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256
Roadmap.md
@ -111,26 +111,245 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve
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### 🧬 Telemetria V5 — Expansão Real (em implementação)
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#### 🔹 Medidas e Modelos
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- [ ] Delta entre ciclos (previsão de tendência)
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- [ ] Aceleração do delta (detetar picos súbitos)
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- [ ] Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
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- [ ] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO)
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- [ ] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`)
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- [-] Delta entre ciclos (previsão de tendência)
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- [-] Aceleração do delta (detetar picos súbitos)
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- [-] Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
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- [-] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO)
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- [-] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`)
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#### 🔹 Eventos TeleMétricos
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- [ ] `enter_stress_zone`
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- [ ] `recovering`
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- [ ] `fs_warning`
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- [ ] `loop_suspect`
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- [ ] `temp_rising_fast`
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- [ ] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)
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- [-] `enter_stress_zone`
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- [-] `recovering`
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- [-] `fs_warning`
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- [-] `loop_suspect`
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- [-] `temp_rising_fast`
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- [-] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)
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#### 🔹 Estados Cognitivos
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- [ ] `stable`
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- [ ] `warm`
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- [ ] `hot`
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- [ ] `critical`
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- [ ] `recovery`
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- [-] `stable`
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- [-] `warm`
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- [-] `hot`
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- [-] `critical`
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- [-] `recovery`
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### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida
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O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron.
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Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU.
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O TRM é:
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> um **micro-modelo simbólico**, iterativo, recorrente, energeticamente limitado,
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> capaz de gerar *pensamentos internos*, previsões, julgamentos e estados mentais.
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Ele usa:
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* telemetria v5
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* memória de eventos (Hippocampus)
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* sinais fisiológicos
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* micro-regras
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* micro-agentes internos
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para criar uma **mente mínima**, mas viva.
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#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)**
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> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente.
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##### 🔹 1. Micro-agentes internos
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Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
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##### **🛡️ Guardião**
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Responsável por proteção e homeostase.
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* monitora delta, aceleração, temperatura e FS
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* ajustes preventivos
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* ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
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* reduz carga quando há risco
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##### **🧭 Explorador**
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Responsável por “pensamento” TRM.
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* gera micro previsões de tendência
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* avalia estabilidade
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* modifica tick cognitivo
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* inicia refinamento simbólico
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##### **📜 Arqueólogo**
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Responsável por memória e histórico.
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* lê eventos telemétricos recentes
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* correlaciona com estados antigos
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* ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
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* influencia valência interna
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#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
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Cada passo TRM consome energia.
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* mais telemetria = mais custo
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* previsões mais profundas = custo quadrático
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* estado “quente” aumenta custo
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* estado “frio” diminui custo
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Quando a energia baixa demais →
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➡ TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
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#### 🔹 3. Valência Interna
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Uma métrica de “bem-estar”.
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* estabilidade aumenta
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* picos rápidos diminuem
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* recovery aumenta
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* FS warning diminui
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* jitter alto diminui
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Valência influencia:
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* intensidade TRM
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* prioridades
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* ritmo cognitivo
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#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
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Quatro ritmos independentes:
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* `think_rate`
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* `memory_sync_rate`
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* `telemetry_rate`
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* `selfcheck_rate`
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Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:
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* ciclos
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* fases
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* padrões internos
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Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência.
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#### 🔹 5. Espaço de Estados & Atratores
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##### Estados principais:
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* `stable`
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* `warm`
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* `hot`
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* `critical`
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* `recovery`
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##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1):
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* estável
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* quasi-estável
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* recuperativo
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* oscilatório
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* pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
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O estado atual do TRM influencia:
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* profundidade TRM
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* valência
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* custo cognitivo
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* ajustes no tick
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* markers enviados ao Hippocampus
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#### 🟦 **TRM v2 — (evolução planejada)**
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> Objetivo: criar *comportamento emergente previsível*.
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##### 🔹 1. Mecanismos de “Preferência”
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O TRM começa a preferir estados e caminhos:
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* preferir estabilidade
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* evitar stress
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* buscar eficiência
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* balancear energia
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##### 🔹 2. Mini-linguagem interna
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Representações simples como:
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```
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thought: "tendência alta"
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thought: "risco: subida rápida"
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thought: "estado bom, manter"
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```
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Exportados ao Hippocampus.
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##### 🔹 3. Ciclos de humor artificial
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Variações lentas baseadas em:
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* valência acumulada
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* jitter histórico
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* eventos repetitivos
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Humores afetam decisões.
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##### 🔹 4. Consciência temporal
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O TRM v2 reconhece:
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* “isto já aconteceu antes”
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* “há tendência de degradação”
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* “estou em recuperação”
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#### 🟦 **TRM v3 — (emergência real)**
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> Objetivo: gerar *estilos cognitivos* e *personalidade operacional*.
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##### 🔹 1. Micro-deliberações
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Os três agentes votam dentro do TRM:
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```
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guardião: reduzir carga
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explorador: aprofundar pensamento
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arqueólogo: isto parece perigoso
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```
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O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
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##### 🔹 2. Atratores comportamentais
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Surgem:
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* padrões preferidos
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* zonas de estabilidade próprias
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* respostas diferentes a mesmas entradas
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##### 🔹 3. Flutuações caóticas controladas
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Pequenos desequilíbrios internos criam:
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* criatividade
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* exploração
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* variações de comportamento
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#### 🟦 **TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)**
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> Objetivo: ligar o Neurotron ao Holodeck (LC3+pyOS) e criar aprendizagem ativa.
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##### 🔹 1. “Imaginação Simbólica”
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O TRM simula situações no Holodeck.
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##### 🔹 2. Raciocínio multitarefa
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Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
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##### 🔹 3. Generalização interna
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A partir de telemetria, memória e simulação.
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@ -157,6 +376,9 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve
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- [ ] Commit automático quando estável
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- [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.”
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Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria.
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A telemetria verdadeira está no V5.
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### 🧪 Auto-Diagnóstico v5
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@ -231,7 +453,7 @@ Pronto para implementação.
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- estável
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- quasi-estável
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- recuperativo
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- caótico
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- caótico
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