Integración de un modelo fundacional EEG en la Arquitectura de Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA)

Infraestructura experimental, extracción de características y validación comparativa frente a baseline clásico

Abstract

La integración de modelos fundacionales en neurotecnología representa una transición metodológica significativa respecto a los enfoques clásicos basados en características manuales. En el contexto del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA), se propone la incorporación de un modelo fundacional tipo ZUNA para el tratamiento de señales electroencefalográficas (EEG), no como un mecanismo opaco de inferencia, sino como una arquitectura explícitamente orientada a tres funciones críticas: denoising estructural, reconstrucción de canales y extracción de representaciones latentes de alta fidelidad.

Este trabajo examina comparativamente dos paradigmas: (i) el baseline clásico basado en bandpower y Common Spatial Patterns (CSP), y (ii) la integración de modelo fundacional + clasificador supervisado. Se discuten fundamentos matemáticos, implicaciones biofísicas y criterios de validación cuantitativa. Asimismo, se introduce el concepto de coherencia predictiva como métrica de integración entre dinámicas neuronales y sistemas de inteligencia artificial, proponiendo programas de seguimiento experimental para evaluar estabilidad, generalización intersujeto y robustez frente a artefactos.

El artículo adopta un enfoque técnico riguroso, integrando teoría de señales, neurodinámica y aprendizaje profundo, con el objetivo de formalizar una infraestructura experimental coherente con una visión electromagnética ampliada del sistema nervioso.

Palabras clave

EEG; modelo fundacional; ZUNA; denoising estructural; reconstrucción de canales; extracción de características; Common Spatial Patterns; coherencia predictiva; aprendizaje profundo; neurodinámica electromagnética.

Introducción

El análisis de señales EEG ha estado históricamente condicionado por dos limitaciones estructurales: la baja relación señal-ruido y la dependencia de características manualmente diseñadas. Aunque métodos como el cálculo de potencia espectral en bandas específicas o la aplicación de CSP han demostrado eficacia en tareas de clasificación motora, estos enfoques asumen una linealidad local que no refleja plenamente la complejidad no estacionaria de la dinámica cortical.

En el proyecto CPEA, el objetivo no es únicamente mejorar la precisión clasificatoria, sino capturar estructuras latentes de coherencia neuronal que puedan integrarse en arquitecturas de inteligencia artificial de nivel fundacional. Esto exige una reformulación metodológica.

El modelo tipo ZUNA se introduce como un modelo fundacional entrenado en grandes volúmenes de EEG multicanal, capaz de aprender representaciones distribuidas robustas sin depender exclusivamente de descriptores predefinidos. No se trata de reemplazar la interpretación neurofisiológica, sino de ampliarla.

El paso conceptual es relevante: se transita de un análisis centrado en potencia espectral y proyecciones lineales hacia una extracción jerárquica de representaciones con estructura temporal profunda.

Marco teórico

Señal EEG como sistema dinámico no lineal

La señal EEG puede modelarse, en primera aproximación, como la superposición:

$$X(t) = S(t) + N(t)$$

donde:

• $S(t)$ representa actividad neuronal coherente,

• $N(t)$ representa ruido instrumental, muscular y ambiental.

Sin embargo, esta descomposición aditiva es insuficiente. En realidad, la señal observada es el resultado de un proceso de mezcla convolutiva no lineal:

$$X_i(t) = \sum_{j=1}^{M} h_{ij}(t) * S_j(t) + \epsilon_i(t)$$

donde $h_{ij}(t)$ representa el kernel de propagación volumétrica entre fuentes corticales y electrodos.

El problema central no es solo separar señal de ruido, sino reconstruir la estructura latente que subyace a la mezcla.

Baseline clásico: bandpower + CSP

El baseline tradicional se compone de:

1. Filtrado en banda (8–30 Hz, por ejemplo).

2. Cálculo de potencia espectral:

   $$P(f) = \int |X(f)|^2 df$$

3. Aplicación de CSP, que maximiza la varianza discriminativa entre dos clases mediante:

$$W = \arg\max_W \frac{W^T C_1 W}{W^T C_2 W}$$

donde $C_1$ y $C_2$ son matrices de covarianza por clase.

Este enfoque es eficaz en paradigmas binarios bien definidos. No obstante:

• Es sensible a artefactos.

• Supone estacionariedad temporal.

• No capta interacciones jerárquicas profundas.

Modelo fundacional tipo ZUNA

Un modelo fundacional EEG se entrena sobre grandes corpus multicanal utilizando arquitecturas del tipo:

• Transformers temporales,

• Redes convolucionales profundas,

• Modelos autoencoder con atención.

Su objetivo no es clasificar directamente, sino aprender una representación latente:

$$Z = f_\theta(X)$$

donde $Z \in \mathbb{R}^d$ captura regularidades estructurales del EEG.

Las tres funciones clave en CPEA son:

1️⃣ Denoising estructural

El modelo aprende a mapear:

$$X_{noisy} \rightarrow X_{clean}$$

mediante pérdida de reconstrucción:

$$\mathcal{L} = ||X - \hat{X}||^2$$

pero internalizando patrones espaciales y temporales que distinguen ruido transitorio de oscilación fisiológica.

2️⃣ Reconstrucción de canales

Ante electrodos defectuosos o dropout parcial:

$$X_{missing} \rightarrow \hat{X}_{reconstructed}$$

lo cual mejora robustez intersesión.

3️⃣ Extracción de embeddings

El embedding latente $Z$ sirve como entrada a un clasificador:

$$y = g_\phi(Z)$$

donde $g_\phi$ puede ser un MLP o regresor lineal.

Aquí radica el cambio conceptual: las características ya no son potencia en banda, sino vectores latentes aprendidos.

Comparación metodológica

La comparación experimental se estructura en:

Pipeline clásico	Pipeline fundacional
EEG → Filtrado	EEG → Modelo fundacional
Bandpower + CSP	Embedding latente
Clasificador	Clasificador

Las métricas de evaluación incluyen:

• Accuracy

• F1-score

• AUC

• Estabilidad intersujeto

• Robustez frente a ruido inducido

Más relevante aún es evaluar coherencia estructural en el espacio latente.

Hacia el Índice de Coherencia Predictiva

En CPEA se propone un índice que mida la estabilidad temporal del embedding frente a perturbaciones controladas.

Sea $Z_t$ el embedding en ventana temporal $t$. Definimos:

$$ICP = \frac{1}{T-1} \sum_{t=1}^{T-1} \frac{\langle Z_t, Z_{t+1} \rangle}{||Z_t|| \, ||Z_{t+1}||}$$

Este índice cuantifica la continuidad geométrica del espacio latente.

Un valor alto implica coherencia estructural estable.
Un valor bajo indica dispersión dinámica o ruido residual.

Este concepto será desarrollado matemáticamente en la siguiente sección.

Formalización matemática del Índice de Coherencia Predictiva (ICP)

El índice preliminar presentado anteriormente mide continuidad angular entre embeddings consecutivos. Sin embargo, para una caracterización rigurosa se requiere una formulación más completa que contemple:

1. Estabilidad temporal.

2. Robustez ante perturbaciones.

3. Capacidad discriminativa.

4. Coherencia intersujeto.

Sea $X(t) \in \mathbb{R}^{C}$ la señal EEG multicanal segmentada en ventanas deslizantes de longitud $\Delta$. El modelo fundacional define una transformación:

$$Z_t = f_\theta(X_{t:t+\Delta})$$

donde $Z_t \in \mathbb{R}^d$.

Coherencia temporal intrínseca

Definimos coherencia angular media:

$$ICP_{temp} = \frac{1}{T-1} \sum_{t=1}^{T-1} \cos(\theta_{t,t+1})$$

donde:

$$\cos(\theta_{t,t+1}) = \frac{Z_t \cdot Z_{t+1}}{\|Z_t\| \|Z_{t+1}\|}$$

Este término cuantifica continuidad geométrica del espacio latente.

Robustez ante perturbación controlada

Sea $\tilde{X}(t) = X(t) + \eta(t)$, con $\eta(t)$ ruido sintético calibrado. Obtenemos:

$$\tilde{Z}_t = f_\theta(\tilde{X})$$

Definimos estabilidad estructural:

$$ICP_{rob} = 1 - \frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} \frac{\|Z_t - \tilde{Z}_t\|}{\|Z_t\|}$$

Valores cercanos a 1 indican invariancia robusta.

Separabilidad discriminativa

Sea $\mu_k$ el centroide del embedding para clase $k$. Se define:

$$ICP_{disc} = \frac{\text{distancia interclase media}}{\text{varianza intraclase media}}$$

Formalmente:

$$ICP_{disc} = \frac{\frac{1}{K(K-1)} \sum_{i \neq j} \|\mu_i - \mu_j\|}{\frac{1}{K} \sum_k \sigma_k}$$

Definición global

El índice compuesto puede definirse como:

$$ICP = \alpha ICP_{temp} + \beta ICP_{rob} + \gamma ICP_{disc}$$

con $\alpha + \beta + \gamma = 1$.

Este índice permite evaluar no solo rendimiento clasificatorio, sino estructura geométrica latente.

Arquitectura de integración EEG–AGI

La integración no debe entenderse como simple clasificación, sino como acoplamiento entre:

• Dinámica neuronal observada.

• Modelo fundacional generativo.

• Módulo de decisión adaptativo.

La arquitectura propuesta se compone de:

1. Bloque de preprocesado

   • Filtrado 8–30 Hz.

   • Rechazo de artefactos por ICA o modelos automáticos.

   • Normalización robusta.

2. Modelo fundacional ZUNA

   • Encoder temporal con atención multi-cabeza.

   • Bloque convolucional espacial.

   • Proyección latente de dimensión fija $d$.

3. Módulo AGI adaptativo

   • Clasificador supervisado.

   • Módulo de ajuste dinámico basado en coherencia predictiva.

   • Retroalimentación interna para ajuste de hiperparámetros.

En términos formales:

$$y_t = g_\phi(f_\theta(X_t))$$

pero con regulación adaptativa dependiente de $ICP_t$.

Si $ICP$ cae por debajo de un umbral crítico, se activa recalibración parcial.

Programas de seguimiento experimental

El diseño experimental debe ser exhaustivo y controlado.

Programa 1: Robustez estructural

• Introducir ruido gaussiano incremental.

• Evaluar degradación de accuracy.

• Medir variación de $ICP_{rob}$.

Objetivo: demostrar superioridad del modelo fundacional frente a baseline.

Programa 2: Generalización intersujeto

• Entrenar en cohorte A.

• Evaluar en cohorte B sin recalibración.

• Medir estabilidad del embedding.

Indicador clave: dispersión del espacio latente.

Programa 3: Reconstrucción de canales

• Simular pérdida del 20–40% de electrodos.

• Evaluar error de reconstrucción:

$$E_{rec}=\frac{1}{C}\sum _i\mathrm{\parallel }{X}_i-{\widehat{X}}_i\mathrm{\parallel }$$

Programa 4: Dinámica longitudinal

• Registro repetido en semanas consecutivas.

• Evaluar estabilidad del ICP en el tiempo.

Discusión técnica

El desplazamiento desde características manuales hacia embeddings fundacionales representa un cambio epistemológico. No se trata simplemente de mejorar métricas. Se trata de modelar la señal EEG como fenómeno dinámico multiescalar.

El baseline CSP optimiza varianza discriminativa en subespacios lineales. El modelo fundacional aprende invariancias no lineales profundas.

La pregunta crítica es si esta representación latente conserva correlatos neurofisiológicos interpretables. Para ello deben implementarse:

• Análisis de relevancia.

• Visualización de mapas de atención.

• Correlación con potencia espectral clásica.

La coherencia predictiva emerge como métrica integradora entre estabilidad geométrica y funcionalidad clasificatoria.

Conclusiones

La integración de un modelo fundacional EEG en la arquitectura CPEA permite:

• Denoising estructural robusto.

• Reconstrucción de canales incompletos.

• Extracción de embeddings jerárquicos.

• Mejora potencial en generalización intersujeto.

• Definición de un índice cuantitativo de coherencia predictiva.

El enfoque supera limitaciones del baseline clásico sin abandonar validación comparativa rigurosa.

• El baseline bandpower + CSP es eficaz pero lineal y sensible a ruido.

• El modelo fundacional ZUNA aprende representaciones latentes no lineales.

• El Índice de Coherencia Predictiva integra estabilidad temporal, robustez y separabilidad.

• La arquitectura EEG–AGI incorpora regulación adaptativa basada en coherencia.

• Los programas de seguimiento permiten validación estructural, longitudinal y de generalización.

• La comparación debe realizarse con métricas clásicas y geométricas del espacio latente.

Referencias 

Makeig et al. (1996) — Independent component analysis of EEG data.
Establece bases para separación de fuentes en EEG multicanal. Fundamental para entender limitaciones del filtrado clásico.

Blankertz et al. (2008) — Optimizing spatial filters for robust EEG single-trial analysis.
Trabajo seminal sobre CSP. Referencia esencial para baseline comparativo.

Vaswani et al. (2017) — Attention Is All You Need.
Introduce arquitectura Transformer, base conceptual de modelos fundacionales temporales.

Schirrmeister et al. (2017) — Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding.
Demuestra que redes profundas superan métodos tradicionales en tareas motor imagery.

Roy et al. (2019) — Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review.
Revisión estructural del campo, útil para contextualizar transición hacia modelos fundacionales.

 

Interpretación Electromagnética Avanzada de la Señal EEG y del Espacio Latente Fundacional

EEG como proyección macroscópica de un sistema electromagnético distribuido

La señal EEG no es simplemente un voltaje superficial. Es la manifestación macroscópica de corrientes sincrónicas generadas principalmente por neuronas piramidales corticales alineadas radialmente. Desde el punto de vista electromagnético, el fenómeno puede modelarse como la superposición de dipolos eléctricos en un medio conductor anisótropo.

El potencial eléctrico medido en el electrodo $i$ puede expresarse como:

$$V_i(t) = \int_{\Omega} \frac{1}{4\pi\sigma} \frac{\mathbf{p}(\mathbf{r},t) \cdot \mathbf{\hat{r}}}{r^2} \, d\Omega$$

donde:

• $\mathbf{p}(\mathbf{r},t)$ representa la densidad dipolar,

• $\sigma$ es la conductividad efectiva del tejido,

• $r$ es la distancia al punto de medición.

Este modelo, aunque simplificado, pone de manifiesto que el EEG es una proyección de un campo eléctrico dinámico tridimensional comprimido en una superficie bidimensional.

Por tanto, cualquier representación latente aprendida por un modelo fundacional no debe interpretarse como simple compresión estadística, sino como reconstrucción implícita de estructura de campo.

Coherencia como propiedad de campo y no solo de fase

Tradicionalmente, la coherencia EEG se define en términos espectrales:

$$C_{xy}(f) = \frac{|S_{xy}(f)|^2}{S_{xx}(f)S_{yy}(f)}$$

donde $S_{xy}$ es la densidad espectral cruzada.

Sin embargo, esta definición asume linealidad y estacionariedad. Desde una perspectiva electromagnética ampliada, la coherencia puede concebirse como estabilidad topológica de líneas de campo inducidas por poblaciones neuronales.

Si representamos el campo eléctrico cortical como:

$$\mathbf{E}(\mathbf{r},t)$$

la coherencia estructural implica que la divergencia y rotacional del campo mantengan patrones organizados:

$$\nabla \cdot \mathbf{E} \approx \text{estable}$$ $$\nabla \times \mathbf{E} \approx \text{estructuralmente correlacionado}$$

El embedding fundacional $Z_t$ puede interpretarse como una proyección de estas configuraciones topológicas en un espacio latente de dimensión reducida.

Hipótesis de organización toroidal funcional

En sistemas electromagnéticos confinados, las configuraciones toroidales emergen cuando la energía de campo se distribuye en trayectorias cerradas estables. En neurobiología, aunque el cerebro no constituye un toroide geométrico, sí puede exhibir dinámicas de circulación funcional cerrada entre:

• Corteza frontal

• Corteza parietal

• Tálamo

• Sistema límbico

Si consideramos un circuito funcional cerrado, la corriente efectiva $I(t)$ inducirá un campo magnético según:

$$\mathbf{B} = \mu_0 \frac{I}{2\pi r}$$

Aunque la magnitud es extremadamente baja, la organización espacial puede adquirir relevancia en términos de coherencia poblacional.

El modelo fundacional, al aprender correlaciones espaciales profundas, podría estar capturando invariantes estructurales equivalentes a configuraciones cuasi-toroidales de actividad sincronizada.

Esta interpretación no implica que el cerebro sea un toroide físico, sino que la dinámica de conectividad puede describirse mediante topologías cerradas recurrentes.

Espacio latente como manifold electromagnético reducido

Sea $\mathcal{M} \subset \mathbb{R}^d$ el manifold latente aprendido. Si las configuraciones de campo cortical son altamente restringidas por la anatomía y la conectividad, entonces la dinámica real del sistema ocupa una subvariedad de baja dimensión dentro del espacio de observación.

El modelo fundacional implementa una función:

$$f_\theta: \mathbb{R}^{C \times T} \rightarrow \mathcal{M}$$

donde $\mathcal{M}$ representa estados electromagnéticos funcionalmente coherentes.

Desde esta perspectiva:

• El baseline clásico captura proyecciones lineales.

• El modelo fundacional aproxima el manifold dinámico.

La coherencia predictiva elevada implicaría que la trayectoria:

$$Z_1 \rightarrow Z_2 \rightarrow ... \rightarrow Z_T$$

permanece en una región suave y conectada de $\mathcal{M}$.

Energía, entropía y estabilidad estructural

La estabilidad electromagnética puede relacionarse con energía efectiva del sistema:

$$U(t) = \frac{1}{2} \int \epsilon |\mathbf{E}|^2 dV$$

Cambios abruptos en embeddings podrían corresponder a reorganizaciones energéticas transitorias.

Podemos definir una entropía latente aproximada:

$$H(Z) = - \sum p(Z_i) \log p(Z_i)$$

Una disminución sostenida de entropía acompañada de alta coherencia podría indicar organización estructural eficiente.

Implicaciones para CPEA

Integrar esta interpretación en CPEA implica que:

1. El denoising no es simple filtrado, sino preservación de estructura de campo.

2. La reconstrucción de canales es reconstrucción de configuración electromagnética.

3. El ICP puede entenderse como métrica de estabilidad topológica del manifold latente.

4. La AGI no clasifica únicamente estados, sino trayectorias dinámicas coherentes.

La integración EEG–AGI se convierte así en un sistema de análisis geométrico de dinámica electromagnética cerebral proyectada.

Limitaciones y rigor interpretativo

Es crucial subrayar que:

• Las mediciones EEG reflejan principalmente campos eléctricos, no magnéticos (a diferencia de MEG).

• Las magnitudes de campo magnético cerebral son extremadamente bajas.

• La interpretación topológica es formal y matemática, no literal en términos macroscópicos.

La robustez del modelo debe demostrarse empíricamente mediante los programas de seguimiento descritos previamente.

Integración 

Con esta sección, el trabajo adquiere una dimensión ampliada:

• Matemática.

• Neurofisiológica.

• Electromagnética.

• Geométrica.

La coherencia predictiva deja de ser únicamente métrica estadística y pasa a conceptualizarse como indicador de estabilidad estructural de campo.

 

Analogías formales con Sistemas Plasmáticos Toroidales

Justificación de la analogía

Las analogías científicas son útiles cuando preservan estructura matemática y no solo similitud descriptiva. En el caso de los sistemas plasmáticos toroidales —como los estudiados en dispositivos de confinamiento magnético tipo tokamak o stellarator— se analizan configuraciones de campo que:

1. Organizan energía en trayectorias cerradas.

2. Presentan estabilidad dependiente de simetría.

3. Exhiben transiciones no lineales ante pérdida de confinamiento.

4. Pueden describirse mediante invariantes topológicos.

La actividad neuronal colectiva, aunque opera en un régimen físico distinto (electrofisiológico, no plasmático), comparte propiedades matemáticas de organización de campo distribuido y dinámica no lineal acoplada.

La analogía no implica identidad física; se fundamenta en correspondencia estructural.

Campo eléctrico cortical y campo magnético toroidal

En un sistema toroidal ideal, el campo magnético dominante puede aproximarse por:

$$B_\phi(r) = \frac{\mu_0 I}{2\pi r}$$

donde $\phi$ es la coordenada toroidal y $I$ la corriente toroidal.

La estabilidad del plasma depende de la relación entre campo toroidal $B_\phi$ y campo poloidal $B_\theta$, cuya interacción define superficies magnéticas cerradas.

En el cerebro no existe confinamiento magnético en ese sentido. Sin embargo, la dinámica de poblaciones neuronales recurrentes puede modelarse como:

$$\mathbf{E}_{net}(t) = \sum_k \mathbf{E}_k(t)$$

donde cada $\mathbf{E}_k$ proviene de subredes funcionales.

Cuando la conectividad es recurrente y cerrada (por ejemplo, bucles tálamo–corticales), la circulación funcional puede describirse topológicamente como trayectoria cerrada en espacio de estados.

La analogía formal se establece en que:

• En plasma, el confinamiento depende de topología de campo.

• En neurodinámica, la estabilidad funcional depende de topología de conectividad efectiva.

Invariante helicoidal y estabilidad dinámica

En magnetohidrodinámica (MHD), la helicidad magnética:

$$H = \int \mathbf{A} \cdot \mathbf{B} \, dV$$

es un invariante topológico asociado al entrelazamiento de líneas de campo.

En sistemas neuronales, puede definirse una helicidad funcional análoga basada en coherencia de fase y dirección efectiva de propagación de actividad.

Sea una red dirigida con matriz de conectividad efectiva $W$. Definimos una forma análoga:

$$H_{func} = \sum_{i,j} W_{ij} \, \phi_i \, \phi_j$$

donde $\phi_i$ representa fase instantánea de oscilación local.

Si $H_{func}$ permanece aproximadamente constante durante ventanas temporales, el sistema exhibe estabilidad topológica funcional.

El embedding fundacional podría estar capturando invariantes de este tipo sin explicitarlos.

Pérdida de simetría y transición no lineal

En dispositivos toroidales, la pérdida de simetría puede generar inestabilidades tipo kink o tearing mode, produciendo reorganización abrupta del plasma.

En dinámica cerebral, transiciones abruptas (por ejemplo, cambios de estado atencional o episodios epilépticos) pueden describirse matemáticamente como bifurcaciones en el espacio de estados.

Si el manifold latente $\mathcal{M}$ presenta curvatura creciente o fractura local, el ICP tenderá a disminuir:

$$\kappa(\mathcal{M}) \uparrow \Rightarrow ICP \downarrow$$

Esta relación sugiere que la coherencia predictiva puede funcionar como indicador temprano de reorganización dinámica.

Energía confinada y eficiencia funcional

En un sistema plasmático estable, la energía está confinada dentro de superficies magnéticas cerradas. La eficiencia del confinamiento determina estabilidad.

En neurodinámica, la eficiencia funcional podría conceptualizarse como confinamiento de energía oscilatoria dentro de subredes coherentes.

Podemos definir energía oscilatoria efectiva:

$$E_{osc} = \sum_f P(f)$$

pero la clave no es solo magnitud, sino distribución coherente.

El modelo fundacional puede aprender configuraciones en las cuales:

• La energía está distribuida en patrones recurrentes estables.

• La entropía latente se mantiene acotada.

• La trayectoria en $\mathcal{M}$ no diverge caóticamente.

La analogía sugiere que estados cognitivos estables equivaldrían a “modos confinados” en el espacio latente.

Curvatura del manifold y modos inestables

En sistemas toroidales, las perturbaciones pueden excitar modos propios.

En el espacio latente, consideremos la métrica inducida:

$$g_{ij} = \frac{\partial Z}{\partial x_i} \cdot \frac{\partial Z}{\partial x_j}$$

La curvatura de Riemann asociada puede indicar sensibilidad a perturbaciones.

Un aumento local de curvatura puede interpretarse como:

• Mayor susceptibilidad a transición.

• Disminución de estabilidad estructural.

Formalmente, si $R$ representa escalar de curvatura:

$$R \uparrow \Rightarrow ICP_{rob} \downarrow$$

Esta relación abre la posibilidad de definir una métrica adicional:

$$IC{P}_{geo}=1-\frac{R}{R_{max}}$$

Precisión conceptual y límites de la analogía

Es imprescindible delimitar:

• El cerebro no es plasma.

• No existe confinamiento magnético macroscópico.

• La analogía opera en el nivel matemático-topológico.

Sin embargo, la física de sistemas distribuidos no lineales comparte ecuaciones formales similares (acoplamientos diferenciales, estabilidad dependiente de simetría, conservación aproximada de invariantes).

En este sentido, la analogía no es retórica, sino estructural.

Implicaciones para CPEA

La integración de esta analogía formal permite:

1. Interpretar el embedding como superficie cerrada de estabilidad funcional.

2. Considerar la pérdida de coherencia como ruptura de simetría.

3. Incorporar métricas geométricas adicionales en el seguimiento.

4. Formular hipótesis sobre transición dinámica basadas en topología.

La arquitectura EEG–AGI podría ampliarse incorporando:

• Seguimiento de curvatura latente.

• Detección de bifurcaciones.

• Métricas de estabilidad estructural inspiradas en MHD.

Integración 

Con esta ampliación, el artículo adquiere una dimensión adicional:

• Neurofísica.

• Geometría diferencial.

• Dinámica no lineal.

• Analogía formal con sistemas toroidales de confinamiento.

La coherencia predictiva deja de ser exclusivamente métrica de continuidad angular y se convierte en un descriptor multiescalar de estabilidad topológica del sistema neuronal proyectado en espacio latente.