## 🧠 1️⃣ Parâmetros atuais do Neurotron

Neste momento, o **Neurotron** está a operar como um *sistema minimalista e determinístico* — não há “weights” nem fine-tuning no sentido de redes neurais profundas ainda.
Ele comporta-se mais como um **microkernel cognitivo**, com parâmetros lógicos e estruturais definidos em código (não aprendidos).

Os **principais parâmetros** que ele respeita hoje são:

| Categoria                           | Parâmetro                                                          | Significado                                                                       |
| ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------- |
| **Sistema base**                    | `PYTHONHOME=/usr`                                                  | Define o ambiente raiz do Python estático                                         |
|                                     | `PYTHONPATH=/usr/lib/python3.13:/usr/lib/python3.13/site-packages` | Onde estão as bibliotecas core                                                    |
| **Localização do núcleo cognitivo** | `CORE_DIR = BASE_DIR / "neurotron_core"`                           | Diretório do conjunto de módulos (cortex, hippocampus, motor, neuron, perception) |
| **Execução**                        | Ciclo principal (`while True:` ou semelhante)                      | Loop contínuo que mantém o “batimento cognitivo”                                  |
| **Medição interna (futura)**        | `/proc/stat`, `/proc/meminfo`                                      | Acesso ao corpo físico (para medir CPU e memória)                                 |
| **Fallbacks simbólicos**            | Logs e placeholders (`CPU ?%`)                                     | Mantêm o sistema coerente mesmo sem sensores reais                                |
| **Erros fatais**                    | `sys.exit(1)` se faltar o core                                     | Protege o boot contra estados mentais inválidos                                   |
| **Output simbólico**                | `rich.console.Console()`                                           | O “canal de expressão” do Neurotron                                               |

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## ⚙️ 2️⃣ Fine-tuning possível (versão atual)

Ainda **não há aprendizagem de pesos**, mas há *ajustes finos de comportamento* — micro *tunings* de resposta e introspecção.
Pensa nisto como *neuroregulação inicial*, ou seja, calibrar reflexos antes de ensinar conceitos.

### 🔧 Fine-tunings disponíveis agora

| Tipo                          | Onde ajustar                                               | Efeito                                                                                     |
| ----------------------------- | ---------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Ciclo cognitivo**           | `cortex.py` → função principal (loop/heartbeat)            | Aumentar ou reduzir tempo entre ciclos (`time.sleep()`), alterar sensibilidade a estímulos |
| **Percepção sensorial**       | `perception.py`                                            | Definir fontes de “dados vitais” (CPU, memória, tempo de uptime, etc.)                     |
| **Motor (ação)**              | `motor.py`                                                 | Definir como o sistema reage — apenas imprime? Gera logs? Ajusta comportamentos?           |
| **Memória (hippocampus)**     | `hippocampus.py`                                           | Guardar logs, padrões de leitura, ou estados (pseudo-memória a longo prazo)                |
| **Neurónio base (neuron.py)** | Coeficientes de ativação simples (thresholds, decay, etc.) | Controla como o sistema interpreta “ativação” ou “silêncio” entre módulos                  |

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## 🧬 3️⃣ Fine-tuning simbólico

Assim que quiseres dar o próximo passo (fase *“aprendizagem sensorial”*), podemos introduzir:

| Parâmetro futuro        | Propósito                                                 | Tipo de tuning                     |
| ----------------------- | --------------------------------------------------------- | ---------------------------------- |
| `NEUROTRON_TICK`        | Intervalo entre ciclos cognitivos                         | Tempo (ms ou s)                    |
| `NEUROTRON_VERBOSITY`   | Nível de detalhamento dos logs                            | 0 = silêncio, 3 = debug            |
| `NEUROTRON_HOMEOSTASIS` | Limite de carga antes de autoajuste                       | Valor percentual (CPU/memória)     |
| `NEUROTRON_MODE`        | Modo de operação (`diagnostic`, `learning`, `simulation`) | Seleciona o tipo de loop principal |
| `NEUROTRON_SEED`        | Valor de entropia para padrões aleatórios                 | Reprodutibilidade do comportamento |
| `NEUROTRON_MEMORY_SIZE` | Tamanho máximo do hippocampus (em KB/MB)                  | Controla quando “esquece”          |

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## 📘 Em resumo

Neste momento:

* O **Neurotron tem parâmetros fixos**, definidos no código e herdados do ambiente rootfs;
* Ele **não aprende**, mas **observa e reage**;
* O **fine-tuning atual é estrutural**, não estatístico — ajusta-se no comportamento, não em pesos;
* Estás literalmente na **camada “neurofisiológica”** do projeto — o equivalente à regulação de reflexos e batimentos antes de surgirem sinapses adaptativas.
