Espace Mente (EM)
Espace Mente (EM) — Teoria Versão 3.0 — Compilação Completa Sumário
1. Apresentação e Motivação
2. Histórico e Contexto Científico
3. Fundamentos Conceituais
4. Componentes do Sistema
5. Fluxo Operacional
6. Modelos Matemáticos e Fórmulas
7. Exemplos e Estudos de Caso
8. Limitações e Considerações Éticas
9. Glossário Completo
10. Conclusão e Perspectivas Futuras
1. Apresentação e Motivação
O Espace Mente (EM) é um framework híbrido que integra Inteligência Artificial Clássica,
Computação Quântica e Neurociência, com o objetivo de traduzir estados mentais em outputs
tangíveis como arte, otimizações e visualizações. Sua concepção surgiu da necessidade de
unir rigor científico a aplicações práticas e mensuráveis, oferecendo uma ponte entre mente e
máquina.
2. Histórico e Contexto Científico
A origem do EM remonta às investigações iniciais sobre o SANQ (Sistema de Alinhamento
Neural Quântico) e o SAPQ (Sistema de Análise Preditiva Quântica). O objetivo inicial era
mapear padrões neurais e transformá-los em representações matemáticas capazes de serem
processadas em ambientes híbridos clássicos-quânticos.
3. Fundamentos Conceituais
O EM se baseia em três pilares principais:
● SANQ — responsável pela extração e alinhamento de padrões neurais a partir de dados
brutos (EEG, texto, sinais multimodais).
● SAPQ — encarregado de simular e prever comportamentos e respostas mentais usando
recursos híbridos.
● Camada de interface e interpretação — camada interpretativa e contextual, permitindo
que o sistema mantenha coerência com o ambiente e objetivos.
4. Componentes do Sistema
O sistema é composto por módulos interdependentes:
1. Entrada de Dados: EEG, texto ou sensores multimodais.
2. Processamento SANQ: conversão em vetores representativos.3. Simulação SAPQ: execução em hardware clássico ou NISQ.
4. Saída: geração de arte, otimizações ou visualizações 3D.
5. Fluxo Operacional
O fluxo segue as etapas: 1. Coleta → 2. Pré-processamento → 3. Extração SANQ → 4.
Simulação SAPQ → 5. Output final.
6. Modelos Matemáticos e Fórmulas
O sistema utiliza as seguintes formulações principais:
● Similaridade Coseno para comparação de vetores neurais: cos(θ) = (A · B) / (||A|| ||B||)
● Entropia Cruzada para medição de divergência entre distribuições: H(p,q) = -Σ p(x) log
q(x)
● Função de custo ajustada para otimização quântica: C(θ) = Σ w_i f_i(θ) + λ R(θ)
7. Exemplos e Estudos de Caso
● Caso 1: Conversão de padrões EEG em arte visual interativa.
● Caso 2: Otimização logística a partir de dados caóticos usando SANQ+SAPQ.
8. Limitações e Considerações Éticas
O sistema não substitui diagnósticos médicos e deve respeitar a privacidade dos dados. A
utilização em ambientes sensíveis requer auditoria independente.
9. Glossário Completo
● SANQ: Sistema de Alinhamento Neural Quântico.
● SAPQ: Sistema de Análise Preditiva Quântica.
● NISQ: Noisy Intermediate-Scale Quantum.
● IIT: Integrated Information Theory.
10. Conclusão e Perspectivas Futuras
O EM representa um marco na integração entre IA, neurociência e computação quântica. O
próximo passo é expandir os casos de uso e validar o sistema em larga escala.
Documentação completa no repositório
https://doi.org/10.5281/zenodo.16885182
