Coherencia Predictiva Multi-Nodo con Campo Global Emergente: Una Arquitectura CPEA–TAE para Sistemas Cognitivos Distribuidos
Abstract Se presenta una arquitectura computacional para sistemas cognitivos distribuidos basada en el paradigma de Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA) extendido mediante un campo global emergente . El modelo integra predicción secuencial, detección de excepciones mediante un módulo TAE (Teoría de Aprendizaje por Excepción) y un mecanismo de acoplamiento multi-nodo que induce coherencia colectiva a partir de errores locales. A diferencia de los enfoques convencionales en interfaces cerebro-computadora (BCI) o inteligencia artificial distribuida, el sistema propuesto introduce una capa de campo que no actúa como canal de comunicación explícito, sino como mediador dinámico de sincronización, modulando los estados internos de cada nodo. Se formaliza el modelo, se implementa un prototipo funcional en PyTorch y se evalúan métricas de coherencia, entropía y sincronización de fase. Los resultados preliminares sobre señales EEG sintéticas muestran la emergencia de patrones coherentes b...
