Cortical: CL1 — Adaptive Neural Closed-Loop with QuoreMindHP & H7

Hardware objetivo: Cortical Labs CL1 — MEA de 64 electrodos con neuronas biológicas vivas.

Framework de procesamiento adaptativo de lazo cerrado para el CL1. Integra análisis de alta precisión (QuoreMindHP), lógica bayesiana, el algoritmo H7 y simulación cuántica (Qiskit) para optimizar el control en tiempo real de estimulación neuronal.

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Arquitectura del Sistema

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│                    CL1 Hardware (MEA 64ch)                  │
│         ~88B Neuronas virtuales / cultivo biológico    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Loop Adaptativo H7 (smopsys/)                  │
│   d_symp = O_n(i) = cos(πi)·cos(πφi)  [conservativo]       │
│   d_metr = [u, S] (Ionic Emulation Na+/K+) [disipativo]    │
└──────────────┬──────────────────────────┬───────────────────┘
│                          │
▼                          ▼
┌──────────────────────┐    ┌─────────────────────────────────┐
│   Red Metripléctica   │    │   MetriplexOracle + H7          │
│   (nodes_network.py)  │    │   (h7_quantum_oracle.py)        │
│   Box-in-Box Nesting  │    │   Qiskit · Simon's Algorithm    │
│   Neuron Layers       │    │   s=7 hidden symmetry           │
└──────────────┬───────┘    └─────────────────────────────────┐
│
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┌──────────────────────┐    ┌─────────────────────────────────┐
│   QuoreMindHP        │    │      Lab Analysis (H7)          │
│   BayesLogicHP       │    │   h7_phi_experiment.py          │
│   50-digit precision │    │   h5_to_json.py Utility         │
└──────────────┬───────┘    └────────────────┬────────────────┘
│                             │
▼                             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│        Dashboards (dashboard/streamlit_monitor.py)          │
│   1. Real-Time Monitor: Spikes · Lagrangian · H7 Events      │
│   2. Lab Analysis: Experimento Φ · H5-to-JSON Converter     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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El Papel de Qiskit en el Proyecto CL1

Qiskit juega un papel crucial en el proyecto CL1 de Cortical Labs al proporcionar una plataforma para la simulación cuántica y el desarrollo de algoritmos que optimizan el control de la estimulación neuronal en tiempo real. A continuación se detallan algunos aspectos clave de su uso:

Funciones de Qiskit

1. Simulación Cuántica: Qiskit permite la simulación de procesos cuánticos que son relevantes para el funcionamiento del sistema neuronal, como la optimización de algoritmos de estimulación y el análisis de simetrías ocultas en los datos neuronales.

2. Desarrollo de Algoritmos: Se utilizan algoritmos cuánticos, como el algoritmo de Simon (para descubrir la simetría $s=7$), para resolver problemas complejos relacionados con la estimulación neuronal y la lógica bayesiana, mejorando así la precisión y eficiencia del sistema.

3. Integración con Hardware Biológico: La capacidad de Qiskit para modelar procesos que interactúan con el hardware biológico (MEA de 64 electrodos) permite un control más preciso y adaptativo de la estimulación neuronal, facilitando experimentos en tiempo real que combinan computación de inspiración cuántica y biológica.

4. Análisis de Datos: Qiskit y sus herramientas subyacentes se utilizan para modelar el espacio de estados y el procesamiento de ruido cuántico/informacional en los datos generados por el sistema, permitiendo afinar las respuestas neuronales a diferentes estímulos a través del Oráculo Metriplex.

Impacto en el Proyecto

El uso de Qiskit no solo afina y mejora la eficiencia del sistema métrico-simpléctico CL1, sino que también abre nuevas posibilidades en la investigación sobre cómo las neuronas procesan información, lo que podría tener aplicaciones directas en la nueva frontera de la inteligencia artificial fundamentada en "Wetware". Esto representa un avance significativo en la intersección de la computación cuántica y la biología, proporcionando un enfoque innovador para el estudio y la manipulación de sistemas neuronales vivos (organoides).

Para más información sobre el hardware subyacente CL1 y Cortical Labs, puedes consultar las siguientes fuentes:

• Cortical Labs - CL1
• Tom's Hardware sobre CL1
• Reuters sobre el CL1

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Estructura del Proyecto (Modular)

El proyecto se divide en dos módulos principales para coherencia física y operativa:

🧪 smopsys/ (Core Physics & Experiments)

• h7_phi_experiment.py: Experimento de estímulo modulado por $\phi$ con emulación iónica Na+/K+.
• brain_topology.py: Generador de topología cerebral modular (Box-in-Box) alineado con $O_n$.
• nodes_network.py: Motor de red metripléptica jerárquica.
• h7_quantum_oracle.py: Oráculo cuántico Metriplex (Qiskit).
• adaptive_cl_loop.py: Bucle de control adaptativo CL1.

📊 dashboard/ (Monitoring & Utilities)

• streamlit_monitor.py: Consola de mando central con visualización de Lagrangianos.
• cl1_db.py: Interfaz de base de datos para lectura/escritura en tiempo real.
• h5_to_json.py: Utilidad de exportación de datos preservando metadatos $O_n$.

📂 records/ & tests/

• records/: Grabaciones .h5, sesiones .sqlite y diagnósticos .png.
• tests/: Suite completa de pytest para validación de lógica física y topológica.

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Ejecución

# Lanzar el dashboard central
streamlit run dashboard/streamlit_monitor.py

# Ejecutar tests de integridad
pytest tests/

alización volumétrica en tiempo real:

• Topología de Lóbulos: Distribución de clusters en un elipsoide prolate.
• Level of Detail (LOD): Navegación jerárquica desde la red global (Nivel 0) hasta grupos funcionales (Nivel 1) y nodos locales (Nivel 2).

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Estructura del Repositorio

Archivo	Descripción
adaptive_cl_loop.py	Loop CL adaptativo con BayesLogicHP + H7
nodes_network.py	Red jerárquica de nodos metriplécticos (3D + Box-in-Box)
brain_topology.py	Generador de topología cerebral y distribución de nodos
brain_3d_monitor.py	Monitor 3D jerárquico con LOD (Plotly)
h7_quantum_oracle.py	MetriplexOracle, H7Conservation, Qiskit
quoremind_monitor.py	Simulación DIT de estabilidad de fase
streamlit_monitor.py	Dashboard 2D en tiempo real (Fix compatible)
quoremindhp.py	QuoreMindHP — lógica bayesiana de alta precisión
tests/test_nodes_network.py	Pruebas unitarias para la red de nodos y neuronas
setup_cl1.sh	Setup completo del entorno CL1 (Fix Qiskit & Pydantic)
requirements_cl1.txt	Dependencias (Qiskit 1.0+, Aer, Pylatexenc, IPyKernel)
requirements.txt	Dependencias generales de desarrollo

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Ejecución y Pruebas

# Ejecutar pruebas de la red metripléctica
pytest tests/test_nodes_network.py

# Simulación de estabilidad de fase
python quoremind_monitor.py

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Constantes del Sistema

Constante	Valor	Rol
φ (Golden Ratio)	1.6180339887	Operador Áureo $O_n$
DRIFT_072	7 - 2π ≈ 0.7168	Corrección métrica
s (H7 symmetry)	7 (binary 111)	Simetría oculta del oráculo
PRECISION_DPS	50	Dígitos decimales en mpmath
TICKS_PER_SECOND	1000	Frecuencia del loop CL

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Notas de Compatibilidad

cl-sdk 0.29.0 + Pydantic ≥ 2.5: El script setup_cl1.sh aplica parches automáticamente sobre _base_result.py y model.py para habilitar arbitrary_types_allowed=True y reemplazar tipos incompatibles (StimPulseWidthMicroSeconds, Array1DInt). No modificar manualmente. El entorno cl1_env está aislado del sistema.

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Autoría

Jacobo Tlacaelel Mina Rodriguez · QuoreMind Framework · 2026