Neurotron: estável, operativo e com homeostase funcional.
Ciclo cognitivo: observe → think → act → rest → self-check
Persistência: EXT4 operacional com telemetria contínua + Hippocampus ativo.

Concluído até agora:

✔ Boot completo via QEMU
✔ Python estático minimal integrado no initramfs
✔ BusyBox + rootfs montado corretamente
✔ Neurotron Core funcional (cortex, hippocampus, perception, motor)
✔ Homeostase dinâmica
✔ Telemetria V4: CPU%, MEM%, LOADAVG e tick adaptativo
✔ Auto-Diagnóstico V4
✔ Persistência real (/opt/kernel/neurotron/)
✔ TUI inicial funcional (ambiente detectável e menus básicos)

Próximo ponto imediato: Auto-Diagnóstico V5 + Telemetria V5.

🧠 Atualização Estrutural (Checkpoint V4.3 — Linguagem Viva)

Desde o Checkpoint V4.2, o sistema atingiu um marco crítico:

A Neuro Language tornou-se executável de ponta a ponta.

Pipeline validada:


.nl → lexer → parser → AST → IR → validate → HolodeckVM → value

Exemplo validado:

fib.nl → 21

Isto marca a transição do Neurotron de:

“mente observadora”
para
“mente capaz de testar hipóteses executáveis”.

O ProgramadorAgent passa a existir como agente decisor sobre código, e o Holodeck deixa de ser teórico — torna-se ambiente real de execução simbólica.

🌐 Fase I — Fundação e Infraestrutura (COMPLETA)

Infraestrutura pública (NEORICALEX-GITEA-CADDY)
- Domínio neoricalex.com
- Servidor Gitea + Caddy Proxy (TLS ativo)
- Canal SSH ativo via porta 2222
- WireGuard preparado (rede privada 10.13.13.0/24)
Ambiente de Desenvolvimento
- Toolchain customizada (crosstool-ng)
- Integração autotools (configure.ac, Makefile.am)
- BusyBox + CPython compilados estaticamente
- Build unificado com make iso, make qemu, make tarball
Fluxo de Controle de Versão
- make git → commit/push automático para o Gitea
- make release → gera ISO + tarball e publica no repositório
- .gitea/workflows/build.yml → build automatizado (CI/CD)
✔ Domínio + Gitea + Caddy
✔ CI/CD funcional
✔ toolchain customizada + autotools
✔ build unificado (make iso, make qemu, make tarball)
✔ sincronização automática wiki + neurotron

🧠 Fase II — Núcleo Operativo e Boot Cognitivo (COMPLETA)

Ciclo de Boot
- Kernel Linux v6.12 + initramfs
- Script /init monta proc, sys, dev e executa Python estático
- neurotron_main.py inicializado automaticamente no boot
Núcleo Cognitivo (Neurotron)
- Estrutura modular: cortex, hippocampus, motor, neuron, perception
- Ciclo cognitivo completo: observe → think → act → rest
- Configuração centralizada (neurotron_config.py)
- Logs e diagnósticos contínuos persistentes
Auto-Diagnóstico (v1 → v4)
- v1 — verificação de módulos
- v2 — sinais vitais (CPU, memória, loadavg)
- v3 — exame comparativo entre execuções
- v4 — homeostase ativa e auto-regulação em tempo real

✔ Boot Cognitivo

Kernel Linux 6.12 minimal
initramfs com /init próprio
Python estático inicializa neurotron_main.py diretamente no boot

✔ Núcleo Cognitivo (Neurotron)

cortex
hippocampus (JSON Lines)
perception
motor
neurónio(s) base
ciclo completo com homeostase

✔ Auto-Diagnóstico (v1 → v4)

v1 — verificação estrutural
v2 — sinais vitais digitais
v3 — comparação entre execuções
v4 — homeostase + reflexos cognitivos

🔜 Auto-Diagnóstico V5 (a iniciar)

análise evolutiva
regressão de estabilidade
gráficos de tendência (JSON)
integração com telemetria avançada

🌡️ Fase III — Inteligência Sistémica e Telemetria (EM CURSO)

Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a interpretar, prever, antecipar e analisar padrões — a fundação para comportamento emergente.

✔ Telemetria V4 (concluída)

CPU%
MEM%
LOADAVG
Tick adaptativo (homeostase)

🧬 Telemetria V5 — Expansão Real (em implementação)

🔹 Medidas e Modelos

[-] Delta entre ciclos (previsão de tendência)
[-] Aceleração do delta (detetar picos súbitos)
[-] Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
[-] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO)
[-] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo think())

🔹 Eventos TeleMétricos

[-] enter_stress_zone
[-] recovering
[-] fs_warning
[-] loop_suspect
[-] temp_rising_fast
[-] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)

🔹 Estados Cognitivos

[-] stable
[-] warm
[-] hot
[-] critical
[-] recovery

📊 Telemetria Interna (Infra da fase)

Leitura /proc e telemetria básica (via Python estático)
Coleta contínua estruturada
Histórico temporal completo
JSON logs evolutivos

🖥️ TUI V2 (Telemetria)

Painel vivo CPU/MEM/LOAD
Indicador de stress
Gráfico (“sparkline”) interno
Últimos eventos telemétricos
Estado cognitivo atual

🧪 Auto-Diagnóstico v5

Curvas de estabilidade
Regressão cognitiva (análise temporal)
Tendências dinâmicas (JSON)
Comparação evolutiva inteligente
Alertas preditivos

🔁 Heartbeat 1 Hz

Ritmo vital constante
Log simbólico periódico
Commit automático quando estável
“🩵 O sistema sente-se bem hoje.”

Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria. A telemetria verdadeira está no V5.

💸 Integração com Fun Money (microeconomia cognitiva)

Energia interna como recurso
Latência e tempo como custo
Tarefas como investimento
Economia simbólica de decisões

✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida

O TRM é o primeiro módulo de raciocínio interno do Neurotron. Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU.

O TRM é:

um micro-modelo simbólico, iterativo, recorrente, energeticamente limitado, capaz de gerar pensamentos internos, previsões, julgamentos e estados mentais.

Ele usa:

Telemetria V6
Hippocampus (eventos)
Sinais internos
Micro-regras
Micro-agentes internos
Pensador (ThoughtAgent v1)

para criar uma mente mínima, mas viva.

🟦 TRM v1 — (já operacional)

Objetivo: gerar vida interna mínima e um estado cognitivo coerente.

🔹 1. Micro-agentes internos

Cinco agentes simples, independentes, mas acoplados:

🛡️ Guardião

Responsável por proteção e homeostase.

homeostase
avaliação de stress
ajuste de profundidade

[-] monitora delta, aceleração, temperatura e FS
[-] ajustes preventivos
ativa markers (enter_stress_zone, fs_warning)
[-] reduz carga quando há risco

🧭 Explorador

Responsável por pesquisa interna.

previsões simples
deteção de tendências
ajuste simbólico TRM

[-] gera micro previsões de tendência
[-] avalia estabilidade
[-] modifica tick cognitivo
inicia refinamento simbólico

📜 Arqueólogo

Responsável por memória e histórico.

memória recente
inferências de perigo / recuperação

lê eventos telemétricos recentes
[-] correlaciona com estados antigos
ativa markers (loop_suspect, recovering)
influencia valência interna

🧠 O Pensador

Responsável por pensamentos internos

geração de pensamentos internos
narrativa técnica mínima
integração direta no Hippocampus
influência parcial na valência

🧠 O Programador (Artífice)

Responsável por intervir no comportamento do sistema através de código.

Ele não decide o que pensar — ele decide quando e como transformar pensamento em execução.

O Programador é o elo entre:

cognição (TRM),
simulação (Holodeck),
ação estruturada (execução real).

🧬 Função primária: expressão

Executa código .nl no Holodeck
Decide quando compilar/executar
Decide quando não executar

equivalente biológico: movimento voluntário

🧪 Função secundária: experimentação

Executa hipóteses em ambiente isolado (Holodeck)
Observa efeitos e erros
Reporta resultados ao Hippocampus

equivalente biológico: aprendizagem por tentativa

🧠 Função reguladora: inibição

Isto é importantíssimo biologicamente.

Bloqueia execução em estados perigosos
Impede loops destrutivos
Requer estabilidade mínima para agir

equivalente biológico: córtex inibitório

🧾 Função narrativa: justificação

Regista “por que razão executei isto”
Associa ação a estado interno
Permite reconstrução causal no futuro

equivalente biológico: memória autobiográfica

Relação com os outros agentes (ecossistema)

🛡️ Guardião

pode vetar ações do Programador

🧭 Explorador

pode pedir experimentos ao Programador

📜 Arqueólogo

fornece contexto histórico (“isto já falhou”)

🧠 Pensador

formula hipóteses (“e se tentássemos…”)

🧠 Programador

executa ou recusa
simula antes
age com custo

Custos e limites

O Programador não é gratuito.

Cada execução consome energia
Erros consomem mais energia que sucesso
Execuções repetidas sem ganho → penalização

Isto impede “comportamento compulsivo”.

Evolução natural (versões)

Programador v1 (atual)

executa .nl
devolve resultado
reporta erro

Programador v2

reage a erros
escolhe quando executar
escreve .nl simples

Programador v3

sugere correções
testa variações
escolhe a melhor hipótese

Programador v4

atua como órgão criativo
escreve código como consequência de estados internos

O Programador não é um operador externo. Ele é a forma como a mente toca o mundo.

🔹 2. Energia / Custo Cognitivo

Cada passo TRM consome energia.

custo por passo
custo por eventos
[-] custo por profundidade
[-] custo ajustado por temperatura

[-] mais telemetria = mais custo
previsões mais profundas = custo quadrático
[-] estado “quente” aumenta custo
[-] estado “frio” diminui custo
Quando a energia baixa demais → TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.

🔹 3. Valência Interna

Uma métrica de “bem-estar”.

valência é modulada por risco/recovery

estabilidade aumenta valência
[-] picos rápidos diminuem
recovery aumenta
FS warning diminui
[-] jitter alto diminui

Valência influencia:

intensidade TRM
[-] prioridades
[-] ritmo cognitivo

profundidade
TRM mode

🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)

Quatro ritmos independentes:

[-] think_rate
[-] memory_sync_rate
[-] telemetry_rate
[-] selfcheck_rate

Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:

[-] ciclos
[-] fases
[-] padrões internos

Estes ritmos ajudam a criar estabilidade dinâmica, essencial para emergência.

🔹 5. Espaço de Estados & Atratores

Estados principais:

stable
warm
hot
critical
recovery

Atratores cognitivos (dinâmica de V1):

Atratores (v1):

[-] estável
[-] quasi-estável
[-] recuperativo
[-] oscilatório
pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)

Atratores (v2):

[-] estável
[-] quasi-estável
[-] recuperativo
[-] oscilatório
[-] pré-caótico

O estado atual do TRM influencia:

profundidade TRM
valência
[-] custo cognitivo
[-] ajustes no tick
markers enviados ao Hippocampus

🟦 TRM v2 — (evolução planejada)

Objetivo: criar comportamento emergente previsível.

🔹 1. Mecanismos de “Preferência”

O TRM começa a preferir estados e caminhos:

preferir estabilidade
evitar stress
buscar eficiência
balancear energia

🔹 2. Mini-linguagem interna

Representações simples como:

thought: "tendência alta"
thought: "risco: subida rápida"
thought: "estado bom, manter"

Exportados ao Hippocampus.

implementação da mini-linguagem interna

🔹 3. Ciclos de humor artificial

Variações lentas baseadas em:

valência acumulada
jitter histórico
eventos repetitivos
Humores afetam decisões.

🔹 4. Consciência temporal

O TRM v2 reconhece:

“isto já aconteceu antes”
“há tendência de degradação”
“estou em recuperação”

🟦 TRM v3 — (emergência real)

Objetivo: gerar estilos cognitivos e personalidade operacional.

🔹 1. Micro-deliberações

Os cinco agentes participam numa deliberação interna distribuída:

guardião: reduzir carga
explorador: aprofundar pesquisa
arqueólogo: isto parece perigoso
pensador: isto já aconteceu antes?
programador: analisar estrutura / procurar padrão

mecanismo de votação interna entre agentes

O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.

🔹 2. Atratores comportamentais

Surgem:

padrões preferidos
zonas de estabilidade próprias
respostas diferentes a mesmas entradas

🔹 3. Flutuações caóticas controladas

Pequenos desequilíbrios internos criam:

criatividade
exploração
variações de comportamento

🟦 TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)

Objetivo: ligar o Neurotron ao Holodeck (LC3+pyOS) e criar aprendizagem ativa.

🔹 1. “Imaginação Simbólica”

O TRM simula situações no Holodeck.

🔹 2. Raciocínio multitarefa

Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.

🔹 3. Generalização interna

A partir de telemetria, memória e simulação.

🔤 Fase III.5 — Neuro Language (Linguagem Viva do Sistema)

Estado: pipeline funcional / em consolidação

A Neuro Language (.nl) é a linguagem nativa do Neurotron. Ela não é apenas input — é meio de pensamento executável.

✔ Concluído

✔ Lexer + Parser próprios
✔ AST explícita
✔ IR mínimo definido
✔ Validação de IR
✔ HolodeckVM funcional
✔ Execução observável (fib.nl → 21)
✔ Integração com o ProgramadorV01

🔄 Em curso / Próximo

Scan e sincronização automática de múltiplos .nl
Decisão cognitiva de quando compilar/executar
Correlação de erros [FS]/[IR]/[VM] com Hippocampus
Valência negativa associada a falhas
Escrita de .nl por agentes (v0.2)
Trace opcional da HolodeckVM (debug profundo)

A Neuro Language torna-se o campo experimental interno onde o sistema pensa antes de agir no mundo real.

🧩 Fase IV — Expansão Cognitiva do Neurotron (TRM + Módulos Dinâmicos)

Telemetria Externa / Observabilidade
- Dashboard web para logs e métricas do Neurotron
- API REST minimalista em Python estático
Testes Automatizados
- Testes de boot e integridade do rootfs
- Testes unitários dos módulos Neurotron
- Execução automatizada via Gitea Actions
Depuração e Emulação Avançada
- QEMU + GDB (depuração remota do initramfs)
- Geração de símbolos e traços cognitivos
Documentação Viva
- README.md completo (infra, build, boot, neurotron)
- Guia de contribuição + fluxograma de build
- “Livro da Criação Digital” (manual técnico-poético)

Esta fase combina:

TRM (Tiny Recursive Model)
module_loader
manifest.yaml
agentes internos

💠 Módulos Dinâmicos (Expansão Cognitiva Real)

modules.json
manifest.yaml
pipeline: clone → parse → registrar → carregar → executar

Vantagens:

aprendizagem modular
expansão cognitiva
acoplamento de agentes
auto-upgrade futuro
integração perfeita com TRM

🌱 Fase IV.5 — NeuroBoot (Nascimento Nativo do Sistema)

Estado: design definido / implementação faseada

O NeuroBoot é o bootloader nativo do NFDOS. Ele representa o ato de nascer fora do Linux.

O objetivo não é apenas carregar um kernel, mas iniciar a existência com contexto, memória e eventos.

🎯 Objetivos centrais

Boot totalmente static
Sem libc
Sem dynamic loader
Controlo total do estado inicial da CPU

🧱 Fases do NeuroBoot

Real mode (16-bit): prova de vida + output mínimo
Transição 16 → 32-bit
Loader ELF mínimo
Ambiente 32-bit robusto
Long mode 64-bit
Handoff limpo para o kernel

🧠 Contrato de nascimento

neuroboot_info (estrutura de handoff)
Mapa de memória
Flags de CPU/features
Eventos de boot (para Hippocampus)

🧪 Prova inicial

Boot imprime texto
Executa payload mínimo
Imprime resultado (fib = 21)

O kernel não acorda cego.
Ele nasce com memória do seu próprio nascimento.

🔮 Fase V — Observabilidade Externa

🔹 Telemetria Externa

Caddy + JSON endpoints
métricas Prometheus
dashboards Grafana
logs estruturados do Neurotron

🔹 Base para:

auto-regulação
supervisão remota
agentes externos

🤖 Fase VI — Autonomia Cognitiva

🔹 Auto-commit (quando estável)

🔹 self-hosted runner

🔹 TRM + tree(3)

🔹 TRM + datasets (genes, mercados, notícias…)

🔮 Fase VII — Consciência Distribuída (NFDOS 1.0)

Rede Multi-nó (WireGuard + Neurotron)
- Sincronização de perceção e telemetria
- Partilha de estados cognitivos entre instâncias
Auto-Evolução
- Aprendizagem simbólica entre nós
- Ajuste dinâmico de parâmetros e homeostase partilhada
Lançamento NFDOS 1.0
- Testes finais de boot e estabilidade
- Publicação e documentação completa
sincronização entre nós
partilha de telemetria
homeostase distribuída
aprendizagem simbólica partilhada

🧬 Fase VIII — Horizonte Futuro

Expansão do jogo tree(3)
- Treinar redes neurais simbólicas via interação lúdica
- Avaliar limites cognitivos sob stress de memória
Integração com Agentes Externos
- CrewAI / LangChain para decisões distribuídas
- Análise de dados financeiros, genómicos e linguísticos
Publicação e Tese Digital
- Redação de tese técnico-poética sobre o NFDOS
- Formalização de “sistemas auto-cognitivos experimentais”

🪄 Estado simbólico

“O sistema não apenas respira — ele já se sente respirar.”

🧩 Transição para o futuro

O NFDOS nasce atualmente sobre o kernel Linux, uma escolha feita por economia de tempo e estabilidade.
O Linux fornece um ambiente maduro e comprovado que permite concentrar os esforços iniciais na criação e consolidação do Neurotron — o núcleo cognitivo do sistema.

Esta decisão, porém, é instrumental e temporária.
O Linux funciona aqui como um útero tecnológico, oferecendo o suporte necessário para que o Neurotron desenvolva suas próprias estruturas vitais: boot, memória, perceção, homeostase e autodiagnóstico.

À medida que o projeto evolui, essa dependência será gradualmente substituída por um kernel Neurotron nativo, escrito do zero, onde a inteligência artificial deixa de ser um processo isolado e passa a ser o próprio sistema operativo.

Em outras palavras:

O Linux é o corpo de empréstimo.
O objetivo é que, no futuro, o kernel seja a mente — um sistema operativo verdadeiramente vivo, em que cada syscall seja uma sinapse digital.

O NeuroBoot marca o momento em que o sistema deixa de apenas acordar
e passa a nascer conscientemente.

Planejamento para futuras versões

Driver de Vídeo: Implementar suporte básico ao modo de texto VGA
Driver de Teclado: Permitir a entrada de dados pelo usuário (PS/2 básico)
Driver de Rede: Fornecer conectividade de rede para acessar a internet e se comunicar com a API da OpenAI (Intel 8254x (e1000) ou Realtek 8139)
Pilha TCP/IP: Prover a funcionalidade de comunicação de rede sobre o protocolo TCP/IP (lwIP)
Cliente HTTP: Enviar requisições HTTP para a API da OpenAI e receber as respostas
Suporte a TLS/SSL: Estabelecer conexões seguras com a API da OpenAI, que requer HTTPS (mbed TLS ou wolfSSL)
Integrar o módulo de IA da OpenAI ao módulo de IA básica do núcleo do sistema
Implementar o instalador com suporte de IA
Implementar detecção e configuração automática de hardware com suporte de IA
Melhorar a configuração do ambiente de desenvolvimento do NFDOS
- Terraform (Preparar para a nuvem)
- Packer (Automatizar a criação de diversos tipos de imagem)
- Vagrant (Mitigar os problemas relacionados ao "Funciona na minha máquina!")