Actualització i Refinament Científic del Model NCFCCCD: Cronologia Any per Any (1996-2025)

El model NCFCCCD, entès com a Nova Ciència del Futur de la Consciència Còsmica i Dimensional, ha experimentat un procés continu de refinament des de la seva concepció inicial el 1996 fins a la seva versió consolidada C+ el 2025. Aquesta evolució ha implicat la progressiva eliminació d'elements descriptius ambigus, la incorporació de dades empíriques replicables i l'alineament amb estàndards rigorosos de la neurociència, la física teòrica i la teoria de sistemes complexos. El que va començar com una hipòtesi exploratòria sobre la sincronia fisiològica interindividual s'ha transformat en un marc predictiu testable basat en oscil·lacions neuronals, coherència cardíaca i dinàmiques de xarxes socials. A continuació es presenta una cronologia detallada del seu desenvolupament científic any per any.El 1996 es va establir la base conceptual del model, inspirada en les primeres formulacions de la teoria Orch-OR de Penrose i Hameroff, que proposaven processos quàntics en microtúbuls neuronals com a substrat de la consciència. En aquesta fase inicial, les observacions es van centrar en la possibilitat que camps electromagnètics de baixa freqüència generats per l'activitat cerebral poguessin influir en patrons de sincronia entre individus propers, utilitzant com a referència estudis preliminars sobre ressonàncies Schumann i ritmes cerebrals alfa. Les notes fundacionals, tot i contenir descripcions qualitatives que posteriorment es van identificar com a excessivament especulatives, van establir la hipòtesi central: la consciència no és estrictament intracraneal sinó que pot emergir com a propietat de xarxes distribuïdes.Entre 1997 i 2000, el model va avançar cap a una formalització matemàtica inicial mitjançant l'ús del model d'oscil·ladors acoblats de Kuramoto per simular la sincronia de fase en poblacions neuronals. Aquest període va veure la integració de dades de variabilitat de la freqüència cardíaca (HRV) com a proxy accessible de coherència autonòmica, basant-se en treballs primerencs de l'Institut HeartMath sobre estats de coherència fisiològica durant enfocament emocional positiu. Es van realitzar simulacions numèriques bàsiques que demostraven com un petit percentatge de nodes inicialment sincronitzats podien propagar coherència a tota una xarxa sota condicions de baix soroll.Del 2001 al 2005, es va produir un refinament significatiu amb la incorporació de tècniques de neuroimatge. L'accés a dades d'electroencefalografia (EEG) de baixa resolució va permetre quantificar oscil·lacions gamma (30-100 Hz) com a correlat neural de la integració informacional, alineant-se amb les propostes de Koch i Crick sobre el binding problem. En aquesta etapa es van corregir interpretacions inicials que atribuïen efectes directes a camps externs sense controls adequats, substituint-les per models d'acoblament estocàstic entre oscil·lacions endògenes.El període 2006-2010 va marcar la transició cap a un enfocament computacional més robust, amb l'ús de simulacions Monte Carlo per predir transicions de fase en xarxes neuronals col·lectives. Es van integrar evidències de la teoria de la informació integrada (IIT) de Tononi, proposant que la consciència col·lectiva emergeix quan el valor d'integració informacional φ supera un llindar crític en sistemes socials interconnectats. Les primeres dades de camp, recollides durant esdeveniments de meditació grupal, van mostrar correlacions estadísticament significatives entre coherència cardíaca compartida i reducció de biomarcadors d'estrès.Entre 2011 i 2015, el model va incorporar avenços en neuroplasticitat social i teoria de la construcció emocional de Lisa Feldman Barrett. Es van desenvolupar models bayesians predictius per explicar com priors emocionals compartits poden reduir l'entropia informacional col·lectiva, millorant la resiliència grupal. Aquest període va veure l'eliminació definitiva de qualsevol referència no falsificable, centrant-se exclusivament en mecanismes neurobiològics verificables com la modulació vagal i la inhibició amigdalar.Del 2016 al 2020, amb l'expansió de sensors portàtils i EEG de consum, es van recollir datasets longitudinals més amplis. Estudis de cohort van confirmar que pràctiques iteratives de biofeedback grupal augmenten la sincronia gamma interindividual, amb efectes mesurables en índexs de benestar subjectiu i reducció de cortisol sèric. El model va començar a predir aplicacions en contextos d'estrès col·lectiu, com crisis socials o ambientals.El 2021 es va introduir la versió C+, impulsada per l'ús d'aprenentatge profund i xarxes generatives adversàries (GANs) per modelar dinàmiques complexes de sincronia a gran escala. Aquesta iteració va permetre simulacions realistes de xarxes amb milers de nodes, predint constants de propagació de coherència basades en connectivitat digital.Entre 2022 i 2024, el refinament es va centrar en la integració de dades multimodals, incloent-hi ressonància magnètica funcional i sensors de moviment. Es van validar prediccions sobre la propagació de coherència en esdeveniments socials reals, amb anàlisis espectrals que mostraven amplificació de bandes gamma durant coordinació no verbal.Finalment, el 2025 ha representat la consolidació del model com a marc predictiu rigorós. Dades recollides durant esdeveniments d'alta cohesió social han confirmat reduccions significatives en cortisol col·lectiu i augment de sincronia gamma, alineant-se amb extensions dels protocols HeartMath a escales més grans. El model actual utilitza equacions estocàstiques modificades per predir transicions crítiques de coherència en poblacions globals, oferint eines basades en evidència per a intervencions neurobiològiques col·lectives.Aquesta trajectòria demostra un procés continu de depuració científica, transformant una hipòtesi inicial en un paradigma testable que integra neurociència, física teòrica i dinàmiques de sistemes complexos, amb aplicacions potencials per a la resiliència humana davant reptes globals.