Desenvolvido a partir de CTCE/Gebit e TBA; ( https://doi.org/10.5281/zenodo.17049651)
O CTGV apresenta uma prova de conceito (PoC) de cognição por meio de geometria dinâmica: uma abordagem alternativa, auditável e escalável aos sistemas tradicionais de inteligência artificial.
Baseados em unidades topológicas (Gebits) de formatos distintos
— DECISION MAKER, RESONATOR e INHIBITOR —, eles modelam relações complexas em uma malha de campos de notificação, interferência estrutural e transmissão topológica rastreável. Sua arquitetura é transparente, eficiente em termos de energia e versátil, operando a partir de CPUs simples usando gráficos e pictogramas, permitindo sua adaptação a múltiplos substratos computacionais.
Projetado para aplicações que desabilitam explicação, robustez e verificação:
detecção de anomalias, otimização logística, simulação epidemiológica, simulações climáticas e sistemas críticos regulados — o CTGV é uma ferramenta versátil que pode ser testada, adaptada e aplicada. Disponível hoje para estudo e desenvolvimento no repositório: ( https://github.com/Bear-urso/CTGV-System-V-1.5 )
O programa é um "mecanismo/extensão" cognitivo para IA governável, baseado numa estrutura de autonomia alternativa à computação estatística cega.
Developed from CTCE / Gebit and TBA; (https://doi.org/10.5281/zenodo.17049651)CTGV presents a proof of concept (PoC) of cognition through dynamic geometry: an alternative, auditable, and scalable approach to traditional artificial intelligence systems. Based on topological units (Gebits) of distinct formats:- DECISION MAKER, RESONATOR, and INHIBITOR -, they model complex relationships in a mesh of vector fields, structural interference, and traceable topological propagation.
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BearCTGV-System-Versions
BearCTCE — Computing by Electromagnetic Field Topology
A Manifesto and a Technical Introduction
BearGebits and the Code of Sovereignty: A Call for the Decentralized Future
Field Computing and Gebits May Be the Answer CTCE proposes transforming the topology of electromagnetic fields into a new foundation for computation, authentication, and consensus. At its core lies the Gebit — a unique vibrational pattern generated by specific physical conditions, impossible to replicate without the original emitter. Just as DNA uniquely identifies a living being, the Gebit becomes the vibrational signature of a digital and physical entity.Field Signature Each CTCE device is ...
BearLIACC Version 3.2
LICENSE FOR OPEN INNOVATION AND COLLABORATIVE CAPITALIZATION
<100 subscribers
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O CTGV apresenta uma prova de conceito (PoC) de cognição por meio de geometria dinâmica: uma abordagem alternativa, auditável e escalável aos sistemas tradicionais de inteligência artificial.
Baseados em unidades topológicas (Gebits) de formatos distintos
— DECISION MAKER, RESONATOR e INHIBITOR —, eles modelam relações complexas em uma malha de campos de notificação, interferência estrutural e transmissão topológica rastreável. Sua arquitetura é transparente, eficiente em termos de energia e versátil, operando a partir de CPUs simples usando gráficos e pictogramas, permitindo sua adaptação a múltiplos substratos computacionais.
Projetado para aplicações que desabilitam explicação, robustez e verificação:
detecção de anomalias, otimização logística, simulação epidemiológica, simulações climáticas e sistemas críticos regulados — o CTGV é uma ferramenta versátil que pode ser testada, adaptada e aplicada. Disponível hoje para estudo e desenvolvimento no repositório: ( https://github.com/Bear-urso/CTGV-System-V-1.5 )
O programa é um "mecanismo/extensão" cognitivo para IA governável, baseado numa estrutura de autonomia alternativa à computação estatística cega.
Developed from CTCE / Gebit and TBA; (https://doi.org/10.5281/zenodo.17049651)CTGV presents a proof of concept (PoC) of cognition through dynamic geometry: an alternative, auditable, and scalable approach to traditional artificial intelligence systems. Based on topological units (Gebits) of distinct formats:- DECISION MAKER, RESONATOR, and INHIBITOR -, they model complex relationships in a mesh of vector fields, structural interference, and traceable topological propagation.
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