La información del estado del canal en sistemas de comunicaciones de onda milimétrica (mmWave) y terahercios (THz) es vital para varias tareas que van desde la planificación de las ubicaciones óptimas de las BSs hasta los mecanismos eficientes de seguimiento de haces y el diseño de handover. Debido al uso de matrices de antenas en fase a gran escala y a la alta sensibilidad a la geometría ambiental y a los materiales, los modelos de propagación precisos para estas bandas se obtienen a través de la modelización por trazado de rayos. Sin embargo, las condiciones de propagación en sistemas mmWave/THz pueden cambiar teóricamente a distancias muy pequeñas, es decir, de 1 mm a 1 m, lo que requiere un esfuerzo computacional extremo para la modelización. En este documento, primero evaluaremos las distancias de correlación efectivas en sistemas mmWave/THz para diferentes escenarios al aire libre, patrones de movilidad de usuarios y condiciones de línea de visión (LoS) y no línea de visión (nLoS). Como métricas de interés, utilizamos el ángulo de llegada/salida (AoA/AoD) y la pérdida de trayectoria de los primeros rayos más fuertes. Luego, para reducir los esfuerzos computacionales requeridos para el procedimiento de trazado de rayos, proponemos una metodología para la extrapolación e interpolación de estas métricas basada en el modelo de memoria a corto y largo plazo convolucional (ConvLSTM). La metodología propuesta se basa en una representación especial de la información del estado del canal en una forma adecuada para técnicas de aprendizaje automático (ML) de mejora de video de última generación, lo que permite el uso de sus potentes capacidades de predicción. Para evaluar el rendimiento de predicción del modelo ConvLSTM, utilizamos y como las principales métricas de interés. Nuestros resultados numéricos demuestran que la correlación del estado del canal en los parámetros de AoA/AoD se mantiene hasta aproximadamente 0,3-0,6 m, lo que es 300-600 veces más grande que la longitud de onda a 300 GHz. El uso de un modelo ConvLSTM nos permite predecir con precisión los ángulos de AoA y AoD hasta la distancia de 0,6 m, siendo el AoA caracterizado por un error cuadrático medio (MSE) más alto. Nuestros resultados pueden ser utilizados para acelerar las simulaciones de trazado de rayos seleccionando el tamaño del paso de la cuadrícula, lo que resulta en el equilibrio deseado entre la precisión del modelado y el tiempo computacional. Además, también se puede utilizar para mejorar el seguimiento de haces en sistemas mmWave/THz mediante una selección del paso de tiempo entre los procedimientos de realineación de haces.