Kognitív mezőalapú modell az adaptív döntéshozatal és stratégiai tervezés támogatására

A fejlesztés célja egy olyan univerzális intelligens asszisztens megvalósítása, amely képes a nagy mennyiségű, dinamikusan változó adatok között rezonancia-alapú mintázatokat felismerni, és ezekből valós idejű előrejelzéseket, valamint döntéstámogató javaslatokat generálni. A rendszer nem hagyományos statisztikai módszerekkel dolgozik, hanem a Kognitron-alapú mezőmodellezés elveit alkalmazza, ahol az adatok között nem kauzális, hanem topológiai és energetikai összefüggések azonosíthatók.

A projekt célja, hogy a döntéshozatalt és előrejelzést támogató intelligens rendszerek következő generációját készítse elő — olyan önhangoló modelleket, amelyek az információk rezgésmintáiból képesek felismerni a trendeket és az egyensúlyi eltolódásokat. Ez az elv alkalmas pénzügyi, gazdasági, logisztikai, környezeti vagy társadalmi modellek elemzésére is, miközben megőrzi az emberi kontrollt és az értelmezhetőséget.

A fejlesztés az AVA Resonant Intelligence Program és az IARIP Intézet közös kutatási iránya, amely hosszú távon az AVA Nod és a RINET intelligens hálózat alapelveit készíti elő.