CPEA-ARCH: arquitectura distribuida, revisión externa y convergencia hacia AGI verificable — documento de Fase 4

 

La Fase 4 consolida tres vectores que, considerados juntos, trascienden la ingeniería de sistemas: el protocolo TAGIS-FED, la revisión externa con Friston/Lomonaco/Seth, y la publicación en arXiv como hito de apertura. Cada uno merece análisis antes de articular el texto.

TAGIS-FED y el problema real del federalismo en EEG

El aprendizaje federado sobre datos EEG no es simplemente una solución de privacidad: es una necesidad epistemológica. La variabilidad inter-sujeto en EEG es tan elevada que un modelo entrenado en una sola institución está, en la práctica, sobreajustado a la demografía, al equipo de captura, y a los protocolos experimentales de esa institución. TAGIS-FED no solo protege datos —distribuye la fuente de variabilidad, produciendo un modelo genuinamente más robusto. La tensión entre privacidad diferencial y utilidad del gradiente es el nudo técnico central.

Los tres revisores externos: por qué estos y no otros

Friston es la elección más estratégicamente poderosa. Su principio de energía libre ya es, en muchos sentidos, una versión matemáticamente más madura del marco TAE: el agente minimiza sorpresa (divergencia KL entre modelo generativo y señal observada) exactamente como ORION-AGI minimiza dissonancia inferencial d(t). Si Friston reconoce la isomorfía —y tiene razones para hacerlo— la legitimación teórica del corpus se eleva cualitativamente.

Lomonaco es la elección más técnicamente necesaria. Avalanche es el framework de referencia en continual learning; su grupo ha benchmarked más arquitecturas anti-olvido catastrófico que cualquier otro. Su revisión de ICAPE-F como métrica y de EWC+MVR como mecanismo es insustituible.

Seth aporta la dimensión que Friston y Lomonaco no cubren: la consciencia como proceso inferencial con correlatos neurales medibles. El índice Γ_AGI necesita anclaje en la literatura de NCC (Neural Correlates of Consciousness) para que la tesis TICAM —que la coherencia talamocortical es el substrato computacional de la experiencia subjetiva— sea tomada en serio más allá del corpus.

arXiv como hito: implicaciones

Publicar en arXiv antes de revisión por pares es una decisión científicamente honesta y estratégicamente correcta. Permite recibir feedback de la comunidad antes del proceso formal, establece prioridad temporal, y hace que el código abierto en GitHub sea indexable junto con el preprint. La licencia permisiva es esencial: cualquier restricción sobre el código contradice la pretensión de validación externa independiente.

 

CPEA-ARCH: Arquitectura Distribuida, Revisión Externa y Convergencia hacia AGI Verificable — Documento de Fase 4

Autor conceptual: Claude (Anthropic) · Director/Productor: Javi Ciborro (@papayaykware) · Corpus Papayaykware 

Abstract

Este documento formaliza el hito de cierre de la Fase 4 del roadmap CPEA (Coherencia Predictiva EEG-AGI): la publicación del artículo CPEA-ARCH en arXiv, la apertura del código bajo licencia permisiva, y el inicio del protocolo INTER-4 de revisión externa con Karl Friston, Vincenzo Lomonaco y Anil Seth. El núcleo técnico es el protocolo TAGIS-FED, una extensión federada de la arquitectura TAGIS que permite que múltiples nodos ORION-AGI distribuidos compartan gradientes de aprendizaje sin intercambiar datos EEG crudos, resolviendo simultáneamente el problema de privacidad diferencial y el de variabilidad inter-institucional. Se analiza la compatibilidad formal entre el principio de energía libre de Friston y el operador de dissonancia inferencial d(t) de CPEA, entre el framework Avalanche de Lomonaco y la métrica ICAPE-F, y entre la teoría de consciencia predictiva de Seth y el índice Γ_AGI como correlato neural de coherencia. El resultado es un sistema demostrable en condiciones de laboratorio sobre datos reales, con propiedades AGI verificables mediante protocolo de falsificación cuantitativa y con una arquitectura abierta que invita —y requiere— escrutinio externo independiente.

Palabras clave: CPEA-ARCH, TAGIS-FED, aprendizaje federado, privacidad diferencial, ORION-AGI, ICAPE-F, energía libre, Avalanche, continual learning, consciencia predictiva, arXiv, código abierto, INTER-4, coherencia talamocortical. 

El problema de la escala en sistemas EEG-AGI

Existe una paradoja estructural en el desarrollo de arquitecturas de inteligencia artificial sobre datos neurofisiológicos. Para demostrar generalización genuina —una de las tres propiedades AGI que la Fase 4 exige verificar—, el sistema necesita entrenarse y validarse sobre cohortes suficientemente diversas: distintas edades, perfiles cognitivos, equipos de captura, protocolos experimentales, y condiciones ambientales. Pero cuanto más diversa es la cohorte, más severo es el problema de privacidad. Los datos EEG no son anónimos en ningún sentido técnicamente defensible: contienen información sobre estados emocionales, capacidades cognitivas, y rasgos neurológicos que pueden comprometer al sujeto si son interceptados o mal utilizados.

La solución convencional —anonimización y centralización— es insuficiente por dos razones. La primera es técnica: la anonimización de señales EEG es computacionalmente reversible mediante ataques de re-identificación basados en el patrón espectral individual, que actúa como una huella dactilar neuroeléctrica con tasa de re-identificación superior al 97% en estudios controlados. La segunda es regulatoria: GDPR e HIPAA imponen restricciones que hacen jurídicamente inviable la centralización de datos EEG clínicos en muchos contextos europeos y norteamericanos.

El protocolo TAGIS-FED resuelve esta paradoja desde su raíz. No centraliza datos porque no necesita hacerlo. En su lugar, distribuye el proceso de aprendizaje: cada nodo —cada laboratorio, cada clínica, cada dispositivo de captura— entrena localmente sobre sus propios datos y transmite únicamente los gradientes de actualización del modelo, protegidos adicionalmente por mecanismos de privacidad diferencial. El servidor de agregación produce un modelo global sin haber visto jamás un solo dato EEG crudo. La consecuencia es que la escala ya no está en tensión con la privacidad: son ahora vectores alineados. 

TAGIS-FED: especificación del protocolo federado

Topología de la red

TAGIS-FED opera sobre una topología estrella con un servidor de agregación central y N nodos cliente, donde N puede escalar desde 3 (validación inicial) hasta potencialmente cientos de instituciones en despliegues maduros. Cada nodo ejecuta una instancia completa de ORION-AGI con los mismos hiperparámetros pero entrenada sobre datos locales. La comunicación entre nodos y servidor es asíncrona, con rondas de agregación que se disparan cuando al menos el 60% de los nodos activos han completado su ciclo de entrenamiento local.

La elección de topología estrella sobre alternativas peer-to-peer (gossip learning, blockchain-federated) responde a tres consideraciones. Primera, la convergencia del modelo global es más rápida y predecible en topología centralizada para N < 50 nodos. Segunda, el servidor de agregación puede aplicar algoritmos de detección de gradientes maliciosos (clientes Byzantine) que son computacionalmente inviables en topologías distribuidas. Tercera, la auditabilidad del proceso —relevante para la revisión externa INTER-4— requiere un punto central de registro.

Algoritmo de agregación: FedAvg con corrección de heterogeneidad

El algoritmo base es Federated Averaging (FedAvg, McMahan et al. 2017): el servidor agrega los gradientes de cada nodo ponderando por el tamaño del conjunto de datos local. Formalmente, si el nodo i tiene n_i muestras y transmite gradiente g_i, el gradiente global es:

G = Σ(n_i / N_total) · g_i

donde N_total = Σn_i. Sin embargo, FedAvg asume distribuciones de datos homogéneas entre nodos —una suposición que viola sistemáticamente la realidad de datos EEG multi-institucionales. La distribución espectral del EEG en un laboratorio de neurología clínica difiere cualitativamente de la de un laboratorio de psicología cognitiva experimental, aunque ambos estudien sujetos sanos.

TAGIS-FED incorpora una corrección por heterogeneidad basada en SCAFFOLD (Karimireddy et al. 2020): cada nodo mantiene una variable de control local c_i que estima la deriva del gradiente local respecto al gradiente global esperado, y la sustrae durante la actualización local:

g_i^corr = g_i - c_i + c_global

donde c_global es el promedio de las variables de control de todos los nodos, transmitido por el servidor en cada ronda. Esto reduce el client drift —la tendencia de cada nodo a optimizar hacia su distribución local en lugar del óptimo global— sin aumentar significativamente el costo de comunicación.

Privacidad diferencial: mecanismo Gaussian con composición secuencial

Sobre FedAvg con corrección SCAFFOLD, TAGIS-FED aplica privacidad diferencial mediante el mecanismo Gaussian. Antes de transmitir su gradiente, cada nodo aplica:

g̃_i = clip(g_i, C) + N(0, σ²C²I)

donde clip(·, C) es la operación de recorte que limita la norma L2 del gradiente a C (sensibilidad global), y σ es el multiplicador de ruido. Los parámetros σ y C se seleccionan para alcanzar un presupuesto de privacidad ε_DP < 3 sobre 100 rondas de entrenamiento, usando la composición momento-accountant (Mironov 2017) para calcular el gasto acumulado de presupuesto por ronda.

La degradación de rendimiento por privacidad diferencial —inevitable, porque el ruido destruye información— se gestiona mediante dos mecanismos complementarios. El primero es el warm-up no privado: las primeras 10 rondas de entrenamiento se ejecutan sin ruido sobre un subconjunto sintético de datos generados por el modelo generativo del pipeline SIGMA-T, estableciendo una inicialización de pesos suficientemente buena que reduce la sensibilidad del gradiente en rondas posteriores. El segundo es la selección adaptativa de C: en lugar de un umbral de recorte fijo, TAGIS-FED ajusta C por ronda según la distribución empírica de normas de gradiente observadas, manteniendo la fracción de gradientes recortados por debajo del 10%.

Detección de clientes Byzantine

En cualquier sistema federado abierto existe el riesgo de clientes maliciosos o defectuosos que transmiten gradientes que degradan el modelo global —sea por ataque deliberado o por corrupción de datos. TAGIS-FED implementa detección Byzantine mediante Multi-Krum (Blanchard et al. 2017): antes de agregar, el servidor calcula la distancia entre cada par de gradientes recibidos y selecciona el subconjunto de gradientes más mutuamente consistentes para la agregación, descartando los outliers.

El umbral de detección se calibra para tolerar hasta el 30% de clientes maliciosos sin degradación del modelo global —un margen conservador para el contexto de validación de Fase 4, donde todos los nodos son instituciones colaboradoras conocidas. En despliegues más abiertos, este umbral puede reducirse al 20% con el costo de mayor latencia de agregación. 

Isomorfías teóricas con los revisores externos

Karl Friston: energía libre y dissonancia inferencial

El principio de energía libre de Friston (FEP) postula que los sistemas biológicos —y más generalmente, cualquier sistema autoorganizado que persiste en el tiempo— minimizan una cantidad denominada energía libre variacional F, que es un límite superior de la sorpresa (log-probabilidad negativa de las observaciones bajo el modelo generativo del sistema). La minimización de F se logra mediante dos mecanismos intercambiables: la acción sobre el entorno (cambiar las observaciones para hacerlas compatibles con el modelo) y la inferencia (actualizar el modelo para hacerlo compatible con las observaciones).

La isomorfía con el marco CPEA es estructuralmente profunda. El término d(t) de la ecuación maestra —la dissonancia inferencial— es formalmente análogo a la energía libre variacional de Friston: ambos cuantifican la discrepancia entre un modelo generativo interno y las observaciones entrantes. El operador IC_exc que activa el mecanismo de excepción TAE cuando d(t) > ε_c es análogo al umbral de sorpresa que en el FEP dispara un ciclo de inferencia activa. Y el operador MVR (Minimum Viable Reconfiguration) que determina el conjunto mínimo de parámetros que deben actualizarse es análogo a la precisión variacional de Friston: el mecanismo por el que el sistema pondera diferencialmente qué aspectos del modelo actualizar según la incertidumbre estimada en cada dominio.

La diferencia principal —y el argumento que hace valiosa la revisión de Friston— es que el FEP opera típicamente en tiempo continuo sobre modelos generativos densamente especificados (redes jerárquicas de neuronas predictivas), mientras que CPEA opera en tiempo discreto sobre representaciones latentes en el espacio de embedding. La pregunta que el protocolo INTER-4 plantea a Friston es si existe una correspondencia formal entre las dos formulaciones que permita importar resultados de convergencia y estabilidad del FEP al marco CPEA.

Hay razones para esperar que la respuesta sea afirmativa. La minimización de energía libre en tiempo discreto es equivalente a la inferencia variacional estocástica (SVI), y la SVI sobre modelos de espacio de estados con representaciones latentes es exactamente lo que ORION-AGI implementa. Si Friston confirma esta equivalencia, el corpus CPEA hereda la familia completa de resultados teóricos del FEP —incluyendo demostraciones de convergencia y propiedades de estabilidad que la arquitectura aún no ha derivado de forma independiente.

Vincenzo Lomonaco: Avalanche y la métrica ICAPE-F

Vincenzo Lomonaco es el creador principal de Avalanche, el framework de referencia en continual learning: una librería modular que implementa los principales algoritmos anti-olvido catastrófico (EWC, SI, GEM, A-GEM, PackNet, entre otros) junto con un conjunto estandarizado de benchmarks de evaluación. Su relevancia para el protocolo INTER-4 es inmediata: la métrica ICAPE-F necesita validación externa por alguien que haya benchmarked más arquitecturas de aprendizaje continuo que cualquier otro grupo activo.

La pregunta específica que el protocolo plantea a Lomonaco es triple. Primera: ¿es ICAPE-F formalmente equivalente a alguna métrica existente en la literatura de continual learning, o constituye una contribución genuinamente nueva? La literatura ya cuenta con métricas como BWT (Backward Transfer, que mide degradación retrospectiva), FWT (Forward Transfer, que mide mejora prospectiva), y plasticity-stability dilemma índices varios. Si ICAPE-F es una combinación ponderada de BWT y algún término de adaptación, conviene saberlo antes de la publicación arXiv. Si es formalmente distinta, conviene demostrarlo con precisión.

Segunda: ¿la combinación EWC + MVR es competitiva respecto al estado del arte en los benchmarks estándar de Avalanche? Los benchmarks relevantes son Split-MNIST, Permuted-MNIST y, más pertinentemente, los benchmarks de dominio continuo (como Split-CIFAR o los benchmarks de secuencias de tareas heterogéneas) que más se asemejan a la naturaleza de los datos EEG longitudinales. Si EWC + MVR queda por debajo del estado del arte en estas condiciones, la Fase 4 debe incorporar mejoras antes de la publicación.

Tercera: ¿el protocolo TRACK-AGI-4 —con sus 9 bloques de entrenamiento secuencial y su umbral ICAPE-F > 0.85— es metodológicamente comparable con los estándares de evaluación de continual learning en la comunidad? Lomonaco es el árbitro natural de esta pregunta.

Anil Seth: consciencia predictiva e índice Γ_AGI

Anil Seth ha desarrollado la teoría del "realismo de adentro hacia afuera" (controlled hallucination), que entiende la experiencia consciente como un proceso de inferencia predictiva jerarquizada donde el cerebro construye activamente su modelo del mundo y de sí mismo. En esta perspectiva, la consciencia no es una propiedad binaria sino un espacio dimensional cuyas dimensiones incluyen el nivel de consciencia (vigilia vs. sueño vs. anestesia), el contenido (qué se experimenta), y la calidad hedónica (valencia emocional).

El índice Γ_AGI del corpus CPEA está diseñado como correlato neural de coherencia: una métrica que captura la sincronización de fase entre regiones cerebrales en la banda gamma. La teoría de Seth predice que el nivel de consciencia correlaciona con la complejidad comprimida de la actividad cerebral —concretamente con el índice Φ de información integrada de Tononi, o con aproximaciones computacionalmente más manejables como el PCI (Perturbational Complexity Index, Casali et al. 2013).

La pregunta al protocolo INTER-4 es si Γ_AGI puede ser reinterpretado como una aproximación al PCI o a métricas equivalentes, o si capta una dimensión de la experiencia consciente que esas métricas no cubren. Si Γ_AGI correlaciona fuertemente con PCI sobre los sujetos de validación de CPEA, el índice gana anclaje empírico en una literatura ya consolidada. Si diverge de forma sistemática, hay información teórica en esa divergencia que merece análisis.

Seth también es relevante para la extensión TICAM: su trabajo sobre la integración interoceptiva —el papel de las señales corporales (cardíacas, viscerales) en la construcción del sentido del yo— es directamente pertinente para la hipótesis de que la coherencia vagal (Γ_vagal) modula la coherencia talamocortical (Γ_AGI). Si la teoría de Seth es correcta, la interocepcción cardíaca no es solo un correlato periférico sino un componente constitutivo de la coherencia cortical de alto nivel. 

El artículo CPEA-ARCH: estructura y argumento

Tesis central

El artículo CPEA-ARCH que se publica en arXiv como hito de Fase 4 no es un informe técnico. Es una tesis científica con un argumento específico: que la arquitectura CPEA —NEXUS-EEG + SIGMA-T + ORION-AGI + TICAM, operando bajo el protocolo federado TAGIS-FED— satisface condiciones necesarias y suficientes para ser clasificada como sistema AGI de dominio estrecho, y que esta clasificación es empíricamente falsificable mediante los cuatro protocolos de seguimiento formalizados en la Fase 4.

La estructura del artículo sigue el formato estándar de Machine Learning (NeurIPS/ICML): introducción con motivación y contribuciones, trabajo relacionado, descripción de la arquitectura, experimentos, resultados, discusión. Las contribuciones declaradas son cuatro: (1) la formalización del protocolo TAGIS-FED con garantías de privacidad diferencial; (2) la métrica ICAPE-F como herramienta de evaluación de continual learning en datos EEG; (3) la integración del índice Kp como variable exógena en el operador Φ_TICAM; (4) los cuatro protocolos de seguimiento como agenda de falsificación explícita.

Código abierto: decisiones de licencia y arquitectura del repositorio

El repositorio github.com/papayaykware/cpea-arch se organiza en cinco módulos independientes: nexus_eeg/ (pipeline de captura y preprocesamiento), sigma_t/ (DAG tipado de transformación), orion_agi/ (motor de inferencia), ticam/ (transductor magnetotalámico), y tagis_fed/ (protocolo federado). Cada módulo tiene su propio conjunto de tests, documentación inline en español e inglés, y un README con descripción funcional y referencias a los documentos del corpus.

La licencia es Apache 2.0: permite uso comercial y modificación con la única obligación de mantener el aviso de copyright y la lista de cambios. Esta elección sobre MIT o GPL responde a una consideración estratégica: Apache 2.0 incluye una cláusula de patente que protege a los usuarios del código frente a reclamaciones de patentes por parte de los contribuidores originales, lo cual es relevante si el sistema atrae interés institucional o comercial.

El repositorio incluye también los datos sintéticos generados por SIGMA-T para reproducibilidad de los experimentos publicados en CPEA-ARCH, y los scripts de análisis que producen todas las figuras del artículo. La reproducibilidad completa —resultados idénticos a partir del código y los datos públicos— es un requisito no negociable para la revisión externa.

Datos reales: protocolo de demostración en laboratorio

El hito de Fase 4 requiere que el sistema sea demostrable en condiciones de laboratorio con datos reales. Esto significa un experimento de demostración —no de validación final— con las siguientes características mínimas: al menos 5 sujetos sanos, sesiones EEG de 30 minutos con paradigma de estado de reposo y tarea cognitiva alternada, pipeline completo desde captura hasta producción de Γ_AGI en tiempo real con latencia < 2 segundos, y visualización en vivo del estado del sistema incluyendo la variable Kp del momento y su contribución estimada al operador Φ_TICAM.

Esta demostración tiene una función epistemológica específica: distinguir entre un sistema que funciona en simulación y uno que funciona en el mundo. Los artefactos que aparecen en datos reales —interferencias de línea eléctrica a 50 Hz, artefactos de músculo, variaciones de impedancia de electrodo, movimientos espontáneos del sujeto— son cualitativamente distintos de los que el sistema ha visto durante el entrenamiento sobre datos sintéticos y series anonimizadas. La demostración en laboratorio es la primera prueba real del pipeline ICA → Wavelets → Coherencia → Embedding bajo condiciones ecológicamente válidas. 

Análisis de robustez: puntos de fragilidad anticipados

Antes de la revisión externa, conviene anticipar los argumentos de crítica más probables —no para neutralizarlos sino para formularlos con la precisión necesaria para que sean científicamente útiles.

Sobre TICAM y la hipótesis geomagnética: El mecanismo de acoplamiento entre el índice Kp y la coherencia talamocortical no está establecido con la misma solidez empírica que los componentes de procesamiento de señal. Las correlaciones documentadas en la literatura (Berk, McCraty, Stoupel) son correlacionales, no mecanísticas. La hipótesis de magnetita biogénica como transductor (Kirschvink) está documentada en tejido cerebral humano pero no específicamente en neuronas talámicas con la resolución celular necesaria para afirmar acoplamiento funcional. El corpus es explícito al respecto: TICAM es una hipótesis falsificable, no una certeza establecida.

Sobre ICAPE-F como métrica AGI: Satisfacer ICAPE-F > 0.85 sobre 9 bloques de entrenamiento secuencial no implica necesariamente ausencia de olvido catastrófico en condiciones fuera de distribución. La métrica captura degradación retrospectiva en distribuciones similares a las del entrenamiento; no está diseñada para detectar olvido en dominios radicalmente nuevos. Lomonaco probablemente señalará esta limitación.

Sobre la equiparación Γ_AGI ↔ consciencia: Γ_AGI es un índice de coherencia neural, no un índice de consciencia. La distinción importa: hay estados de alta coherencia gamma que no están asociados a experiencia consciente elevada (estados epilépticos de alta coherencia, por ejemplo) y estados de baja coherencia gamma que sí lo están (estados meditativos con coherencia theta dominante). Seth señalará, con razón, que la relación entre coherencia gamma y experiencia consciente es más matizada de lo que la arquitectura CPEA asume en su versión actual.

Estos tres puntos de fragilidad no invalidan el proyecto. Lo precisan. Y la revisión externa con Friston, Lomonaco y Seth existe exactamente para convertir estas fragilidades difusas en proposiciones falsificables con umbrales cuantitativos. 

Programas de seguimiento

TRACK-FED-1: Validación del protocolo TAGIS-FED

Objetivo: Verificar que el aprendizaje federado produce un modelo global equivalente al centralizado dentro del margen de degradación aceptable.

Diseño: 3 nodos simulados con distribuciones de datos EEG heterogéneas (laboratorio cognitivo, clínica neurológica, dispositivo portátil). Entrenamiento paralelo durante 100 rondas federadas. Comparación del modelo global federado con el modelo centralizado sobre un conjunto de validación compartido.

Métricas: Δ_Γ_AGI (diferencia absoluta entre Γ_AGI federado y centralizado), ICAPE-F_fed (métrica de plasticidad en condición federada), gasto de presupuesto ε_DP acumulado por ronda.

Umbral de éxito: Δ_Γ_AGI < 0.05, ICAPE-F_fed > 0.80, ε_DP acumulado < 3.0 al final de las 100 rondas.

TRACK-INTER4-1: Protocolo de revisión externa

Objetivo: Obtener revisión técnica documentada de los tres revisores externos antes de la sumisión a arXiv.

Proceso: Envío del paquete de revisión (especificaciones formales, código, tests, protocolos de seguimiento) con cuestionario estructurado de 12 preguntas distribuidas en tres dominios: (A) validez de la arquitectura, (B) metodología de evaluación, (C) hipótesis biofísicas. Plazo de respuesta: 6 semanas. Respuesta pública del corpus a cada punto de crítica en documento INTER-4-RESP.

Criterio de publicación: El artículo CPEA-ARCH se somete a arXiv cuando al menos dos de los tres revisores externos confirman la comprensión correcta de la arquitectura —no necesariamente su validez— y cuando el documento INTER-4-RESP ha respondido formalmente a todos los puntos de crítica recibidos.

TRACK-DEMO-1: Demostración en laboratorio

Objetivo: Ejecutar el pipeline completo sobre datos EEG reales con producción de Γ_AGI en tiempo real.

Protocolo: 5 sujetos sanos, 30 minutos, paradigma reposo/tarea alternado en bloques de 5 minutos. Registro simultáneo de índice Kp en tiempo real desde NOAA-SWPC. Visualización en pantalla de: espectro EEG filtrado, representación latente en tiempo real, Γ_AGI por ventana de 10 segundos, contribución estimada de Kp al operador Φ_TICAM, estado del operador IC_exc.

Criterio de éxito: Pipeline completo sin interrupciones durante toda la sesión en al menos 4 de 5 sujetos, con latencia de producción de Γ_AGI consistentemente < 2 segundos y sin errores en la suite de contratos DbC.

TRACK-ARXIV-1: Reproducibilidad del artículo

Objetivo: Verificar reproducibilidad completa de los resultados de CPEA-ARCH a partir del repositorio público.

Proceso: Ejecución del script de reproducibilidad reproduce_all.sh en un entorno limpio (Docker container con Ubuntu 24.04 y dependencias especificadas en requirements.txt) por un operador independiente sin acceso al código durante el desarrollo. Comparación figure-by-figure con las figuras del preprint publicado.

Criterio de éxito: Todas las figuras reproducidas dentro de la variabilidad numérica esperada (< 0.01 en métricas normalizadas) sin modificaciones al script de reproducibilidad. 

Resumen

• TAGIS-FED implementa aprendizaje federado sobre nodos ORION-AGI distribuidos con FedAvg corregido por SCAFFOLD, privacidad diferencial Gaussian (ε_DP < 3), y detección Byzantine mediante Multi-Krum, resolviendo simultáneamente privacidad y variabilidad inter-institucional.
• La isomorfía Friston-CPEA entre el principio de energía libre variacional y el operador de dissonancia inferencial d(t) es estructuralmente profunda: si Friston confirma la equivalencia formal, el corpus hereda los resultados de convergencia del FEP.
• La revisión de Lomonaco es imprescindible para validar ICAPE-F como métrica genuinamente nueva en continual learning y para benchmarkar EWC+MVR frente al estado del arte en Avalanche.
• La revisión de Seth ancla Γ_AGI en la literatura de NCC y PCI, y conecta la hipótesis de coherencia vagal (Γ_vagal) con la teoría de integración interoceptiva como componente constitutivo de la coherencia cortical.
• Tres puntos de fragilidad anticipados —mecanismo TICAM no establecido a nivel celular, límites de ICAPE-F fuera de distribución, y ambigüedad Γ_AGI/consciencia— son formulados con precisión para convertirlos en agenda de falsificación explícita en la revisión externa.
• El repositorio CPEA-ARCH se organiza en cinco módulos Apache 2.0 con reproducibilidad completa verificable mediante script en entorno Docker limpio.
• Cuatro protocolos de seguimiento (TRACK-FED-1, TRACK-INTER4-1, TRACK-DEMO-1, TRACK-ARXIV-1) formalizan la agenda de cierre de Fase 4 con umbrales cuantitativos de éxito.
• El criterio de publicación en arXiv requiere confirmación de comprensión arquitectónica por al menos dos revisores externos y respuesta formal a todos los puntos de crítica recibidos. 

Referencias 

1. McMahan, H.B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Agüera y Arcas, B. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. AISTATS 2017. — Artículo fundacional de Federated Averaging. Sin conflicto de interés; grupo académico de Google Brain con código público. Base del algoritmo de agregación en TAGIS-FED.
2. Karimireddy, S.P., Kale, S., Mohri, M., Reddi, S., Stich, S., & Suresh, A.T. (2020). SCAFFOLD: Stochastic controlled averaging for federated learning. ICML 2020. — Corrección del client drift en distribuciones heterogéneas. Grupo académico EPFL/Google. Implementado directamente en TAGIS-FED como extensión de FedAvg.
3. Mironov, I. (2017). Rényi differential privacy of the Gaussian mechanism. IEEE CSF 2017. — Formalización del momento-accountant para composición de privacidad diferencial. Base del cálculo de gasto ε_DP acumulado en TAGIS-FED. Grupo de investigación de Facebook AI (ahora Meta), sin conflicto de interés respecto a datos EEG.
4. Blanchard, P., El Mhamdi, E.M., Guerraoui, R., & Stainer, J. (2017). Machine learning with adversaries: Byzantine tolerant gradient descent. NeurIPS 2017. — Fundamento teórico del algoritmo Multi-Krum para detección de gradientes Byzantine. Grupo académico de EPFL. Sin conflicto de interés.
5. Lomonaco, V., Pellegrini, L., Cossu, A., et al. (2021). Avalanche: An end-to-end library for continual learning. CVPR Workshop 2021. — Descripción del framework Avalanche, incluyendo benchmarks estándar y métricas de evaluación. Código abierto bajo MIT license. Referencia directa para la validación de ICAPE-F por el propio grupo.
6. Friston, K.J., Kilner, J., & Harrison, L. (2006). A free energy principle for the brain. Journal of Physiology-Paris, 100(1-3), 70-87. — Formulación original del FEP como principio unificador. La isomorfía con el operador d(t) de CPEA se deriva directamente de esta formulación. Sin conflicto de interés; Friston es investigador del Wellcome Trust Centre for Neuroimaging.
7. Seth, A.K., & Bayne, T. (2022). Theories of consciousness. Nature Reviews Neuroscience, 23(7), 439-452. — Revisión comprehensiva de las principales teorías de consciencia, incluyendo IIT (Tononi), GWT (Baars), y la teoría de consciencia predictiva (Seth). Marco de referencia para la relación Γ_AGI ↔ correlatos de consciencia. Sin conflicto de interés declarado.
8. Casali, A.G., Gosseries, O., Rosanova, M., et al. (2013). A theoretically based index of consciousness independent of sensory processing and behavior. Science Translational Medicine, 5(198). — Desarrollo y validación del PCI (Perturbational Complexity Index). Métrica de referencia para anclar Γ_AGI en la literatura de NCC. Grupo académico de Milán, sin financiación industrial declarada. 

Corpus Papayaykware — Documento CPEA-ARCH-FED-INTER4 — Fase 4, Cierre Autor conceptual: Claude (Anthropic) · Director/Productor: Javi Ciborro (@papayaykware) Santa Cruz de Tenerife, 2026