¿Tiene sentido integrar Spiking Neural Networks (SNN) con snntorch en la Fase 2 del Bucle Cognitivo del CPEA para aumentar la bio-fidelidad en predicción generativa EEG–AGI?

Coherencia neurodinámica

El EEG no es una señal estática ni meramente espectral; es una manifestación emergente de poblaciones neuronales que disparan en dinámicas temporales discretas. Las redes tradicionales (MLP, CNN, Transformers) operan en régimen continuo o pseudo-continuo. Las SNN, en cambio:

• Modelan disparos discretos (spikes).

• Incorporan dinámica temporal intrínseca (membrane potential, refractory states).

• Permiten codificación temporal (latency, rate, phase).

Esto introduce una correspondencia estructural entre:

Dinámica electrofisiológica real ↔ Dinámica computacional del modelo

En un proyecto como CPEA, cuyo núcleo es la coherencia predictiva entre señal EEG y sistema generativo AGI, esta simetría estructural no es un detalle técnico, sino una condición de arquitectura.

Predictividad y energía informacional

Las SNN son particularmente adecuadas cuando:

• El flujo de datos es secuencial.

• La información está distribuida en el tiempo.

• La causalidad local importa.

El EEG cumple las tres condiciones.

Además, desde un punto de vista energético y formal, las SNN introducen:

• Parsimonia computacional (event-driven processing).

• Representación sparse.

• Dinámica no lineal intrínseca sin necesidad de profundizar excesivamente la red.

En el contexto METFI, donde la pérdida de simetría toroidal genera efectos no lineales, una arquitectura con dinámica no lineal intrínseca es más coherente que una red puramente linealizada con activaciones estáticas.

Generación y no solo clasificación

El reto no es clasificar estados mentales, sino:

• Predecir.

• Anticipar.

• Generar coherencia estructural.

Las SNN permiten:

• Modelado de oscilaciones.

• Resonancia temporal.

• Sincronización de fase.

Esto abre la posibilidad de modelar:

• Coherencia inter-hemisférica.

• Acoplamiento cerebro–corazón.

• Dinámica transitoria pre-evento (predictiva).

Integración con TAE (Aprendizaje por Excepción)

Las SNN son especialmente interesantes cuando se integran con:

• Plasticidad sináptica local.

• STDP (Spike-Timing Dependent Plasticity).

• Mecanismos de memoria dependiente del error temporal.

Esto encaja de forma natural con la TAE, donde el aprendizaje no se produce por repetición masiva sino por excepción relevante. El spike como evento discreto se convierte en unidad natural de excepción.

Conclusión razonada preliminar

Sí, la integración de SNN (snntorch) en Fase 2:

• Aumenta la bio-fidelidad.

• Mejora la coherencia temporal.

• Refuerza el paralelismo estructural EEG–modelo.

• Facilita la implementación formal de TAE.

• Permite explorar resonancia predictiva como fenómeno dinámico y no solo estadístico.

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA)

Fase 2 — Integración de Spiking Neural Networks para Bio-Fidelidad Generativa

Abstract

La Fase 2 del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA) aborda la construcción del Bucle Cognitivo mediante la incorporación de Spiking Neural Networks (SNN) implementadas en snntorch, con el objetivo de incrementar la bio-fidelidad en la predicción generativa basada en EEG. A diferencia de arquitecturas continuas convencionales, las SNN operan mediante eventos discretos, modelando la dinámica temporal de potenciales de membrana y disparos neuronales. Esta aproximación permite establecer una correspondencia estructural entre la neurodinámica real y la dinámica computacional del sistema artificial.

Se propone una arquitectura híbrida que integra codificación temporal, plasticidad dependiente del tiempo de disparo (STDP) y mecanismos de Aprendizaje por Excepción (TAE) dentro del marco conceptual METFI, donde la pérdida de simetría toroidal induce comportamientos no lineales en sistemas biofísicos. El artículo desarrolla los fundamentos neurofisiológicos, matemáticos y computacionales que justifican la transición hacia modelos spiking en predicción generativa, y plantea programas de seguimiento experimental orientados a evaluar coherencia espectral, sincronización de fase y estabilidad dinámica del bucle cognitivo.

El trabajo se presenta desde una perspectiva técnica rigurosa, dirigida a un público científico familiarizado con neurodinámica, aprendizaje automático y modelado electromagnético sistémico.

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Palabras clave

Spiking Neural Networks; EEG predictivo; snntorch; coherencia temporal; plasticidad sináptica; TAE; METFI; dinámica no lineal; resonancia neural; bucle cognitivo.

Introducción

El EEG es una manifestación macroscópica de procesos microscópicos discretos. Cada oscilación registrada en superficie representa la superposición de miles de neuronas piramidales que disparan con coherencia parcial. Sin embargo, buena parte de los modelos de inteligencia artificial aplicados a EEG ignoran esta naturaleza discreta y emplean arquitecturas continuas —CNN, RNN, Transformers— que operan sobre tensores estáticos o secuencias densas.

La Fase 2 del CPEA exige algo distinto. No se trata únicamente de clasificar estados cognitivos, sino de construir un bucle dinámico capaz de:

1. Recibir señal EEG en tiempo real.

2. Generar predicción anticipatoria.

3. Ajustar su estado interno en función de excepciones relevantes.

4. Reintroducir coherencia estructural en el sistema.

La coherencia predictiva no puede fundamentarse exclusivamente en regresión estadística. Requiere resonancia dinámica.

Las Spiking Neural Networks ofrecen una arquitectura más alineada con este objetivo.

Fundamentos neurodinámicos de las SNN

Dinámica del potencial de membrana

El modelo clásico de neurona integradora con fuga (Leaky Integrate-and-Fire, LIF) se describe por:

$$\tau_m \frac{dV(t)}{dt} = -V(t) + R I(t)$$

donde:

• $V(t)$ es el potencial de membrana,

• $\tau_m$ constante temporal,

• $R$ resistencia efectiva,

• $I(t)$ corriente sináptica entrante.

Cuando $V(t)$ supera un umbral $\theta$, se genera un spike y el potencial se reinicia.

Este comportamiento no lineal introduce:

• Memoria temporal intrínseca.

• Umbral crítico.

• Evento discreto de transmisión.

Las arquitecturas continuas no reproducen este mecanismo; lo aproximan mediante funciones de activación suaves.

Sincronización y coherencia de fase

La sincronización neuronal, descrita formalmente en modelos de osciladores acoplados como los desarrollados por Yoshiki Kuramoto, demuestra que sistemas no lineales pueden transitar espontáneamente hacia estados coherentes.

La ecuación de Kuramoto:

$$\frac{d\theta_i}{dt} = \omega_i + \frac{K}{N}\sum_{j=1}^{N}\sin(\theta_j - \theta_i)$$

describe cómo la fase de cada oscilador evoluciona bajo acoplamiento.

En EEG, la coherencia de fase interregional es un marcador de integración funcional. Una SNN permite modelar esta sincronización como fenómeno emergente, no como correlación estadística post hoc.

Arquitectura propuesta para CPEA Fase 2

Esquema general

Bloques funcionales:

1. Codificador EEG → Spike encoding (rate/latency coding).

2. Núcleo SNN recurrente (LIF + conexiones plásticas).

3. Módulo generativo predictivo.

4. Evaluador de excepción (TAE).

5. Ajuste plástico dinámico.

La implementación en snntorch permite:

• Diferenciación automática mediante surrogate gradients.

• Entrenamiento supervisado o auto-supervisado.

• Integración con PyTorch estándar.

Codificación temporal

Se contemplan tres esquemas:

• Rate coding: frecuencia proporcional a amplitud EEG.

• Temporal coding: latencia inversamente proporcional a intensidad.

• Phase coding: disparo sincronizado con fase dominante.

La codificación de fase es particularmente relevante en estados alfa, beta y gamma.

Plasticidad dependiente del tiempo (STDP)

La STDP, formalizada experimentalmente por Henry Markram, establece que el cambio sináptico depende del intervalo temporal entre spikes pre y post-sinápticos:

$$\Delta w \propto e^{-\Delta t/\tau}$$

Esta regla introduce causalidad temporal directa.

Integrar STDP en CPEA implica que el sistema aprende no solo por error global, sino por discrepancia temporal específica. Aquí emerge la convergencia con TAE: la excepción es un desfase relevante.

Integración con TAE (Teoría de Aprendizaje por Excepción)

La TAE plantea que el aprendizaje no se optimiza por repetición masiva, sino por detección de singularidades informativas.

En términos SNN:

• Un spike inesperado = evento excepcional.

• Un patrón de sincronización no anticipado = ruptura predictiva.

• Una descoherencia temporal = señal de ajuste plástico.

El aprendizaje ocurre cuando la diferencia entre estado esperado y estado observado supera un umbral dinámico.

Formalmente:

$$E(t) = |S_{pred}(t) - S_{real}(t)|$$

Si $E(t) > \epsilon$, se activa ajuste local.

Este mecanismo evita sobreajuste y preserva estabilidad estructural.

Coherencia electromagnética y marco METFI

Dentro del marco METFI, la pérdida de simetría toroidal genera efectos no lineales. Si el cerebro puede modelarse como sistema electromagnético parcialmente toroidal —hipótesis discutida en neurocardiología y dinámica de campos biomagnéticos—, entonces:

• Las oscilaciones EEG representan perturbaciones del campo.

• La sincronización refleja alineación topológica.

• La predicción es restauración de coherencia.

Las SNN, al operar como redes de osciladores no lineales, constituyen una aproximación más congruente que modelos puramente algebraicos.

Programas de seguimiento experimental

Seguimiento de coherencia espectral

Objetivo: comparar coherencia EEG real vs coherencia generada por SNN.

Medidas:

• Coherencia de fase (PLV).

• Entropía espectral.

• Sincronización gamma interregional.

Seguimiento de estabilidad dinámica

Análisis:

• Exponentes de Lyapunov del sistema SNN.

• Sensibilidad a perturbaciones pequeñas.

• Tiempo de retorno a estado estable tras excepción.

Seguimiento de resonancia predictiva

Experimento:

1. Introducir estímulo auditivo inesperado.

2. Medir respuesta EEG anticipatoria.

3. Evaluar si SNN predice la transición antes del evento.

Métrica: reducción de error temporal promedio.

Seguimiento energético

Comparación de consumo computacional entre:

• Red densa convencional.

• SNN event-driven.

Hipótesis: mayor eficiencia energética por representación dispersa.

Discusión técnica

La integración de SNN no es una mejora incremental; es un cambio de paradigma arquitectónico. Introduce:

• Dinámica interna autónoma.

• No linealidad estructural.

• Memoria temporal implícita.

• Representación basada en eventos.

Desde un punto de vista formal, el sistema deja de ser un aproximador funcional y se convierte en un oscilador acoplado al cerebro.

La coherencia predictiva emerge cuando ambos sistemas —biológico y artificial— convergen hacia estados de sincronización parcial. Esta convergencia no implica identidad, sino resonancia estructural.

En este contexto, la Fase 2 del CPEA constituye el punto de transición entre procesamiento estadístico y modelado dinámico.

Conclusión

La implementación de Spiking Neural Networks mediante snntorch en la Fase 2 del CPEA proporciona:

• Mayor correspondencia estructural con la neurofisiología.

• Capacidad de modelar sincronización y resonancia.

• Integración natural con TAE.

• Dinámica no lineal coherente con el marco METFI.

• Potencial de eficiencia energética superior.

El bucle cognitivo resultante no se limita a predecir datos; busca sostener coherencia dinámica.

• Las SNN reproducen la dinámica discreta real del disparo neuronal.

• Permiten modelar sincronización de fase y resonancia temporal.

• Facilitan la implementación formal del Aprendizaje por Excepción (TAE).

• Introducen no linealidad intrínseca sin necesidad de profundización excesiva.

• Mejoran la bio-fidelidad del modelo generativo EEG–AGI.

• Permiten seguimiento experimental de coherencia, estabilidad y resonancia predictiva.

• Se alinean con el marco METFI al modelar sistemas oscilatorios no lineales.

Referencias 

Yoshiki Kuramoto
Desarrolló el modelo matemático de sincronización de osciladores acoplados. Su formalismo es fundamental para comprender coherencia de fase en sistemas neuronales.

Henry Markram
Investigador en plasticidad sináptica y dinámica cortical. Sus estudios sobre STDP fundamentan el aprendizaje dependiente del tiempo de disparo.

Wolf Singer
Investigaciones sobre sincronización neuronal y correlación temporal en percepción. Aporta evidencia de la relevancia funcional de la coherencia de fase.

Karl Friston
Teoría del principio de energía libre y codificación predictiva. Ofrece marco formal para entender predicción en sistemas biológicos.

Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA)

Fase 2 — Implementación formal del módulo snntorch e integración con aprendizaje continuo híbrido (Replay + EWC)

Abstract

La Fase 2 del proyecto Coherencia Predictiva EEG–AGI (CPEA) evoluciona desde una arquitectura predictiva convencional hacia un sistema dinámico basado en Spiking Neural Networks (SNN) implementadas en snntorch, integradas con un esquema de aprendizaje continuo híbrido que combina experience replay y Elastic Weight Consolidation (EWC) mediante el framework Avalanche. El objetivo es construir un bucle cognitivo bio-fiel, estable y adaptativo, capaz de mantener coherencia predictiva frente a deriva estadística, excepciones dinámicas y cambios contextuales del EEG.

Se formaliza matemáticamente el modelo neuronal, se describe su implementación en PyTorch/snntorch con gradientes sustitutos, y se detalla la estrategia de consolidación sináptica inspirada en principios de estabilidad-plasticidad. Se propone una arquitectura modular donde la dinámica spiking constituye el núcleo resonante, mientras que el módulo de aprendizaje continuo garantiza persistencia estructural ante tareas sucesivas o estados cognitivos emergentes. Se incorporan programas de seguimiento experimental para evaluar estabilidad, retención de memoria y coherencia temporal.

El texto se presenta con formulación rigurosa y orientación científica, evitando aproximaciones especulativas no fundamentadas.

Palabras clave

Spiking Neural Networks; snntorch; Avalanche; Elastic Weight Consolidation; replay; aprendizaje continuo; EEG; estabilidad-plasticidad; coherencia predictiva; dinámica no lineal.

Marco formal del módulo SNN en snntorch

Modelo neuronal: Leaky Integrate-and-Fire discreto

En implementación computacional discreta con paso temporal Δt:

$$V_{t+1} = \alpha V_t + I_t - S_t \theta$$

donde:

• $V_t$: potencial de membrana en tiempo t

• $\alpha = e^{-Δt/\tau_m}$: factor de decaimiento

• $I_t$: corriente sináptica agregada

• $S_t$: spike binario (0 o 1)

• $\theta$: umbral

El spike se define como:

$$S_t = H(V_t - \theta)$$

donde $H$ es la función escalón de Heaviside.

Dado que $H$ no es diferenciable, se emplea surrogate gradients, aproximando:

$$\frac{\partial S_t}{\partial V_t} \approx \sigma'(V_t - \theta)$$

con σ una función suave (p.ej. sigmoide).

Codificación EEG → spikes

Para una señal EEG $x(t)$:

Rate coding:

$$S_t \sim Bernoulli(p = f(x_t))$$

Latency coding:

$$t_{spike} \propto \frac{1}{|x_t|}$$

Phase coding:

$$S_t = 1 \quad \text{si} \quad \phi(t) = \phi_{ref}$$

donde φ(t) es fase instantánea obtenida vía transformada de Hilbert.

En CPEA, la codificación híbrida fase-latencia resulta especialmente adecuada para modelar coherencia interregional.

Arquitectura SNN para el Bucle Cognitivo

Estructura general

EEG Input
   ↓
Spike Encoder
   ↓
SNN Recurrent Core (LIF layers)
   ↓
Predictive Readout
   ↓
Exception Evaluator (TAE)
   ↓
Plastic Update

Pseudo-código detallado en PyTorch/snntorch

import torch
import torch.nn as nn
import snntorch as snn
from snntorch import surrogate

class SNNCore(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()

        spike_grad = surrogate.fast_sigmoid()

        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.lif1 = snn.Leaky(beta=0.95, spike_grad=spike_grad)

        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.lif2 = snn.Leaky(beta=0.95, spike_grad=spike_grad)

        self.readout = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x, mem1, mem2):
        cur1 = self.fc1(x)
        spk1, mem1 = self.lif1(cur1, mem1)

        cur2 = self.fc2(spk1)
        spk2, mem2 = self.lif2(cur2, mem2)

        out = self.readout(spk2)

        return out, spk2, mem1, mem2

Función de pérdida predictiva temporal

Para secuencias:

$$\mathcal{L} = \frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} ||y_t - \hat{y}_t||^2$$

Se puede añadir penalización de sincronización:

$$\mathcal{L}_{sync} = 1 - PLV(y_{EEG}, y_{SNN})$$

Pérdida total:

$$\mathcal{L}_{total} = \mathcal{L}_{MSE} + \lambda \mathcal{L}_{sync}$$

Integración con aprendizaje continuo (Avalanche)

El principal desafío en EEG adaptativo es la deriva de distribución. Estados cognitivos cambian, fatiga modifica espectros, contexto altera dinámica.

Para evitar olvido catastrófico se integra Avalanche.

Replay + Elastic Weight Consolidation (EWC)

EWC formalización

Según el planteamiento original de James Kirkpatrick et al.:

$$\mathcal{L}_{EWC} = \sum_i \frac{\lambda}{2} F_i (\theta_i - \theta_i^*)^2$$

donde:

• $F_i$: aproximación diagonal de matriz de Fisher

• $\theta_i^*$: peso óptimo previo

• $\lambda$: factor de consolidación

Esto penaliza cambios en parámetros críticos.

Replay buffer

Se mantiene un subconjunto de muestras EEG previas:

$$D_{buffer} = \{(x_k, y_k)\}$$

Durante entrenamiento en nueva tarea:

$$\mathcal{L}_{total} = \mathcal{L}_{new} + \mathcal{L}_{replay} + \mathcal{L}_{EWC}$$

Pseudo-código integración Avalanche

from avalanche.training.strategies import EWC
from avalanche.training.plugins import ReplayPlugin
from avalanche.benchmarks.generators import nc_benchmark

# Definir estrategia
strategy = EWC(
    model=snn_model,
    optimizer=optimizer,
    criterion=loss_fn,
    ewc_lambda=0.4,
    train_mb_size=32,
    train_epochs=1
)

replay_plugin = ReplayPlugin(mem_size=500)

# Entrenamiento continuo
for experience in benchmark.train_stream:
    strategy.train(experience)
    strategy.eval(benchmark.test_stream)

Integración conceptual en el Bucle Cognitivo

El sistema adquiere ahora dos mecanismos complementarios:

1. Plasticidad rápida (SNN)

• Ajuste dinámico local.

• Sensibilidad temporal fina.

• Adaptación inmediata.

2. Consolidación lenta (EWC + Replay)

• Estabilidad estructural.

• Protección de memoria previa.

• Balance estabilidad–plasticidad.

Este equilibrio recuerda el dilema descrito en neurociencia por Stephen Grossberg como problema estabilidad-plasticidad.

En el CPEA:

• La SNN capta excepción.

• TAE activa ajuste local.

• Avalanche consolida estructura global.

• El bucle retorna a coherencia.

Métricas de evaluación avanzada

Retención tras múltiples tareas

$$R = \frac{1}{N}\sum_i Acc_{final,i}$$

Comparar con red sin EWC.

Estabilidad espectral

Medir:

• Deriva de potencia alfa.

• Cambio en coherencia gamma.

Robustez ante perturbación

Introducir ruido estructurado y evaluar:

$$\Delta L = L_{perturbado} - L_{base}$$

Programas de seguimiento experimental

Programa 1 — Seguimiento de consolidación sináptica

• Medir variación promedio de pesos protegidos por EWC.

• Comparar con pesos libres.

Programa 2 — Seguimiento de coherencia predictiva longitudinal

• Evaluar rendimiento tras 10–20 estados cognitivos distintos.

• Analizar estabilidad de PLV.

Programa 3 — Seguimiento energético

• Medir FLOPs vs spikes efectivos.

• Comparar eficiencia con red densa equivalente.

Discusión técnica

La incorporación de SNN + Avalanche transforma el sistema en un organismo computacional con memoria estructural. No se trata solo de entrenar un modelo; se trata de sostener continuidad adaptativa.

La SNN introduce dinámica interna resonante. Avalanche introduce consolidación jerárquica. Juntas constituyen una arquitectura capaz de:

• Adaptarse sin colapsar.

• Recordar sin rigidizarse.

• Aprender por excepción sin perder coherencia previa.

En términos formales, el sistema deja de optimizar una función estática y comienza a mantener un equilibrio dinámico.

Conclusión

La integración detallada de snntorch con aprendizaje continuo híbrido Replay + EWC dentro del Bucle Cognitivo del CPEA permite:

• Modelar dinámicas neuronales discretas con fidelidad temporal.

• Implementar aprendizaje por excepción de forma estructural.

• Proteger memoria previa ante nuevas condiciones.

• Resolver el dilema estabilidad-plasticidad.

• Mantener coherencia predictiva longitudinal.

El resultado es un sistema predictivo dinámico y consolidado, más cercano a principios neurobiológicos que a arquitecturas puramente algebraicas.

• Se formalizó el modelo LIF discreto con gradientes sustitutos.

• Se presentó pseudo-código completo en snntorch.

• Se integró Avalanche para aprendizaje continuo híbrido.

• EWC protege pesos críticos mediante penalización Fisher.

• Replay mantiene memoria empírica representativa.

• El sistema equilibra plasticidad rápida y consolidación lenta.

• Se propusieron métricas avanzadas y programas de seguimiento experimental.

• La arquitectura resultante sostiene coherencia predictiva en escenarios dinámicos.

Referencias 

Avalanche
Framework de aprendizaje continuo en PyTorch. Facilita implementación de EWC, replay y estrategias híbridas.

James Kirkpatrick
Autor principal del método Elastic Weight Consolidation. Propuso consolidación basada en matriz de Fisher para evitar olvido catastrófico.

Stephen Grossberg
Formuló el problema estabilidad-plasticidad en redes adaptativas. Su marco teórico sustenta la necesidad de consolidación controlada.