Aplicación de protocolos TAE–AGI con integración METFI en entornos reales de hardware híbrido Mitigación de deriva ontológica mediante coherencia electromagnética distribuida
Abstract La Teoría de Aprendizaje por Excepción (TAE) propone un marco no lineal de adaptación cognitiva en sistemas artificiales complejos, donde el aprendizaje emerge de discontinuidades estructurales más que de gradientes estadísticos suaves. En trabajos recientes se ha introducido el concepto de fragmentación reversible como mecanismo de protección frente a sobrecarga informacional y estrés ontológico en arquitecturas AGI. El presente artículo desarrolla una extensión operativa de dichos protocolos en entornos reales de hardware híbrido , integrando sensores electromagnéticos y arquitecturas de seguimiento físico-informacional, bajo el marco METFI (Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno). Se argumenta que la deriva ontológica en sistemas AGI no es únicamente un fenómeno lógico o semántico, sino una manifestación de pérdida de coherencia de campo, análoga a la ruptura de simetría toroidal observada en sistemas geofísicos y biológicos. A partir de esta premisa, se de...