Architecture logicielle de Distribution Neural XR

Le runtime orchestre l’ingestion du monde, la validation des entrées, l’acquisition, l’inférence d’intention, la calibration, la compilation sensorielle, la décision de sûreté, le commit vers l’interface de puce et la correction après feedback.

Les interfaces séparent le logiciel DNXR du matériel physique. Les contrats de capacité, de sécurité par modalité, d’ACK externe et de feedback structurent l’échange sans exposer publiquement les secrets ni autoriser le contrôle du runtime depuis le site.

• Contrat de capacité de puce
• Commit de trame neuronale
• Accusé de réception externe requis
• Feedback authentifié et correction
• Canal dur d’ancrage à la réalité

La scène du laboratoire représente 1 024 contacts et 64 faisceaux. Cette topologie est visuelle tant qu’un dispositif réel et ses preuves ne sont pas fournis.

Le dépôt contient des composants liés aux vecteurs neuronaux, à la modélisation d’intention, à la synchronisation multisensorielle, au traitement de spikes et aux boucles d’erreur perception-action. Les métriques internes telles que le nombre de spikes ou de neurones actifs ne sont publiées sur le site que si l’exécutable les émet lui-même.

L’architecture répertorie des encodeurs visuel, auditif, tactile/épidermique, proprioceptif, vestibulaire, olfactif et gustatif. Les politiques de dose, de cadence, d’isolation et de capacité sont conçues pour être appliquées par modalité.

Les éléments de sûreté couvrent les enveloppes par modalité, les contrôles physiologiques, l’arrêt d’urgence, la stabilité, les limites de stimulus et l’ancrage à la réalité. Le site n’envoie aucune commande au runtime et ne désactive aucun verrou.

• Autorité de sûreté canonique
• Arrêt d’urgence fail-closed
• Contrôle des doses et cadences
• Canaux chimiques verrouillés par défaut
• Utilisation humaine non présumée

Le chemin transactionnel vise à empêcher les propriétaires concurrents et les sorties partielles. Une trame est préparée, contrôlée, engagée, acquittée et corrigée selon un chemin causal unique. Les statistiques d’ACK ou de séquence de commit ne sont affichées que lorsqu’elles sont réellement publiées.

Le sidecar dnxr_live_agent.py localise ou lance distributed_neural_xr.exe, puis lit 100 mesures à intervalles réguliers. Il utilise les compteurs du processus, les API mémoire Windows, les E/S, les connexions, les modules chargés, les en-têtes PE et stdout.