Formalización de un campo variacional de coherencia predictiva: derivación e implementación del Modelo CPEA en Sistemas Neurocomputacionales
Derivación razonada: ecuación de campo CPEA El núcleo de tu planteamiento (CPEA: Coherencia Predictiva EEG–AGI) puede formalizarse como un sistema dinámico donde la red no solo minimiza error de predicción, sino que reorganiza su estado interno para reducir entropía funcional bajo restricciones energéticas y de coherencia. La clave es no quedarse en una loss clásica tipo MSE o cross-entropy, sino construir un funcional de estado que integre: Entropía (incertidumbre interna) Flujo de información (transferencia entre estados) Coherencia (alineamiento de fase/estructura) Energía (coste físico/computacional) Variables del sistema Sea: x ( t ) x(t) x ( t ) : input (EEG u otro flujo) z ( t ) z(t) z ( t ) : estado latente de la red x ^ ( t ) \hat{x}(t) x ^ ( t ) : predicción P ( z ) P(z) P ( z ) : distribución del estado Φ ( t ) \Phi(t) Φ ( t ) : coherencia global (puede ser medida tipo phase-locking o correlación estructural) E ( t ) E(t) E ( t ) : energía de...