# Neurotron - NFDOS Vision

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# Neurotron

## 🧠 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

## ⚙️ 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

## 🧬 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”

## 📘 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.