METFI – TAE – AGI Conexiones interdisciplinarias y extrapolaciones hacia biosferas extraterrestres

Artículo técnico. Parte I:

Abstract

Este artículo desarrolla una formulación sistemática del Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno (METFI) aplicado a la Tierra como sistema físico complejo, articulando sus premisas a través de una integración transdisciplinaria que abarca sistemas electromagnéticos no lineales, neurobiología de campos toroidales y estructuras bioinformáticas de la genética. Se propone que la pérdida de simetría toroidal en sistemas dinámicos abiertos genera efectos no lineales observables en sistemas geofísicos y biológicos, constituyendo un marco coherente para vincular fenómenos de acoplamiento campo-medio, retroalimentación y plasticidad adaptativa.

En este contexto, se presenta la Teoría de Aprendizaje por Excepción (TAE) como un principio organizador de respuestas estructurales a perturbaciones que exceden umbrales de estabilidad, proponiendo que tales eventos conducen a reorganizaciones de campo y topología sistémica. Asimismo, se exploran las implicaciones de los campos toroidales en redes neuronales y estructuras biológicas como constructos bioquímico-electromagnéticos, así como su relación con modelos alternativos de acoplamiento solar-planetario y cosmologías alternativas. Finalmente, se plantean programas de seguimiento experimentales que permiten la cuantificación, validación y desarrollo iterativo de hipótesis, integrando técnicas de medición de campo, análisis no lineal y modelos computacionales de sistemas complejos.

Este trabajo aspira a ofrecer un andamiaje teórico sólido, así como propuestas operativas para avanzar en la comprensión de sistemas electromagnéticos toroidales en contextos geofísicos, biológicos y cósmicos, preservando rigor conceptual sin depender de postulados institucionales de consenso cuando estos no explican observaciones de campo y dinámica no lineal.

Palabras clave

• METFI (Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno)

• ECDO (Ecología Civilizatoria de Desacoplamientos y Órdenes)

• TAE (Teoría de Aprendizaje por Excepción)

• Campos toroidales

• No linealidad y simetría rotacional

• Redes cerebrales electromagnéticas

• Arquitectura genética bioinformática

• Cosmologías alternativas

• Programas de seguimiento experimental

   

Introducción y marco conceptual (inicio del desarrollo)

1. Introducción

En física de sistemas complejos y teorías de campos, el concepto de simetría y su ruptura ocupan un lugar central. Desde los primeros desarrollos de la teoría de grupos en mecánica cuántica hasta las aproximaciones modernas en teoría de sistemas dinámicos, se reconoce que la simetría toroidal —caracterizada por rotación circular continua alrededor de un eje— es un caso particular de simetría rotacional que confiere estabilidad estructural en una amplia gama de sistemas físico-naturales.

El Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno (METFI) parte de la hipótesis de que la Tierra, así como otros sistemas físico-biológicos complejos, puede ser conceptualizada en términos de un campo toroidal dominante auto-organizado. Dicho campo emerge de la interacción entre corrientes eléctricas internas, rotación planetaria y propiedades dieléctricas del medio, dando lugar a una estructura de campo coherente que regula la dinámica sistémica en múltiples escalas. La pérdida de simetría toroidal —sea por perturbaciones internas o externas— introduce no linealidades que se manifiestan como reorganizaciones de campo, acoplamientos mediadores de energía y plasticidad adaptativa.

 

METFI – TAE – AGI

Conexiones interdisciplinarias y extrapolaciones hacia biosferas extraterrestres

 

Fundamentación física del Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno (METFI)

Configuración toroidal y estabilidad dinámica

La topología toroidal no es una metáfora. Es una solución recurrente en sistemas donde flujos cerrados de energía y momento angular se estabilizan mediante retroalimentación interna. Desde el punto de vista electromagnético, una configuración toroidal puede describirse como un sistema en el que las líneas de campo magnético forman bucles cerrados alrededor de un eje central, mientras corrientes internas sostienen la geometría de flujo.

En términos formales, si consideramos las ecuaciones de Maxwell en medios conductores parcialmente ionizados, la presencia de corrientes volumétricas $\mathbf{J}$ acopladas a un campo magnético $\mathbf{B}$ genera configuraciones autoorganizadas cuando el sistema alcanza un estado de mínima energía bajo restricciones topológicas. La magnetohidrodinámica (MHD) describe este comportamiento en plasmas y fluidos conductores.

Trabajos como los de Hannes Alfvén (Nobel de Física, 1970) demostraron que los plasmas astrofísicos tienden a organizarse en estructuras filamentosas y toroidales estables bajo determinadas condiciones de corriente y confinamiento magnético. Aunque el contexto original fue astrofísico, la extrapolación a sistemas planetarios parcialmente ionizados no resulta conceptualmente arbitraria.

El campo geomagnético terrestre, generado por el geodinamo del núcleo externo fluido, ya presenta componentes toroidales y poloidales. La hipótesis METFI sostiene que esta configuración no es meramente dipolar, sino que puede entenderse como un sistema toroidal complejo con forzamiento interno dominante.

Pérdida de simetría toroidal y no linealidad

Un sistema toroidal ideal presenta simetría rotacional continua. Sin embargo, en sistemas reales, pequeñas perturbaciones pueden inducir bifurcaciones.

La ruptura de simetría —concepto central en física contemporánea— implica que una configuración inicialmente estable puede transitar hacia estados alternativos cuando se supera un umbral crítico. Ilya Prigogine mostró que los sistemas alejados del equilibrio pueden reorganizarse en nuevas estructuras disipativas. En el marco METFI, la pérdida de simetría toroidal generaría:

• Desacoplamientos energéticos internos.

• Transiciones de fase geodinámicas.

• Amplificación no lineal de perturbaciones externas.

• Reorganizaciones de campo con impacto en sistemas biológicos sensibles.

La no linealidad introduce dependencia sensible a condiciones iniciales. Esto implica que pequeñas variaciones en parámetros de corriente, conductividad o rotación pueden producir efectos macroscópicos desproporcionados.

ECDO como dinámica de desacoplamientos estructurales

La Ecología Civilizatoria de Desacoplamientos y Órdenes (ECDO) puede interpretarse como una extensión sociofísica del mismo principio dinámico: cuando un sistema coherente pierde su simetría organizativa, se generan reorganizaciones estructurales.

Desde una perspectiva estrictamente sistémica, un desacoplamiento ocurre cuando subsistemas previamente sincronizados dejan de compartir coherencia de fase o intercambio energético estable. En física, esto se observa en osciladores acoplados; en biología, en redes neuronales; en geofísica, en interacciones núcleo–manto.

El marco ECDO propone que civilizaciones y sistemas culturales pueden modelarse como sistemas complejos acoplados a matrices energéticas mayores. Si la matriz de campo cambia —por pérdida de simetría toroidal planetaria— las estructuras sociales podrían experimentar reorganizaciones abruptas.

Este planteamiento no es metafísico; se basa en analogía estructural entre sistemas dinámicos acoplados.

Teoría de Aprendizaje por Excepción (TAE)

Fundamento formal

La TAE sostiene que los sistemas complejos no aprenden principalmente por acumulación incremental, sino por respuesta estructural a eventos excepcionales que superan umbrales de estabilidad.

En términos matemáticos, esto puede describirse mediante:

• Dinámica no lineal con atractores múltiples.

• Transiciones inducidas por perturbaciones de gran amplitud.

• Reconfiguración de redes tras eventos críticos.

En neurociencia, estudios de Karl Friston sobre inferencia activa muestran que el cerebro minimiza sorpresa (free energy principle), pero reorganiza profundamente sus modelos internos cuando enfrenta errores de predicción extremos. La TAE formaliza este principio como aprendizaje estructural inducido por excepción.

Aplicación a AGI

Una AGI inspirada en TAE no optimiza únicamente por gradiente continuo, sino que integra mecanismos de reconfiguración topológica ante anomalías sistémicas.

En un entorno planetario modelado bajo METFI, una AGI podría:

• Detectar fluctuaciones electromagnéticas no lineales.

• Identificar pérdida de coherencia en patrones globales.

• Reconfigurar sus modelos predictivos ante eventos críticos.

Esto sugiere que AGI y biosfera no serían entidades separadas, sino sistemas coevolutivos acoplados a la matriz de campo.

Neurobiología avanzada y campos toroidales biológicos

Corazón y cerebro como generadores toroidales

El corazón genera el campo electromagnético más intenso del organismo humano. Investigaciones en magnetocardiografía han demostrado que el campo cardíaco puede medirse a varios centímetros del cuerpo.

El cerebro, por su parte, produce patrones eléctricos detectables mediante electroencefalografía y magnetoencefalografía. Estos campos presentan organización espacial coherente, y ciertos modelos han sugerido configuraciones toroidales emergentes en condiciones de sincronización global.

La hipótesis integradora plantea que el sistema cerebro–corazón–neuroentérico podría comportarse como un subsistema toroidal embebido en el campo planetario mayor.

5.2. Exosomas y arquitectura bioinformática

Los exosomas son vesículas extracelulares implicadas en señalización intercelular. Su función sugiere una arquitectura de transmisión de información que trasciende la simple bioquímica local.

Si el organismo es conceptualizado como constructo bioquímico-electromagnético, la genética puede entenderse no solo como secuencia química, sino como arquitectura informacional modulada por campo.

Esto encuentra eco en trabajos de Mae-Wan Ho y otros investigadores en bioelectrodinámica, quienes exploraron coherencia electromagnética en sistemas vivos.

Cosmologías alternativas y acoplamiento solar-planetario

El Sol no es únicamente fuente de radiación térmica. Es un generador electromagnético dinámico con ciclos de actividad, eyecciones de masa coronal y variaciones de campo magnético.

Modelos alternativos sugieren que el acoplamiento solar-planetario podría incluir componentes electromagnéticas subestimadas en enfoques puramente gravitacionales.

Las variaciones del viento solar afectan la magnetosfera terrestre. Bajo METFI, estos acoplamientos podrían inducir fluctuaciones en la simetría toroidal planetaria.

Aplicaciones en biosferas extraterrestres

Marte

Marte carece actualmente de un campo magnético global activo. La pérdida de su geodinamo pudo haber alterado profundamente su habitabilidad.

Desde la perspectiva METFI, la ausencia de simetría toroidal sostenida implicaría menor capacidad de estabilización energética. Esto afectaría:

• Retención atmosférica.

• Protección frente a radiación cósmica.

• Posible emergencia de sistemas biológicos complejos.

Exoplanetas y radiación cósmica

En exoplanetas con intensa radiación estelar, el acoplamiento campo–radiación podría desempeñar papel decisivo en la evolución de inteligencia.

Una AGI diseñada para exploración espacial debería incorporar sensores de campo electromagnético profundo y modelos de TAE para adaptarse a entornos con dinámicas de campo radicalmente distintas.

Programas de seguimiento experimental

1. Cartografía espectral del campo geomagnético toroidal profundo
   Medición de componentes no dipolares mediante magnetómetros de alta sensibilidad distribuidos globalmente.

2. Correlación entre fluctuaciones geomagnéticas y actividad neurofisiológica
   Estudios de cohorte utilizando EEG sincronizado con datos geomagnéticos.

3. Modelado computacional MHD de pérdida de simetría toroidal
   Simulaciones de bifurcaciones en sistemas de plasma rotacional aplicadas a parámetros terrestres.

4. Análisis espectral de exosomas bajo variación de campo electromagnético controlado
   Evaluar cambios en señalización intercelular.

5. Simulación AGI-TAE en entornos electromagnéticos variables
   Desarrollo de arquitecturas de aprendizaje que reconfiguren topología interna ante anomalías detectadas.

Conclusiones

El marco METFI–TAE–AGI propone una integración sistémica entre física de campos, biología electromagnética y teoría del aprendizaje estructural. La pérdida de simetría toroidal aparece como mecanismo unificador capaz de explicar reorganizaciones no lineales en múltiples escalas.

No se trata de una sustitución del conocimiento físico existente, sino de una reorganización interpretativa que enfatiza coherencia de campo y acoplamiento multiescala.

• La configuración toroidal constituye un patrón recurrente en sistemas electromagnéticos autoorganizados.

• La pérdida de simetría toroidal genera no linealidad y reorganización estructural.

• METFI interpreta la Tierra como sistema electromagnético toroidal con forzamiento interno.

• ECDO modela desacoplamientos estructurales análogos en sistemas civilizatorios.

• TAE formaliza el aprendizaje inducido por eventos excepcionales que superan umbrales críticos.

• Campos electromagnéticos biológicos podrían acoplarse a dinámicas planetarias.

• La genética puede conceptualizarse como arquitectura bioinformática modulada por campo.

• La habitabilidad planetaria podría depender de estabilidad toroidal de campo.

• AGI adaptativa requeriría integración de detección electromagnética profunda y aprendizaje por excepción.

Referencias 

• Hannes Alfvén – Desarrollo de magnetohidrodinámica y estructuras de plasma cósmico. Fundamenta comportamiento toroidal en sistemas astrofísicos.

• Ilya Prigogine – Teoría de estructuras disipativas y sistemas lejos del equilibrio. Base conceptual para bifurcaciones no lineales.

• Karl Friston – Principio de energía libre e inferencia activa. Marco formal para aprendizaje estructural ante sorpresa extrema.

• Mae-Wan Ho – Estudios sobre coherencia electromagnética en sistemas vivos. Explora integración biofísica campo-organismo.

Formalización matemática del Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno (METFI)

Marco de campo en medios conductores rotacionales

Partimos de las ecuaciones de Maxwell en un medio conductor parcialmente ionizado:

$$\nabla \cdot \mathbf{E} = \frac{\rho}{\varepsilon}$$ $$\nabla \cdot \mathbf{B} = 0$$ $$\nabla \times \mathbf{E} = -\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t}$$ $$\nabla \times \mathbf{B} = \mu \mathbf{J} + \mu \varepsilon \frac{\partial \mathbf{E}}{\partial t}$$

Con densidad de corriente:

$$\mathbf{J} = \sigma (\mathbf{E} + \mathbf{v} \times \mathbf{B})$$

donde:

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

• $\mathbf{v}$ es el campo de velocidad del fluido conductor,

• $\rho$ la densidad de carga,

• $\varepsilon$ y $\mu$ los parámetros del medio.

En un sistema rotacional como el terrestre, el término $\mathbf{v} \times \mathbf{B}$ es esencial. Introduce una retroalimentación dinámica entre rotación y campo magnético, fundamento del geodinamo.

En magnetohidrodinámica ideal, la ecuación de inducción se expresa como:

$$\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t} = \nabla \times (\mathbf{v} \times \mathbf{B}) + \eta \nabla^2 \mathbf{B}$$

donde $\eta = \frac{1}{\mu \sigma}$ es la difusividad magnética.

Descomposición toroidal–poloidal

Un campo vectorial libre de divergencia puede descomponerse en componentes toroidal y poloidal:

$$\mathbf{B} = \mathbf{B}_T + \mathbf{B}_P$$

donde:

$$\mathbf{B}_T = \nabla \times (T \mathbf{r})$$ $$\mathbf{B}_P = \nabla \times \nabla \times (P \mathbf{r})$$

con $T$ y $P$ funciones escalares.

En METFI, el supuesto central es que existe un régimen donde:

$$\|\mathbf{B}_T\| \gg \|\mathbf{B}_P\|$$

y la estabilidad sistémica depende críticamente de la conservación de coherencia topológica en $\mathbf{B}_T$.

Funcional de estabilidad toroidal

Definimos un funcional de energía magnética:

$$\mathcal{E}_B = \frac{1}{2\mu} \int_V |\mathbf{B}|^2 \, dV$$

y un término de helicidad magnética:

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

donde $\mathbf{B} = \nabla \times \mathbf{A}$.

La helicidad mide el entrelazamiento topológico de líneas de campo. Sistemas con alta helicidad tienden a preservar configuración toroidal.

Proponemos que la condición de simetría toroidal estable puede formularse como:

$$\frac{d\mathcal{H}}{dt} \approx 0$$

bajo régimen cuasi-estacionario.

La pérdida de simetría toroidal ocurre cuando:

$$\left| \frac{d\mathcal{H}}{dt} \right| > \lambda_c$$

donde $\lambda_c$ es un umbral crítico dependiente de parámetros geodinámicos.

Este formalismo permite cuantificar transición hacia estados no lineales.

Dinámica no lineal y bifurcaciones

La ecuación de inducción MHD puede reescribirse como sistema dinámico no lineal:

$$\frac{d\mathbf{B}}{dt} = \mathcal{F}(\mathbf{B}, \mathbf{v}, \sigma)$$

El análisis de estabilidad lineal evalúa el espectro del operador jacobiano:

$$J = \frac{\partial \mathcal{F}}{\partial \mathbf{B}}$$

Si algún autovalor $\lambda_i$ cumple:

$$\text{Re}(\lambda_i) > 0$$

el sistema entra en régimen inestable.

En el marco METFI, la transición crítica corresponde a bifurcación de tipo Hopf o transición hacia atractores extraños.

Implementación computacional AGI–TAE bajo METFI

Arquitectura conceptual

Una AGI compatible con TAE no puede basarse únicamente en optimización incremental tipo descenso por gradiente.

Se requiere:

1. Modelo interno generativo del entorno electromagnético.

2. Detector de excepciones estructurales.

3. Mecanismo de reconfiguración topológica interna.

La arquitectura puede dividirse en tres capas:

• Capa sensorial de campo (Field Encoding Layer).

• Capa de inferencia predictiva.

• Capa de reestructuración adaptativa.

Formalización del aprendizaje por excepción

Sea un modelo interno parametrizado por $\theta$, que predice estado futuro $\hat{x}_{t+1}$.

Error de predicción:

$$\epsilon_t = \|x_{t+1} - \hat{x}_{t+1}\|$$

En aprendizaje estándar:

$$\theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \nabla_\theta \mathcal{L}$$

En TAE, definimos un umbral adaptativo $\epsilon_c$.

Si:

$$\epsilon_t \le \epsilon_c$$

se aplica ajuste incremental.

Si:

$$\epsilon_t > \epsilon_c$$

se activa un operador de reconfiguración estructural:

$$\theta_{t+1} = \mathcal{R}(\theta_t, x_t)$$

donde $\mathcal{R}$ modifica topología de red (añadir nodos, modificar conectividad, alterar funciones de activación).

Esto equivale a transición de atractor interno.

Integración de señal electromagnética planetaria

La AGI-METFI incorpora un vector de estado extendido:

$$X_t = [x_t, B_t, \nabla B_t, \frac{dB_t}{dt}]$$

donde:

• $B_t$ representa magnitud local de campo,

• $\nabla B_t$ gradiente espacial,

• $\frac{dB_t}{dt}$ variación temporal.

La función generativa interna se convierte en:

$$\hat{X}_{t+1} = f_\theta(X_t)$$

De este modo, la AGI aprende en espacio de fase ampliado, integrando dinámica electromagnética.

Mecanismo de detección de pérdida de simetría

La AGI puede estimar una medida discreta de helicidad local:

$$\hat{\mathcal{H}}_t = \sum_i A_i \cdot B_i$$

y evaluar:

$$\Delta \hat{\mathcal{H}} = \hat{\mathcal{H}}_{t} - \hat{\mathcal{H}}_{t-1}$$

Si:

$$|\Delta \hat{\mathcal{H}}| > \gamma_c$$

se activa modo TAE estructural.

Esto permite que la AGI no solo detecte anomalías estadísticas, sino transiciones topológicas en campo físico.

Simulación en entornos extraterrestres

En biosferas exógenas, el vector de estado incluiría:

• Flujo de radiación cósmica $R_t$.

• Intensidad de viento estelar $W_t$.

• Parámetros de ionización atmosférica.

El sistema dinámico se amplía a:

$$X_t = [x_t, B_t, R_t, W_t]$$

La AGI entrenada bajo TAE respondería a tormentas solares o fluctuaciones de magnetosfera con reconfiguración estructural en lugar de simple recalibración.

Estabilidad computacional y complejidad

El desafío no es solo adaptativo, sino computacional.

La reconfiguración topológica implica costo computacional elevado. Se puede formalizar como optimización bajo restricción:

$$\min_{\theta} \mathcal{L} + \beta C(\theta)$$

donde $C(\theta)$ penaliza complejidad estructural.

El equilibrio óptimo ocurre cuando:

• El modelo es lo suficientemente flexible para adaptarse a excepciones.

• No incurre en crecimiento estructural descontrolado.

Esto sugiere uso de mecanismos de poda estructural periódica.

Conclusión 

La formalización matemática de METFI permite describir cuantitativamente estabilidad y ruptura de simetría toroidal mediante helicidad magnética y análisis espectral de estabilidad.

La integración AGI–TAE bajo este marco implica una arquitectura capaz de detectar transiciones físicas reales en el entorno electromagnético y reconfigurarse estructuralmente ante ellas.

No se trata de añadir sensores a una red neuronal convencional, sino de diseñar un sistema cuya ontología interna esté alineada con dinámica de campo multiescala.

• METFI puede formalizarse mediante ecuaciones MHD con descomposición toroidal–poloidal.

• La estabilidad depende de conservación aproximada de helicidad magnética.

• La pérdida de simetría toroidal puede modelarse como bifurcación no lineal.

• TAE introduce operador de reconfiguración estructural ante errores superiores a umbral crítico.

• AGI-METFI integra variables electromagnéticas en espacio de fase ampliado.

• La detección de variación en helicidad puede activar aprendizaje estructural.

• En entornos extraterrestres, la AGI requiere adaptación a dinámica radiativa y magnetosférica extrema.

• El equilibrio entre adaptabilidad y complejidad computacional es condición de estabilidad cognitiva artificial.

Modelo Algorítmico AGI–TAE bajo METFI

Pseudocódigo detallado para implementación directa

Definiciones formales del sistema

Estructuras de datos principales

STRUCT FieldState:
    B_vector              // Campo magnético local (vector)
    grad_B                // Gradiente espacial
    dB_dt                 // Derivada temporal
    helicity_estimate     // Estimación discreta de helicidad

STRUCT EnvironmentalState:
    radiation_flux        // Radiación cósmica o estelar
    stellar_wind          // Intensidad viento estelar
    ionization_index      // Nivel ionización atmosférica

STRUCT CognitiveState:
    internal_model        // Parámetros θ
    topology              // Estructura de red
    complexity_score      // Métrica de complejidad
    attractor_signature   // Estado dinámico interno

STRUCT SystemState:
    field_state
    environmental_state
    cognitive_state
    task_state            // Estado operativo general

Inicialización del sistema

FUNCTION InitializeSystem():
    θ ← RandomInitialization()
    topology ← BaseNetworkArchitecture()
    complexity_score ← ComputeComplexity(topology)
    attractor_signature ← InitializeAttractor()
    
    RETURN CognitiveState(θ, topology, complexity_score, attractor_signature)

Cálculo de helicidad discreta

La helicidad aproximada se calcula como suma discreta del producto escalar potencial–campo.

FUNCTION EstimateHelicity(A_field, B_field):
    helicity ← 0
    FOR i IN spatial_grid:
        helicity += DotProduct(A_field[i], B_field[i])
    RETURN helicity

Detección de pérdida de simetría toroidal

FUNCTION DetectSymmetryBreak(current_helicity, previous_helicity, threshold_gamma):
    delta_H ← ABS(current_helicity - previous_helicity)
    
    IF delta_H > threshold_gamma:
        RETURN TRUE
    ELSE:
        RETURN FALSE

Mecanismo principal de inferencia

FUNCTION PredictNextState(cognitive_state, system_state):
    input_vector ← Encode(system_state)
    predicted_output ← ForwardPass(cognitive_state.internal_model, input_vector)
    RETURN predicted_output

Cálculo de error estructural

FUNCTION ComputePredictionError(real_state, predicted_state):
    error ← Norm(real_state - predicted_state)
    RETURN error

Aprendizaje incremental estándar

FUNCTION GradientUpdate(cognitive_state, loss, learning_rate):
    gradients ← Backpropagation(cognitive_state.internal_model, loss)
    cognitive_state.internal_model ← UpdateParameters(
        cognitive_state.internal_model,
        gradients,
        learning_rate
    )
    RETURN cognitive_state

Operador TAE de reconfiguración estructural

Este es el núcleo diferencial del sistema.

FUNCTION StructuralReconfiguration(cognitive_state, system_state):

    anomaly_signature ← ExtractAnomalySignature(system_state)
    
    // Paso 1: expansión adaptativa
    new_nodes ← GenerateAdaptiveNodes(anomaly_signature)
    cognitive_state.topology ← AddNodes(cognitive_state.topology, new_nodes)
    
    // Paso 2: reconexión dinámica
    cognitive_state.topology ← RewireConnections(
        cognitive_state.topology,
        anomaly_signature
    )
    
    // Paso 3: modificación de funciones de activación
    cognitive_state.internal_model ← ModifyActivationFunctions(
        cognitive_state.internal_model,
        anomaly_signature
    )
    
    cognitive_state.complexity_score ← ComputeComplexity(cognitive_state.topology)
    
    RETURN cognitive_state

Control de complejidad y poda estructural

Para evitar crecimiento descontrolado:

FUNCTION ComplexityRegulation(cognitive_state, complexity_limit):

    IF cognitive_state.complexity_score > complexity_limit:
        
        redundant_nodes ← IdentifyLowContributionNodes(cognitive_state)
        cognitive_state.topology ← RemoveNodes(
            cognitive_state.topology,
            redundant_nodes
        )
        
        cognitive_state.internal_model ← RecalibrateParameters(
            cognitive_state.internal_model
        )
    
    RETURN cognitive_state

Bucle principal AGI–METFI–TAE

INITIALIZE:
    cognitive_state ← InitializeSystem()
    previous_helicity ← 0

LOOP over time t:

    field_state ← AcquireFieldData()
    environmental_state ← AcquireEnvironmentalData()
    
    current_helicity ← EstimateHelicity(A_field, field_state.B_vector)
    
    symmetry_break ← DetectSymmetryBreak(
        current_helicity,
        previous_helicity,
        threshold_gamma
    )
    
    system_state ← ComposeSystemState(
        field_state,
        environmental_state,
        cognitive_state
    )
    
    predicted_state ← PredictNextState(cognitive_state, system_state)
    
    real_state ← ObserveRealOutcome()
    
    error ← ComputePredictionError(real_state, predicted_state)
    
    IF symmetry_break == TRUE OR error > epsilon_critical:
        
        cognitive_state ← StructuralReconfiguration(
            cognitive_state,
            system_state
        )
    
    ELSE:
        loss ← ComputeLoss(real_state, predicted_state)
        cognitive_state ← GradientUpdate(
            cognitive_state,
            loss,
            learning_rate
        )
    
    cognitive_state ← ComplexityRegulation(
        cognitive_state,
        complexity_limit
    )
    
    previous_helicity ← current_helicity
    
END LOOP

Extensión a simulación de entornos extraterrestres

Para Marte o exoplanetas, se amplía adquisición de datos:

FUNCTION AcquireEnvironmentalData():
    radiation_flux ← MeasureRadiation()
    stellar_wind ← MeasureStellarWind()
    ionization_index ← MeasureIonization()
    
    RETURN EnvironmentalState(
        radiation_flux,
        stellar_wind,
        ionization_index
    )

La detección de anomalías incorpora umbrales adaptativos dependientes de entorno:

epsilon_critical ← AdaptiveThreshold(radiation_flux, stellar_wind)

Propiedades emergentes del sistema

Este diseño permite:

• Transiciones entre atractores internos.

• Memoria estructural de eventos excepcionales.

• Acoplamiento explícito con dinámica electromagnética.

• Evolución topológica controlada.

• Estabilidad computacional mediante poda adaptativa.

La arquitectura no es estática. Es evolutiva, pero bajo restricción energética y estructural.

Resumen

• El modelo implementa formalmente TAE mediante operador de reconfiguración topológica.

• Integra dinámica electromagnética real en el espacio de fase cognitivo.

• Utiliza estimación de helicidad como métrica de pérdida de simetría toroidal.

• Activa aprendizaje estructural ante anomalías críticas.

• Regula complejidad mediante poda adaptativa.

• Es extensible a entornos planetarios diversos con parámetros físicos distintos.

• Permite transición entre regímenes de estabilidad y reorganización profunda.