TEST 267 – [Fase Ω – Governance ML] Auto-supervisione contrastiva con probe lineare: verificare che rappresentazioni auto-apprese, ottenute solo con trasformazioni fisicamente lecite, non inducano separabilità reale CMDE-aligned vs controlli

Scopo del test
Il test nasce dall’esigenza di verificare con il massimo rigore se un sistema di apprendimento auto-supervisionato, costruito per rispettare in modo assoluto le simmetrie fisiche e le regole di governance cieca, possa o meno generare all’interno delle sue rappresentazioni interne una forma di separabilità nascosta fra ciò che appartiene al dominio CMDE e ciò che ne è estraneo. Si tratta di una verifica cruciale, perché l’emergere anche di una minima differenza sfruttabile da un classificatore lineare implicherebbe la presenza di informazione residua non prevista, capace di incrinare la neutralità metrica che la teoria intende garantire. Lo scopo è quindi accertare che, se si addestra un encoder in modo completamente cieco, senza accesso alle etichette e con trasformazioni fisicamente lecite, esso non possa costruire spontaneamente spazi interni capaci di discriminare in alcun modo tra patch concettualmente CMDE-aligned e patch di controllo. Solo se la separazione rimane del tutto assente, e le metriche di valutazione coincidono con quelle del caso puro, si potrà affermare che la metrica informazionale è già pienamente coesa e non contiene debolezze latenti.

Descrizione della funzione
L’esperimento si svolge utilizzando gli stessi insiemi di dati già consolidati nel ciclo precedente, garantendo che ogni patch, ogni maschera e ogni configurazione di rumore siano congelate e identiche per entrambe le categorie. Si lavora con due canali principali, uno dedicato alle mappe della radiazione cosmica di fondo e uno alle strutture su larga scala, entrambi trattati in forma tomografica per cogliere i contrasti informazionali più sottili. Le etichette, che indicano appartenenza o meno alla coerenza CMDE, restano sigillate per tutto l’addestramento: il sistema non ne ha conoscenza e non può in alcun modo inferirle. Solo a esperimento concluso, e solo per la fase di test cieco, esse vengono sbloccate per consentire al probe lineare di eseguire la valutazione. Le trasformazioni ammesse durante l’apprendimento sono minime, fisicamente controllate e perfettamente simmetriche: piccoli spostamenti o rotazioni, jitter additivi compatibili con il rumore già presente, mascheramenti di regioni che non alterino la distribuzione di potenza, normalizzazioni per patch che non facciano mai uso di statistiche globali. È vietata ogni operazione che possa rompere l’equivarianza o contaminare le classi, e ogni parametro di training viene registrato e tracciato con semi, versioni e fingerprint per garantire la piena riproducibilità. La funzione da testare è quindi un sistema di rappresentazione cieco, completamente chiuso all’informazione diretta e sottoposto a un regime di purezza geometrica assoluta, in cui qualsiasi residuo di separazione dovrebbe emergere soltanto se realmente inscritto nella struttura profonda dei dati e non indotto da manipolazioni esterne.

Metodo di analisi
Per eseguire il test si addestra un encoder di tipo conv-residuale, scelto per la sua capacità di apprendere rappresentazioni compatte senza introdurre distorsioni eccessive. L’addestramento avviene con obiettivo contrastivo: il sistema impara a riconoscere come simili due versioni leggermente trasformate della stessa patch, senza mai conoscere la classe di appartenenza. L’intero processo si svolge su un insieme di training cieco, composto da patch miste dei due canali, e si interrompe automaticamente nel momento in cui la funzione di perdita mostra stabilità e il latente raggiunge una distribuzione uniforme. A questo punto l’encoder viene congelato, e si estraggono da esso le rappresentazioni vettoriali delle patch di test. Queste rappresentazioni vengono consegnate a un probe lineare, un semplice classificatore che tenta di distinguere le due categorie. Il probe viene addestrato solo sul training dedicato e validato su un insieme cieco, poi valutato su test finale, dove si calcolano le principali metriche di coerenza: area sotto la curva ROC, accuratezza, affidabilità, calibrazione e distribuzione delle distanze tra insiemi. Accanto al test principale vengono condotte una serie di verifiche di controllo: si ripete la procedura mescolando le etichette (per assicurarsi che il modello non catturi rumorosamente pattern casuali), si esegue lo stesso training su un dataset completamente neutro, si rimuovono o si alterano singolarmente le trasformazioni per verificare se la stabilità del sistema dipende da un particolare vincolo, e si replica il test con un encoder non addestrato ma architettonicamente identico, per verificare che le differenze non nascano da una struttura specifica del modello. Tutto ciò avviene sotto monitoraggio continuo di versioni, librerie e semi, per garantire che nessuna componente stocastica o non deterministica possa falsare il risultato finale.

Risultati ottenuti
Il comportamento del sistema conferma pienamente le attese di neutralità. Il classificatore lineare non è in grado di distinguere tra le due categorie, e le sue prestazioni risultano statisticamente equivalenti a quelle di un predittore casuale. L’area sotto la curva ROC si assesta su valori attorno a 0.50, con intervalli di confidenza stretti e stabili, mentre l’accuratezza oscilla intorno al cinquanta per cento, entro margini minimi di variabilità fra i diversi semi. Il livello di calibrazione è corretto e l’affidabilità risulta quasi perfetta: le probabilità prodotte dal classificatore sono distribuite in modo uniforme e non presentano deformazioni tipiche di un sistema che abbia appreso strutture spurie. Le distanze statistiche calcolate tra le rappresentazioni delle due categorie non evidenziano separazione: i test di similarità confermano che le distribuzioni si sovrappongono quasi completamente e che eventuali differenze rientrano pienamente nella fluttuazione casuale. Anche la dimensionalità intrinseca del latente risulta identica per i due insiemi, segno che l’encoder non ha formato cluster o manifold distinti. Le prove di robustezza confermano tutto questo quadro: mescolando le etichette i risultati restano invariati, i dataset null producono prestazioni equivalenti, la rimozione di singole trasformazioni o la riduzione della capacità del modello non generano alcun miglioramento sistematico, e persino un encoder non addestrato fornisce valori praticamente identici. Nessun drift viene osservato tra canali, strumenti o regioni del cielo, e nessuna traiettoria di training mostra deviazioni coerenti. Tutto ciò indica che la pipeline opera come un sistema perfettamente neutro, incapace di generare separabilità informativa dove non dovrebbe essercene.

Interpretazione scientifica
Il significato di questo risultato è profondo. Dimostra che, quando si limita l’apprendimento automatico alle sole trasformazioni ammesse dalle leggi fisiche e si impone una governance realmente cieca, l’auto-supervisione non scopre nulla che possa contraddire la coerenza metrica del tempo informazionale. L’encoder esplora i dati, ma non trova vie di fuga, non individua schemi alternativi, non crea differenze artificiali tra le due famiglie di patch. La convergenza di tutti i controlli, il comportamento stabile tra semi e canali, l’assenza di variazioni tra versioni e trasformazioni, costruiscono un quadro univoco: lo spazio latente è isotropo, le distribuzioni sono sovrapposte, e la metrica sottostante ha già assorbito ogni informazione rilevante. Ciò significa che, almeno a queste scale e con questo livello di rumore, l’universo informazionale non presenta varchi o discontinuità sfruttabili da un sistema di apprendimento puramente fisico. In altre parole, la neutralità osservata non è il sintomo di un limite del modello, ma la prova di una pienezza del quadro cosmico, dove nulla resta da separare perché la coerenza è già totale.

Esito tecnico finale
Il test risulta pienamente superato. Tutte le metriche primarie coincidono con i valori del caso, le distanze tra distribuzioni non sono significative, la dimensionalità intrinseca è identica, i controlli negativi e le ablation confermano la stabilità del risultato, e la tracciabilità completa assicura la validità del processo. L’esperimento dimostra in modo rigoroso e ripetibile che l’auto-supervisione contrastiva, condotta nel rispetto delle simmetrie fisiche e dei principi di governance cieca, non produce alcuna forma di separabilità residua tra le categorie. L’informazione rimane pienamente coesa e la struttura metrica si conferma autosufficiente, sigillando così una delle verifiche più delicate dell’intero programma di validazione.