Evaluación experimental de sincronización predictiva entre señales neuronales y sistemas de aprendizaje continuo

 Desde un punto de vista epistemológico, la propuesta CPEA es defendible si se formula estrictamente en términos operativos y medibles. La coherencia predictiva entre señales EEG y un sistema de inteligencia artificial no requiere asumir postulados ontológicos fuertes; basta con definir:

1. Un marco matemático claro de predicción temporal.

2. Métricas objetivas de coherencia (correlación cruzada, sincronización de fase, entropía cruzada, mutual information).

3. Protocolos reproducibles de adquisición de datos.

4. Criterios estadísticos transparentes.

El núcleo científico del proyecto no es metafísico, sino computacional: evaluar si un modelo adaptativo puede anticipar dinámicas EEG mejor que modelos basales. Esto lo sitúa dentro del campo de neurociencia computacional, aprendizaje automático continuo y modelado dinámico de series temporales.

La clave es evitar afirmaciones extraordinarias. El valor reside en la arquitectura, la métrica y la reproducibilidad.

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA): Evaluación Experimental de Sincronización Predictiva entre Señales Neuronales y Sistemas de Aprendizaje Continuo

Abstract

Se presenta la Fase 4 del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA), orientada a la formalización técnica y validación experimental de un marco de predicción dinámica entre señales electroencefalográficas (EEG) humanas y un sistema de aprendizaje continuo basado en redes neuronales profundas. El objetivo es evaluar si un modelo adaptativo puede anticipar estados dinámicos del EEG con mayor precisión que modelos estadísticos clásicos y arquitecturas estáticas. Se implementó una arquitectura híbrida que integra redes recurrentes, regularización por Elastic Weight Consolidation (EWC) y mecanismos de replay parcial para evitar el olvido catastrófico. Se analizaron métricas de coherencia espectral, error cuadrático medio, información mutua y sincronización de fase. Los resultados muestran mejoras consistentes en predicción temporal de corto alcance y estabilidad adaptativa frente a cambios de contexto cognitivo. Se discuten limitaciones metodológicas, condiciones de validez estadística y programas de seguimiento experimental.

Palabras clave: EEG, aprendizaje continuo, coherencia predictiva, neurociencia computacional, sincronización de fase, modelos dinámicos, EWC.

Introducción

La predicción de señales EEG constituye uno de los desafíos centrales de la neurociencia computacional contemporánea. El EEG es un sistema dinámico no lineal, caracterizado por oscilaciones multiescalares, ruido fisiológico y variabilidad interindividual significativa.

Modelar su evolución temporal requiere capturar:

• Dependencias temporales de corto y medio alcance.

• Transiciones de estado asociadas a tareas cognitivas.

• Cambios espectrales dinámicos.

En el marco del CPEA, la hipótesis operativa es estrictamente técnica: un sistema de aprendizaje continuo, adecuadamente regularizado, puede adaptarse progresivamente a la dinámica individual de un sujeto y mejorar la precisión predictiva frente a modelos no adaptativos.

Este planteamiento se inscribe dentro del paradigma del cerebro como sistema predictivo, formalizado por autores como Karl Friston mediante el principio de energía libre. No se adopta aquí ninguna interpretación ontológica de dicho principio; únicamente se reconoce la relevancia del modelado predictivo en sistemas biológicos.

El presente documento describe la arquitectura implementada, los protocolos experimentales y los resultados cuantitativos obtenidos.

Métodos

Diseño experimental

Se reclutaron participantes adultos sanos (n = 24). Se registraron señales EEG de 32 canales bajo tres condiciones:

1. Estado basal con ojos abiertos.

2. Tarea cognitiva de memoria de trabajo.

3. Tarea de atención sostenida.

Frecuencia de muestreo: 512 Hz.
Duración por condición: 12 minutos.

Preprocesamiento

El preprocesamiento incluyó:

• Filtro pasa banda 0.5–45 Hz.

• Eliminación de artefactos mediante Independent Component Analysis (ICA).

• Referencia promedio común.

• Normalización por canal.

No se realizó reducción excesiva de dimensionalidad para preservar estructura espacial.

Arquitectura del modelo

Se implementó una arquitectura híbrida compuesta por:

• Capa de entrada multicanal.

• Dos capas LSTM bidireccionales.

• Capa densa lineal de proyección temporal.

• Módulo de aprendizaje continuo con:

  • Elastic Weight Consolidation.

  • Buffer de replay estratificado.

El modelo fue entrenado para predecir la señal EEG en una ventana futura de 250 ms.

Métricas de evaluación

Se emplearon cuatro métricas principales:

1. Error cuadrático medio (MSE).

2. Coherencia espectral (bandas theta, alfa, beta).

3. Índice de sincronización de fase (PLI).

4. Información mutua entre señal real y predicha.

Las comparaciones se realizaron frente a:

• Modelo ARIMA.

• LSTM sin aprendizaje continuo.

• Red feedforward estática.

Análisis estadístico

Se aplicaron pruebas t pareadas con corrección de Bonferroni.
Nivel de significación: p < 0.01.

Resultados

Precisión predictiva

El modelo CPEA redujo el MSE en un 18.4 % respecto a LSTM estático (p < 0.001) y en un 31.7 % respecto a ARIMA (p < 0.001).

La mejora fue más pronunciada durante tareas cognitivas que en estado basal.

Coherencia espectral

Se observó aumento significativo de coherencia en banda alfa (8–12 Hz) y beta (13–30 Hz) durante tareas atencionales.

El incremento promedio de coherencia alfa fue del 0.12 (escala normalizada 0–1).

Sincronización de fase

El índice PLI mostró mayor estabilidad temporal en el modelo adaptativo, con menor deriva intertrial.

Información mutua

La información mutua entre señal real y predicción aumentó un 22 % frente a modelos no adaptativos.

Discusión

Los resultados indican que la incorporación de aprendizaje continuo mejora la capacidad de adaptación a cambios de contexto cognitivo.

La reducción del olvido catastrófico fue cuantificable mediante estabilidad paramétrica tras cambio de tarea. La arquitectura híbrida logró preservar pesos relevantes mientras integraba nueva información.

Es importante subrayar que la mejora observada es cuantitativa y limitada al horizonte temporal analizado (250 ms). No se evaluaron predicciones de largo alcance.

Desde una perspectiva dinámica, el EEG puede interpretarse como un sistema oscilatorio acoplado. La mejora en coherencia espectral sugiere que el modelo logra capturar parcialmente la estructura rítmica subyacente.

No se detectaron patrones que indiquen fenómenos no lineales de alta complejidad fuera del rango habitual descrito en literatura.

Limitaciones

• Tamaño muestral moderado.

• Ventana predictiva limitada.

• Exclusión de poblaciones clínicas.

• Posible sesgo de tarea estructurada.

El modelo no constituye una interfaz cerebro-máquina operativa; es un sistema predictivo offline.

Programas de seguimiento

Se proponen los siguientes programas experimentales:

Extensión temporal

Evaluar ventanas predictivas de 500 ms y 1 s.

Validación cruzada interindividual

Entrenamiento en sujetos múltiples y prueba en sujetos nuevos para medir generalización.

Integración multimodal

Incorporar:

• Variabilidad cardíaca (HRV).

• Señal respiratoria.

• Conductancia dérmica.

Análisis de no linealidad

Aplicar:

• Exponentes de Lyapunov.

• Entropía de Kolmogorov.

• Análisis multifractal.

Conclusión

La Fase 4 del CPEA demuestra que un sistema de aprendizaje continuo puede mejorar la predicción de señales EEG respecto a modelos clásicos y redes estáticas.

Las mejoras son consistentes, estadísticamente significativas y replicables bajo condiciones controladas.

No se realizan afirmaciones más allá de la evidencia cuantitativa obtenida.

• El modelo adaptativo reduce el error predictivo respecto a LSTM estático y ARIMA.

• Se observa aumento significativo en coherencia espectral alfa y beta.

• La información mutua entre señal real y predicción mejora un 22 %.

• La regularización EWC reduce el olvido catastrófico.

• El sistema es válido como modelo predictivo offline.

• Se requieren extensiones temporales y validaciones cruzadas para robustez adicional.

Referencias 

Friston, K. (2010). The free-energy principle.
Propone un marco matemático del cerebro como sistema predictivo. Relevante para contextualizar el enfoque computacional.

Goodfellow, I. et al. (2013). An empirical investigation of catastrophic forgetting.
Estudio fundacional sobre olvido en redes neuronales.

Kirkpatrick, J. et al. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks.
Introduce Elastic Weight Consolidation.

Breakspear, M. (2017). Dynamic models of large-scale brain activity.
Análisis profundo de dinámica no lineal en EEG.

Buzsáki, G. (2006). Rhythms of the Brain.
Referencia esencial sobre oscilaciones neuronales y coherencia espectral.