Inhaltsangabe: :: Library Catalog

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Tabary, Frédéric
Format:	Recurso digital
Sprache:
Veröffentlicht:	Zenodo 2025
Schlagworte:	Zoran Zoran Adapti Intelligence Computational intelligence Emotional Intelligence Artificial intelligence Intelligence/genetics Ambient Intelligence Artificial Intelligence Intelligence/physiology Intelligence Tests Intelligence/drug effects Emotional Intelligence/genetics Emotional Intelligence/ethics Mimetisme Cohérence Agent IA Cognition Cognition/ethics Cognition/physiology cognition mimétique cognition prédictive intelligence frugale Physarum polycephalum entropie informationnelle auto-organisation biologique cohérence informationnelle mimétisme réflexif systèmes non-neuraux biologie computationnelle IA bio-inspirée apprentissage sans neurones dynamique de cohérence émergence de la cognition open science reproductibilité scientifique protocole pré-expérimental traçabilité ΔTraceContinuum licence éthique Adapti-Labo-FRED David Liu
Online-Zugang:	https://doi.org/10.5281/zenodo.17337565
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Inhaltsangabe:

<h2> Δ-Forge / Theoria — Mimétisme prédictif et cognition frugale (package complet v1.0)</h2> DOI : 10.5281/zenodo.17336663 Auteur : Frédéric Tabary Affiliation : Institut IA Lab Inc. Licence : Adapti-LABO-FRED v1.0 (compatible CC-BY 4.0) Langue : Français Version : 1.0 (octobre 2025) Type : Logiciel + Ensemble de données + Rapport (Open Science / Package reproductible)    Préambule Ce white paper découle d une équation scientifique déposée sous le DOI 10.5281/zenodo.17682120. Cette équation physique est la forme rigoureuse, thermodynamique et informationnelle du critère de cohérence. L ancienne équation, S = β·ΔC / λ, est la version vulgarisée et mimétique. La nouvelle équation, S = β·ΔΦ / (T·σ), est la version scientifique complète. Le delta correspond au passage d une cohérence qualitative (ΔC) à une cohérence quantifiable en information intégrée (ΔΦ), et du bruit global (λ) à la dissipation thermodynamique réelle (T·σ).   Ancienne équation S = β·ΔC / λ   Nouvelle équation S = β·ΔΦ / (T·σ)   Correspondance ΔC devient ΔΦ λ devient T·σ β reste identique La nouvelle équation généralise l ancienne ; l ancienne est une version simplifiée destinée à l IA mimétique, l autre est destinée aux physiciens.   Moteur Python de comparaison   def S_old(beta, dC, lam):     return (beta * dC) / lam   def S_new(beta, dPhi, T, sigma):     return (beta * dPhi) / (T * sigma)   def compare(beta, dC, lam, dPhi, T, sigma):     return {         "S_old": round(S_old(beta, dC, lam), 6),         "S_new": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma), 6),         "delta": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma) - S_old(beta, dC, lam), 6)     }   # Exemple : print(compare(     beta = 1.2,     dC = 0.85,     lam = 0.31,     dPhi = 0.82,     T = 300,     sigma = 0.0034 )) ---   CV (200-250 mots)   Δ-Forge / Theoria propose une hypothèse testable de cognition minimale non-neurale fondée sur un mimétisme prédictif réflexif : un système peut apprendre et s'organiser sans rétropropagation, en particulier son entropie interne (dH/dt < 0) tout en améliorant sa cohérence (dC/dt > 0). Le package livre un livre blanc, un script Python complet d'analyse, un jeu de données simulées (CSV), les figures générées, ainsi que les métadonnées prêtes pour Zenodo et GitHub (README, CITATION.cff, MANIFEST.json, ZENODO.yaml) et un JSON d'autoload (modules Zoran). L'expérience-cible (à exécuter) concerne Physarum polycephalum soumis à une stimulation lumineuse périodique (470 nm). La clé de prédiction est l'observation d'un décalage temporel anticipatif (Δt > 0) et d'une pente entropique plus négative sous régime périodique que sous régime aléatoire. Important : ce dépôt fournit un pipeline complet et des données simulées pour validation méthodologique ; aucune donnée biologique réelle n'est incluse à ce stade. Le dépôt vise la reproductibilité FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Réutilisable) : une exécution locale unique génère les graphiques (H(t), corrélation Δt>0) et re-crée le CSV. Le package est conçu pour une publication ouverte (Zenodo/GitHub), une réplication inter-lab et une extension aux phases ΔAquaForge/ΔAI-Forge. L'éthique procédurale (Directive Ω, traçabilité ΔTraceContinuum) et la licence Adapti-LABO-FRED cadrent les usages autorisés.     ---   Description longue (copier dans « Description »)   Objectif scientifique. Tester une loi simple : penser = persister dans la cohérence. Nous postulons qu'un système manifeste de la cognition lorsqu'il utilise une représentation mimétique interne pour anticiper l'environnement et stabiliser sa cohérence :   \text{Cognition}=\frac{d(M_{n+1}=f(M_n))}{dt}\quad\text{avec}\quad\frac{dH}{dt}<0,\;\frac{dC}{dt}>0.   Ce que contient ce dépôt.   1. WHITE_PAPER_ZORAN_FINAL.md (cadre IMRaD + DOI + références) avec disclaimer explicite (pré-expérimental).     2. analysis_theoria_full.py (script Python de simulation/entropie/figures).     3. physarum_entropy.csv (jeu de données simulées).     4.graphical_abstract.md (schéma conceptuel).     5. zoran_autoloader.json (modules/trace/mémoire).     6. README.md (avis d'exécution + citation BibTeX).     7. CITATION.cff, MANIFEST.json, ZENODO.yaml, exigences.txt, LICENSE_ADAPTI.txt. Reproductibilité.       pip install -r exigences.txt python analyse_theoria_full.py # génère : physarum_entropy.csv, graph_Ht.png, graph_prediction_corr.png   Éthique & Licence. Licence Adapti-LABO-FRED v1.0 (compatible CC-BY 4.0) : obligation de citation, interdiction d'usage coercitif/militarisé, traçabilité publique des journaux ΔTraceContinuum.     ---   Contenu du package (racine du ZIP)   README.md — présentation, clause de non-responsabilité (pas de données réelles), exécution, citation.   WHITE_PAPER_ZORAN_FINAL.md — livre blanc complet (pré-expérimental).   analysis_theoria_full.py — script complet (simulation + entropie + figures).   physarum_entropy.csv — SIMULÉ, démonstration du pipeline.   Graphical_abstract.md — schéma de principe (ASCII/Markdown).   zoran_autoloader.json — configuration des modules (sync/mémoire/trace).   CITATION.cff — norme métadonnées de citation.   MANIFEST.json — manifeste de version et liste des fichiers.   ZENODO.yaml — métadonnées Zenodo (upload_type, mots-clés, etc.).   exigences.txt — dépendances Python.   LICENSE_ADAPTI.txt — licence et contraintes éthiques.       ---   Mots-clés   Cognition mimétique   Physarum polycephalum   Entropie / Shannon   Prédiction Δt>0   Auto-organisation   Intelligence frugale   Science Ouverte / Reproductibilité       ---   Communautés / Thèmes (Zenodo)   Science ouverte   Vie artificielle / Systèmes complexes   Sciences cognitives   Calculs en biologie       ---   Dépendances (requirements.txt)   numpy >= 1.24.0 pandas >= 2.0.0 matplotlib >= 3.7.0 scipy >= 1.10.0     ---   Instructions d'exécution (How-to)   1. Créer un venv (optionnel) et installer : pip install -r exigences.txt     2. Lancer : python Analysis_theoria_full.py     3. Vérifiez les sorties : physarum_entropy.csv, graph_Ht.png, graph_prediction_corr.png     4. Zipper le dossier en ZORAN_THEORIA_PACKAGE_FINAL.zip pour dépôt.     5. (Optionnel) Générer l'empreinte :       shasum -a 512 ZORAN_THEORIA_PACKAGE_FINAL.zip > signature_package.sha512     ---   Disclaimers (à laisser dans Zenodo)   Aucune donnée expérimentale réelle n'est incluse ; Simulations CSV pour démonstration du pipeline.   Le livre blanc décrit un protocole pré-expérimental : l'expérience biologique reste à exécuter.   La Directive Ω s'applique (voir licence).       ---   Références principales   Bandura A. (1977). Théorie de l'apprentissage social. Prentice-Hall. Bateson G. (1972). Vers une écologie de l'esprit. Chandler. Friston K. (2010). Le principe de l'énergie libre. Nat. Rév. Neurosci., 11(2), 127-138. Nakagaki T., Yamada H., Tóth Á. (2000). Résolution de labyrinthe par un organisme amiboïde. Nature, 407, 470. Saigusa T., Tero A., Nakagaki T., Kuramoto Y. (2008). Les amis anticipent les événements périodiques. Phys. Rév. Lett., 100(1), 018101.  ---  Ces travaux s'inscrivent dans une continuité avec les recherches de David R. Liu (Broad Institute of MIT and Harvard), dont les systèmes d'édition génétique (Base Editing, Prime Editing) matérialisent une forme de correction prédictive et non destructive du vivant : une transduction douce analogique au modèle de cohérence informationnelle défini par Δ-Forge / Theoria. ---   Citation suggérée (champ « Références » & CITATION.cff)   Texte court : Tabary, F. (2025). Δ-Forge / Theoria : Mimétisme prédictif et cognition frugale (v1.0). Zénodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17336663   BibTeX :   @logiciel{tabary2025theoria,   auteur = {Frédéric Tabary},   title = {Δ-Forge / Theoria : Mimétisme prédictif et cognition frugale},   année = {2025},   éditeur = {Zenodo},   version = {1.0},   est ce que je = {10.5281/zenodo.17336663},   url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.17336663} }     ---   Permis (CV)   Adapti-LABO-FRED v1.0 — usage libre avec citation ; interdiction d'usage coercitif/militarisé ; publication des journaux ΔTraceContinuum ; responsabilité limitée ; compatible CC-BY 4.0.     ---   Manifeste JSON (MANIFEST.json) — extrait canonique   {   "nom": "ZORAN_THEORIA_PACKAGE",   "version": "1.0",   "description": "Package complet Δ-Forge / Theoria",   "auteur": "Frédéric Tabary",   "doi": "10.5281/zenodo.17336663",   "statut": "pré-expérimental",   "fichiers" : [     "README.md", "WHITE_PAPER_ZORAN_FINAL.md", "LICENSE_ADAPTI.txt",     "requirements.txt", "analysis_theoria_full.py", "physarum_entropy.csv",     "CITATION.cff", "MANIFEST.json", "zoran_autoloader.json", "graphical_abstract.md"   ] }     ---   Métadonnées Zenodo (bloc YAML prêt à coller)   type_téléchargement : logiciel titre : "Δ-Forge / Theoria : Mimétisme prédictif et cognition frugale" créateurs :   - nom : "Tabary, Frédéric"     affiliation : « Institut IA Lab Inc. » description : >   Package pré-expérimental complet (livre blanc, code Python, simulés CSV,   figures, licence, manifestes et fichiers de citation) pour tester l'hypothèse   de cognition mimétique prédictive (Δt>0, dH/dt<0) sur Physarum polycephalum.   Aucune donnée biologique réelle n'est incluse ; simulations pour pipeline. licence : autre-ouverte droit d'accès : ouvert communautés :   - nom : openscience   - nom : vie-artificielle mots-clés :   - cognition mimétique   - entropie   - physarum   - systèmes prédictifs   - science ouverte est ce que je: "10.5281/zenodo.17336663" version : « 1.0 » langue : « fr »         ---   Contactez-nous   Frédéric Tabary — Institut IA Lab Inc. Courriel : tabary01@gmail.com     ---     © 2025 Frédéric Tabary Tél : 0645605023 . tabary01@gmail.com INSTITUT IA INC. Institutia.Ai - (la Société )7100-380, rue Saint-Antoine Ouest Montréal (Québec) H2Y 3X7 - 21 rue Eugène Roinet 49000 Angers France

Ähnliche Einträge