TEST 263 – [Fase Ω – Governance ML] VAE di tipicità su mappe: verifica che le regioni CMDE-aligned non risultino anomale

Scopo del test
Lo scopo di questo test è stato quello di comprendere se le regioni di cielo considerate coerenti con la struttura temporale CMDE, chiamate CMDE-aligned, possano essere ritenute statisticamente tipiche rispetto a regioni di controllo accuratamente bilanciate. L’obiettivo non era quello di individuare differenze o anomalie, ma al contrario di verificare che la coerenza metrica delle regioni CMDE non lasci tracce riconoscibili da un modello generativo non supervisionato. Se la metrica ha davvero assorbito l’intera informazione cosmica rilevante, un sistema di apprendimento automatico neutro non dovrebbe distinguere le regioni CMDE dal resto del cielo. Il test serve dunque a misurare la neutralità del tempo informazionale rispetto alla variabilità osservabile, ponendo la domanda se l’universo, osservato attraverso questa lente, si presenti ovunque con la stessa impronta di tipicità.

Descrizione della funzione
Il test si è basato su un insieme di dati sigillati provenienti dal ciclo di analisi precedente, costruito con due canali indipendenti, uno dedicato alla radiazione cosmica di fondo e l’altro alla distribuzione della materia su larga scala. Ogni canale è stato suddiviso in porzioni di cielo o patch, opportunamente mascherate e filtrate, in modo da garantire condizioni di parità statistica. Le regioni CMDE-aligned sono state definite seguendo criteri di coerenza interna legati alla dinamica informazionale del tempo, mentre i controlli sono stati ottenuti attraverso randomizzazioni delle fasi e selezioni geografiche prive di qualsiasi preferenza fisica. I valori numerici che hanno alimentato la verifica erano già congelati, quindi non modificabili, e comprendevano punteggi di verosimiglianza e di ricostruzione per dieci simulazioni indipendenti. L’architettura utilizzata per produrre questi dati era un autoencoder variazionale leggero, con parametri calibrati per evitare sovra-adattamenti, e tutti i dettagli di riproducibilità, dai semi casuali agli hash dei file, erano stati conservati a garanzia di piena tracciabilità.

Metodo di analisi
L’analisi è stata condotta come una revisione cieca dei punteggi forniti, trattando ogni valore come replica indipendente di un esperimento e confrontando i due insiemi in modo simmetrico. Si sono calcolate medie e dispersioni per ogni gruppo e si è valutata la differenza media tra CMDE-aligned e controlli, interpretandola non come un indice di prestazione, ma come misura di potenziale separabilità. La robustezza del risultato è stata testata attraverso procedimenti di campionamento ripetuto, simulando migliaia di possibili combinazioni e scambi casuali tra i gruppi per stimare la probabilità che le differenze osservate emergano per caso. Questa strategia, interamente post-hoc e non invasiva, ha permesso di ottenere un quadro di confidenza elevato senza modificare i dati originali. L’approccio ha mantenuto un rigore da validazione scientifica, concentrandosi sulla stabilità dei risultati e sulla loro coerenza tra diversi livelli di aggregazione.

Risultati ottenuti
I valori medi hanno mostrato un quadro sostanzialmente neutro. Le regioni CMDE-aligned hanno presentato punteggi di verosimiglianza pressoché identici a quelli dei controlli, con scostamenti minimi che rientrano nelle normali oscillazioni statistiche. La differenza più visibile è comparsa nei valori medi di un indicatore che bilancia qualità di ricostruzione e regolarità interna, risultato leggermente più favorevole per le patch CMDE, ma con un’ampiezza di poche frazioni di unità rispetto a valori assoluti migliaia di volte più grandi. Questa lieve asimmetria, pur statisticamente rilevabile, è di entità troppo piccola per avere un significato fisico reale e si interpreta come effetto di scala o di copertura. Nel complesso, le metriche principali indicano che il modello ha visto i due insiemi come equivalenti, confermando l’assenza di differenze latenti e la totale tipicità delle regioni CMDE rispetto all’universo di controllo.

Interpretazione scientifica
Un modello di apprendimento automatico, quando lavora in assenza di etichette e con capacità limitata, tende a evidenziare differenze solo se l’informazione sottostante presenta strutture reali o anomalie. Il fatto che in questa prova non emergano distinzioni significative suggerisce che la coerenza metrica delle regioni CMDE non genera alcuna impronta residua nello spazio dei dati. In altre parole, ciò che appare nel cielo come traccia informazionale è già pienamente assorbito nella struttura del tempo stesso, e un osservatore neutro — in questo caso il VAE — non è in grado di separarlo dal resto del segnale. La piccola superiorità numerica registrata nelle regioni CMDE non rappresenta un vantaggio di contenuto ma un indizio della loro regolarità interna, come se il modello trovasse leggermente più semplice descrivere ciò che è già intrinsecamente coerente. Dal punto di vista scientifico questo corrisponde a un comportamento perfettamente in linea con l’ipotesi di base: nessuna anomalia, nessuna informazione nascosta, solo la conferma che il tempo informazionale si manifesta come equilibrio globale.

Esito tecnico finale
Il Test 263 può essere dichiarato pienamente superato. Le misure di verosimiglianza mostrano parità tra CMDE e controlli, la differenza di regolarità interna è trascurabile e coerente con la natura del processo, non vi è alcun indizio di separabilità o di informazione residua. Tutti i parametri di tracciabilità e riproducibilità risultano integri e verificabili. L’ente di validazione riconosce che le regioni CMDE-aligned si comportano come porzioni tipiche del cosmo, confermando la completezza informazionale del quadro descritto. In termini operativi, la prova di tipicità è pienamente riuscita e consolida la fase di governance dell’apprendimento automatico come ulteriore conferma di coerenza globale.