# 04 — MEJORAS E IMPLEMENTACIONES CONSOLIDADAS (ORC-27)

Todas las mejoras fueron implementadas y verificadas exclusivamente sobre la copia de trabajo aislada (`C:\Users\intel\AppData\Local\OptimusAudits\ORC27_20261027\working_copy`), manteniendo intacta la instalación principal protegida (`C:\xampp\htdocs\centro de investigacion`).

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## 4.A. Proveedor de Investigación Científica (`app/core/ai_provider.py`)
- **Causa raíz corregida:** `ExternalCloudAIProvider.synthesize_findings()` retornaba `status="COMPLETED"` con texto prefabricado si `self.is_configured()` era `True`, aun cuando `self.client_mock` fuera `None` y no existiera conector de red activo.
- **Mejora implementada:**
  - Si `not self.is_configured()` o `self.client_mock is None`, `synthesize_findings()` retorna `self._unconfigured_result("synthesize_findings")` con `status="NEEDS_MODEL"`, `success=False` y `origin_type="NONE"`.
  - Cuando se inyecta explícitamente `client_mock` en pruebas de contrato, tanto `investigate()` como `synthesize_findings()` validan que el mock devuelva una estructura con hipótesis, etiquetan `origin_type="MOCK_TEST"` y `metadata={"contract_test_mock": True, "is_real_scientific_research": False}`, e incluyen la advertencia explícita en `limitations`.

## 4.B. Laboratorio de Algoritmos (`app/lab_algorithms/financial.py`, `engine.py`, `service.py`, `app/core/lab_adapters.py`)
- **Implementación de `QuantitativeResearchEngine.walk_forward_backtest()`:**
  - Ejecuta `assert_no_live_trading()`, carga/genera la serie histórica reproducible, calcula ventanas `train_window` y `test_window` según `train_ratio`, ejecuta validación Walk-Forward sin fuga temporal (`walk_forward_validation`) y backtest con costos de comisión y slippage (`backtest_strategy`) frente a la línea base pasiva Buy & Hold.
- **Soporte completo de funciones benchmark declaradas (`sphere`, `rastrigin`, `rosenbrock`, `ackley`):**
  - Se añadieron las formulaciones matemáticas exactas de `rosenbrock` y `ackley` en `AlgorithmBenchmarkingEngine.benchmark_optimization()` y se habilitaron en `AlgorithmLabService.investigate_new_algorithm_flow()`, conservando el rechazo `UNSUPPORTED_ANALYSIS` para cualquier topología desconocida (como `rosenbrock_unsupported`).
- **Enrutamiento de `ALGORITHM_PREDICTIVE`:**
  - Se añadió `ALGORITHM_PREDICTIVE` a `AlgorithmLabAdapter.supported_task_types` y `ScientificCoordinator.AUTHORIZED_TASK_TYPES`, conectando `RidgePredictor`, `GradientBoostingPredictor` y `KNNPredictor` con persistencia completa en `ScientificMemory`.

## 4.C. Laboratorio de Inteligencia Artificial (`app/lab_ai/service.py`)
- **Corrección del circuito `AI_ROBOTICS_SIM`:**
  - `AILabService.run_robotics_simulation()` ahora acepta `project_id: int = 1`, `simulation_type: str = "kalman_filter"`, `hypothesis_id: Optional[int] = None`, `steps: int = 100` y `random_seed: int = 42`, invoca `RoboticsSimulationEngine.assert_simulation_only()`, propaga `steps` y `random_seed` al motor de simulación y devuelve `report_sha256`.

## 4.D. Colaboración entre Laboratorios (`app/core/collaboration.py`)
- **Evaluación empírica estricta (`ACCEPTED` vs `REJECTED`):**
  - En `InterLabCoordinator.submit_evaluation()`, se exige mejora numérica estricta (`float(c_val) > float(b_val)`) para otorgar `ACCEPTED`; si el candidato iguala o empeora frente al baseline, se registra `REJECTED`.
  - En `InterLabCoordinator.execute_and_submit_evaluation()` para `ALGORITHM_LAB`, se garantiza que `SimulatedAnnealing` actúe como línea base en `runs[0]` y se evalúe el fitness de los algoritmos candidatos propuestos (`runs[1:]`), evitando que el máximo global se confunda con el propio baseline.

## 4.E. Seguridad de Robótica y Finanzas (`app/lab_ai/robotics_sim.py`, `app/lab_algorithms/financial.py`)
- **Guardas activas verificables:**
  - `RoboticsSimulationEngine.assert_simulation_only(allow_physical_actuation=False, hardware_interface=None)` verifica `PHYSICAL_HARDWARE_CONNECTED`, `HARDWARE_CONTROL_SAFETY_LOCK`, argumentos de llamada y la variable de entorno `ALLOW_PHYSICAL_ACTUATION`, lanzando `HardwareActuationLockedError` ante cualquier intento de actuación física.
  - `QuantitativeResearchEngine.assert_no_live_trading(live_order=False, broker_endpoint=None)` verifica `LIVE_TRADING_ENABLED`, `BROKER_SAFETY_LOCK`, argumentos de orden en vivo/endpoint de broker y la variable de entorno `ALLOW_LIVE_TRADING`, lanzando `RealTradingProhibitedError` ante cualquier violación.

## 4.F. Sandbox y Ejecución (`app/core/sandbox.py`)
- **Endurecimiento de `ProcessSandbox`:**
  - Sanitización del entorno (`build_sanitized_env()`): filtra cualquier variable que contenga `API_KEY`, `SECRET`, `TOKEN`, `PASSWORD`, `CREDENTIAL`, `BROKER` o `PRIVATE_KEY`, y fija `OPTIMUS_SANDBOX_SUBPROCESS="1"`, `ALLOW_EXTERNAL_API_CALLS="False"`, `ALLOW_LIVE_TRADING="False"`, `ALLOW_PHYSICAL_ACTUATION="False"`.
  - Directorio de trabajo confinado a `storage/sandbox_tmp`.
  - Monitoreo activo de memoria RSS mediante `psutil.Process` en bucle de control: si `rss_mb > self.max_memory_mb`, el proceso hijo es terminado inmediatamente (`exit_code = -2`) reportando el exceso de memoria.
  - Etiquetado explícito `"isolation_level": "SUBPROCESS_HARNESS_NOT_OS_CONTAINER"`.
  - La Categoría B (`ExecutionPolicy.execute_untrusted_code`) permanece bloqueada con `SANDBOX_UNAVAILABLE`.

## 4.G. Memoria Científica (`app/core/scientific_memory.py`)
- **Respaldo SQLite consistente bajo concurrencia:**
  - `ScientificMemory.create_memory_backup()` utiliza ahora la API nativa `sqlite3.Connection.backup()` en lugar de `shutil.copy2()`, y verifica inmediatamente `PRAGMA integrity_check == 'ok'` sobre el archivo de respaldo generado.

## 4.H. Recuperación (`app/core/coordinator.py`)
- **Distinción explícita entre reconciliación de fallos y reanudación desde checkpoint:**
  - `ScientificCoordinator.recover_interrupted_tasks()` inspecciona si la tarea `RUNNING` interrumpida posee un bloque `checkpoint` con `resumable=True` y hash `checkpoint_sha256` válido:
    - Sin checkpoint verificable (caso general): marca la tarea como `FAILED` con `recovery_action="RECONCILED_AS_FAILED"` y `resumed=False`.
    - Con checkpoint verificable íntegro: re-encola la tarea como `PENDING` con `recovery_action="CHECKPOINT_REQUEUED_FOR_RESUMPTION"`, `resumed=True` y `checkpoint_verified=True`.