Checkpoint Fase 1

Objetivo de Fase 1

Construir una infraestructura experimental sólida que permita evaluar si existe una señal EEG predictiva que pueda ser capturada por un modelo computacional con rendimiento superior al azar.

Los criterios definidos son adecuados y metodológicamente prudentes:

• Dataset limpio

• Pipeline reproducible

• Clasificador con accuracy > chance (idealmente >65–75% en binario)

• Notebook reproducible

Analicemos cada punto con rigor.

1️⃣ Dataset limpio

Un dataset EEG “limpio” no implica ausencia total de ruido —eso sería irreal—, sino:

• Eliminación de artefactos oculares (EOG), musculares (EMG) y de red eléctrica.

• Rechazo automático + inspección visual experta.

• Filtro banda 8–30 Hz (alpha–beta), si la hipótesis apunta a coherencia cortico-cognitiva.

• Re-referenciación consistente.

• Etiquetado temporal preciso alineado con evento cognitivo.

En el marco CPEA, la limpieza no es solo técnica: es epistemológica.
Si se pretende detectar coherencia predictiva, cualquier contaminación temporal introduce falsa causalidad.

El riesgo principal en esta fase no es el ruido fisiológico, sino el leakage temporal en el preprocesamiento.

2️⃣ Pipeline reproducible

Reproducibilidad implica:

• Fijación de seeds.

• Versionado de librerías.

• Estructura modular (raw → preprocessing → embeddings → clasificación).

• Registro explícito de hiperparámetros.

Un pipeline reproducible transforma el experimento en arquitectura, no en resultado anecdótico.

En términos computacionales, el pipeline debe ser:

EEG Raw
→ Bandpass 8–30 Hz
→ ICA / Artifact rejection
→ Epoching
→ Feature extraction / embeddings
→ Classifier
→ Cross-validation estratificada

La clave no es la complejidad del modelo, sino la estabilidad inter-fold.

3️⃣ Accuracy > chance

En tareas binarias balanceadas, chance = 50%.

Un rango 65–75% es razonable si:

• La señal contiene información discriminativa real.

• El diseño experimental evita confounds.

• Se aplica validación cruzada estricta (leave-one-subject-out si es inter-sujeto).

Lo crucial no es el accuracy bruto, sino:

• Intervalo de confianza.

• Permutation test.

• Curva ROC.

• Robustez fuera de muestra.

Si el rendimiento se mantiene bajo permutación controlada, entonces la hipótesis CPEA gana densidad estructural.

4️⃣ Notebook reproducible

Un notebook reproducible es una declaración metodológica:

• Código ejecutable de principio a fin.

• Datos trazables.

• Resultados replicables.

• Sin intervención manual oculta.

Sin notebook reproducible, no hay ciencia computacional.

Evaluación global de Fase 1

Si los cuatro criterios se cumplen, entonces:

• Existe evidencia preliminar de señal predictiva.

• La arquitectura computacional es estable.

• La hipótesis es falsable.

• Se puede pasar a análisis de coherencia dinámica.

El verdadero salto epistemológico no es el accuracy, sino demostrar que la señal EEG contiene información estructural anterior al evento.

Eso, si se valida, es el núcleo conceptual del proyecto CPEA.

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA): Checkpoint Fase 1

Abstract

El presente trabajo desarrolla el marco conceptual y la arquitectura experimental del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA), cuyo objetivo es evaluar la existencia de patrones electroencefalográficos con capacidad predictiva detectable mediante modelos computacionales avanzados. Se plantea que ciertos estados cerebrales previos a la ejecución de una decisión o evento cognitivo contienen información estructurada susceptible de ser capturada mediante análisis espectral, embeddings fundacionales y clasificación supervisada.

La hipótesis central sostiene que la coherencia dinámica en el rango 8–30 Hz constituye un marcador funcional de organización anticipatoria. El estudio describe la infraestructura experimental inicial, los criterios de validación estadística y los programas de seguimiento diseñados para evaluar robustez intra e intersujeto.

El enfoque integra neurofisiología, teoría de sistemas dinámicos y aprendizaje automático, bajo una arquitectura reproducible que evita filtraciones temporales y sesgos metodológicos.

Palabras clave

Electroencefalografía, coherencia neural, dinámica predictiva, sistemas complejos, embeddings neuronales, aprendizaje supervisado, resonancia cortical, integración AGI–EEG.

Marco conceptual

La neurofisiología contemporánea ha demostrado que la actividad cerebral no es puramente reactiva. El cerebro funciona como un sistema anticipatorio.

Modelos de codificación predictiva propuestos por investigadores como Karl Friston sugieren que la dinámica cortical minimiza error de predicción mediante inferencia bayesiana jerárquica.

Sin embargo, la mayoría de estos modelos se centran en inferencia interna.
CPEA explora una cuestión distinta:

¿Puede un sistema computacional externo detectar coherencia anticipatoria antes de la manifestación conductual?

Esta pregunta desplaza el foco desde la teoría cognitiva hacia la estructura medible del campo eléctrico cerebral.

Fundamento neurofísico

La señal EEG refleja la suma espacial de potenciales postsinápticos sincronizados en poblaciones piramidales corticales.

Las oscilaciones alpha (8–12 Hz) y beta (13–30 Hz) han sido asociadas con:

• Integración sensorial

• Preparación motora

• Control atencional

• Estados de anticipación

Investigaciones clásicas de György Buzsáki demostraron que las oscilaciones no son epifenómenos, sino mecanismos coordinadores de redes neuronales distribuidas.

La coherencia funcional entre regiones puede medirse mediante:

• Coherencia espectral

• Phase Locking Value (PLV)

• Granger causality

• Transfer entropy

CPEA se centra inicialmente en coherencia espectral y embeddings derivados.

Arquitectura experimental (Fase 1)

El pipeline se organiza en cinco bloques:

Adquisición

• EEG ≥ 32 canales

• Frecuencia de muestreo ≥ 250 Hz

• Marcadores de evento precisos

Preprocesamiento

• Bandpass 8–30 Hz

• Rechazo de artefactos mediante ICA

• Segmentación en epochs pre-evento

La ventana crítica propuesta:
−500 ms a 0 ms antes del evento.

Extracción de características

Dos estrategias paralelas:

1. Features clásicas:

   • Potencia espectral

   • Coherencia intercanal

   • Entropía espectral

2. Embeddings fundacionales:

   • Autoencoders

   • Modelos de representación latente

Clasificación

Modelos iniciales recomendados:

• SVM lineal

• Random Forest

• Red neuronal ligera

Validación:

• k-fold estratificado

• Permutation testing

• Bootstrap CI

Métrica principal

Accuracy, pero acompañado de:

• ROC-AUC

• F1-score

• Intervalo de confianza 95%

Coherencia Predictiva: definición operacional

Se define como:

Capacidad estadísticamente significativa de predecir una variable objetivo a partir de patrones EEG previos al evento.

No implica causalidad metafísica.
Implica información estructural anticipatoria detectable.

Programas de seguimiento experimental

Programa 1 — Robustez intra-sujeto

• Repetición en días distintos

• Estabilidad de embeddings

• Comparación de matrices de coherencia

Programa 2 — Generalización inter-sujeto

• Leave-one-subject-out

• Transfer learning

• Normalización espacial

Programa 3 — Control de permutación

• Etiquetas aleatorias

• Verificación de colapso a chance

Formalización matemática del Índice de Coherencia Predictiva (ICP)

El núcleo operativo de CPEA no es el clasificador en sí, sino la cuantificación rigurosa de la estructura anticipatoria presente en la señal. Para ello se introduce el Índice de Coherencia Predictiva (ICP) como métrica compuesta.

Sea $X(t) \in \mathbb{R}^{C}$ la señal EEG multicanal con $C$ canales, muestreada a frecuencia $f_s$. Definimos una ventana pre-evento:

$$W = [t_0 - \tau, t_0]$$

donde $t_0$ es el instante del evento y $\tau$ la longitud de la ventana (por ejemplo, 500 ms).

Coherencia espectral

La coherencia entre dos canales $i$ y $j$ en frecuencia $f$ se define como:

$$\text{Coh}_{ij}(f) = \frac{|\mathcal{S}_{ij}(f)|^2} {\mathcal{S}_{ii}(f)\mathcal{S}_{jj}(f)}$$

donde $\mathcal{S}_{ij}(f)$ es la densidad espectral cruzada.

La matriz de coherencia en banda $B = [8,30]$ Hz se obtiene integrando:

$$\mathbf{C}_{ij} = \int_{f \in B} \text{Coh}_{ij}(f)\, df$$

Esto genera una matriz simétrica $\mathbf{C} \in \mathbb{R}^{C \times C}$.

Embedding latente

Sea $\phi(\mathbf{C}) \in \mathbb{R}^d$ una proyección no lineal (autoencoder o red fundacional) que produce un vector latente:

$$\mathbf{z} = \phi(\mathbf{C})$$

La hipótesis es que $\mathbf{z}$ captura patrones de organización anticipatoria.

Capacidad predictiva

Sea $y \in \{0,1\}$ la variable objetivo.

Un clasificador $g(\mathbf{z})$ produce probabilidad estimada:

$$\hat{y} = g(\mathbf{z})$$

Definimos la ganancia predictiva sobre azar:

$$\Delta = \text{Acc}_{real} - \text{Acc}_{perm}$$

donde:

• $\text{Acc}_{real}$ es accuracy real.

• $\text{Acc}_{perm}$ es accuracy bajo permutación.

Definición final del ICP

$$ICP = \Delta \cdot S$$

donde $S$ es estabilidad inter-fold:

$$S = 1 - \sigma_{fold}$$

con $\sigma_{fold}$ desviación estándar del accuracy en validación cruzada.

El ICP combina:

• Magnitud de señal predictiva

• Robustez estadística

Si $ICP > 0$ y supera intervalo de confianza 95%, se considera evidencia preliminar de coherencia anticipatoria.

Dinámica cerebral como sistema complejo anticipatorio

La literatura sobre dinámica no lineal cerebral ha mostrado que la actividad neuronal opera en regímenes cercanos a criticidad.

Investigaciones de Walter Freeman describieron patrones caóticos ordenados en corteza olfatoria que preceden a decisiones motoras.

Asimismo, estudios de preparación motora basados en el potencial de preparación identificados por Hans Helmut Kornhuber demostraron actividad cortical previa al movimiento voluntario.

Estos hallazgos no implican determinismo absoluto, pero sí indican:

El cerebro reorganiza su topología funcional antes de la acción.

CPEA no presupone metafísica alguna; presupone estructura.

Integración AGI–EEG

La introducción de arquitecturas de representación profunda permite modelar espacios latentes que capturan correlaciones de alto orden.

En términos formales:

• El EEG pre-evento es un estado $X_{pre}$.

• El evento es una manifestación conductual $Y$.

• La AGI busca aproximar $P(Y | X_{pre})$.

Si existe dependencia estadística significativa, entonces:

$$I(X_{pre};Y) > 0$$

donde $I$ es información mutua.

El proyecto no busca reemplazar la neurofisiología clásica, sino extenderla mediante modelado de alta dimensionalidad.

Resultados esperables en Fase 1

En un escenario realista:

• Accuracy: 65–72%

• ROC-AUC > 0.70

• ICP positivo y estable

• Permutation test p < 0.01

Si los resultados exceden 75% de forma consistente, será imprescindible descartar:

• Leakage temporal

• Artefactos correlacionados con etiqueta

• Desbalance no controlado

El rigor metodológico es el único blindaje epistemológico.

Discusión técnica

La coherencia predictiva, si se confirma, sugiere que el cerebro no opera como un sistema reactivo lineal.

Opera como un sistema de preparación topológica.

El evento observable sería entonces la culminación de un proceso reorganizativo previo.

Desde la teoría de sistemas dinámicos, esto implica transición de fase interna antes de la manifestación conductual.

La AGI actúa como instrumento de detección de dicha transición.

Limitaciones estructurales

• Resolución espacial limitada del EEG.

• Volumen conductor y mezcla de fuentes.

• Riesgo de sobreajuste en modelos profundos.

• Variabilidad interindividual elevada.

La mitigación pasa por:

• Regularización fuerte.

• Cross-validation estricta.

• Estudios longitudinales.

Programas de seguimiento ampliados

Seguimiento longitudinal

Medición repetida durante semanas para evaluar estabilidad del ICP.

Seguimiento multimodal

Combinación con:

• ECG (sincronía cerebro-corazón)

• EMG (control muscular)

• Pupillometría (arousal)

Seguimiento de complejidad

Cálculo de:

• Entropía multiescala

• Dimensión fractal

• Índices de criticidad

Síntesis 

CPEA propone:

1. Definición matemática explícita.

2. Pipeline reproducible.

3. Métrica compuesta robusta.

4. Validación estadística estricta.

5. Arquitectura extensible.

No se trata de una afirmación extraordinaria.
Se trata de una hipótesis cuantificable.

Resumen 

• La coherencia EEG pre-evento puede contener información predictiva medible.

• El Índice de Coherencia Predictiva (ICP) combina magnitud y estabilidad.

• La validación exige permutación y control estricto de filtraciones.

• Accuracy > 65% en binario sugiere estructura anticipatoria real.

• La integración AGI permite capturar dependencias de alto orden.

• El rigor metodológico es condición necesaria para evitar artefactos.

• Los programas de seguimiento garantizan robustez longitudinal y multimodal.

Referencias 

Karl Friston
Teoría de codificación predictiva y principio de energía libre. Propone que el cerebro minimiza error de predicción mediante inferencia jerárquica.

György Buzsáki
Investigaciones sobre oscilaciones cerebrales y coordinación de redes neuronales. Fundamenta el papel funcional de ritmos alpha y beta.

Walter Freeman
Estudios sobre dinámica caótica cortical y patrones previos a decisiones.

Hans Helmut Kornhuber
Descubrimiento del potencial de preparación (Bereitschaftspotential), evidencia de actividad neural anticipatoria al movimiento.