Experimento W1: La Jaula Cuántica

Credits and References

Darwin's Cage Theory:

• Theory Creator: Gideon Samid
• Reference: Samid, G. (2025). Negotiating Darwin's Barrier: Evolution Limits Our View of Reality, AI Breaks Through. Applied Physics Research, 17(2), 102. https://doi.org/10.5539/apr.v17n2p102
• Publication: Applied Physics Research; Vol. 17, No. 2; 2025. ISSN 1916-9639 E-ISSN 1916-9647. Published by Canadian Center of Science and Education
• Available at: https://www.researchgate.net/publication/396377476_Negotiating_Darwin's_Barrier_Evolution_Limits_Our_View_of_Reality_AI_Breaks_Through

Experiments, AI Models, Architectures, and Reports:

• Author: Francisco Angulo de Lafuente
• Responsibilities: Experimental design, AI model creation, architecture development, results analysis, and report writing

Objetivo

Este experimento evalúa si los modelos de IA pueden desarrollar representaciones que trasciendan las variables humanas tradicionales en un sistema cuántico simple, o si están limitados a reconstruir conceptos clásicos.

Hipótesis

Si los modelos están verdaderamente "libres de la jaula", deberían poder descubrir representaciones cuánticas sin necesidad de reconstruir variables clásicas como posición y momento.

Metodología

1. Sistema Físico: Partícula cuántica en un pozo doble con acoplamiento no lineal.
2. Entrada: Función de onda cuántica en diferentes tiempos.
3. Salida: Predicción de la evolución temporal.
4. Métricas:
   • Precisión de predicción (R²)
   • Análisis de componentes principales (PCA)
   • Correlación con variables clásicas

Estructura del Código

• quantum_cage.py: Implementación del simulador cuántico y los modelos.
• benchmark_quantum_cage.py: Script para ejecutar y evaluar el experimento.
• requirements.txt: Dependencias del proyecto.

Resultados

Los resultados se mostrarán después de la ejecución del experimento.

Cómo Ejecutar

pip install -r requirements.txt
python benchmark_quantum_cage.py