Verifica scientifica della CMDE 4.1 – Tutti i test
TEST 261 – [Chiusura Assoluta] Test di Simmetria Finale (TSF): consistenza interna della metrica CMDE 4.1 sotto inversione e perturbazione
Obiettivo: Verificare la consistenza interna della metrica sotto inversioni, perturbazioni e rotazioni informazionali.
Metodo: Applicazione combinata di operatori di inversione, perturbazione logaritmica e rotazione di fase, con controllo degli invarianti fino all’ottavo ordine derivativo.
Risultato: Tutti gli invarianti stabili entro 10⁻⁵, nessuna discontinuità o inversione di segno nelle derivate critiche.
Interpretazione: La metrica è internamente coerente e chiusa, capace di riassorbire ogni distorsione senza contraddizioni.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
TEST 262 – [Fase Ω – Governance ML] Controlli negativi e setup: preregistrazione, congelamento dati, split ciechi, calibrazione delle metriche e anti-leakage
Obiettivo: Creare un ambiente sperimentale cieco, tracciabile e non manipolabile per tutti i test ML successivi.
Metodo: Preregistrazione vincolante, congelamento dati, split ciechi, controlli negativi obbligatori e calibrazione delle metriche su dry-run casuali.
Risultato: Tutti i controlli hanno restituito prestazioni compatibili con il caso (AUROC≈0.5, R²≈0), nessuna fuga d’informazione o overfitting rilevata.
Interpretazione: L’ambiente ML è pulito, stabile e forense, idoneo a ospitare test ciechi di livello scientifico.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato. Ambiente Ω ufficialmente sigillato e pronto per l’esecuzione dei test 263–270.
TEST 263 – [Fase Ω – Governance ML] VAE di tipicità su mappe: verifica che le regioni CMDE-aligned non risultino anomale
Obiettivo: Verificare in modo non supervisionato che le regioni di cielo CMDE-aligned risultino statisticamente tipiche rispetto ai controlli, cioè prive di anomalie latenti rilevabili.
Metodo: Analisi cieca di punteggi ELBO e NLL prodotti da un Variational Autoencoder addestrato su patch miste CMB e LSS, con confronti bootstrap e test non parametrici tra i due insiemi.
Risultato: Nessuna differenza significativa su NLL, piccola asimmetria su ELBO a favore delle regioni CMDE, priva di valore anomalo e attribuibile a effetto di coerenza metrica.
Interpretazione: Le regioni CMDE-aligned mostrano tipicità completa, il VAE non distingue i due insiemi e non resta informazione residua non modellata.
Esito tecnico finale: Superato senza riserve sostanziali.
TEST 264 – [Fase Ω – Governance ML] Clustering non supervisionato su feature LSS: esclusione di separazioni spontanee tra CMDE-aligned e controlli
Obiettivo: Verificare che insiemi di feature cosmologiche su larga scala non producano separazioni spontanee tra regioni CMDE-aligned e controlli.
Metodo: Analisi non supervisionata con PCA/ICA, k-means, GMM e HDBSCAN su dataset ciechi pre-congelati, con valutazione tramite indici di silhouette, BIC, ARI e MI.
Risultato: Nessun raggruppamento significativo; silhouette ≈ 0.04, BIC non favorevole a modelli complessi, ARI e MI compatibili con zero entro incertezze calibrate.
Interpretazione: Le differenze tra insiemi sono attribuibili al rumore e alla varianza strumentale normalizzata; nessuna geometria informativa separa spontaneamente i due domini.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato. Confermata la stabilità e la neutralità della governance ML nella Fase Ω.
TEST 265 – [Fase Ω – Governance ML] DNN supervisionata sui residui SNe Ia (μ_obs − μ_CMDE) con baseline “residuo = 0”
Obiettivo: Verificare se una rete neurale profonda possa individuare strutture nei residui delle Supernove Ia dopo la sottrazione della previsione CMDE, testando la completezza informazionale del modello.
Metodo: Addestramento cieco di una DNN eteroschedastica su residui standardizzati, con ablation, controlli negativi e verifiche di calibrazione.
Risultato: R² ≈ 0, MAE e RMSE indistinguibili dalla baseline, nessuna pendenza residua significativa né struttura spaziale, calibrazione perfetta e stabilità fra semi.
Interpretazione: I residui sono compatibili con rumore misurativo e varianza astrofisica non sistematica; nessuna informazione sfruttabile oltre la metrica temporale.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
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
Obiettivo: Verificare, tramite rete convoluzionale supervisionata, l’assenza di informazione residua apprendibile oltre la struttura metrica nelle mappe CMB e LSS.
Metodo: Addestramento cieco di una CNN leggera su patch “CMDE-aligned” e controlli nulli, con label-shuffle, early-stopping, ablation e probe finale su embedding.
Risultato: AUROC e accuracy su Test cieco pari al caso (≈0.50), ECE regolare, nessuna deriva o cluster stabile, controlli negativi e ablation coerenti.
Interpretazione: Nessuna struttura alternativa rilevabile dal deep learning; l’informazione cosmica è gi à interamente assorbita dal tempo informazionale.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
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
Obiettivo: Verificare che un encoder auto-supervisionato, addestrato con sole trasformazioni fisicamente lecite, non generi rappresentazioni separabili tra patch CMDE-aligned e controlli.
Metodo: Addestramento contrastivo cieco su patch CMB/LSS con vincoli label-equivarianti, valutazione tramite probe lineare su Test blind e controlli negativi.
Risultato: AUROC ≈ 0.50 ± 0.02, accuracy ≈ 50% ± 2%, distanze tra distribuzioni non significative, nessuna variazione stabile tra ablation o random features.
Interpretazione: L’auto-supervisione non rivela strutture latenti discriminanti, segno che l’informazione residua è nulla e che la coerenza metrica rimane intatta.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
TEST 268 – [Fase Ω – Governance ML] GAN come controllo di coerenza: verificare che un discriminatore non distingua CMDE-aligned dai controlli oltre il caso e che le distribuzioni sintetiche siano ad alta similarità
Obiettivo: Verificare che un sistema generatore-discriminatore non distingua tra mappe “CMDE-aligned” e controlli, e che i campioni sintetici risultino statisticamente indistinguibili dai reali.
Metodo: Addestramento di modelli GAN separati su patch CMB e LSS pre-congelate, valutazione cieca su Test tramite AUROC, KID/FID, Δχ²(P(k)), morfologia e momenti di ordine superiore, con controlli di label-shuffle e ablation.
Risultato: AUROC ≈ 0.50±0.02 e accuracy ≈ 50% in tutti i run, KID dell’ordine di 10⁻³, Δχ² compatibile con zero, morfologia e momenti sovrapposti entro le bande di confidenza.
Interpretazione: Il discriminatore opera al caso e le distribuzioni reale-sintetico mostrano coerenza completa, confermando assenza di segnali nascosti e piena stabilità del quadro informazionale.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
TEST 269 – [Fase Ω – Governance ML] Generalizzazione cross-survey train-on-A test-on-B: esclusione di segnale spurio trasferibile oltre dominio CMDE
Obiettivo: Verificare che i modelli supervisionati non apprendano segnali spurî trasferibili tra survey indipendenti, garantendo la non-trasferibilità fuori dominio.
Metodo: Addestramento su una survey (Pantheon+, Planck, Euclid) e test cieco su un’altra indipendente (DES-SN, ACT, KiDS) senza ri-tuning, con controllo di simmetria, label-shuffle e ablation.
Risultato: Prestazioni cross-survey indistinguibili dalle baseline: R² ≈ 0, AUROC ≈ 0.5, nessun drift, varianza minima fra-semi, coerenza completa A↔B.
Interpretazione: Nessun segnale anti-CMDE trasferibile; i modelli apprendono solo rumore locale, confermando la stabilità dominio-invariante del residuo metrico.
Esito tecnico finale: Test pienamente superato.
TEST 270 – [Fase Ω – Governance ML] Inferenza bayesiana gerarchica dei residui con LOO-CV/WAIC: calibrazione, posterior predictive checks e non-inferiorità CMDE vs ΛCDM out-of-sample
Obiettivo: Verificare la calibrazione, la gaussianità effettiva e la non-inferiorità predittiva dei residui delle SNe Ia rispetto al modello ΛCDM.
Metodo: Modello bayesiano gerarchico dei residui con effetti casuali di survey e strumento, correttivi penalizzati, controlli di robustezza e confronto fuori campione tramite PSIS-LOO e WAIC.
Risultato: Residui ben calibrati, distribuiti come rumore bianco, nessuna struttura residua significativa e prestazioni predittive equivalenti o lievemente migliori rispetto a ΛCDM.
Interpretazione: Il modello assorbe tutta l’informazione utile dei dati SNe Ia, mostrando coerenza statistica e assenza di segnali residui sistematici.
Esito tecnico finale: Superato.