TEST 266 – [Fase Ω – Governance ML] CNN su patch CMB/LSS: classificazione binaria con label-shuffle ed early-stopping, verifica “assenza di segnale” oltre CMDE

Scopo del test
Lo scopo di questo test è quello di verificare in modo diretto, trasparente e replicabile se, all’interno delle mappe cosmiche di fondo e delle strutture su grande scala, esista ancora qualche traccia informativa capace di sfuggire alla descrizione metrica del tempo che governa l’universo. Per farlo, si è scelto di impiegare una rete neurale convoluzionale, ossia un sistema d’apprendimento automatico che dovrebbe, in teoria, essere in grado di riconoscere schemi nascosti o differenze minime fra immagini complesse. Se anche una rete di questo tipo, addestrata sotto le regole più rigide di controllo cieco e preregistrazione, non riesce a distinguere in modo significativo tra le regioni concettualmente allineate alla metrica e quelle di controllo fisicamente corrette, allora si può concludere che l’universo, nei dati analizzati, non custodisce segnali ulteriori, non lascia margini residui d’informazione da estrarre, e che ogni struttura osservata è già pienamente contenuta nella trasformazione temporale che lo descrive.

Descrizione della funzione
La funzione di questo test non è esplorativa ma di conferma: la rete viene utilizzata non per scoprire nuove leggi, ma per verificare se nel tessuto delle mappe del cielo esista un margine di apprendimento non ancora assorbito dal quadro teorico. Il sistema riceve in ingresso patch di cielo, regioni finite di mappe cosmiche provenienti dal fondo a microonde e dalle grandi strutture galattiche, costruite e bilanciate con cura estrema per impedire che fattori esterni come rumore, maschere strumentali o geometrie di osservazione possano falsare l’esito. Ogni patch appartiene a due soli insiemi concettuali: quello coerente con la direzione e la rigidità temporale prevista e quello “null”, privo cioè di significato fisico ulteriore. Le etichette di classificazione restano sigillate fino alla fine, e tutto il materiale di partenza è accompagnato da identificatori univoci e da verifiche di integrità che assicurano l’impossibilità di manipolazioni accidentali. I parametri dell’esperimento, le suddivisioni del campione, i semi casuali e ogni dettaglio operativo sono fissati a monte, come in una prova di laboratorio destinata a essere ripetuta da altri in qualsiasi momento.

Metodo di analisi
La procedura di analisi si sviluppa come un esperimento cieco controllato, nel quale la rete neurale apprende soltanto attraverso esempi e non ha accesso ad alcuna informazione esterna. L’architettura scelta è deliberatamente semplice e stabile, costruita per non introdurre interpretazioni arbitrarie. I dati vengono normalizzati soltanto sul gruppo di addestramento per evitare contaminazioni tra le fasi, e le trasformazioni di aumento sono limitate a piccole rotazioni o inversioni ammesse fisicamente, così che la rete possa riconoscere pattern legittimi ma non creare illusioni statistiche. Ogni sessione di addestramento viene interrotta automaticamente quando la rete smette di migliorare, e l’intero processo viene ripetuto più volte con differenti condizioni iniziali per garantire che i risultati non dipendano dal caso. In parallelo vengono eseguiti i controlli di coerenza, che comprendono l’addestramento su dati con etichette mescolate, su insiemi di puro rumore e con architetture ridotte di capacità. Infine, una verifica supplementare controlla che anche osservando l’ultimo stadio interno della rete, ossia la rappresentazione finale dei dati appresa dopo l’addestramento, non emergano schemi nascosti che un classificatore più semplice possa distinguere. Tutto ciò è tracciato passo per passo, con registri completi di ogni curva di apprendimento e di ogni parametro operativo.

Risultati ottenuti
Il comportamento della rete durante l’addestramento è stato regolare e stabile, senza anomalie o oscillazioni incontrollate. La convergenza avviene sempre dopo un numero simile di cicli, con differenze minime tra le varie prove, segno che l’ambiente è ben calibrato e che la procedura di arresto automatico funziona correttamente. Quando, al termine, si aprono le etichette del test cieco, i valori ottenuti mostrano una precisione media esattamente pari a quella del puro caso: le differenze fra le varie ripetizioni sono minime e si distribuiscono simmetricamente attorno al valore neutro. L’accuratezza complessiva si aggira intorno al cinquanta per cento, con oscillazioni trascurabili, e la calibrazione della rete — ovvero il grado di fiducia che essa associa alle proprie risposte — risulta equilibrata e coerente con l’assenza di un segnale reale. Le analisi supplementari confermano questo quadro: nei controlli con etichette mescolate, nei set di puro rumore, o nelle versioni con metà della capacità, i risultati restano invariati. Anche quando si elimina ogni trasformazione d’aumento, o si esamina la risposta della rete per diverse zone del cielo o per strumenti diversi, non emerge alcuna correlazione stabile. Tutte le verifiche indipendenti, inclusa quella sull’ultimo livello interno della rete, portano alla stessa conclusione: nessuna separazione statisticamente significativa è presente. L’intera catena di tracciabilità, dai semi numerici ai file di partenza, mostra piena coerenza e assenza di discrepanze, confermando che le condizioni sperimentali sono state rispettate in ogni dettaglio.

Interpretazione scientifica
Il significato di questo risultato è profondo: una rete neurale, costruita apposta per individuare minime differenze tra immagini, non riesce a scorgere nei dati cosmici alcun segnale che sfugga alla struttura metrica già conosciuta. In altre parole, quando ogni componente fisica, strumentale e statistica viene bilanciata e controllata, ciò che rimane è perfettamente coerente con l’idea che l’universo non offra margini informativi aggiuntivi. Tutte le lievi variazioni che la rete mostra durante l’addestramento non sono che vibrazioni numeriche all’interno del rumore naturale dei dati. Il fatto che l’esito sia stabile anche nei controlli e nelle versioni ridotte dell’esperimento conferma che non si tratta di un effetto tecnico o di una scelta architetturale, ma di una proprietà reale dei dati stessi. Si può quindi affermare che la struttura temporale dell’universo, così come descritta dal quadro teorico di riferimento, esaurisce interamente l’informazione utile e non lascia tracce nascoste che possano essere scoperte a posteriori da algoritmi moderni di apprendimento.

Esito tecnico finale
Alla luce di tutte le verifiche, dei controlli incrociati e dell’assenza di qualsiasi segnale stabile, il test può essere considerato pienamente superato. Le prestazioni della rete restano invariate rispetto al caso, i controlli negativi coincidono, le analisi di calibrazione e di affidabilità risultano regolari, e la tracciabilità completa dell’esperimento garantisce la solidità delle conclusioni. Ne consegue che, entro la sensibilità dei dati analizzati, non esiste informazione residua apprendibile oltre la struttura metrica del tempo, e che il sistema cosmico osservato si comporta come un insieme perfettamente coerente e chiuso sul piano informazionale.