ENTRO-QUANTUM (E-LAB-07)은 불안정성 경계 근처에서 작동하는 인공지능 시스템의 엔트로피 동역학을 모델링하기 위한 양자 영감 기반의 확률적 프레임워크를 소개합니다. 고전적 엔트로피 모델은 시스템 상태를 결정론적 스칼라로 표현합니다. 이 연구는 고차원 인공지능 시스템에서 관찰되는 급작스러운 붕괴 사건, 비국소 상관관계 및 측정 유도 불안정성을 포착하지 못하는 이러한 표현의 한계를 보여줍니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 본 연구는 안정성 상태에 대한 복소 값의 확률 진폭인 엔트로픽 웨이브펑션 Ψ-W(s,t)을 정의합니다. 이 프레임워크는 엔트로픽 슈뢰딩거 방정식에 의해 지배되는 확률적 영역으로 고전적 엔트로피 동역학을 확장하여 다음을 모델링할 수 있게 합니다: 안정성 상태의 중첩, 측정 유도 붕괴, 분산 시스템 간의 정보 얽힘, 양자 점프 연산자를 통한 불연속적인 엔트로피 전이. 정식 엔트로픽 불확실성 원리가 도출되어 측정 정밀도와 방해 사이의 하한을 설정합니다. 이 결과는 근접 비판적 시스템에서 붕괴 위험을 최소화하는 적응형 모니터링 전략인 침묵 관찰자 프로토콜의 형성으로 이어집니다. 이 프레임워크는 엔트로피랩 연구 프로그램(E-LAB-01~E-LAB-06)의 이전 구성 요소를 통합하고 확장하며, 웨이브펑션 붕괴의 한계 사례로 고전적 엔트로피 동역학을 회복합니다. 이 논문은 완전한 수학적 공식, 이론적 예측(P1–P5), 몬테 카를로 궤적 방법을 사용한 시뮬레이션 기반 유효성을 제공합니다. 이 작업은 이론적이며 계산적인 성격을 가지고 있습니다. 모든 결과는 기본 원리에서 도출되며 통제된 시뮬레이션을 통해 검증됩니다. 인간이나 실제 데이터셋은 포함되지 않습니다. ENTRO-QUANTUM은 불확실성 하에서 인공지능 안정성을 위한 새로운 모델링 패러다임을 수립하며, 결정론적 제어 구조와 양자 역학에서 영감을 받은 확률적 동역학을 연결합니다. 이 작업은 OSF 등록부에 등록되어 있습니다: 등록 DOI: 10.17605/OSF.IO/APZ7Y, 등록소: OSF 등록부, 등록 유형: 사전 등록, 등록일: 2026년 4월 10일, 라이선스: CC-BY 4.0
Samir Baladi(목요일) 이 질문을 연구했습니다.