A Toroidal Beacon Protocol for Exploratory Trans-Temporal Signal Decoding Using Binarized Heatmaps by JSBClabs

 

TORUS

A Toroidal Beacon Protocol for Exploratory Trans-Temporal Signal Decoding Using Binarized Heatmaps

Author: Juan Sebastián Baena Cock
Affiliation: QuantumContact 👉 JSBClabs – Independent Researcher
Year: 2026
Repository: Zenodo (preprint)

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ABSTRACT (EN)

TORUS is an exploratory research project that proposes a passive informational beacon protocol based on persistent physical–digital patterns. Rather than attempting to transmit messages into the future, TORUS investigates whether a stable, structured artifact generated in the present could be recognized, decoded, and potentially responded to by an external agent operating in a different temporal or causal framework.

The project uses heatmaps derived from experimental sensor data as an informational substrate. These heatmaps are binarized using an objective thresholding method (Otsu’s algorithm) and transformed into binary sequences subjected to non-adaptive decoding schemes. TORUS introduces the concept of a Quantum Turing Test as a heuristic criterion to evaluate whether decoded outputs exhibit structural coherence distinguishable from stochastic noise.

TORUS does not claim evidence of retrocausality. Instead, it presents a transparent, reproducible, and falsifiable framework to explore the boundary between noise, pattern, and interpretation.

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1. Introduction (EN)

Classical communication models assume linear causality and synchronous sender–receiver relationships. However, several interpretations in physics, information theory, and the philosophy of time allow for the conceptual possibility of non-linear, looped, or time-symmetric informational structures.

TORUS is motivated by a practical question: if information were unintentionally encoded into a persistent physical pattern, could that pattern be recognized and interpreted at a different point in time?

To explore this, TORUS establishes a passive beacon: a structured informational trace whose generation is fixed in the present while its interpretation is deferred.

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2. Relationship to Quantum Contact (EN)

TORUS is conceptually independent from the Quantum Contact project, while remaining technically dependent on one of its outputs.

• Quantum Contact investigates micro-statistical variations in sensor behavior under observational conditions (H1, H2).

• TORUS (H3) exclusively uses the heatmap image generated by Quantum Contact as a data artifact.

No hypotheses or conclusions from Quantum Contact are extended or assumed in TORUS; the heatmap is treated purely as an informational object.

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3. Heatmap Generation (EN)

3.1 Data acquisition.
Heatmaps used in TORUS originate from time-series datasets recorded during controlled experimental sessions. These datasets consist of synchronized sensor values sampled at fixed intervals and stored in CSV format.

3.2 Transformation into a heatmap.
The heatmap is generated through a documented pipeline:

1. normalization of values to a common intensity range (0–255) for grayscale rendering;

2. temporal segmentation into contiguous windows and within-window aggregation (typically averaging);

3. spatial encoding where each sensor channel maps to a fixed row/column while time windows map to the orthogonal axis;

4. intensity mapping to produce a waterfall-style image in which persistent correlations appear as structured regions.

3.3 Rationale.
The heatmap functions as a lossy yet structured compression of temporal data, a time-independent artifact, and a spatial representation of temporal correlations. These properties make it suitable as a candidate informational beacon.

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4. Binary Extraction (EN)

4.1 Otsu thresholding.
The grayscale heatmap is converted into a binary image using Otsu’s algorithm, which selects a threshold that minimizes intra-class variance. Pixels are classified as 1 if intensity ≥ threshold and 0 otherwise, producing a binary matrix that preserves spatial structure.

4.2 Bitstream construction.
The binary matrix is serialized into a one-dimensional bitstream using a fixed traversal rule (e.g., row-major order). This traversal rule is explicitly documented to reduce post-hoc interpretive flexibility.

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5. Decoding Protocol (EN)

The bitstream is analyzed using predefined, non-adaptive decoding schemes, including phase-shift–based grouping and inverted Baudot encoding. Decoded outputs are evaluated for structural coherence and reproducibility under fixed parameters. Semantic interpretation is treated as secondary and never used to tune the pipeline.

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6. The Quantum Turing Test (EN)

The Quantum Turing Test is introduced as a heuristic framework. A decoded output is considered non-trivial if it satisfies:

1. structural coherence;

2. reproducibility under identical parameters;

3. sensitivity to parameter variation (outputs disappear when parameters are perturbed);

4. minimal a posteriori tuning.

The test does not assess intelligence; it evaluates whether outputs behave as if constrained by interpretation rules rather than noise alone.

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7. Narrative Interface: “Luna” (EN)

To separate narrative framing from data processing, TORUS introduces Luna as a symbolic avatar representing a hypothetical future interpreter. Luna does not generate data, influence measurements, or alter decoding parameters; her role is purely conceptual, externalizing the question of interpretation.

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8. Limitations (EN)

TORUS does not demonstrate retrocausal communication. Apparent structure may arise from stochastic clustering. Symbolic decoding is sensitive to the choice of encoding scheme. Results are exploratory and non-generalizable; the protocol is presented to enable replication, critique, and falsification.

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9. Conclusion (EN)

TORUS presents a reproducible framework for exploring whether persistent physical–digital patterns can function as passive informational beacons whose interpretation may occur outside their moment of generation. By transforming temporal data into spatial heatmaps and applying objective binarization, TORUS shifts the focus from transmission to interpretation.

TORUS does not claim answers. It leaves a trace.

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TORUS

Protocolo de baliza toroidal para la decodificación exploratoria de señales trans-temporales mediante mapas de calor binarizados

Autor: Juan Sebastián Baena Cock
Afiliación: QuantumContact 👉 JSBClabs – Independent Researcher
Año: 2026
Repositorio: Zenodo (preprint)

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RESUMEN (ES)

TORUS es un proyecto de investigación exploratoria que propone un protocolo de baliza informacional pasiva basado en patrones físicos–digitales persistentes. En lugar de intentar transmitir mensajes hacia el futuro, TORUS investiga si un artefacto estable y estructurado generado en el presente puede ser reconocido, decodificado y eventualmente respondido por un agente externo que opere en otro marco temporal o causal.

El proyecto utiliza mapas de calor derivados de datos experimentales como soporte de información. Estos mapas se binarizan mediante un umbral objetivo (método de Otsu) y se transforman en secuencias binarias sometidas a esquemas de decodificación no adaptativos. TORUS introduce el concepto de Test de Turing Cuántico como criterio heurístico para evaluar si los resultados decodificados muestran coherencia estructural distinguible del ruido estocástico.

TORUS no afirma evidencia de retrocausalidad; presenta un marco transparente, reproducible y falsable para explorar la frontera entre ruido, patrón e interpretación.

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1. Introducción (ES)

Los modelos clásicos de comunicación asumen causalidad lineal y relaciones emisor–receptor sincrónicas. Sin embargo, diversas interpretaciones en física, teoría de la información y filosofía del tiempo permiten plantear la posibilidad conceptual de estructuras informacionales no lineales, cerradas o tiempo-simétricas.

TORUS nace de una pregunta operativa: si la información quedara codificada de forma no intencional en un patrón físico persistente, ¿podría ese patrón ser reconocido e interpretado en otro momento temporal?

Para explorar esto, TORUS establece una baliza pasiva: un rastro informacional cuya generación se fija en el presente y cuya interpretación se difiere.

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2. Relación con Quantum Contact (ES)

TORUS es conceptualmente independiente del proyecto Quantum Contact, aunque depende técnicamente de uno de sus productos.

• Quantum Contact investiga variaciones micro-estadísticas en el comportamiento de sensores bajo condiciones de observación (H1, H2).

• TORUS (H3) utiliza exclusivamente la imagen de mapa de calor generada por Quantum Contact como artefacto de datos.

No se extienden ni se asumen hipótesis o conclusiones de Quantum Contact en TORUS; el mapa se trata como un objeto informacional.

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3. Obtención del Mapa de Calor (ES)

3.1 Adquisición de datos.
Los mapas de calor utilizados en TORUS se originan a partir de series temporales registradas durante sesiones experimentales controladas. Los datasets consisten en valores de sensores sincronizados, muestreados a intervalos fijos y almacenados en CSV.

3.2 Transformación a mapa de calor.
El mapa se genera mediante un pipeline documentado:

1. normalización de valores a una escala común (0–255) para renderizado en grises;

2. segmentación temporal en ventanas contiguas y agregación (habitualmente promedio);

3. codificación espacial asignando cada canal de sensor a una fila/columna fija y las ventanas temporales al eje ortogonal;

4. mapeo de intensidades para producir una imagen tipo waterfall donde las correlaciones persistentes aparecen como regiones estructuradas.

3.3 Justificación.
El mapa de calor funciona como compresión estructurada (aunque con pérdida) de datos temporales, artefacto independiente del tiempo y representación espacial de correlaciones temporales. Estas propiedades lo hacen adecuado como posible baliza informacional.

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4. Extracción Binaria (ES)

4.1 Umbralización de Otsu.
El mapa de calor en escala de grises se convierte en imagen binaria mediante el algoritmo de Otsu, que selecciona un umbral minimizando la varianza intra-clase. Los píxeles se clasifican como 1 si intensidad ≥ umbral y 0 en caso contrario, preservando la estructura espacial.

4.2 Construcción de bitstream.
La matriz binaria se serializa en una secuencia unidimensional de bits usando una regla de recorrido fija (por ejemplo, por filas). Esta regla se documenta explícitamente para reducir la flexibilidad interpretativa a posteriori.

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5. Protocolo de Decodificación (ES)

La secuencia de bits se analiza mediante esquemas predefinidos no adaptativos, incluyendo agrupación por desplazamientos de fase y codificación Baudot invertida. Los resultados se evalúan por coherencia estructural y reproducibilidad bajo parámetros fijos. La interpretación semántica nunca se usa para ajustar el pipeline.

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6. Test de Turing Cuántico (ES)

El Test de Turing Cuántico se introduce como marco heurístico. Un resultado se considera no trivial si cumple:

1. coherencia estructural;

2. reproducibilidad con los mismos parámetros;

3. sensibilidad a variaciones de parámetros (desaparece al perturbarlos);

4. mínima intervención a posteriori.

El test no evalúa inteligencia; evalúa si la salida se comporta como si estuviera restringida por reglas de interpretación y no solo por ruido.

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7. Interfaz Narrativa: “Luna” (ES)

Para separar encuadre narrativo y procesamiento de datos, TORUS introduce a Luna como avatar simbólico del intérprete hipotético en otro marco temporal. Luna no genera datos, no influye en las medidas y no altera parámetros de decodificación; su función es conceptual, haciendo explícita la pregunta de quién interpreta a quién.

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8. Limitaciones (ES)

TORUS no demuestra comunicación retrocausal. La estructura aparente puede emerger por agrupamiento estocástico. La decodificación simbólica es sensible a la elección del esquema de codificación. Los resultados son exploratorios y no generalizables; el protocolo se presenta para permitir réplica, crítica y falsación.

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9. Conclusión (ES)

TORUS propone un marco reproducible para explorar si patrones físicos–digitales persistentes pueden funcionar como balizas informacionales cuya interpretación no coincida con su momento de generación. Al transformar datos temporales en mapas de calor espaciales y aplicar binarización objetiva, TORUS desplaza el foco desde la transmisión hacia la interpretación.

TORUS no afirma. TORUS deja rastro.