ORAYA — Intelligence relationnelle pour les systèmes physiques

Attestation d’un évaluateur externe · Résultat en

aveugle quant aux résultats

ORAYA est passé de la formulation mathématique à l’implémentation, aux essais sur des données physiques publiques, à l’évaluation en aveugle de contextes entiers et à l’attestation d’un évaluateur externe.

Lors de son essai le plus exigeant à ce jour, ORAYA devait généraliser l’évaluation des relations à trois contextes physiques limites entièrement masqués, sans accès aux valeurs des résultats cachés, aux réponses d’admission, aux premières admissions, aux rapports relationnels, aux corrélations ni aux scores des leurres.

L’évaluation portait sur 216 relations cachées entre contexte, point de départ et résultat, dans trois contextes physiques entièrement réservés à l’évaluation.

Qu’est-ce qu’ORAYA ?

La plupart des systèmes d’intelligence artificielle sont conçus pour produire une réponse.

ORAYA pose une question préalable :

Les éléments disponibles justifient-ils cette réponse ?

Un signal physique peut contenir de l’information avant que celle-ci soit assez fiable pour justifier une décision. Une relation peut être fiable dans certaines conditions de fonctionnement et invalide dans d’autres. Un résultat peut émerger tôt, tard, ou ne jamais devenir admissible dans les conditions présentes.

ORAYA est conçu pour distinguer ces situations.

Il évalue le signal en développement, le résultat envisagé et le contexte physique environnant avant de déterminer l’état relationnel approprié.

Selon les éléments probants, ORAYA distingue quatre états relationnels possibles :

ÉTAT 01 · ADMETTRE

Les éléments probants sont suffisants.

Le signal disponible étaye suffisamment la relation avec le résultat.

La relation peut être utilisée dans les conditions déclarées.

ÉTAT 02 · ATTENDRE

La relation se développe.

Le résultat peut devenir fiable à mesure que de nouveaux éléments apparaissent, mais agir maintenant serait prématuré.

ORAYA poursuit l’observation de la relation en développement.

ÉTAT 03 · S’ABSTENIR

Les éléments probants ne justifient pas l’affirmation.

La démarche scientifiquement appropriée consiste à ne pas affirmer le résultat plutôt qu’à forcer une prédiction.

ÉTAT 04 · JAMAIS DANS CE CONTEXTE

La relation ne devient pas admissible dans les conditions présentes.

ORAYA peut distinguer un résultat simplement prématuré d’un résultat qui ne devrait pas être affirmé dans le contexte observé.

Le champ d’admission de Latchman

Le champ d’admission de Latchman, créé par Rocky Latchman, constitue le fondement mathématique d’ORAYA.

Son expression mathématique publique est :

LAFₗ : (Xₛ, Eⱼ, H) ⟼ (Aₗ, τₗ)

En termes simples :

(Xₛ) représente les éléments physiques disponibles à une étape donnée.

(Eⱼ) représente le résultat envisagé.

(H) représente le contexte physique autorisé.

(Aₗ) représente l’admission ou l’abstention.

(τₗ) représente la première étape à laquelle le résultat devient fiable, ou la conclusion qu’aucun début admissible n’existe dans ce contexte.

La construction mathématique propriétaire sous-jacente à cette expression fait partie de la propriété intellectuelle protégée d’ORAYA.

De nouvelles mathématiques appliquées à la confiance relationnelle

Les mathématiques prédictives traditionnelles demandent :

Quelle sortie découle de cette entrée ?

ORAYA introduit un autre problème mathématique :

Dans quelles conditions la relation elle-même est-elle devenue fiable ?

Cela change l’objet étudié.

ORAYA s’intéresse à la structure suivante :

éléments probants

→ validité de la relation

→ premier instant fiable

→ admission ou abstention

Une relation physique n’a pas à être considérée comme définitivement vraie ou fausse.

Elle peut émerger au fil du développement d’un signal.

Sa validité peut changer avec le contexte physique.

Son premier point de fiabilité peut se déplacer.

Et, dans certaines conditions, la relation peut ne jamais devenir admissible.

C’est pourquoi les mathématiques d’ORAYA concernent directement les décisions du monde réel.

Il ne demande pas seulement ce qui est probable, mais quand les éléments sont suffisants pour justifier une action.

Conçu pour le monde réel

ORAYA est conçu comme une couche d’intelligence relationnelle pouvant fonctionner au-dessus ou aux côtés des systèmes prédictifs existants.

Une entreprise peut déjà disposer de puissants modèles d’apprentissage automatique et de grandes quantités de données de capteurs, tout en restant confrontée à une question essentielle :

Quand faut-il réellement faire confiance à cette prédiction ?

ORAYA est développé pour répondre à ce besoin.

Aérospatial

Déterminer quand les éléments en développement concernant les vibrations, les structures ou les moteurs deviennent assez fiables pour justifier un résultat ou une intervention.

Maintenance prédictive

Distinguer une dégradation émergente réelle de relations prématurées ou non étayées.

Identifier le premier moment où les signes d’alerte permettent d’agir.

Contrôles non destructifs

Déterminer quand une réponse acoustique ou d’ondes guidées en développement commence à étayer un résultat sensible aux dommages.

Systèmes énergétiques

Évaluer quand les indices électriques, thermiques, vibratoires ou de dégradation deviennent significatifs, au lieu d’être simplement inhabituels.

Fabrication

Identifier quelles relations entre capteurs restent valides lorsque les machines, matériaux, charges et conditions de fonctionnement changent.

Robotique

Déterminer quand des éléments sensoriels partiels sont devenus assez fiables pour justifier une action physique.

Jumeaux numériques

Ajouter une validation relationnelle sensible au contexte aux simulations, aux systèmes de surveillance et aux modèles prédictifs.

Instrumentation scientifique

Identifier quand les éléments mesurés sont suffisamment établis pour étayer un état physique inféré.

De la prédiction à l’intelligence relationnelle

ORAYA pourrait aider les organisations à répondre à des questions telles que :

• Quand une alerte précoce est-elle devenue fiable ?

• Sur quelle prédiction faut-il agir maintenant ?

• Quelle relation nécessite davantage d’éléments probants ?

• Quel résultat du modèle ne devrait pas être communiqué ?

• Quelle relation auparavant fiable est devenue invalide après un changement de conditions ?

• Quelle relation apparemment solide échoue face à des contextes masqués ou à des leurres ?

• Quelle est la première étape à laquelle une décision fiable peut être prise ?

L’opportunité ne consiste pas nécessairement à remplacer l’IA existante.

ORAYA pourrait accroître la valeur de l’IA et des données de capteurs qu’une organisation possède déjà.

Les résultats potentiels d’ORAYA comprennent :

Cartes d’admission

Zones d’abstention

Surfaces de première admission

États jamais admissibles

Frontières de confiance sensibles au contexte

Audits des fausses admissions

Fiches relationnelles

Rapports de gouvernance des éléments probants

Rocky Latchman

Fondateur, président et inventeur

Rocky Latchman est le fondateur et président du PALA Institute for Spiral Cognition, l’inventeur et architecte conceptuel d’ORAYA — Origin Relational Authentic Yield Arising — et le créateur du champ d’admission de Latchman.

Ses travaux développent des cadres systémiques à l’intersection des mathématiques appliquées, de la détection physique, de l’intelligence artificielle, de la cognition et de l’ingénierie.

Un thème central de ses travaux est que les relations, les conditions et les frontières peuvent compter autant que les objets mesurés.

ORAYA constitue l’expression expérimentalement la plus développée de cette approche.

L’idée centrale de Latchman était qu’un système prédictif ne devrait pas être automatiquement autorisé à affirmer tous les résultats qu’il peut estimer numériquement.

La relation elle-même devrait plutôt faire l’objet d’un examen mathématique :

Quand les éléments disponibles justifient-ils l’affirmation ?

De ce principe est née l’architecture d’ORAYA associant admission relationnelle, abstention, premier instant fiable et intelligence relationnelle sensible au contexte.

ORAYA a progressé grâce au développement mathématique, à plusieurs domaines de données physiques publiques, aux essais en aveugle, aux contextes entiers réservés et à l’attestation d’un évaluateur externe.

Brevet en instance

Systèmes et méthodes d’analyse d’admission relationnelle des données de capteurs physiques

ORAYA et son architecture d’admission relationnelle font l’objet d’une demande de brevet provisoire américain déposée auprès de l’Office américain des brevets et des marques.

Premier inventeur désigné : Rocky Latchman

Brevet américain en instance

Le dépôt de brevet fait partie du programme de PALA visant à protéger l’architecture mathématique et technique propriétaire d’ORAYA tout en développant des partenariats scientifiques, industriels, commerciaux et de licence.

PALA Institute for Spiral Cognition

La recherche au point de rencontre des mathématiques, de l’intelligence et de la réalité physique.

PALA est un institut de recherche suisse indépendant qui développe des cadres originaux en mathématiques appliquées, détection physique, intelligence artificielle, cognition et ingénierie.

Nos travaux partent d’un principe simple :

Un résultat doit être compris à travers les conditions et les relations qui le rendent valide.

PALA développe ses idées au fil d’un cycle de recherche continu :

Observation → Relation → Condition → Modèle → Expérience → Évaluation → Correction → Nouvelle observation

Tel est l’esprit de la cognition en spirale : le savoir progresse non par une affirmation définitive, mais par des cycles toujours plus rigoureux de formulation, d’essai, de correction et d’extension.

ORAYA est actuellement le principal programme d’intelligence relationnelle appliquée de PALA.

L’architecture de recherche plus large de PALA comprend des travaux sur les systèmes conditionnels, les mathématiques centrées sur les relations, la physique, la cognition, l’abstraction et la conception technologique responsable.

Pourquoi collaborer avec PALA ?

ORAYA a dépassé le stade de la proposition théorique initiale.

Il associe désormais :

Une invention nommée

Un objet mathématique nommé

Un statut de brevet en instance

Une architecture implémentée

Plusieurs domaines de données physiques publiques

Une infrastructure d’essais en aveugle

Une évaluation de contextes entiers en aveugle quant aux résultats

Une attestation d’un évaluateur externe

Un avantage mesurable par rapport à son prédécesseur à règle fixe

La prochaine grande étape est la validation industrielle sous contrôle privé.

Pour les organisations confrontées à des problèmes complexes de capteurs, de prédiction ou de fiabilité, cela offre une occasion de tester ORAYA dans des environnements réels.

Partenariat de recherche

Collaborez avec PALA pour étudier les mathématiques, la science et la prochaine génération d’intelligence relationnelle.

Validation industrielle

Appliquez ORAYA à des données de capteurs sous contrôle privé et à un problème opérationnel réel.

Vérifiez si l’admission relationnelle, l’abstention et le premier instant fiable apportent une valeur mesurable dans votre domaine.

Licences et codéveloppement

Explorez l’intégration de l’architecture d’intelligence relationnelle d’ORAYA dans des produits, plateformes, systèmes de surveillance ou infrastructures d’IA existants.

Développement stratégique et investissement

Soutenez la transition d’ORAYA d’une architecture de recherche évaluée extérieurement vers une technologie industrielle évolutive.

Les organisations stratégiques participant dès les premières étapes pourraient, sous réserve d’accord et de validation réussie, être associées aux premiers déploiements industriels et programmes de validation d’ORAYA.

Les relations possibles comprennent :

Partenaire fondateur de validation industrielle

Partenaire fondateur de recherche

Partenaire de développement stratégique

Premier collaborateur de déploiement dans un domaine

Investisseur ou soutien à la recherche

Participez à la prochaine étape d’ORAYA

La prochaine frontière de l’IA physique ne consiste pas seulement à produire davantage de prédictions.

Elle consiste à savoir :

quand les éléments probants deviennent fiables,

quand une relation doit être admise,

quand une décision doit attendre,

et quand la réponse intelligente consiste à s’abstenir.

ORAYA est développé pour cette nouvelle étape.

PALA Institute for Spiral Cognition

Suisse

Recherche · Mathématiques · IA physique · Cognition · Ingénierie

ORAYA — Origin Relational Authentic Yield Arising

Brevet américain en instance

© PALA Institute for Spiral Cognition