong>abierta, reproducible y accesible</strong>.
        El conocimiento generado con recursos públicos debe retornar a la sociedad en formas
        comprensibles y útiles. La simulación computacional es una extensión del método
        científico tradicional: el código es el nuevo instrumento de laboratorio.
      </p>

      <h2>Sobre la Física</h2>
      <p>
        La física es el lenguaje con el que la naturaleza describe sus leyes fundamentales.
        Desde la escala atómica hasta la cosmológica, los mismos principios matemáticos
        gobiernan fenómenos aparentemente dispares. Mi trabajo busca conectar estas escalas:
        entender cómo emergen las propiedades macroscópicas de las interacciones atómicas.
      </p>

      <h2>Sobre la Computación Cuántica</h2>
      <p>
        La computación cuántica no es solo una tecnología prometedora: es una nueva forma de
        pensar sobre la información y la naturaleza. Los algoritmos cuánticos nos obligan a
        reformular problemas clásicos desde principios primeros. Mi interés está en aplicar
        estas ideas a problemas concretos de química y ciencia de materiales.
      </p>

      <h2>Sobre el Machine Learning</h2>
      <p>
        El aprendizaje automático está revolucionando la ciencia computacional. Los potenciales
        interatómicos basados en ML prometen precisión de DFT a coste de campos de fuerza
        clásicos. Pero más allá de las aplicaciones, el ML plantea preguntas profundas sobre
        qué significa "aprender" patrones de datos científicos.
      </p>

      <h2>Sobre la Docencia</h2>
      <p>
        Enseñar es la forma más efectiva de aprender. El material docente que comparto en este
        sitio es el resultado de mi propia formación y de la experiencia como ayudante en la
        PUC Chile. Creo en la educación como bien público y en el código abierto como filosofía
        de enseñanza.
      </p>

      <h2>Sobre Chile</h2>
      <p>
        Soy chileno y creo en el potencial científico de este país. La formación de capital
        humano avanzado es la inversión más importante que puede hacer una nación. Mi trabajo
        es también una contribución al ecosistema científico chileno: formar estudiantes,
        colaborar con colegas locales, participar en la comunidad.
      </p>

      <h2>Principios</h2>
      <ul>
        <li><strong>Rigor:</strong> La precisión en el método es no negociable.</li>
        <li><strong>Transparencia:</strong> Código abierto, datos disponibles, métodos reproducibles.</li>
        <li><strong>Curiosidad:</strong> La mejor investigación nace de preguntas genuinas.</li>
        <li><strong>Colaboración:</strong> La ciencia es un esfuerzo colectivo.</li>
        <li><strong>Paciencia:</strong> Los problemas importantes toman tiempo.</li>
      </ul>

      <hr class="my-lg">

      <p class="text-muted">
        <em>Este manifiesto evoluciona con mi pensamiento. Última actualización: Marzo 2026.</em>
      </p>
    </article>
  </section>

  <!-- Enlaces a versiones internacionales -->
  <section class="mt-lg">
    <p class="text-muted">
      <strong>Otros idiomas:</strong>
      <a href="man-eng.html">English version</a> ·
      <a href="man-pt.html">Versão em português</a>
    </p>
  </section>

</main>

<!-- Footer -->
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