diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..32f304c6cc5a518a43faffb231dee5b882b25fb1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "2e60d5068329eb862420522a9632d3a2aa6cc10d92cc8d7dd5116a66f6a4ed4d", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "60ae2536effbae1d588129968c966d5628d6661615334e1ecea1ae45b5435fe0", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7199421d7db03097de39e0835cd4f2af96b118fa --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:00:03.675365+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input", + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result" + }, + "execution_contract": { + "hypothesis_id": "H-STDP-002-A", + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "question_id": "RQ-STDP-002", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "runtime_runner_bytecode_sha256": "af56b58dd3d9866e38356abc78887855f2b45836f2a7ba8d858f5387e150b735", + "runtime_summary_bytecode_sha256": "8d311e523e6093b1bbb23954dae163406f1836fb0defa5b8c4479ac68a929395", + "source_runner_bytecode_sha256": "af56b58dd3d9866e38356abc78887855f2b45836f2a7ba8d858f5387e150b735", + "source_runtime_consistency": "MATCH", + "source_summary_bytecode_sha256": "8d311e523e6093b1bbb23954dae163406f1836fb0defa5b8c4479ac68a929395", + "tick_validation": { + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000, + "status": "NOT_APPLICABLE" + }, + "ticks_requested": 1000 + }, + "execution_semantics": { + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_scope": "instrumentation_gap_contract_only", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "external_review": "external_review/INTEGRATION.md", + "human_assessment": "not_recorded", + "kind": "boundary_audit", + "scientific_evidence": false, + "snn_involved": true + }, + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "experiment_status": "completed", + "git": { + "branch": "main", + "commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "dirty": true + }, + "hypotheses": [ + "H-STDP-002-A" + ], + "network_mode": "OFFLINE", + "provenance_digests": { + "code": "5a11ea288e7e695c2dcd456642b533cbb3e6daf38b72e150134e60e69059531f", + "config": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "data": "00ffbb279e2e63e48fc09373c3037e83cd57bb4d7e7829d22a6ff25d7922d58c", + "prompt": "dd18e473908e7e75b1717c240bac221729ea38753abfd28b701b37b20d5f5e14" + }, + "research_questions": [ + "RQ-STDP-002" + ], + "research_run_mode": "EXPLORATORY", + "results": { + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "run_count": 3, + "runner": "run_boundary_audit", + "tick_contract": { + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000, + "status": "NOT_APPLICABLE" + }, + "ticks_requested": 1000 + }, + "runtime": { + "duration_seconds": 0.028397599991876632 + }, + "runtime_errors": [], + "simulation": { + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "seed": 101, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "ticks": 1000 + }, + "software": { + "brain5d_version": "0.6.0a3", + "os": "Windows 11", + "python": "3.13.14" + }, + "source_freeze_sha": "b6c91c3d463bbab8591dd3e353ad2ef984e5e273b252263419b8c20bcdc5ab36", + "timestamp": "2026-09-14T10:00:03.675351", + "validity": { + "fatal_error_count": 0, + "reason": null, + "runtime_error_count": 0, + "valid": true + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/report.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/report.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f9b2edb668a6667b2a26ea09b9b9dddfa15d7603 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-12: Experiment workflow: stdp_long_stability_boundary_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-STDP-002` +Hypothese: `H-STDP-002-A` +Aufgeloester Runner: `run_boundary_audit` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `stdp_long_stability_boundary_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `1000` +Seeds: `101, 102, 103` +Tick-Vertrag: `{"mode": "protocol_defined_internal_trials", "requested_ticks": 1000, "status": "NOT_APPLICABLE"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 3; Dauer: 0.028398 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e7b5a7d328aba10824b732dce36ca4d973311aeb --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,572 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "research_question_id": "RQ-STDP-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-STDP-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:22:43.717211+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "research_question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-STDP-002-A", + "research_question": "RQ-STDP-002", + "hypothesis": "STDP-getriebene Gewichte konvergieren unter Dauerstimulation zu einer stabilen Verteilung.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet.", + "research_question": { + "id": "RQ-STDP-002", + "domain": "STDP", + "question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?", + "relevance": "Stabilität ist Voraussetzung für längerfristiges Lernen.", + "literature": [ + "SRC-SONG-ABBOTT-2000" + ], + "hypotheses": [ + "H-STDP-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "research_question": "RQ-STDP-002", + "hypothesis": "H-STDP-002-A", + "title": "Experiment workflow: stdp_long_stability_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "2e60d5068329eb862420522a9632d3a2aa6cc10d92cc8d7dd5116a66f6a4ed4d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "cc8767b7bfb3bebb3abbb5a31a3a2648fad12b63cbafad558c5f810dee76e836", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "1f7f196d370743bb8a1e4a5f5810472c213391dbe874be948eb8929ebf2a4178", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "8569f25474992df5ec61819f1f10b2a1c6b27ab7f4dc81f1856c98d450711099", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-SONG-ABBOTT-2000", + "authors": [ + "Sen Song", + "Kenneth D. Miller", + "Larry F. Abbott" + ], + "title": "Competitive Hebbian learning through spike-timing-dependent synaptic plasticity", + "year": 2000, + "journal": "Nature Neuroscience", + "doi": "10.1038/78829", + "topic": [ + "stdp", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "STDP can produce competitive synaptic modification." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-SNN-004", + "RQ-SNN-005", + "RQ-STDP-001", + "RQ-STDP-002" + ], + "brain5d_relevance": "Fundamentale STDP-Referenz für Timing-abhängige Plastizität." + } + ] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine Beobachtung von Effektrichtung, da keine kausale Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." + ], + "requested_evidence": [ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?" + }, + "methodological_critique": [ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "b6c91c3d463bbab8591dd3e353ad2ef984e5e273b252263419b8c20bcdc5ab36", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "1f794f8ed705cf70b11595bc79bc7f28b493987fb12261659c0a072e44591f9f", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "2dfba61e69ce636c378f72411a7b86d7fa509184d33fcbbdb86341a9d7bcd36c", + "data_digest": "4078f74c6c76d1d66813455d5c21656081e289cefef11a4b07416c8be0fd2c8a", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." + ], + "conclusion": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. 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Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine Beobachtung von Effektrichtung, da keine kausale Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." + ], + "requested_evidence": [ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "f9460c2ec8e514733eab24f2d6afd041943ee5b6cac2e145f1ef4e973ee39561", + "research_packet_digest": "8c9c9048883ca64e1cf272cd4f83e831bacad3f46bdcc01c4bde9969f76c8b01", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:00:22.713727+00:00" + }, + "reviewer": { + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914080041505758-8c9c9048", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "packet_digest": "8c9c9048883ca64e1cf272cd4f83e831bacad3f46bdcc01c4bde9969f76c8b01" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine Beobachtung von Effektrichtung, da keine kausale Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." + ], + "requested_evidence": [ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4361bfc3dbcffba69c8fd481c7403983d6d48e0652e4a49c58becd1ff7ae3d72", + "research_packet_digest": "8c9c9048883ca64e1cf272cd4f83e831bacad3f46bdcc01c4bde9969f76c8b01", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:00:41.505758+00:00" + }, + "writer": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914080101496567-8c9c9048", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "packet_digest": "8c9c9048883ca64e1cf272cd4f83e831bacad3f46bdcc01c4bde9969f76c8b01" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-12 +Research Question: RQ-STDP-002 +## Executive Summary + +```json +"Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STDP-002", + "domain": "STDP", + "question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?", + "relevance": "Stabilität ist Voraussetzung für längerfristiges Lernen.", + "literature": [ + "SRC-SONG-ABBOTT-2000" + ], + "hypotheses": [ + "H-STDP-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "research_question": "RQ-STDP-002", + "hypothesis": "H-STDP-002-A", + "title": "Experiment workflow: stdp_long_stability_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "2e60d5068329eb862420522a9632d3a2aa6cc10d92cc8d7dd5116a66f6a4ed4d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "cc8767b7bfb3bebb3abbb5a31a3a2648fad12b63cbafad558c5f810dee76e836", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "1f7f196d370743bb8a1e4a5f5810472c213391dbe874be948eb8929ebf2a4178", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "8569f25474992df5ec61819f1f10b2a1c6b27ab7f4dc81f1856c98d450711099", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-SONG-ABBOTT-2000", + "authors": [ + "Sen Song", + "Kenneth D. Miller", + "Larry F. Abbott" + ], + "title": "Competitive Hebbian learning through spike-timing-dependent synaptic plasticity", + "year": 2000, + "journal": "Nature Neuroscience", + "doi": "10.1038/78829", + "topic": [ + "stdp", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "STDP can produce competitive synaptic modification." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-SNN-004", + "RQ-SNN-005", + "RQ-STDP-001", + "RQ-STDP-002" + ], + "brain5d_relevance": "Fundamentale STDP-Referenz für Timing-abhängige Plastizität." + } + ] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass die Audit-Prüfung abgeschlossen wurde, aber keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine numerischen Ergebnisse sind vorhanden, um Unterschiede oder Verhältnisse zu berechnen." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine Beobachtung von Effektrichtung, da keine kausale Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." + ], + "requested_evidence": [ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Bleiben STDP-getriebene Gewichte unter Dauerstimulation stabil oder oszillieren/explodieren sie?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein.", + "Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "b6c91c3d463bbab8591dd3e353ad2ef984e5e273b252263419b8c20bcdc5ab36", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "1f794f8ed705cf70b11595bc79bc7f28b493987fb12261659c0a072e44591f9f", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "2dfba61e69ce636c378f72411a7b86d7fa509184d33fcbbdb86341a9d7bcd36c", + "data_digest": "4078f74c6c76d1d66813455d5c21656081e289cefef11a4b07416c8be0fd2c8a", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt.", + "Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen.", + "Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden.", + "Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht.", + "Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 1810bdcfbef19ac42e5ea1e63c819ffb0eea283d805701aeea2f012137f6eb5a +JSON/Markdown link digest: 0c5a8888443ca64e86d70def242bb93533709217454331a0718d02cda9d72f9e diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..114fe12cdb5d17a771cb3608ded646f2f77b20f3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:27:27.946793+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "1810bdcfbef19ac42e5ea1e63c819ffb0eea283d805701aeea2f012137f6eb5a" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..631dfb14b5a4199e1d9d4efb33f1a52171908d0a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-12: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STDP-002` +- Hypothese: `H-STDP-002-A` +- Protokoll: `stdp_long_stability_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: stdp_long_stability_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.028397599991876632` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkte kausale Messung, da der Runner lediglich die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung ausführt und bewahrt. Die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation wurde nicht direkt getestet. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine registrierte wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft. +- Die Git-Provenance ist schmutzig oder nicht verfügbar. +- Die Experimente sind auf die Vertragsbedingungen für die Lücken/ Grenzen-Prüfung beschränkt, keine direkte Hypothesentests wurden durchgeführt. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation kann auf andere Faktoren wie Netzwerkarchitektur oder externen Störungen zurückzuführen sein. +- Die fehlende direkte kausale Messung bedeutet, dass andere Faktoren die Ergebnisse beeinflussen könnten, die nicht im Experiment berücksichtigt wurden. + +### Fehlende Nachweise + +- Registrierte wissenschaftliche Evidenz, die die Stabilität der STDP-gesteuerten Gewichte unter Dauerstimulation belegt. +- Detaillierte statistische Analysen der Runs, die numerische Ergebnisse für Unterschiede oder Verhältnisse bereitstellen. +- Evidenz für die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Ein Experiment, das direkt die Stabilität der Gewichte unter Dauerstimulation testet, sollte durchgeführt werden. +- Ein Experiment, das die Auswirkungen von Netzwerkarchitektur oder externen Störungen auf die Gewichtsstabilität untersucht. +- Ein Experiment, das die langfristige Stabilität der Gewichte unter verschiedenen Stimulationsbedingungen vergleicht. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080041505758-8c9c9048.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080041505758-8c9c9048.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080022713727-8c9c9048.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080022713727-8c9c9048.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080101496567-8c9c9048.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080101496567-8c9c9048.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..91e65e35025e4d22915611b977269ba865f18dcc --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-12/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-12", + "research_question": "RQ-STDP-002", + "hypothesis": "H-STDP-002-A", + "title": "Experiment workflow: stdp_long_stability_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "stdp_long_stability_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; 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Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine direkten Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "Die Simulationen folgten einem festgelegten Protokoll, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbbar.", + "Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein.", + "Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst.", + "Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst.", + "Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN.", + "Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität.", + "Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "ea4f12df8a2e5142206d78f9accbdd433bc995e56d96deb5b909e447259a8c34", + "research_packet_digest": "c1ca014222099c88d8394e81e07213d649b0af7f259093d9997c62d08a4e1b3e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:01:31.191127+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..886a7d50c8daad6d80bf9f821e1bbe548494e3db --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142.json @@ -0,0 +1,72 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "packet_digest": "c1ca014222099c88d8394e81e07213d649b0af7f259093d9997c62d08a4e1b3e" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..713d35867929c922c5e69e9539ba4c8ab1e415a5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "9fe229fa2c6e7389f163304798dd0b0dce182fed9c768b16f10266293a6f11a8", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "50f173a837ca9a4ea00847c3b00c428afb48405675610eb05940b22d96dc1c4a", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6263f78620472dc35e0243e27e1dff227f0d7c24 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:01:02.030049+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.151138 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7df1858ee623929fa60aeaa8b8b8c67ad97d8b09 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,588 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "research_question_id": "RQ-HOM-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-HOM-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:22:43.856246+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "research_question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-HOM-001-A", + "research_question": "RQ-HOM-001", + "hypothesis": "Synaptische Homeostase hält die mittlere Feuerrate eines SNN innerhalb eines definierten Sollbereichs.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "research_question": { + "id": "RQ-HOM-001", + "domain": "Homeostasis", + "question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?", + "relevance": "Homeostase ist ein zentraler biologischer Regulationsmechanismus.", + "literature": [ + "SRC-TURRIGIANO-2008" + ], + "hypotheses": [ + "H-HOM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "research_question": "RQ-HOM-001", + "hypothesis": "H-HOM-001-A", + "title": "Experiment workflow: homeostasis_rate_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "homeostasis_rate_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "9fe229fa2c6e7389f163304798dd0b0dce182fed9c768b16f10266293a6f11a8" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "0800338b73d563f30b8ac26720c9835e828f9d3e017dd1ff9ba62c31b4706101", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "553a295067dc55eccc36caae1bd81c60aceded581f4a063077c9276935b0ad80", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "4bf5571fdcb8ac31705431435e627a339637938f28da8475978f9e725ee48411", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-TURRIGIANO-2008", + "authors": [ + "Gina G. Turrigiano" + ], + "title": "The Self-Tuning Neuron: Synaptic Scaling of Excitatory Synapses", + "year": 2008, + "journal": "Cell", + "doi": "10.1016/j.cell.2008.10.008", + "topic": [ + "homeostasis", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "Synaptic scaling stabilizes firing rates in neural networks." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-HOM-001", + "RQ-HOM-002" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für synaptische Homeostase-Mechanismen." + } + ] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine direkten Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "Die Simulationen folgten einem festgelegten Protokoll, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verbunden.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine direkten Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "Die Simulationen folgten einem festgelegten Protokoll, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein.", + "Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst.", + "Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst.", + "Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN.", + "Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität.", + "Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?" + }, + "methodological_critique": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbbar.", + "Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein.", + "Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "382bb10cdfa77bb9878d26e0fb49a7bd03f883bc8c5f0aabdf1e97a29ed9c87f", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "7699521308323df0296ff8b0682278ee21b1e2121d16949e2518576f0bc8d3e0", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "92d245e70200c1aeea72c92ca9aee290abd6ae3bb2701353e718a45889bf80fb", + "data_digest": "fde1ea2f70e9d6b269ad2197560ee2a5fa2589af6e2cdc32db637d0cf107f38d", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN.", + "Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität.", + "Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst.", + "Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst.", + "Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft." + ], + "conclusion": "Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-13 +Research Question: RQ-HOM-001 +## Executive Summary + +```json +"Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-HOM-001", + "domain": "Homeostasis", + "question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?", + "relevance": "Homeostase ist ein zentraler biologischer Regulationsmechanismus.", + "literature": [ + "SRC-TURRIGIANO-2008" + ], + "hypotheses": [ + "H-HOM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "research_question": "RQ-HOM-001", + "hypothesis": "H-HOM-001-A", + "title": "Experiment workflow: homeostasis_rate_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "homeostasis_rate_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "9fe229fa2c6e7389f163304798dd0b0dce182fed9c768b16f10266293a6f11a8" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "0800338b73d563f30b8ac26720c9835e828f9d3e017dd1ff9ba62c31b4706101", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "553a295067dc55eccc36caae1bd81c60aceded581f4a063077c9276935b0ad80", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "4bf5571fdcb8ac31705431435e627a339637938f28da8475978f9e725ee48411", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-TURRIGIANO-2008", + "authors": [ + "Gina G. Turrigiano" + ], + "title": "The Self-Tuning Neuron: Synaptic Scaling of Excitatory Synapses", + "year": 2008, + "journal": "Cell", + "doi": "10.1016/j.cell.2008.10.008", + "topic": [ + "homeostasis", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "Synaptic scaling stabilizes firing rates in neural networks." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-HOM-001", + "RQ-HOM-002" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für synaptische Homeostase-Mechanismen." + } + ] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine direkten Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "Die Simulationen folgten einem festgelegten Protokoll, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verbunden.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine direkten Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden.", + "Die Simulationen folgten einem festgelegten Protokoll, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein.", + "Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst.", + "Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst.", + "Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN.", + "Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität.", + "Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Kann synaptische Homeostase die Feuerrate in einem SNN stabilisieren?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbbar.", + "Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein.", + "Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "382bb10cdfa77bb9878d26e0fb49a7bd03f883bc8c5f0aabdf1e97a29ed9c87f", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "7699521308323df0296ff8b0682278ee21b1e2121d16949e2518576f0bc8d3e0", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "92d245e70200c1aeea72c92ca9aee290abd6ae3bb2701353e718a45889bf80fb", + "data_digest": "fde1ea2f70e9d6b269ad2197560ee2a5fa2589af6e2cdc32db637d0cf107f38d", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN.", + "Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität.", + "Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst.", + "Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst.", + "Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: a98ae4f77a5ca61de1b093bd75d3dc84488316303bc6b0b31f44cf4b5a92904d +JSON/Markdown link digest: 23de91c9cd1a579d3da1072ded0193a91ffdfc0774ff11d019d2d73f5ba10b70 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8b1acd5ecb13a5e5ce5422b4e37324917e8d345 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:27:52.245298+00:00", + "comments": "ok", + "report_content_digest": "a98ae4f77a5ca61de1b093bd75d3dc84488316303bc6b0b31f44cf4b5a92904d" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b9cbca03a5427fd86a0a3b90a45b4fd6144c9c50 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/summary.md @@ -0,0 +1,137 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-13: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-HOM-001` +- Hypothese: `H-HOM-001-A` +- Protokoll: `homeostasis_rate_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: homeostasis_rate_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.15113779995590448` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die experimentellen Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen, die auf synaptische Homeostase und ihre Fähigkeit zur Stabilisierung der Feuerrate in einem SNN hinweisen. Die Audit-Protokolle bestätigen, dass keine Hypothesentests durchgeführt wurden und keine wissenschaftlichen Beweise erfasst wurden. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt. +- Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft. +- Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbbar. +- Die Experimente folgten einem Audit-Protokoll, das keine Hypothesentests umfasste. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die fehlende kausale Messung könnte auf ein fehlendes Experimentaldesign hinweisen. +- Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Datenerfassung oder -analyse zurückzuführen sein. +- Die Git-Provenance könnte die Validität der Ergebnisse beeinträchtigen. + +### Fehlende Nachweise + +- Direkte kausale Messungen der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN. +- Wissenschaftliche Beweise, die die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase belegen. +- Dokumentation der Git-Provenance und der Datenintegrität. +- Evidenz für die Validität der Experimentaldesigns und -methoden. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Ein Experiment, das direkt kausale Effekte der synaptischen Homeostase auf die Feuerrate in einem SNN misst. +- Ein Experiment, das wissenschaftliche Beweise für die Stabilisierung der Feuerrate durch synaptische Homeostase erfasst. +- Ein Experiment, das die Git-Provenance und die Datenintegrität überprüft. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080131191127-c1ca0142.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080131191127-c1ca0142.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080116047319-c1ca0142.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080148203112-c1ca0142.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080148203112-c1ca0142.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..850596faaf3ec3a589929e041b0dd5a5ad63b496 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-13/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-13", + "research_question": "RQ-HOM-001", + "hypothesis": "H-HOM-001-A", + "title": "Experiment workflow: homeostasis_rate_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "homeostasis_rate_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66e5725f4ffa6e10abf4e194503a22cae6054089 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "bbcdae677cfb071f278c59580217aabe249780fedff53f559f320d3a658bbebb", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ef285f196963525243846f315a3316895a36de2a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "68c7fe957d437d95351a393c1811bdfe59fd6a6339378b82e2b251d96bf54375", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "c3608eaf3395144d6591501e568cf17a974bd94f8bdc4bb9da11571bd49a4932", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "bbcdae677cfb071f278c59580217aabe249780fedff53f559f320d3a658bbebb", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080257277627-86a0a586.json 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vorhanden.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "578706fc3b8b7553ee42358824ac85cc1c3896b00c0e346c4471858d6a088c73", + "research_packet_digest": "86a0a5860104ffb2d132ab4f15c077aa4e8e92f573052b9d036cc06ce907f2b0", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:02:57.277627+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1f0ddb70988d6b7d97c84ed45aebd2ada4192554 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586.json @@ -0,0 +1,70 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "packet_digest": "86a0a5860104ffb2d132ab4f15c077aa4e8e92f573052b9d036cc06ce907f2b0" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "9f97dad606d3d3d1485ac6126bdf360732f5aa9d7dd66a6da2e0151fbe6e312a", + "research_packet_digest": "86a0a5860104ffb2d132ab4f15c077aa4e8e92f573052b9d036cc06ce907f2b0", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..209b119fc84cfa539b7d808311e2ecdb867c9401 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "83037936c8a1f3fb14d2d2a5c0211f2e7bbd9a4d55ca208d82765eb396fd816a", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "2e4fc4d0d7dd09dd6672c7621795e99964460802ef21ca2f80138fe85f2ee496", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f4f3684b65181da5d3f81a170dd6b47fddae2394 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:01:48.732270+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.032547 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0aedc9ac05e7f296aa45c33fdcf55262be70f6ee --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,575 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "research_question_id": "RQ-HOM-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-HOM-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:22:44.000411+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "research_question": "Wie interagiert Homeostase mit STDP? 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-TURRIGIANO-2008", + "authors": [ + "Gina G. Turrigiano" + ], + "title": "The Self-Tuning Neuron: Synaptic Scaling of Excitatory Synapses", + "year": 2008, + "journal": "Cell", + "doi": "10.1016/j.cell.2008.10.008", + "topic": [ + "homeostasis", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "Synaptic scaling stabilizes firing rates in neural networks." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-HOM-001", + "RQ-HOM-002" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für synaptische Homeostase-Mechanismen." + } + ] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden.", + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": 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Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "9f97dad606d3d3d1485ac6126bdf360732f5aa9d7dd66a6da2e0151fbe6e312a", + "research_packet_digest": "86a0a5860104ffb2d132ab4f15c077aa4e8e92f573052b9d036cc06ce907f2b0", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + 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Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "578706fc3b8b7553ee42358824ac85cc1c3896b00c0e346c4471858d6a088c73", + "research_packet_digest": "86a0a5860104ffb2d132ab4f15c077aa4e8e92f573052b9d036cc06ce907f2b0", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + 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Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle 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+============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-14 +Research Question: RQ-HOM-002 +## Executive Summary + +```json +"Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-HOM-002", + "domain": "Homeostasis", + "question": "Wie interagiert Homeostase mit STDP? Wirken sie synergistisch oder antagonistisch?", + "relevance": "Das Zusammenspiel beider Mechanismen ist entscheidend für stabile Plastizität.", + "literature": [ + "SRC-TURRIGIANO-2008" + ], + "hypotheses": [ + "H-HOM-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "research_question": "RQ-HOM-002", + "hypothesis": "H-HOM-002-A", + "title": "Experiment workflow: homeostasis_stdp_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "homeostasis_stdp_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "83037936c8a1f3fb14d2d2a5c0211f2e7bbd9a4d55ca208d82765eb396fd816a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "68c7fe957d437d95351a393c1811bdfe59fd6a6339378b82e2b251d96bf54375", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-TURRIGIANO-2008", + "authors": [ + "Gina G. Turrigiano" + ], + "title": "The Self-Tuning Neuron: Synaptic Scaling of Excitatory Synapses", + "year": 2008, + "journal": "Cell", + "doi": "10.1016/j.cell.2008.10.008", + "topic": [ + "homeostasis", + "plasticity" + ], + "claims": [ + "Synaptic scaling stabilizes firing rates in neural networks." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-HOM-001", + "RQ-HOM-002" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für synaptische Homeostase-Mechanismen." + } + ] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden.", + "effect_direction": "Keine Richtung der Effekte kann bestimmt werden, da keine inferenzielle Analyse durchgeführt wurde.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt.", + "Es wurden drei Runs mit den Samen 101, 102 und 103 durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen, dass keine direkte Hypothesentestung oder wissenschaftliche Evidenz durchgeführt wurde.", + "Die Statistiken enthalten keine Formeln für inferenzielle Analysen, nur deskriptive Formeln wie Mittelwert und Standardabweichung." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." + ], + "recommended_experiments": [ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." + ], + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden.", + "Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden.", + "Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "65a8c8b490623c4aab10bae2b68b3c9cb38fd4a91f631fa5e77e207e336bcd83", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "3ce4b8db37d0b10ed7ae828d6d602bf7a9aed18e8469bb36318d12100e31c38f", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "80bce63b4462d31d188d7747fd7225a77934e550036061f7f0368d90e609d9b9", + "data_digest": "cf570a2e95ee817096bb3ad6e9491496cc8b95fe3be15923405fbfb8c72f5014", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt.", + "Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben.", + "Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen.", + "Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen.", + "Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 4b3c14ec775fa520592a3ed00aece30d672eae29aa2207c3ac345adc3a042ff7 +JSON/Markdown link digest: 0780342cc176bf3817282c783ad94462ad10d8dd33fbf9fd925919314fdb6a4c diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..75b2c3b12fe649d033969ba91045fc93c64c6457 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:02.059192+00:00", + "comments": "ok", + "report_content_digest": "4b3c14ec775fa520592a3ed00aece30d672eae29aa2207c3ac345adc3a042ff7" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f02dab17f11781538a08762e5c565a3d864d3f82 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/summary.md @@ -0,0 +1,135 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-14: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-HOM-002` +- Hypothese: `H-HOM-002-A` +- Protokoll: `homeostasis_stdp_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: homeostasis_stdp_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.03254650003509596` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Daten sind beschreibend, keine inferenzielle Analyse vorhanden. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine wissenschaftliche Evidenz ist mit diesem Experiment verknüpft. +- Die Git-Provenance ist unklar oder nicht verfügbar. +- Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen beschränkt, keine direkte Hypothesentestung wurde durchgeführt. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analyse nicht interpretiert werden. +- Die Verträge wurden nur ausgeführt, ohne dass direkte Hypothesen getestet wurden. +- Die Daten sind nur deskriptiv und geben keine kausale Beziehung wieder. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenz, die den Zusammenhang zwischen Homeostase und STDP belegt. +- Statistische Analysen, die inferenzielle Schlussfolgerungen erlauben. +- Dokumentation der Git-Provenance, um die Replizierbarkeit zu sichern. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Eine inferenzielle Analyse mit statistischen Tests wie t-Test oder ANOVA durchführen. +- Direkte Hypothesentests durchführen, um die Wechselwirkung zwischen Homeostase und STDP zu untersuchen. +- Die Daten mit anderen Experimenten vergleichen, um kausale Beziehungen zu bestimmen. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080257277627-86a0a586.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080257277627-86a0a586.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080202272098-86a0a586.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080356394614-86a0a586.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080356394614-86a0a586.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..332b5734eb3e1b8e19e895b8c6c12936287aa174 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-14/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-14", + "research_question": "RQ-HOM-002", + "hypothesis": "H-HOM-002-A", + "title": "Experiment workflow: homeostasis_stdp_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "homeostasis_stdp_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f54d665ff8d786b087bc5549882c75bc88cea538 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 17, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz", + "sha256": "3eb2c3f5cdcf7e0d59597d92f9a42b83145a22ddf24a353d7e6901321fdb7a89", + "size_bytes": 546, + "uncompressed_bytes": 1010 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..526d8a729162de522a6574c37d28c931a4193993 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,187 @@ +{ + "run_count": 18, + "runs": [ + { + "condition": "1d", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "2cf0eca1dc2f007b10d9527db01a9e9ce196d4bfe76b5bd4ed312ebb2e5a0e99", 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"results": { + "protocol": "dimension_dynamics_v1", + "run_count": 18, + "runner": "run_5d", + "tick_contract": { + "mode": "minimum_per_run", + "observed_max": 256, + "observed_min": 256, + "requested_ticks": 256, + "status": "SATISFIED" + }, + "ticks_requested": 256 + }, + "runtime": { + "duration_seconds": 0.06435380002949387 + }, + "runtime_errors": [], + "simulation": { + "protocol": "dimension_dynamics_v1", + "seed": 101, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "ticks": 256 + }, + "software": { + "brain5d_version": "0.6.0a3", + "os": "Windows 11", + "python": "3.13.14" + }, + "source_freeze_sha": "db1a720dfa9a60f8e888efe8124e5b101395ea13afe27c109adc6de3999ae550", + "timestamp": "2026-09-14T10:03:56.811375", + "validity": { + "fatal_error_count": 0, + "reason": null, + "runtime_error_count": 0, + "valid": true + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/report.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/report.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d986987face5d1a50af405f501de54bd0f78c177 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-15: Experiment workflow: dimension_dynamics_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-5D-001` +Hypothese: `H-5D-001-A` +Aufgeloester Runner: `run_5d` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `dimension_dynamics_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `256` +Seeds: `101, 102, 103` +Tick-Vertrag: `{"mode": "minimum_per_run", "observed_max": 256, "observed_min": 256, "requested_ticks": 256, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 18; Dauer: 0.064354 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..959cc0e7a03a2d93b5ba7494de57eb7adbc7d7e4 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/summary.md @@ -0,0 +1,173 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-15: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-5D-001` +- Hypothese: `H-5D-001-A` +- Protokoll: `dimension_dynamics_v1` +- Durchlaeufe: `18` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `256` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `256 .. 256` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: 5D erwartet die registrierten Dimensions-/Topologiebedingungen. +- Beobachtete Conditions: `1d, 2d, 3d, 5d, 5d_shuffled, random_graph` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: dimension_dynamics_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.06435380002949387` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| 1d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 2d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 3d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d_shuffled | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| random_graph | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `1d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `2d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `3d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d_shuffled`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `random_graph`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080532306655-1ed9b60d.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080532306655-1ed9b60d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080447223870-1ed9b60d.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080447223870-1ed9b60d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080617417935-1ed9b60d.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080617417935-1ed9b60d.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-5d_shuffled-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0004-5d_shuffled-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-random_graph-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0005-random_graph-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-1d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0006-1d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-2d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0007-2d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-3d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0008-3d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0009-5d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0009-5d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0010-5d_shuffled-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0010-5d_shuffled-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0011-random_graph-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0011-random_graph-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0012-1d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0012-1d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0013-2d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0013-2d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0014-3d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0014-3d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0015-5d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0015-5d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0016-5d_shuffled-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0016-5d_shuffled-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..68604adc22b775b7a89755e152e32558af998cbe --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-15/workflow.json @@ -0,0 +1,32 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-15", + "research_question": "RQ-5D-001", + "hypothesis": "H-5D-001-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_dynamics_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_dynamics_v1", + "resolved_runner": "run_5d", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c138bdef5c5dba7e89c1467aa428e127c9f800e0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 17, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz", + "sha256": "0affea2b3b46f0c799e2130b38bc7dbbbc55b1c607120bf34109f85585c962de", + "size_bytes": 546, + "uncompressed_bytes": 1010 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..30e0a15416efa7e4908bf838af49a5f5c0bbd5fc --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,187 @@ +{ + "run_count": 18, + "runs": [ + { + "condition": "1d", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "d9227496e1715c32dc869c9cf3dbd5c4f11ff8a7bbda307979b743ab9ba816d2", 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b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/report.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f1c0656aab172d824e10312281cae04fa7248a1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-16: Experiment workflow: dimension_propagation_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-5D-002` +Hypothese: `H-5D-002-A` +Aufgeloester Runner: `run_5d` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `dimension_propagation_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `256` +Seeds: `101, 102, 103` +Tick-Vertrag: `{"mode": "minimum_per_run", "observed_max": 256, "observed_min": 256, "requested_ticks": 256, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 18; Dauer: 0.127181 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3451fe9ba34364234c14c448c1afd4559a4b709 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,3299 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-16", + "research_question_id": "RQ-5D-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-5D-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.036524+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-16", + "research_question": "Wie verändert Dimensionalität die Signalpropagation im Netzwerk?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-5D-002-A", + "research_question": "RQ-5D-002", + "hypothesis": "Die Signalpropagationszeit und -reichweite skaliert mit der Dimensionalität des Netzwerks.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-5D-002", + "domain": "5D Topology", + "question": "Wie verändert Dimensionalität die Signalpropagation im Netzwerk?", + "relevance": "Verständnis der Informationsausbreitung in höherdimensionalen SNNs.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-16", + "research_question": "RQ-5D-002", + "hypothesis": "H-5D-002-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_propagation_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_propagation_v1", + "resolved_runner": "run_5d", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 18, + "sha256": 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Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-5D-002", + "domain": "5D Topology", + "question": "Wie verändert Dimensionalität die Signalpropagation im Netzwerk?", + "relevance": "Verständnis der Informationsausbreitung in höherdimensionalen SNNs.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-16", + "research_question": "RQ-5D-002", + "hypothesis": "H-5D-002-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_propagation_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_propagation_v1", + "resolved_runner": "run_5d", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": 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3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "random_graph": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d_shuffled": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "random_graph": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 18, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "1d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "2d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d_shuffled": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "random_graph": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d_shuffled": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "random_graph": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 18, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "1d": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "2d": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d_shuffled": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "random_graph": { + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "first_response_latency": 1, + "last_response_latency": 1, + "max_synaptic_current_targets": 1, + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 1, + "recurrent_events": 0, + "synaptic_activity_ticks": 2, + "ticks_executed": 256, + "ticks_requested": 256, + "total_spikes": 3, + "total_synapses": 2 + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "851cfb7c4755b5ea596558c0c383a0ffd72882aff2573a382a668d8ec338f798", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "25c9698f4a55a075dfe42b40332c729faf16abc3a9b171d83c4e68247c113970", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "30b29b2969090517d2bf2af67f0e140da394919ec9737cc3e25ec80f12aa564c", + "data_digest": "5e57c6cb790e8b98c5a80f9dbd09c3b3c4724e5e410c5291b81bf992b8e57b6c", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 494637c99fc9c251aa439b97e877bcc28b8beb52da71a7c5bb216a4d467a05ea +JSON/Markdown link digest: e53a52ce7c806c7561a9a99158139c74ec16fc4ea3683b8d9e3c38ec62afe24e diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f6a36b3a502660099f9a477150c21476d7f51ce --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:13.590807+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "494637c99fc9c251aa439b97e877bcc28b8beb52da71a7c5bb216a4d467a05ea" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3434feef3d301c9a4a554a9e227e52e5f2ba015b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/summary.md @@ -0,0 +1,173 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-16: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-5D-002` +- Hypothese: `H-5D-002-A` +- Protokoll: `dimension_propagation_v1` +- Durchlaeufe: `18` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `256` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `256 .. 256` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: 5D erwartet die registrierten Dimensions-/Topologiebedingungen. +- Beobachtete Conditions: `1d, 2d, 3d, 5d, 5d_shuffled, random_graph` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: dimension_propagation_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.12718140002107248` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| 1d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 2d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 3d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d_shuffled | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| random_graph | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `1d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `2d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `3d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d_shuffled`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `random_graph`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080755500258-4cf2749f.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080755500258-4cf2749f.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080710412999-4cf2749f.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080710412999-4cf2749f.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080840620916-4cf2749f.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080840620916-4cf2749f.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-5d_shuffled-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0004-5d_shuffled-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-random_graph-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0005-random_graph-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-1d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0006-1d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-2d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0007-2d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-3d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0008-3d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0009-5d-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0009-5d-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0010-5d_shuffled-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0010-5d_shuffled-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0011-random_graph-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0011-random_graph-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0012-1d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0012-1d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0013-2d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0013-2d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0014-3d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0014-3d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0015-5d-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0015-5d-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0016-5d_shuffled-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0016-5d_shuffled-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0017-random_graph-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fb9edbac389658c0cbbcc42761fb544e34178a10 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-16/workflow.json @@ -0,0 +1,32 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-16", + "research_question": "RQ-5D-002", + "hypothesis": "H-5D-002-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_propagation_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_propagation_v1", + "resolved_runner": "run_5d", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..de41a03946cb3d00c62c59d7a8cae712ccc6a493 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "729325f387ac0744d751dc327adb521ac9db70415a51ed066f304f68a10e6cb3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2f7854be86c8615aafd81b8560e6299d47ad8c2c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "f60f1737a7a8b78257947ad8f21dcf9a2f41361ccac329a7393e1814f4d02be2", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "8c332a1ca1bd339fbfee484f6d1d358e4763c8db988612a9d649f4009ee143c5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "729325f387ac0744d751dc327adb521ac9db70415a51ed066f304f68a10e6cb3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..032ed3b4d4ed7498d4e6b6bb5c98d5e60895a268 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3.json @@ -0,0 +1,68 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "packet_digest": "72c360d3c253f939b1cadac90d291c16c8784d83f6f5ca2139af9dba59b175f1" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemeldet, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen zur Lösung von Löchern beschränkt, ohne direkte kausale Messungen durchzuführen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretiert werden.", + "Die Verwendung von deterministischen Statistik-Engines und keine inferenziellen Tests macht eine direkte Bewertung der Modularität in 5D unmöglich." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen Sie inferenzielle Analysen, um die Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen zu vergleichen.", + "Erstellen Sie Experimente, die direkte kausale Messungen durchführen, um die Modularität zu testen.", + "Führen Sie statistische Tests durch, um die signifikanten Unterschiede in der Modularität zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die den Vergleich der Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen unterstützen.", + "Daten, die direkte kausale Beziehungen zwischen der Dimension und der Modularität zeigen.", + "Statistische Analysen, die die signifikanten Unterschiede in der Modularität quantifizieren." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "6a9b00937ac7588d74565f0d112388d96c2cba27bcf2082cc187ae975bbe75d7", + "research_packet_digest": "72c360d3c253f939b1cadac90d291c16c8784d83f6f5ca2139af9dba59b175f1", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:09:12.520009+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..38a6e02796bf710adbb4193ee18bce7c9a49087b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3.json @@ -0,0 +1,68 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "packet_digest": "72c360d3c253f939b1cadac90d291c16c8784d83f6f5ca2139af9dba59b175f1" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemeldet, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen zur Lösung von Löchern beschränkt, ohne direkte kausale Messungen durchzuführen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretiert werden.", + "Die Verwendung von deterministischen Statistik-Engines und keine inferenziellen Tests macht eine direkte Bewertung der Modularität in 5D unmöglich." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen Sie inferenzielle Analysen, um die Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen zu vergleichen.", + "Erstellen Sie Experimente, die direkte kausale Messungen durchführen, um die Modularität zu testen.", + "Führen Sie statistische Tests durch, um die signifikanten Unterschiede in der Modularität zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die den Vergleich der Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen unterstützen.", + "Daten, die direkte kausale Beziehungen zwischen der Dimension und der Modularität zeigen.", + "Statistische Analysen, die die signifikanten Unterschiede in der Modularität quantifizieren." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "54b38f61545ccd8ce7c6631fc39272be51669b25528fc21bab5090e11bee29a4", + "research_packet_digest": "72c360d3c253f939b1cadac90d291c16c8784d83f6f5ca2139af9dba59b175f1", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:08:56.137049+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5bdd2efedf3fdbe13419e14f00ea358f6a20b233 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "packet_digest": "72c360d3c253f939b1cadac90d291c16c8784d83f6f5ca2139af9dba59b175f1" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "729325f387ac0744d751dc327adb521ac9db70415a51ed066f304f68a10e6cb3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a06ce9bc0a9bb9db896163d92c32776edf405fd4 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "eec5b4e7397088e6160b9d0dd921f06ec0c4d7248a6ab7f1f540eb058a79203a", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "b590db0053b69a89388675242c9692bbf13bcdd31f9a0288de0ac9f4ec8bd7b3", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a3f92843f9874c6b314fb5c20a9cb1aa7463fd83 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:08:40.965597+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.015170 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b7ef05475ed13d198b3c994e9f186beab3e9bd98 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,542 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "research_question_id": "RQ-5D-003", + "hypothesis_ids": [ + "H-5D-003-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.195224+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "research_question": "Entsteht in 5D eine andere Modularität als in niedrigeren Dimensionen?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-5D-003-A", + "research_question": "RQ-5D-003", + "hypothesis": "5D-Netzwerke entwickeln eine höhere Modularität als niedrigdimensionale Netzwerke.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "research_question": { + "id": "RQ-5D-003", + "domain": "5D Topology", + "question": "Entsteht in 5D eine andere Modularität als in niedrigeren Dimensionen?", + "relevance": "Modularität ist ein Schlüsselkonzept für funktionale Spezialisierung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-003-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "research_question": "RQ-5D-003", + "hypothesis": "H-5D-003-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_modularity_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_modularity_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "eec5b4e7397088e6160b9d0dd921f06ec0c4d7248a6ab7f1f540eb058a79203a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "f60f1737a7a8b78257947ad8f21dcf9a2f41361ccac329a7393e1814f4d02be2", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "8c332a1ca1bd339fbfee484f6d1d358e4763c8db988612a9d649f4009ee143c5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-17 +Research Question: RQ-5D-003 +## Executive Summary + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-5D-003", + "domain": "5D Topology", + "question": "Entsteht in 5D eine andere Modularität als in niedrigeren Dimensionen?", + "relevance": "Modularität ist ein Schlüsselkonzept für funktionale Spezialisierung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-003-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "research_question": "RQ-5D-003", + "hypothesis": "H-5D-003-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_modularity_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_modularity_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "eec5b4e7397088e6160b9d0dd921f06ec0c4d7248a6ab7f1f540eb058a79203a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "f60f1737a7a8b78257947ad8f21dcf9a2f41361ccac329a7393e1814f4d02be2", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "729325f387ac0744d751dc327adb521ac9db70415a51ed066f304f68a10e6cb3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemeldet, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen zur Lösung von Löchern beschränkt, ohne direkte kausale Messungen durchzuführen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretiert werden.", + "Die Verwendung von deterministischen Statistik-Engines und keine inferenziellen Tests macht eine direkte Bewertung der Modularität in 5D unmöglich." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen Sie inferenzielle Analysen, um die Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen zu vergleichen.", + "Erstellen Sie Experimente, die direkte kausale Messungen durchführen, um die Modularität zu testen.", + "Führen Sie statistische Tests durch, um die signifikanten Unterschiede in der Modularität zu bestimmen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die den Vergleich der Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen unterstützen.", + "Daten, die direkte kausale Beziehungen zwischen der Dimension und der Modularität zeigen.", + "Statistische Analysen, die die signifikanten Unterschiede in der Modularität quantifizieren." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Entsteht in 5D eine andere Modularität als in niedrigeren Dimensionen?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen zur Lösung von Löchern beschränkt, ohne direkte kausale Messungen durchzuführen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretiert werden.", + "Die Verwendung von deterministischen Statistik-Engines und keine inferenziellen Tests macht eine direkte Bewertung der Modularität in 5D unmöglich." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a34445208c1f75bba5defa4d765ceabac0f3f120ac4cd2f786fcb52201ff3701", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "42918f6938cdf0971bbebd3eee811442f0a3a585f09a410524d0964e5b4bd5ed", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "1fdd9a840a714dce17cfac8f299bb6bc6ccb29f24a016aab8d307f60dc1ff3ae", + "data_digest": "78a0b369963c016c301e6fd52cb8526a0fd540b3cb0822e822277104f19c0fbb", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Beweise, die den Vergleich der Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen unterstützen.", + "Daten, die direkte kausale Beziehungen zwischen der Dimension und der Modularität zeigen.", + "Statistische Analysen, die die signifikanten Unterschiede in der Modularität quantifizieren." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführen Sie inferenzielle Analysen, um die Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen zu vergleichen.", + "Erstellen Sie Experimente, die direkte kausale Messungen durchführen, um die Modularität zu testen.", + "Führen Sie statistische Tests durch, um die signifikanten Unterschiede in der Modularität zu bestimmen." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 1cac53d9dc918ca45a1a169d7948bab45ec65b59fbdf7c6eaeded28735d33372 +JSON/Markdown link digest: ea61cb37357cd945ee4412cb91af6f1f1283013cd1b0453aa61d3c768263556a diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7fc9c413f814491f46960cd2cf34964d77ae2b04 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:18.501851+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "1cac53d9dc918ca45a1a169d7948bab45ec65b59fbdf7c6eaeded28735d33372" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..16ce416701a529d021c5a8e42684d5d0af934e3d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-17: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-5D-003` +- Hypothese: `H-5D-003-A` +- Protokoll: `dimension_modularity_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `MISMATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_SEMANTIC_MISMATCH` +- Begründung: 5D erwartet die registrierten Dimensions-/Topologiebedingungen. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: dimension_modularity_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.015169599966611713` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine wissenschaftlichen Beweise sind mit diesem Experiment verknüpft. +- Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar. +- Die Experimente sind auf die Ausführung von Verträgen zur Lösung von Löchern beschränkt, ohne direkte kausale Messungen durchzuführen. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Ergebnisse können aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretiert werden. +- Die Verwendung von deterministischen Statistik-Engines und keine inferenziellen Tests macht eine direkte Bewertung der Modularität in 5D unmöglich. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Beweise, die den Vergleich der Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen unterstützen. +- Daten, die direkte kausale Beziehungen zwischen der Dimension und der Modularität zeigen. +- Statistische Analysen, die die signifikanten Unterschiede in der Modularität quantifizieren. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführen Sie inferenzielle Analysen, um die Modularität in 5D mit niedrigeren Dimensionen zu vergleichen. +- Erstellen Sie Experimente, die direkte kausale Messungen durchführen, um die Modularität zu testen. +- Führen Sie statistische Tests durch, um die signifikanten Unterschiede in der Modularität zu bestimmen. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914080912520009-72c360d3.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080856137049-72c360d3.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914080929575219-72c360d3.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `MISMATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..492969abe4f3820ac79e44f104f73b7956801f6c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-17/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-17", + "research_question": "RQ-5D-003", + "hypothesis": "H-5D-003-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_modularity_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_modularity_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cf8486ab61e106d3ee47af4b7719c9a54a68f453 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "0315defd0e0dfaff611275e3ebfa003f37cb6e39da1a0cc5cd95b3c315b2c3c5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..183e631ee5c75834f66a0ec1a42f7ef3268b455a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..64a6f84201b012d38e194f832212074ff2417b3e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "730f6c3703a10730c14e75e0d6b5296e9be437940a9e7f135edfe3dc6f873379", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "f1a69c79afb60027896a39dda051ff7c811760d1c878df16984db91e1fde1b92", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7023b46586be08c0aee0f0d8f633fcd5a7ca0c6d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:09:30.483565+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.088422 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e9d3a34cc8652a8e26a6350b2f71323c561e3fc8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,585 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "research_question_id": "RQ-5D-004", + "hypothesis_ids": [ + "H-5D-004-A" + ], + "claim_ids": [ + "CLAIM-5D-002" + ], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.356720+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "research_question": "Sind zusätzliche Dimensionen informationstragend oder lediglich zusätzliche Koordinaten?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-5D-004-A", + "research_question": "RQ-5D-004", + "hypothesis": "Die zusätzlichen Dimensionen in 5D sind informationstragend und nicht redundant.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind.", + "research_question": { + "id": "RQ-5D-004", + "domain": "5D Topology", + "question": "Sind zusätzliche Dimensionen informationstragend oder lediglich zusätzliche Koordinaten?", + "relevance": "Eine der wichtigsten Fragen des gesamten Projekts — betrifft fundamentale Natur der 5D-Repräsentation.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-004-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "research_question": "RQ-5D-004", + "hypothesis": "H-5D-004-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_information_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_information_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "730f6c3703a10730c14e75e0d6b5296e9be437940a9e7f135edfe3dc6f873379" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "810c72e2063dd5a34829d1d8d85d72951b40bd2d42d7116de139f7cb2a6ac4ed", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "a205911ebbb957f8c9a77f95c113aca5122f7dded584915c098e8f401822c9c7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "0315defd0e0dfaff611275e3ebfa003f37cb6e39da1a0cc5cd95b3c315b2c3c5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Datenbank enthält keine messbaren Ergebnisse zur Informationskapazität von 5D-Netzwerken.", + "Die verwendeten Algorithmen und Protokolle sind deterministisch und folgen einem festgelegten Schema.", + "Die Ergebnisse der Experimente sind nicht direkt mit der Behauptung verknüpft, sondern beziehen sich auf die Durchführung der Audit-Verfahren.", + "Die Forschungsfragen sind nicht vollständig beantwortet, da keine empirischen Daten zur Verfügung stehen, die die Hypne Hypothese testen könnten." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Datenbank enthält keine messbaren Ergebnisse zur Informationskapazität von 5D-Netzwerken.", + "Die verwendeten Algorithmen und Protokolle sind deterministisch und folgen einem festgelegten Schema.", + "Die Ergebnisse der Experimente sind nicht direkt mit der Behauptung verknüpft, sondern beziehen sich auf die Durchführung der Audit-Verfahren.", + "Die Forschungsfragen sind nicht vollständig beantwortet, da keine empirischen Daten zur Verfügung stehen, die die Hypothese testen könnten." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine klare Richtung des Effekts, da keine statistischen Tests durchgeführt wurden und keine messbaren Ergebnisse vorliegen.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Tests der Hypothese", + "Keine verknüpften wissenschaftlichen Beweise", + "Unzureichende empirische Daten zur Validierung der Behauptung", + "Die Experimente konzentrieren sich auf Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Messung der Informationskapazität" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die zusätzlichen Dimensionen könnten redundant sein und somit keine zusätzliche Informationskapazität liefern.", + "Die Messung der Informationskapazität wurde nicht durchgeführt, sodass keine Schlussfolgerungen gezogen werden könnten.", + "Die verwendeten Algorithmen könnten nicht in der Lage sein, die Informationskapazität der Netzwerke zu messen.", + "Die experimentellen Ergebnisse konzentrieren sich auf die Durchführung von Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Messung der Informationskapazität von 5D-Netzwerken im Vergleich zu niedrigdimensionalen Netzwerken", + "Ablationstests, um die Rolle der zusätzlichen Dimensionen zu analysieren", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse mit verschiedenen Parametern und Bedingungen", + "Direkte Tests der Hypothese, um die informationstragende Natur der zusätzlichen Dimensionen zu überprüfen" + ], + "requested_evidence": [ + "Messungen der Informationskapazität", + "Ablationstests zur Dimensionenanalyse", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse", + "Direkte Tests der Hypothese" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Sind zusätzliche Dimensionen informationstragend oder 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erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-18 +Research Question: RQ-5D-004 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-5D-004", + "domain": "5D Topology", + "question": "Sind zusätzliche Dimensionen informationstragend oder lediglich zusätzliche Koordinaten?", + "relevance": "Eine der wichtigsten Fragen des gesamten Projekts — betrifft fundamentale Natur der 5D-Repräsentation.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-004-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "research_question": "RQ-5D-004", + "hypothesis": "H-5D-004-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_information_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_information_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "0315defd0e0dfaff611275e3ebfa003f37cb6e39da1a0cc5cd95b3c315b2c3c5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Datenbank enthält keine messbaren Ergebnisse zur Informationskapazität von 5D-Netzwerken.", + "Die verwendeten Algorithmen und Protokolle sind deterministisch und folgen einem festgelegten Schema.", + "Die Ergebnisse der Experimente sind nicht direkt mit der Behauptung verknüpft, sondern beziehen sich auf die Durchführung der Audit-Verfahren.", + "Die Forschungsfragen sind nicht vollständig beantwortet, da keine empirischen Daten zur Verfügung stehen, die die Hypne Hypothese testen könnten." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass keine direkte Hypothesentests durchgeführt wurden.", + "Die Datenbank enthält keine messbaren Ergebnisse zur Informationskapazität von 5D-Netzwerken.", + "Die verwendeten Algorithmen und Protokolle sind deterministisch und folgen einem festgelegten Schema.", + "Die Ergebnisse der Experimente sind nicht direkt mit der Behauptung verknüpft, sondern beziehen sich auf die Durchführung der Audit-Verfahren.", + "Die Forschungsfragen sind nicht vollständig beantwortet, da keine empirischen Daten zur Verfügung stehen, die die Hypothese testen könnten." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine klare Richtung des Effekts, da keine statistischen Tests durchgeführt wurden und keine messbaren Ergebnisse vorliegen.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Tests der Hypothese", + "Keine verknüpften wissenschaftlichen Beweise", + "Unzureichende empirische Daten zur Validierung der Behauptung", + "Die Experimente konzentrieren sich auf Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Messung der Informationskapazität" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die zusätzlichen Dimensionen könnten redundant sein und somit keine zusätzliche Informationskapazität liefern.", + "Die Messung der Informationskapazität wurde nicht durchgeführt, sodass keine Schlussfolgerungen gezogen werden könnten.", + "Die verwendeten Algorithmen könnten nicht in der Lage sein, die Informationskapazität der Netzwerke zu messen.", + "Die experimentellen Ergebnisse konzentrieren sich auf die Durchführung von Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Messung der Informationskapazität von 5D-Netzwerken im Vergleich zu niedrigdimensionalen Netzwerken", + "Ablationstests, um die Rolle der zusätzlichen Dimensionen zu analysieren", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse mit verschiedenen Parametern und Bedingungen", + "Direkte Tests der Hypothese, um die informationstragende Natur der zusätzlichen Dimensionen zu überprüfen" + ], + "requested_evidence": [ + "Messungen der Informationskapazität", + "Ablationstests zur Dimensionenanalyse", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse", + "Direkte Tests der Hypothese" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Sind zusätzliche Dimensionen informationstragend oder lediglich zusätzliche Koordinaten?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende direkte Tests der Hypothese", + "Keine verknüpften wissenschaftlichen Beweise", + "Unzureichende empirische Daten zur Validierung der Behauptung", + "Die Experimente konzentrieren sich auf Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Messung der Informationskapazität" +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die zusätzlichen Dimensionen könnten redundant sein und somit keine zusätzliche Informationskapazität liefern.", + "Die Messung der Informationskapazität wurde nicht durchgeführt, sodass keine Schlussfolgerungen gezogen werden können.", + "Die verwendeten Algorithmen könnten nicht in der Lage sein, die Informationskapazität der Netzwerke zu messen.", + "Die experimentellen Ergebnisse konzentrieren sich auf die Durchführung von Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Validierung der Hypothese." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "e2d5bdc7deb25972c0ac03ae50efbe46ebd591a73a7e0f513b28ec4d6d4d2dd7", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "764ac772d6fe69837bc264919baa934048661aa0d18b755773a50fd2f7666a31", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "acf389bdf9a97170dba997e5f99bdccb17d726448ad9799b702f7559e2a994bb", + "data_digest": "bc79fd0ea833f389851e625f7611eeded542a83c284d3ec75d4c23c86ac6e624", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Messungen der Informationskapazität", + "Ablationstests zur Dimensionenanalyse", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse", + "Direkte Tests der Hypothese" +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Messung der Informationskapazität von 5D-Netzwerken im Vergleich zu niedrigdimensionalen Netzwerken", + "Ablationstests, um die Rolle der zusätzlichen Dimensionen zu analysieren", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse mit verschiedenen Parametern und Bedingungen", + "Direkte Tests der Hypothese, um die informationstragende Natur der zusätzlichen Dimensionen zu überprüfen" +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.05 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: c77daddc9f12f72a42968189ff78c4276d704ab79b82933cbe2d72fa41ad0f61 +JSON/Markdown link digest: b47b1d4b1e517870b3b8a0e3adadc9af94965ecc21d4becca4568c773466d6b2 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..72728e8738629de506eeb2e8e3df4dde45e9be06 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:23.792314+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "c77daddc9f12f72a42968189ff78c4276d704ab79b82933cbe2d72fa41ad0f61" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1dd2a782e2035f644a3462acca13add28030b82a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/summary.md @@ -0,0 +1,139 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-18: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-5D-004` +- Hypothese: `H-5D-004-A` +- Protokoll: `dimension_information_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `MISMATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_SEMANTIC_MISMATCH` +- Begründung: 5D erwartet die registrierten Dimensions-/Topologiebedingungen. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: dimension_information_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.08842230000300333` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende Grundlage zur Bewertung der Behauptung, da keine wissenschaftlichen Beweise verknüpft sind und die experimentellen Ergebnisse nicht direkt auf die Hypothese abgestimmt sind. + +KI-Konfidenz: `0.05` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende direkte Tests der Hypothese +- Keine verknüpften wissenschaftlichen Beweise +- Unzureichende empirische Daten zur Validierung der Behauptung +- Die Experimente konzentrieren sich auf Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Messung der Informationskapazität + +### Alternative Erklaerungen + +- Die zusätzlichen Dimensionen könnten redundant sein und somit keine zusätzliche Informationskapazität liefern. +- Die Messung der Informationskapazität wurde nicht durchgeführt, sodass keine Schlussfolgerungen gezogen werden können. +- Die verwendeten Algorithmen könnten nicht in der Lage sein, die Informationskapazität der Netzwerke zu messen. +- Die experimentellen Ergebnisse konzentrieren sich auf die Durchführung von Audit-Verfahren, nicht auf die direkte Validierung der Hypothese. + +### Fehlende Nachweise + +- Messungen der Informationskapazität +- Ablationstests zur Dimensionenanalyse +- Statistische Reproduktion der Ergebnisse +- Direkte Tests der Hypothese + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Messung der Informationskapazität von 5D-Netzwerken im Vergleich zu niedrigdimensionalen Netzwerken +- Ablationstests, um die Rolle der zusätzlichen Dimensionen zu analysieren +- Statistische Reproduktion der Ergebnisse mit verschiedenen Parametern und Bedingungen +- Direkte Tests der Hypothese, um die informationstragende Natur der zusätzlichen Dimensionen zu überprüfen + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081019746899-912c0c8d.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081019746899-912c0c8d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080959835143-912c0c8d.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914080959835143-912c0c8d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081041185337-912c0c8d.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081041185337-912c0c8d.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `MISMATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5f5252ad6059dd8b348f29d30b8f586d9a348311 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-18/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-18", + "research_question": "RQ-5D-004", + "hypothesis": "H-5D-004-A", + "title": "Experiment workflow: dimension_information_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "dimension_information_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f062b5858014a4a3d02a4ca04400d3968f8da9e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "6b8102e12a84b4d831e245656ca87b6ea41100f179890c3d4569180cffcb1d71", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8514d85add72b36163aa96dbdd2e78af450e018b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "aa7534550711bc04fc4bba019b040993eb14fdfb1a00b1de4dca2189e75f493d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "eae3ce0a330ab3983608e3fb3a2426526b95fbc5af28d18da65b7b1954c5a22f", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "6b8102e12a84b4d831e245656ca87b6ea41100f179890c3d4569180cffcb1d71", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4825f5237ed1f344d3b7672fa44e5270efd724ab --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864.json @@ -0,0 +1,75 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Die Behauptung, das .b5d-Format ermögliche verlustfreie Serialisierung und Deserialisierung des vollständigen Netzwerkzustands, wurde nicht ausreichend unterstützt. Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine solche Schlussfolgerung zu rechtfertigen.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden als \"instrumentation_gap_audit\" durchgeführt, was bedeutet, dass keine direkte kausale Messung durchgeführt wurde.", + "Die Metriken der Experimente enthalten keine direkte Testung der Hypothese.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente wurden nicht als direkte Tests der Hypothese durchgeführt, sondern als \"instrumentation_gap_audit\".", + "Die Metriken enthalten keine direkte Testung der Hypothese, was eine unvollständige Analyse der Daten darstellt.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine Schlussfolgerung über die Verlustfreiheit der Serialisierung zu rechtfertigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf technische Einschränkungen oder unzureichende Implementierung des .b5d-Formats zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend durchgeführt worden sein, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Die fehlende direkte Testung der Hypothese könnte auf eine unvollständige Analyse der experimentellen Daten zurückzuführen sein.", + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf eine unzureichende Implementierung der \"state_equality_check\"-Funktion im Experiment zurückzuführen sein." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen einer direkten Validierung der Zustandsintegrität durch Vergleich der vor und nach der Serialisierung.", + "Durchführen einer statistischen Analyse der Verlustfreiheit der Serialisierung durch Vergleich der Daten vor und nach der Deserialisierung.", + "Durchführen einer kausalen Analyse, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Durchführen einer Validierung der \"state_equality_check\"-Funktion, um sicherzustellen, dass der Zustand nach der Deserialisierung identisch mit dem vor der Serialisierung ist." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte Validierung der Zustandsintegrität durch Vergleich der vor und nach der Serialisierung.", + "Statistische Analyse der Verlustfreiheit der Serialisierung durch Vergleich der Daten vor und nach der Deserialisierung.", + "Kausale Analyse, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Validierung der \"state_equality_check\"-Funktion, um sicherzustellen, dass der Zustand nach der Deserialisierung identisch mit dem vor der Serialisierung ist." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4e0a813455cac0d0b8b41ff3da23f8cb44b233022aa245b453bd9302224bf9ca", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:12:28.939916+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a16e09606b920247c23d81236c678c99b1e9ac07 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864.json @@ -0,0 +1,54 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "f1ea208ae39a54eabb55ae90a1fc24ec025d9669fb768dfd9df30459c9b3ac03", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:12:06.649371+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ce12f54e1b491d7f33c6c2c5555bae9f4dcddb4e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864.json @@ -0,0 +1,54 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "18ba904bd704aa2f57736bfd832561a8c181be25212df9414ccc3e8acf5b3f3d", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:13:56.759926+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..29c2ba951c300eaf29fc7cb3dbc0d314c32d40a6 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "98e7dcfbe86262316406faff94e3f73224dfb24ad0ecb4bf6e1d368fd71346a5" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "aa7534550711bc04fc4bba019b040993eb14fdfb1a00b1de4dca2189e75f493d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "6b8102e12a84b4d831e245656ca87b6ea41100f179890c3d4569180cffcb1d71", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aad58dac091a5e8e6dc22d4ff4a3f7677d23c99a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "98e7dcfbe86262316406faff94e3f73224dfb24ad0ecb4bf6e1d368fd71346a5", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "fe92a043d21195c6cec1ed6b51b97e4076663730ab420c2012ba481c878854c0", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..96ee534ebc6a58c05c9a4afbf02420185b3a34d1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:10:41.584083+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.023250 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a10048e9e6ff68fdfd50f1b37470e5afbb2b05af --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,509 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "research_question_id": "RQ-STORAGE-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-STOR-001-A" + ], + "claim_ids": [ + "CLAIM-STOR-001" + ], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.491511+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "research_question": "Kann ein vollständiger neuronaler Zustand verlustfrei im .b5d-Modell gespeichert werden?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-STOR-001-A", + "research_question": "RQ-STORAGE-001", + "hypothesis": "Ein vollständiger neuronaler Zustand kann verlustfrei im .b5d-Format gespeichert und zurückgeladen werden.", + "status": "supported", + "evidence": [ + "EVID-2026-04", + "EVID-2026-06", + "EVID-2026-08", + "EVID-2026-10", + "EVID-2026-12", + "EVID-2026-14", + "EVID-2026-16" + ], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "research_question": { + "id": "RQ-STORAGE-001", + "domain": "Storage", + "question": "Kann ein vollständiger neuronaler Zustand verlustfrei im .b5d-Modell gespeichert werden?", + "relevance": "Grundlage für Persistenz und Checkpointing.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "research_question": "RQ-STORAGE-001", + "hypothesis": "H-STOR-001-A", + "title": "Experiment workflow: storage_roundtrip_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_roundtrip_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "98e7dcfbe86262316406faff94e3f73224dfb24ad0ecb4bf6e1d368fd71346a5" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "aa7534550711bc04fc4bba019b040993eb14fdfb1a00b1de4dca2189e75f493d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Die Experimente wurden nicht als direkte Tests der Hypothese durchgeführt, sondern als \"instrumentation_gap_audit\".", + "Die Metriken enthalten keine direkte Testung der Hypothese, was eine unvollständige Analyse der Daten darstellt.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine Schlussfolgerung über die Verlustfreiheit der Serialisierung zu rechtfertigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf technische Einschränkungen oder unzureichende Implementierung des .b5d-Formats zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend durchgeführt worden sein, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Die fehlende direkte Testung der Hypothese könnte auf eine unvollständige Analyse der experimentellen Daten zurückzuführen sein.", + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf eine unzureichende Implementierung der \"state_equality_check\"-Funktion im Experiment zurückzuführen sein." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a0a511c51e950d5839954f80cf1d5b3b1b314106d5b0553dadf0897af827241e", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "34a96d79e472a1816a41592c0b48095ecd8dc205c059d1304c9d1771026e6cec", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "81499f9ef84c28ec05b0a89485a202864ddf19015aa9950eaa4d53d163c1e9b1", + "data_digest": "10c3cbb5daa0a6635341bfdcd6f56b6df85ddf364ccbe9bbacdd636cbbd6086a", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "recommended_follow_up": [], + "conclusion": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "human_review": { + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null + }, + "aiar": { + "analyst": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "f1ea208ae39a54eabb55ae90a1fc24ec025d9669fb768dfd9df30459c9b3ac03", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:12:06.649371+00:00" + }, + "reviewer": { + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Die Behauptung, das .b5d-Format ermögliche verlustfreie Serialisierung und Deserialisierung des vollständigen Netzwerkzustands, wurde nicht ausreichend unterstützt. Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine solche Schlussfolgerung zu rechtfertigen.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden als \"instrumentation_gap_audit\" durchgeführt, was bedeutet, dass keine direkte kausale Messung durchgeführt wurde.", + "Die Metriken der Experimente enthalten keine direkte Testung der Hypothese.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente wurden nicht als direkte Tests der Hypothese durchgeführt, sondern als \"instrumentation_gap_audit\".", + "Die Metriken enthalten keine direkte Testung der Hypothese, was eine unvollständige Analyse der Daten darstellt.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine Schlussfolgerung über die Verlustfreiheit der Serialisierung zu rechtfertigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf technische Einschränkungen oder unzureichende Implementierung des .b5d-Formats zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend durchgeführt worden sein, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Die fehlende direkte Testung der Hypothese könnte auf eine unvollständige Analyse der experimentellen Daten zurückzuführen sein.", + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf eine unzureichende Implementierung der \"state_equality_check\"-Funktion im Experiment zurückzuführen sein." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen einer direkten Validierung der Zustandsintegrität durch Vergleich der vor und nach der Serialisierung.", + "Durchführen einer statistischen Analyse der Verlustfreiheit der Serialisierung durch Vergleich der Daten vor und nach der Deserialisierung.", + "Durchführen einer kausalen Analyse, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Durchführen einer Validierung der \"state_equality_check\"-Funktion, um sicherzustellen, dass der Zustand nach der Deserialisierung identisch mit dem vor der Serialisierung ist." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte Validierung der Zustandsintegrität durch Vergleich der vor und nach der Serialisierung.", + "Statistische Analyse der Verlustfreiheit der Serialisierung durch Vergleich der Daten vor und nach der Deserialisierung.", + "Kausale Analyse, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Validierung der \"state_equality_check\"-Funktion, um sicherzustellen, dass der Zustand nach der Deserialisierung identisch mit dem vor der Serialisierung ist." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4e0a813455cac0d0b8b41ff3da23f8cb44b233022aa245b453bd9302224bf9ca", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:12:28.939916+00:00" + }, + "writer": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "18ba904bd704aa2f57736bfd832561a8c181be25212df9414ccc3e8acf5b3f3d", + "research_packet_digest": "8b843864c53c8dd31d5a86cafe5ea526bffbe12141fc343bf6366f57ed5e4f09", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:13:56.759926+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "f8d41a9c20a50ec69cee578c7564b888e64c5c675caba2074cd1161b12121cdc", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a0a511c51e950d5839954f80cf1d5b3b1b314106d5b0553dadf0897af827241e", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "34a96d79e472a1816a41592c0b48095ecd8dc205c059d1304c9d1771026e6cec", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "81499f9ef84c28ec05b0a89485a202864ddf19015aa9950eaa4d53d163c1e9b1", + "data_digest": "10c3cbb5daa0a6635341bfdcd6f56b6df85ddf364ccbe9bbacdd636cbbd6086a", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864", + "AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864", + "AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "faf62d07be7e93555aedc9e1b65a41f00a4d75b8c70adaf3193479b3cdb2ea8c", + "markdown_digest": "46786ffd86f4fd444a825c326535faff91753c15e3d1982d64db626f1dc188b5" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..62b4b838aa2e8f90a9d416d38da60b7efd371c1a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,349 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-19 +Research Question: RQ-STORAGE-001 +## Executive Summary + +```json +"Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STORAGE-001", + "domain": "Storage", + "question": "Kann ein vollständiger neuronaler Zustand verlustfrei im .b5d-Modell gespeichert werden?", + "relevance": "Grundlage für Persistenz und Checkpointing.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "research_question": "RQ-STORAGE-001", + "hypothesis": "H-STOR-001-A", + "title": "Experiment workflow: storage_roundtrip_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_roundtrip_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "6b8102e12a84b4d831e245656ca87b6ea41100f179890c3d4569180cffcb1d71", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die Experimente wurden nicht als direkte Tests der Hypothese durchgeführt, sondern als \"instrumentation_gap_audit\".", + "Die Metriken enthalten keine direkte Testung der Hypothese, was eine unvollständige Analyse der Daten darstellt.", + "Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge.", + "Die \"state_digest_after\"- und \"state_digest_before\"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine Schlussfolgerung über die Verlustfreiheit der Serialisierung zu rechtfertigen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf technische Einschränkungen oder unzureichende Implementierung des .b5d-Formats zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend durchgeführt worden sein, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen.", + "Die fehlende direkte Testung der Hypothese könnte auf eine unvollständige Analyse der experimentellen Daten zurückzuführen sein.", + "Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf eine unzureichende Implementierung der \"state_equality_check\"-Funktion im Experiment zurückzuführen sein." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a0a511c51e950d5839954f80cf1d5b3b1b314106d5b0553dadf0897af827241e", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "34a96d79e472a1816a41592c0b48095ecd8dc205c059d1304c9d1771026e6cec", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "81499f9ef84c28ec05b0a89485a202864ddf19015aa9950eaa4d53d163c1e9b1", + "data_digest": "10c3cbb5daa0a6635341bfdcd6f56b6df85ddf364ccbe9bbacdd636cbbd6086a", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: faf62d07be7e93555aedc9e1b65a41f00a4d75b8c70adaf3193479b3cdb2ea8c +JSON/Markdown link digest: 46786ffd86f4fd444a825c326535faff91753c15e3d1982d64db626f1dc188b5 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7b5a918999fd4156c065bbfff559d1c59b9ab808 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:36.760339+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "faf62d07be7e93555aedc9e1b65a41f00a4d75b8c70adaf3193479b3cdb2ea8c" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c287c598f83b3402c7d002fcb949982c654c1f54 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-19: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STORAGE-001` +- Hypothese: `H-STOR-001-A` +- Protokoll: `storage_roundtrip_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: storage_roundtrip_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.023250300029758364` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Die Experimente wurden nicht als direkte Tests der Hypothese durchgeführt, sondern als "instrumentation_gap_audit". +- Die Metriken enthalten keine direkte Testung der Hypothese, was eine unvollständige Analyse der Daten darstellt. +- Die statistischen Daten sind nur deskriptiv und zeigen keine signifikanten Unterschiede oder Zusammenhänge. +- Die "state_digest_after"- und "state_digest_before"-Felder sind leer, was auf fehlende Validierung der Zustandsintegrität hinweist. +- Die experimentellen Ergebnisse sind nicht ausreichend, um eine Schlussfolgerung über die Verlustfreiheit der Serialisierung zu rechtfertigen. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf technische Einschränkungen oder unzureichende Implementierung des .b5d-Formats zurückzuführen sein. +- Die Experimente könnten nicht ausreichend durchgeführt worden sein, um die Verlustfreiheit der Serialisierung zu testen. +- Die fehlende direkte Testung der Hypothese könnte auf eine unvollständige Analyse der experimentellen Daten zurückzuführen sein. +- Die fehlende Validierung der Zustandsintegrität könnte auf eine unzureichende Implementierung der "state_equality_check"-Funktion im Experiment zurückzuführen sein. + +### Fehlende Nachweise + +- Repeat provider analysis from the same immutable research packet. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081228939916-8b843864.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081206649371-8b843864.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081356759926-8b843864.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f283cb966e5ea131b608ef8ba5a7c4582483cd3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-19/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-19", + "research_question": "RQ-STORAGE-001", + "hypothesis": "H-STOR-001-A", + "title": "Experiment workflow: storage_roundtrip_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_roundtrip_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..91a2df8183b57ee0313d13f268d6ec619392439a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "fd05f1fcb090fd7c1b743b43b2effbe89995f90dc9ea6e4250c562ebf1e85631", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4d3545e93ebf0d8f805287c8aa8765508784b5e6 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "72d004a7616a00262dd038ee634f2c6508d69ff395f9b2dfdfeae4360925af69", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "1e38591d53e014fac4c4a81f9474c24b615b7c6e788e8efcdf4057215d957f83", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "fd05f1fcb090fd7c1b743b43b2effbe89995f90dc9ea6e4250c562ebf1e85631", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..138a08d28a0f763ee93e012b882d455b1fe13c04 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7.json @@ -0,0 +1,76 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "packet_digest": "98f8faf7fea8c40bc0266abde1111c1053e1f67de565472842f9d5b600e2e6e6" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten kausalen Messungen durchgeführt, wie in den Metriken angegeben.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erzeugt wurden.", + "Die Runs haben keine runtime_errors und wurden erfolgreich abgeschlossen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten.", + "Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. B. durch kausale Interventionen oder kausale Inferenzmethoden.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion testet.", + "Ein Experiment, das die Notwendigkeit bestimmter Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung beweist.", + "Ein Experiment, das die Rolle von Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue in der kausalen Fortsetzung analysiert." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die die kausale Fortsetzung eines Laufs belegen.", + "Daten, die kausale Effekte oder Zusammenhänge zwischen den Zustandsinformationen und der Lauffortsetzung zeigen.", + "Ein direkter Test der Hypothese, ob die genannten Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung erforderlich sind.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion beweist." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "6540a76c24a95b8fd069802b0739b7e7a432a30f0af6c5789b269bdaff894ec7", + "research_packet_digest": "98f8faf7fea8c40bc0266abde1111c1053e1f67de565472842f9d5b600e2e6e6", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:14:32.496341+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4a1dfe79e6e3ee4c54e987f1ee2d81f684207772 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7.json @@ -0,0 +1,75 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "packet_digest": "98f8faf7fea8c40bc0266abde1111c1053e1f67de565472842f9d5b600e2e6e6" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f7dfd4415431e179880d1c725f3d8d71772cade --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "7fa4db4c325ff6c31b363c91d21299aa1f4474d6e462fc4f4d601513f0ec25f5", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "ee2fc68c42206f5d0d3b0e04f7e519f60bcc0cbfc4a23c2d97a6c2456359110e", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..404479323ee18bf14c85759f4a28611a419779c1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:13:57.344105+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.045889 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ce365edebc41bb75b63ac5bb90e9e2ab8daf1236 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,578 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "research_question_id": "RQ-STORAGE-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-STOR-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.639822+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "research_question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-STOR-002-A", + "research_question": "RQ-STORAGE-002", + "hypothesis": "Für kausale Fortsetzung eines Laufs müssen Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue gespeichert werden.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "research_question": { + "id": "RQ-STORAGE-002", + "domain": "Storage", + "question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?", + "relevance": "Vollständige Zustandsspeicherung für deterministische Reproduktion.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "research_question": "RQ-STORAGE-002", + "hypothesis": "H-STOR-002-A", + "title": "Experiment workflow: storage_causal_resume_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_causal_resume_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "7fa4db4c325ff6c31b363c91d21299aa1f4474d6e462fc4f4d601513f0ec25f5" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "72d004a7616a00262dd038ee634f2c6508d69ff395f9b2dfdfeae4360925af69", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten kausalen Messungen durchgeführt, wie in den Metriken angegeben.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erzeugt wurden.", + "Die Runs haben keine runtime_errors und wurden erfolgreich abgeschlossen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten.", + "Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. 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Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten kausalen Messungen durchgeführt, wie in den Metriken angegeben.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erzeugt wurden.", + "Die Runs haben keine runtime_errors und wurden erfolgreich abgeschlossen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten.", + "Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. B. durch kausale Interventionen oder kausale Inferenzmethoden.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion testet.", + "Ein Experiment, das die Notwendigkeit bestimmter Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung beweist.", + "Ein Experiment, das die Rolle von Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue in der kausalen Fortsetzung analysiert." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die die kausale Fortsetzung eines Laufs belegen.", + "Daten, die kausale Effekte oder Zusammenhänge zwischen den Zustandsinformationen und der Lauffortsetzung zeigen.", + "Ein direkter Test der Hypothese, ob die genannten Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung erforderlich sind.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion beweist." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "c363ac7567d7163b2aa44eab4a0c374dd43214b26ec2cf1561c921bd8d43cfc2", + "research_packet_digest": "98f8faf7fea8c40bc0266abde1111c1053e1f67de565472842f9d5b600e2e6e6", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:14:52.067287+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "9cf3db3a4224426f21ec89e451f60f5da3cc625b850c77af30a9322adc4ac638", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "bab3522b19ecef92209f4e99037267359b02aba1ea4d32ecb75f952f7f88589d", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "4885028742cac877c1b6e73780fae939fad32fd997ba85a97925422146984778", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "0913605c78acf60dafc0f34968ba74af88d1196e701319a6cd2d7bcdb4d116c5", + "data_digest": "5cf099a40f6d75713a4a22505a377fc3b050991364da2c5991ac2464f65b71a9", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7", + "AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7", + "AIAR-scientific_writer-20260914081452067287-98f8faf7" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "630daa65ed16cced7bcd6425d9609eccee0a7baa82dc5f770fb1b0cc54942090", + "markdown_digest": "1eddd13004c2e0d193e89db1c02fc4fa44b42c56f3266d318275144b5903b95e" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dc4daf87aa30977fdc204b0361231959fc7e8649 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,384 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-20 +Research Question: RQ-STORAGE-002 +## Executive Summary + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STORAGE-002", + "domain": "Storage", + "question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?", + "relevance": "Vollständige Zustandsspeicherung für deterministische Reproduktion.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "research_question": "RQ-STORAGE-002", + "hypothesis": "H-STOR-002-A", + "title": "Experiment workflow: storage_causal_resume_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_causal_resume_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "7fa4db4c325ff6c31b363c91d21299aa1f4474d6e462fc4f4d601513f0ec25f5" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "72d004a7616a00262dd038ee634f2c6508d69ff395f9b2dfdfeae4360925af69", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "1e38591d53e014fac4c4a81f9474c24b615b7c6e788e8efcdf4057215d957f83", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "fd05f1fcb090fd7c1b743b43b2effbe89995f90dc9ea6e4250c562ebf1e85631", + "size_bytes": 379, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten kausalen Messungen durchgeführt, wie in den Metriken angegeben.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erzeugt wurden.", + "Die Runs haben keine runtime_errors und wurden erfolgreich abgeschlossen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete' und wurde erfolgreich durchgeführt.", + "Es wurden keine direkten kausalen Messungen durchgeführt, wie in den Metriken angegeben.", + "Die Metriken zeigen, dass keine wissenschaftlichen Beweise erzeugt wurden.", + "Die Runs haben keine runtime_errors und wurden erfolgreich abgeschlossen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten.", + "Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. B. durch kausale Interventionen oder kausale Inferenzmethoden.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion testet.", + "Ein Experiment, das die Notwendigkeit bestimmter Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung beweist.", + "Ein Experiment, das die Rolle von Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue in der kausalen Fortsetzung analysiert." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise, die die kausale Fortsetzung eines Laufs belegen.", + "Daten, die kausale Effekte oder Zusammenhänge zwischen den Zustandsinformationen und der Lauffortsetzung zeigen.", + "Ein direkter Test der Hypothese, ob die genannten Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung erforderlich sind.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion beweist." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Welche Informationen müssen gespeichert werden, damit ein Lauf kausal fortgesetzt werden kann?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten.", + "Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "bab3522b19ecef92209f4e99037267359b02aba1ea4d32ecb75f952f7f88589d", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "4885028742cac877c1b6e73780fae939fad32fd997ba85a97925422146984778", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "0913605c78acf60dafc0f34968ba74af88d1196e701319a6cd2d7bcdb4d116c5", + "data_digest": "5cf099a40f6d75713a4a22505a377fc3b050991364da2c5991ac2464f65b71a9", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Beweise, die die kausale Fortsetzung eines Laufs belegen.", + "Daten, die kausale Effekte oder Zusammenhänge zwischen den Zustandsinformationen und der Lauffortsetzung zeigen.", + "Ein direkter Test der Hypothese, ob die genannten Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung erforderlich sind.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion beweist." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. B. durch kausale Interventionen oder kausale Inferenzmethoden.", + "Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion testet.", + "Ein Experiment, das die Notwendigkeit bestimmter Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung beweist.", + "Ein Experiment, das die Rolle von Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue in der kausalen Fortsetzung analysiert." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 630daa65ed16cced7bcd6425d9609eccee0a7baa82dc5f770fb1b0cc54942090 +JSON/Markdown link digest: 1eddd13004c2e0d193e89db1c02fc4fa44b42c56f3266d318275144b5903b95e diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d39ae5c6c5ccfcfdb5e499b7020205e5f6e2a516 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:47.226900+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "630daa65ed16cced7bcd6425d9609eccee0a7baa82dc5f770fb1b0cc54942090" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3a4daa9ef0f0bb2a8a3092d496e54259e4599181 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/summary.md @@ -0,0 +1,139 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-20: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STORAGE-002` +- Hypothese: `H-STOR-002-A` +- Protokoll: `storage_causal_resume_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: storage_causal_resume_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.04588930000318214` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests wurden durchgeführt. +- Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle beschränkt, ohne kausale Messungen. +- Es fehlen wissenschaftliche Beweise, die auf die Hypothese oder Forschungsfrage hinweisen. +- Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfürbar. +- Die Forschungsfragen und Hypothesen sind noch nicht getestet und bleiben offengelegt. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die erfolgreiche Ausführung des Vertrags zur Zustandskontrolle kann nicht auf kausale Fortsetzung des Laufs geschlossen werden. +- Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis bedeutet, dass keine kausalen Effekte oder Zusammenhänge nachgewiesen werden konnten. +- Die Experimente konzentrieren sich auf die Vertragsausführung, nicht auf die kausale Analyse der Lauffortsetzung. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Beweise, die die kausale Fortsetzung eines Laufs belegen. +- Daten, die kausale Effekte oder Zusammenhänge zwischen den Zustandsinformationen und der Lauffortsetzung zeigen. +- Ein direkter Test der Hypothese, ob die genannten Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung erforderlich sind. +- Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion beweist. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Ein Experiment, das kausale Effekte direkt misst, z. B. durch kausale Interventionen oder kausale Inferenzmethoden. +- Ein Experiment, das die kausale Fortsetzung eines Laufs durch Simulation oder Rekonstruktion testet. +- Ein Experiment, das die Notwendigkeit bestimmter Zustandsinformationen für die kausale Fortsetzung beweist. +- Ein Experiment, das die Rolle von Neuron-State, Synapsen-State, Eligibility-Traces, RNG-State und Event-Queue in der kausalen Fortsetzung analysiert. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081432496341-98f8faf7.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081414324644-98f8faf7.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081452067287-98f8faf7.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081452067287-98f8faf7.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..df2fec2a4caee143ecf4411a410bb920d70447a8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-20/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-20", + "research_question": "RQ-STORAGE-002", + "hypothesis": "H-STOR-002-A", + "title": "Experiment workflow: storage_causal_resume_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_causal_resume_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..97d45e36a930b187332f95d8704f427d80dabebe --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "32685071241241262d6302e343660bddf2558d1b030a8d231d0c5b1003768ad9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2d74994dac4e639e753289272df369722adb9da9 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "3d9f9a3e2df0d11522017d0ef8851f63368492c5cf0368485d19512da80cd6ac", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "43c061a5f7b0b9af16577504f8b05ff4e6d8124cfc1f4c0d24fc13c1c355657d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "32685071241241262d6302e343660bddf2558d1b030a8d231d0c5b1003768ad9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ccc65c6b89cf1d3eded42cdef7a8ee10468401e5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713.json @@ -0,0 +1,179 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "packet_digest": "1ee18713b54d97c9aece263d57276273845d25b887959131bc3ad22b1ec0231e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audit-Verfahren abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Tests durchgeführt wurden.", + "Die Speicherdichte wurde nicht gemessen oder analysiert, da keine kausalen Tests registriert sind." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte kausale Messung", + "Keine statistische Signifikanz getestet", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Speicherdichte könnte auf andere Weise beeinflusst werden, die nicht in den Experimenten berücksichtigt wurden.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne die tatsächliche Speicherdichte zu messen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment zur direkten Messung der Speicherdichte unter verschiedenen Neuronenzahlen.", + "Ein statistischer Test zur Bestimmung der Skalierung der Speicherdichte.", + "Ein Vergleich der Speicherdichte mit anderen Speicherformaten unter gleichen Bedingungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Messungen der Speicherdichte unter kontrollierten Bedingungen.", + "Statistische Analysen der Skalierung der Speicherdichte.", + "Verknüpfung der Experimente mit wissenschaftlichen Evidenzen oder Literaturquellen." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?", + "hypothesis": "Die Speicherdichte des .b5d-Formats skaliert sublinear mit der Neuronenzahl.", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_packet_digest": "1ee18713b54d97c9aece263d57276273845d25b887959131bc3ad22b1ec0231e", + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "47ecc862d676e6644f58bff98e9e0b4241a9b54199832cbf66577f4cec80a75a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "3d9f9a3e2df0d11522017d0ef8851f63368492c5cf0368485d19512da80cd6ac", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "43c061a5f7b0b9af16577504f8b05ff4e6d8124cfc1f4c0d24fc13c1c355657d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "32685071241241262d6302e343660bddf2558d1b030a8d231d0c5b1003768ad9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + } + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "5e668d55e4e1145b871ebe8f0333797ba3dccd5054bd535a824ad5ddb1be7142", + "research_packet_digest": "1ee18713b54d97c9aece263d57276273845d25b887959131bc3ad22b1ec0231e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:15:41.011408+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7510e1a6283b213671765aebe2a4c99283b54cb7 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713.json @@ -0,0 +1,68 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "packet_digest": "1ee18713b54d97c9aece263d57276273845d25b887959131bc3ad22b1ec0231e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. 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Dauer: 0.012371 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8f5e97c4a4058b6891acfc41fbd06c4415f0d62 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,659 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_question_id": "RQ-STORAGE-003", + "hypothesis_ids": [ + "H-STOR-003-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.780885+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-STOR-003-A", + "research_question": "RQ-STORAGE-003", + "hypothesis": "Die Speicherdichte des .b5d-Formats skaliert sublinear mit der Neuronenzahl.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln.", + "research_question": { + "id": "RQ-STORAGE-003", + "domain": "Storage", + "question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?", + "relevance": "Skalierbarkeit des Speicherformats.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-003-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_question": "RQ-STORAGE-003", + "hypothesis": "H-STOR-003-A", + "title": "Experiment workflow: storage_density_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_density_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "47ecc862d676e6644f58bff98e9e0b4241a9b54199832cbf66577f4cec80a75a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "3d9f9a3e2df0d11522017d0ef8851f63368492c5cf0368485d19512da80cd6ac", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "43c061a5f7b0b9af16577504f8b05ff4e6d8124cfc1f4c0d24fc13c1c355657d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln.", + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte kausale Messung", + "Keine statistische Signifikanz getestet", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft" + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audit-Verfahren abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Tests durchgeführt wurden.", + "Die Speicherdichte wurde nicht gemessen oder analysiert, da keine kausalen Tests registriert sind." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Speicherdichte könnte auf andere Weise beeinflusst werden, die nicht in den Experimenten berücksichtigt wurden.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne die tatsächliche Speicherdichte zu messen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment zur direkten Messung der Speicherdichte unter verschiedenen Neuronenzahlen.", + "Ein statistischer Test zur Bestimmung der Skalierung der Speicherdichte.", + "Ein Vergleich der Speicherdichte mit anderen Speicherformaten unter gleichen Bedingungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Messungen der Speicherdichte unter kontrollierten Bedingungen.", + "Statistische Analysen der Skal, der Speicherdichte.", + "Verknüpfung der Experimente mit wissenschaftlichen Evidenzen oder Literaturquellen." + ], + "confidence": 0.0, + "experiments": [ + "EXP-BATCH-20260914074039-21" + ], + "research_question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "706fe6d069cfae7b34574d88759424a323e9fef3934492b37e1bb098b375c3c3", + "research_packet_digest": "1ee18713b54d97c9aece263d57276273845d25b887959131bc3ad22b1ec0231e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:15:55.379031+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "214719d9f685d1ed0a07cb8dcaf440b7c27757298087d39aa4567e89194acf36", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "e8dfadf8106ca3d33b1b846282147f544f5c5b7b4947db2de3980c222931ff04", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "d780e436b27a10f762659a58bb873e806b33bbb95ffcde77492ec3c9e54f3d8c", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "7500c206cfade16de8e4840515af2e8dcb984427fb068a805d78cb117589d74d", + "data_digest": "0ba40330459d922219e063cf6e27c8efe2087fedc43368d3242b67445bafed8d", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713", + "AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713", + "AIAR-scientific_writer-20260914081555379031-1ee18713" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "94c2d0454928f32bf98087516cb4fe52c6197416a0bb62661208597dbba7eb58", + "markdown_digest": "af6eca88a94e4514dd79b62f86aa3f2b155ebea3796b898c519a5a36fe99c705" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4d4ce4822f378e5383876596eb912cd8d44820d3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,373 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-21 +Research Question: RQ-STORAGE-003 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STORAGE-003", + "domain": "Storage", + "question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?", + "relevance": "Skalierbarkeit des Speicherformats.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-003-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_question": "RQ-STORAGE-003", + "hypothesis": "H-STOR-003-A", + "title": "Experiment workflow: storage_density_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_density_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "47ecc862d676e6644f58bff98e9e0b4241a9b54199832cbf66577f4cec80a75a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "3d9f9a3e2df0d11522017d0ef8851f63368492c5cf0368485d19512da80cd6ac", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "43c061a5f7b0b9af16577504f8b05ff4e6d8124cfc1f4c0d24fc13c1c355657d", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "32685071241241262d6302e343660bddf2558d1b030a8d231d0c5b1003768ad9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audit-Verfahren abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Tests durchgeführt wurden.", + "Die Speicherdichte wurde nicht gemessen oder analysiert, da keine kausalen Tests registriert sind." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln.", + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder Richtungen gemessen.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte kausale Messung", + "Keine statistische Signifikanz getestet", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft" + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audit-Verfahren abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Tests durchgeführt wurden.", + "Die Speicherdichte wurde nicht gemessen oder analysiert, da keine kausalen Tests registriert sind." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Speicherdichte könnte auf andere Weise beeinflusst werden, die nicht in den Experimenten berücksichtigt wurden.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne die tatsächliche Speicherdichte zu messen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment zur direkten Messung der Speicherdichte unter verschiedenen Neuronenzahlen.", + "Ein statistischer Test zur Bestimmung der Skalierung der Speicherdichte.", + "Ein Vergleich der Speicherdichte mit anderen Speicherformaten unter gleichen Bedingungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Messungen der Speicherdichte unter kontrollierten Bedingungen.", + "Statistische Analysen der Skal, der Speicherdichte.", + "Verknüpfung der Experimente mit wissenschaftlichen Evidenzen oder Literaturquellen." + ], + "confidence": 0.0, + "experiments": [ + "EXP-BATCH-20260914074039-21" + ], + "research_question": "Welche Speicherdichte erreicht das multidimensionale Modell?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende direkte kausale Messung", + "Keine statistische Signifikanz getestet", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft" +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Speicherdichte könnte auf andere Weise beeinflusst werden, die nicht in den Experimenten berücksichtigt wurden.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne die tatsächliche Speicherdichte zu messen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "e8dfadf8106ca3d33b1b846282147f544f5c5b7b4947db2de3980c222931ff04", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "d780e436b27a10f762659a58bb873e806b33bbb95ffcde77492ec3c9e54f3d8c", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "7500c206cfade16de8e4840515af2e8dcb984427fb068a805d78cb117589d74d", + "data_digest": "0ba40330459d922219e063cf6e27c8efe2087fedc43368d3242b67445bafed8d", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Messungen der Speicherdichte unter kontrollierten Bedingungen.", + "Statistische Analysen der Skal, der Speicherdichte.", + "Verknüpfung der Experimente mit wissenschaftlichen Evidenzen oder Literaturquellen." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein Experiment zur direkten Messung der Speicherdichte unter verschiedenen Neuronenzahlen.", + "Ein statistischer Test zur Bestimmung der Skalierung der Speicherdichte.", + "Ein Vergleich der Speicherdichte mit anderen Speicherformaten unter gleichen Bedingungen." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 94c2d0454928f32bf98087516cb4fe52c6197416a0bb62661208597dbba7eb58 +JSON/Markdown link digest: af6eca88a94e4514dd79b62f86aa3f2b155ebea3796b898c519a5a36fe99c705 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cc7b8a3eeae2d690dbca649a4b2cbc90d5970edf --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:52.071657+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "94c2d0454928f32bf98087516cb4fe52c6197416a0bb62661208597dbba7eb58" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a9d02164c2f5f35eb2c44cd6aaf7e290a0dda3d5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-21: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STORAGE-003` +- Hypothese: `H-STOR-003-A` +- Protokoll: `storage_density_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: storage_density_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.012370599957648665` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Bestätigung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Überprüfung der Vertragsbedingungen für die Speicherdichte beschränkt, ohne eine klare kausale Beziehung oder signifikante Ergebnisse zu ermitteln. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende direkte kausale Messung +- Keine statistische Signifikanz getestet +- Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Speicherdichte könnte auf andere Weise beeinflusst werden, die nicht in den Experimenten berücksichtigt wurden. +- Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne die tatsächliche Speicherdichte zu messen. + +### Fehlende Nachweise + +- Messungen der Speicherdichte unter kontrollierten Bedingungen. +- Statistische Analysen der Skal, der Speicherdichte. +- Verknüpfung der Experimente mit wissenschaftlichen Evidenzen oder Literaturquellen. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Ein Experiment zur direkten Messung der Speicherdichte unter verschiedenen Neuronenzahlen. +- Ein statistischer Test zur Bestimmung der Skalierung der Speicherdichte. +- Ein Vergleich der Speicherdichte mit anderen Speicherformaten unter gleichen Bedingungen. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081541011408-1ee18713.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081503460233-1ee18713.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081555379031-1ee18713.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081555379031-1ee18713.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..91deb0b988134b1c41bc1fd80480de6c03d083c6 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-21/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-21", + "research_question": "RQ-STORAGE-003", + "hypothesis": "H-STOR-003-A", + "title": "Experiment workflow: storage_density_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_density_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..12390170c159acaf506ac0ec55665170eb75a096 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "f890419024ddd7ade51f9a9de8b77bc026794ff7b8fa8ee672d98bcec3bfd6be", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..16568c1a967dd0af32cfc1f8a525596517c684d8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "f9328dd9a811b78c941277379ccfe97cdfe77e6c2e7fd30fc3424bc66928540e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "c4d4cbd2e7a1ee059e99c26d80ae28912bd22ad8683073c92ce9d0016941a0e1", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "f890419024ddd7ade51f9a9de8b77bc026794ff7b8fa8ee672d98bcec3bfd6be", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..72a9c9827f3d7d5ba49864e9981f1251d396e67b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e.json @@ -0,0 +1,75 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "packet_digest": "b7da450ed11041866d87b93accf1395748da06a8f35fb92fe8d49fd69c20f35e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests.", + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Keine kausale Richtung wurde gemessen oder interpretiert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz", + "Keine direkten Hypothesentests", + "Unklare Git-Provenance", + "Eingeschränkte Experimentaldesign" + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Messungen durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine Berechnungen oder Interpretationen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind vorhanden, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die bekannten Einschränkungen umfassen fehlende wissenschaftliche Evidenz und unklare Git-Provenance." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen.", + "Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz", + "Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese" + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt", + "Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Ergebnisse von Hypothesentests" + ] + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "61f783bf53a240cb534445c9f4bde11c83c9aa7ba22b68f688da07a71bdf0632", + "research_packet_digest": "b7da450ed11041866d87b93accf1395748da06a8f35fb92fe8d49fd69c20f35e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:17:06.786744+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..497bccd8a45ae74b730b0c0bec7f2c3df6a0b297 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e.json @@ -0,0 +1,75 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "packet_digest": "b7da450ed11041866d87b93accf1395748da06a8f35fb92fe8d49fd69c20f35e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Messungen durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine Berechnungen oder Interpretationen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind vorhanden, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die bekannten Einschränkungen umfassen fehlende wissenschaftliche Evidenz und unklare Git-Provenance." + ], + "effect_direction": "Keine kausale Richtung wurde gemessen oder interpretiert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz", + "Keine direkten Hypothesentests", + "Unklare Git-Provenance", + "Eingeschränkte Experimentaldesign" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen.", + "Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz", + "Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese" + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt", + "Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Ergebnisse von Hypothesentests" + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "05592726ddbbabe926ec6f522ee52258edb046fa853bf64d070a79fc54fde842", + "research_packet_digest": "b7da450ed11041866d87b93accf1395748da06a8f35fb92fe8d49fd69c20f35e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:16:08.649218+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..22608d5a303890cad50296eb78c969bb16a80e42 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e.json @@ -0,0 +1,76 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "packet_digest": "b7da450ed11041866d87b93accf1395748da06a8f35fb92fe8d49fd69c20f35e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Messungen durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine Berechnungen oder Interpretationen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind vorhanden, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die bekannten Einschränkungen umfassen fehlende wissenschaftliche Evidenz und unklare Git-Provenance." + ], + "effect_direction": "Keine kausale Richtung wurde gemessen oder interpretiert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz", + "Keine direkten Hypothesentests", + "Unklare Git-Provenance", + "Eingeschränkte Experimentaldesign" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen.", + "Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz", + "Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese" + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt", + "Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Ergebnisse von Hypothesentests" + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Wie verhält sich das .b5d-Format bei 5.000, 50.000, 500.000, 5 Mio., 50 Mio. und 312,5 Mio. 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Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b45be1e6a3530310e010c9def39686b7833314eb --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,577 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "research_question_id": "RQ-STORAGE-004", + "hypothesis_ids": [ + "H-STOR-004-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:10.981750+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "research_question": "Wie verhält sich das .b5d-Format bei 5.000, 50.000, 500.000, 5 Mio., 50 Mio. und 312,5 Mio. 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Neuronen?", + "relevance": "Extrapolation der theoretischen Skalierbarkeit.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-004-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "research_question": "RQ-STORAGE-004", + "hypothesis": "H-STOR-004-A", + "title": "Experiment workflow: storage_scale_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_scale_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "5165a7855ba5930186cc4cc6998dfa9f21497ac720212696c40bc8a148e30651" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "f9328dd9a811b78c941277379ccfe97cdfe77e6c2e7fd30fc3424bc66928540e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STORAGE-004", + "domain": "Storage", + "question": "Wie verhält sich das .b5d-Format bei 5.000, 50.000, 500.000, 5 Mio., 50 Mio. und 312,5 Mio. Neuronen?", + "relevance": "Extrapolation der theoretischen Skalierbarkeit.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STOR-004-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "research_question": "RQ-STORAGE-004", + "hypothesis": "H-STOR-004-A", + "title": "Experiment workflow: storage_scale_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_scale_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "5165a7855ba5930186cc4cc6998dfa9f21497ac720212696c40bc8a148e30651" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "f9328dd9a811b78c941277379ccfe97cdfe77e6c2e7fd30fc3424bc66928540e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "c4d4cbd2e7a1ee059e99c26d80ae28912bd22ad8683073c92ce9d0016941a0e1", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "f890419024ddd7ade51f9a9de8b77bc026794ff7b8fa8ee672d98bcec3bfd6be", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Messungen durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine Berechnungen oder Interpretationen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind vorhanden, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die bekannten Einschränkungen umfassen fehlende wissenschaftliche Evidenz und unklare Git-Provenance." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine direkten kausalen Messungen durchgeführt wurden.", + "Die statistischen Formeln sind definiert, aber keine Berechnungen oder Interpretationen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind vorhanden, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die bekannten Einschränkungen umfassen fehlende wissenschaftliche Evidenz und unklare Git-Provenance." + ], + "effect_direction": "Keine kausale Richtung wurde gemessen oder interpretiert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz", + "Keine direkten Hypothesentests", + "Unklare Git-Provenance", + "Eingeschränkte Experimentaldesign" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen.", + "Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz", + "Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese" + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt", + "Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Ergebnisse von Hypothesentests" + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Wie verhält sich das .b5d-Format bei 5.000, 50.000, 500.000, 5 Mio., 50 Mio. und 312,5 Mio. Neuronen?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz", + "Keine direkten Hypothesentests", + "Unklare Git-Provenance", + "Eingeschränkte Experimentaldesign" +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen.", + "Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt.", + "Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "8e2917baa67e8538203066580e8da87997995a1e682a6a43573cfe45bacd4085", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "620d6e1b5051a910780b0f599af724eed318cc62383a611ef1c8394dd55eb428", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "8f65ba0304a25de8e399633385a2afdcaf3990f4a9c1bed74fe6741a70e432fe", + "data_digest": "ef95ab4fcd5c13695e09ff7ac563bfb0ce8092446679d7ec65337f04b57e23e7", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt", + "Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Ergebnisse von Hypothesentests" +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz", + "Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit", + "Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen", + "Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese" +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 54264674c7a9e3d3603a24aa061af7e0bf14f536e3cca166d6e90bc39208165d +JSON/Markdown link digest: 78eeab187762f6f2788f62623ca67d473c9bbcbf06997d7eec7da7d411d1cd2b diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d4e201996d601280a0e6278ed54724989595e1b0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:28:55.456419+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "54264674c7a9e3d3603a24aa061af7e0bf14f536e3cca166d6e90bc39208165d" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f8061f39752b813da0b02e03879765a6d86cc2d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/summary.md @@ -0,0 +1,139 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-22: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STORAGE-004` +- Hypothese: `H-STOR-004-A` +- Protokoll: `storage_scale_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: storage_scale_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.02655650000087917` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Tests zur Validierung der Hypothese. Die Experimente sind auf die Ausführung des Vertrags zur Überprüfung der Lücken und Grenzen beschränkt, ohne wissenschaftliche Evidenz oder Hypothesentests. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende wissenschaftliche Evidenz +- Keine direkten Hypothesentests +- Unklare Git-Provenance +- Eingeschränkte Experimentaldesign + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Audits wurden erfolgreich durchgeführt, aber keine kausalen Effekte wurden gemessen. +- Die Metriken sind beschreibend, aber keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt. +- Die Forschungsfragen sind formuliert, aber keine experimentellen Tests wurden durchgeführt. +- Die Einschränkungen beeinflussen die Validierung der Hypothese. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenz, die die Hypothese unterstützt +- Statistische Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit +- Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen +- Ergebnisse von Hypothesentests + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von Hypothesentests mit wissenschaftlicher Evidenz +- Erstellung von statistischen Analysen zur Validierung der Skalierbarkeit +- Dokumentation der Git-Provenance und der experimentellen Designentscheidungen +- Erstellung von inferenziellen Analysen zur Validierung der Hypothese + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081706786744-b7da450e.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081608649218-b7da450e.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081724493280-b7da450e.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8fb7cf26700fed0ffc52f941a9b0d8ac322dddad --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-22/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-22", + "research_question": "RQ-STORAGE-004", + "hypothesis": "H-STOR-004-A", + "title": "Experiment workflow: storage_scale_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "storage_scale_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..47e12f63cb1d6c5550b5e4c7827384b54c3659a4 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "5576f43a8bf2315a0fb7ce524939a28e15ad0eb255362f3db35de7717e1bab67", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0e411fb361fce8c534df7b845661d683b093194b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "975beb6e7f52ff4fe20a6251385e31b6d286b29d663763d940ee5e64c3fe1748", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "d122b6350818c4f345f45f5887b6a64d4b16a3d65550c5cfc99ec2108753805e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "5576f43a8bf2315a0fb7ce524939a28e15ad0eb255362f3db35de7717e1bab67", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..696ecccacf3c0250808063c1fb365649e75a3fc0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4.json @@ -0,0 +1,72 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skal, " + ], + "calculations": [], + "interpretation": [], + "limitations": [ + "Git provenance is dirty or unavailable.", + "No registered scientific evidence is linked to this experiment." + ] + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "97a7aee913c829b0befbf7052b951e87d1dde869098eba9c8e9fa9cb53a06d5f", + "research_packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:18:01.471804+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e211b4e1d03b891529c0478e44b0ebb454dc9ba6 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4.json @@ -0,0 +1,68 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "90dd44d29934d09d6499b26b37e3b162a52891442091524732218a363e1c5fca", + "research_packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:17:36.361400+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..129a2cdd361df3d99905e58bec2c43800eccafa3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4.json @@ -0,0 +1,74 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249" + }, + "output": { + "assessment": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "confidence": 0.0, + "calculations": [], + "interpretation": [], + "limitations": [ + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Es gibt keine registrierte wissenschaftliche Evidenz, die mit diesem Experiment verknüpft ist." + ] + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "ad3e1baf731757292e91a506b29a10cbcfbd40426af3adea96f0394d94fbdf3e", + "research_packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:18:18.069661+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ac17fbd3ab93ed6caa51a876cb75fab995f7ff9e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "cb8418794ff64a780a672642d38ce841ac8ffd07545f43928e4d6529da35ccc3" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "975beb6e7f52ff4fe20a6251385e31b6d286b29d663763d940ee5e64c3fe1748", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Dauer: 0.026386 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..372ab7c495b88be5c3597c74d6eead154fe33eab --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,556 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "research_question_id": "RQ-SCALE-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-SCALE-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:11.149934+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "research_question": "Skaliert Brain-5D von 5.000 auf Millionen Neuronen ohne qualitative Dynamikveränderung?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-SCALE-001-A", + "research_question": "RQ-SCALE-001", + "hypothesis": "Brain-5D skaliert von 5.000 auf 1.000.000 Neuronen ohne qualitative Änderung der Spikedynamik.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "research_question": { + "id": "RQ-SCALE-001", + "domain": "Scaling", + "question": "Skaliert Brain-5D von 5.000 auf Millionen Neuronen ohne qualitative Dynamikveränderung?", + "relevance": "Nachweis der Architekturskalierbarkeit.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SCALE-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "research_question": "RQ-SCALE-001", + "hypothesis": "H-SCALE-001-A", + "title": "Experiment workflow: million_neuron_scaling_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "million_neuron_scaling_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "cb8418794ff64a780a672642d38ce841ac8ffd07545f43928e4d6529da35ccc3" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "975beb6e7f52ff4fe20a6251385e31b6d286b29d663763d940ee5e64c3fe1748", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "confidence": 0.0, + "calculations": [], + "interpretation": [], + "limitations": [ + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Es gibt keine registrierte wissenschaftliche Evidenz, die mit diesem Experiment verknüpft ist." + ] + }, + "methodological_critique": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a09560dc1ca57a7db97c696d1dae316e343c77cd63d7357e47fac1dd8c6c5c93", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "4ea92b0edfa24ac8afaee4697334ecb0f34d9119b9d4acf92c54cdea8d417aba", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "d778de3a211857813ec2dccfe4248cb6e4e954d019c1a893706c6eafee5a6bfe", + "data_digest": "cb0922a3ebb8688023760581e83397f0c1f42a8970858c9e15c1a6a117799e81", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "conclusion": "Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. 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Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "confidence": 0.0, + "calculations": [], + "interpretation": [], + "limitations": [ + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Es gibt keine registrierte wissenschaftliche Evidenz, die mit diesem Experiment verknüpft ist." + ] + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "ad3e1baf731757292e91a506b29a10cbcfbd40426af3adea96f0394d94fbdf3e", + "research_packet_digest": "a28e83a4eaa3c76169342553970fddc6273134352212476327c4c8feb38f2249", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:18:18.069661+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "05c212079e05a90347bbdb0874a61b5c7c2068b1bb9f000f76507ef3979b7c83", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a09560dc1ca57a7db97c696d1dae316e343c77cd63d7357e47fac1dd8c6c5c93", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "4ea92b0edfa24ac8afaee4697334ecb0f34d9119b9d4acf92c54cdea8d417aba", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "d778de3a211857813ec2dccfe4248cb6e4e954d019c1a893706c6eafee5a6bfe", + "data_digest": "cb0922a3ebb8688023760581e83397f0c1f42a8970858c9e15c1a6a117799e81", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4", + "AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4", + "AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "9b76a3d0798f07fd9dd44a77c85a287fc1851f9dd198681acc3f9b73e4398f91", + "markdown_digest": "0ad9438d69c4b083c7e37db859accfdbcedadd29e1aaa4a819fc92da6c437510" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c149ddd29c4c18a148a63990d89b6a81dd102762 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,375 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-23 +Research Question: RQ-SCALE-001 +## Executive Summary + +```json +"Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-SCALE-001", + "domain": "Scaling", + "question": "Skaliert Brain-5D von 5.000 auf Millionen Neuronen ohne qualitative Dynamikveränderung?", + "relevance": "Nachweis der Architekturskalierbarkeit.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SCALE-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "research_question": "RQ-SCALE-001", + "hypothesis": "H-SCALE-001-A", + "title": "Experiment workflow: million_neuron_scaling_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "million_neuron_scaling_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "cb8418794ff64a780a672642d38ce841ac8ffd07545f43928e4d6529da35ccc3" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "975beb6e7f52ff4fe20a6251385e31b6d286b29d663763d940ee5e64c3fe1748", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "d122b6350818c4f345f45f5887b6a64d4b16a3d65550c5cfc99ec2108753805e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "5576f43a8bf2315a0fb7ce524939a28e15ad0eb255362f3db35de7717e1bab67", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Audit-Verfahren wurden für drei verschiedene Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Runs zeigen, dass der Audit-Vorgang abgeschlossen wurde, aber keine kausalen Tests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Runs wurden ohne Fehler abgeschlossen und folgen dem festgelegten Protokoll." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte gemessen oder beobachtet.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." + ], + "confidence": 0.0, + "calculations": [], + "interpretation": [], + "limitations": [ + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar.", + "Es gibt keine registrierte wissenschaftliche Evidenz, die mit diesem Experiment verknüpft ist." + ] +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a09560dc1ca57a7db97c696d1dae316e343c77cd63d7357e47fac1dd8c6c5c93", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "4ea92b0edfa24ac8afaee4697334ecb0f34d9119b9d4acf92c54cdea8d417aba", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "d778de3a211857813ec2dccfe4248cb6e4e954d019c1a893706c6eafee5a6bfe", + "data_digest": "cb0922a3ebb8688023760581e83397f0c1f42a8970858c9e15c1a6a117799e81", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen.", + "Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen.", + "Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig.", + "Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert.", + "Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 9b76a3d0798f07fd9dd44a77c85a287fc1851f9dd198681acc3f9b73e4398f91 +JSON/Markdown link digest: 0ad9438d69c4b083c7e37db859accfdbcedadd29e1aaa4a819fc92da6c437510 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7ec9fc868689bf5c131f68f1140c649fc29be262 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:06.666104+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "9b76a3d0798f07fd9dd44a77c85a287fc1851f9dd198681acc3f9b73e4398f91" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bf349991172abdfe03184455e243e0ff9e15ace1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-23: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-SCALE-001` +- Hypothese: `H-SCALE-001-A` +- Protokoll: `million_neuron_scaling_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: million_neuron_scaling_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.02638600004138425` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die experimentellen Ergebnisse zeigen keine direkten kausalen Messungen, sondern nur die Ausführung und Erhaltung des registrierten Gap/Border-Vertrags. Es wurden keine statistischen Signifikanztests durchgeführt. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine direkten kausalen Messungen wurden durchgeführt. +- Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die mit diesem Experiment verknüpft sind. +- Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die beobachteten Ergebnisse können auf die Erfüllung des registrierten Vertrags zurückzuführen sein, nicht auf kausale Effekte. +- Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenzen, die direkt auf die Skalierbarkeit von Brain-5D hinweisen. +- Detaillierte Analysen der Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen. +- Evidenzen für die kausale Validierung der Ergebnisse und die Architekturskalierbarkeit. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Ein Experiment, das direkt kausale Effekte testet, wäre nötig. +- Ein Experiment, das die Spikedynamik bei unterschiedlichen Neuronenzahlen analysiert. +- Ein Experiment, das die wissenschaftliche Evidenz und die kausale Validierung der Ergebnisse überprüft. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081801471804-a28e83a4.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081736361400-a28e83a4.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081818069661-a28e83a4.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7049c50faf9a8fa258b38a7e10cfdaaee258a1d5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-23/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-23", + "research_question": "RQ-SCALE-001", + "hypothesis": "H-SCALE-001-A", + "title": "Experiment workflow: million_neuron_scaling_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "million_neuron_scaling_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a0bf99a5f7fb54aa05554777e2ec102c28ddf197 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "8265e5c55cc048c062236d6a8dd1ddea81e7d622461d1b55d5b382735973b388", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fba161d17e69b29df261bc887ab28ad2e82df35d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "46532ad4e4959ee310bf5301749eeee3551a52c95cfc7cfad31b29a7858dc1f7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "e73ba87931a86c0f70b5a91fb3bdd9842ffb7ddff12dbd9c388c2022ee58abb5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "8265e5c55cc048c062236d6a8dd1ddea81e7d622461d1b55d5b382735973b388", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..116a2df4847954f298d27f84ff228e1555a2ec92 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen2.5-coder:7b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 1.0, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "packet_digest": "4e58c223dc49e009cc338d486271459d729c324d47346a418d6d9497c8e75b1e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf eine Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene können auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "7f1c6d8253ebec50848f2b6280a3ae3d1e6e1fd65253dad9a2d22a18ed8505b9", + "research_packet_digest": "4e58c223dc49e009cc338d486271459d729c324d47346a418d6d9497c8e75b1e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:27:25.660100+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..877fbcf8379b95728c98f57221aa476b442cb0fc --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf eine Audits für Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "98f325e9f2bf600a2bea043b79bd342ce0503e37b9c3ec5ed75200992906f4c9", + "research_packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:18:31.452260+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..333a9f93fa9706ea55c4551c3cecb24d9f5dca67 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9.json @@ -0,0 +1,70 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "628bb559369e5cc944679ad3c7e67b2db3698eb61c60747b6bdf8b3b854da710", + "research_packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:19:34.755296+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4e4c65e9f1998a6409e20a0523dca7396bf062c0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "c14fd2d94d1f462a35dc6d696eb0058362ce81eea3c485acde9b091a0de5712c" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "46532ad4e4959ee310bf5301749eeee3551a52c95cfc7cfad31b29a7858dc1f7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Dauer: 0.180390 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6af647873d9a80edd0a3a89697c793feba4a6003 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,576 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "research_question_id": "RQ-SELF-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-SELF-001-A" + ], + "claim_ids": [ + "CLAIM-SELF-001" + ], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:25.672688+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "research_question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-SELF-001-A", + "research_question": "RQ-SELF-001", + "hypothesis": "In Brain-5D entstehen spontan funktionale Cluster durch lokale STDP-Regeln.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "research_question": { + "id": "RQ-SELF-001", + "domain": "Self-Organization", + "question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?", + "relevance": "Selbstorganisation ist ein Schlüsselmerkmal biologischer neuronaler Systeme.", + "literature": [ + "SRC-IZHIKEVICH-2003" + ], + "hypotheses": [ + "H-SELF-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "research_question": "RQ-SELF-001", + "hypothesis": "H-SELF-001-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_clusters_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_clusters_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "c14fd2d94d1f462a35dc6d696eb0058362ce81eea3c485acde9b091a0de5712c" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "46532ad4e4959ee310bf5301749eeee3551a52c95cfc7cfad31b29a7858dc1f7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Izhikevich" + ], + "title": "Simple model of spiking neurons", + "year": 2003, + "journal": "IEEE Transactions on Neural Networks", + "doi": "10.1109/TNN.2003.820440", + "topic": [ + "neuron_model", + "spiking", + "snn_dynamics" + ], + "claims": [ + "Simple spiking models can reproduce multiple cortical firing patterns." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-SNN-001", + "RQ-SNN-002", + "RQ-DET-001" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für Neuronendynamik und Parametrisierung der Izhikevich-Neuronen in Brain-5D." + } + ] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?" + }, + "methodological_critique": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene können auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a9d4bd4ed036da227f7a440588ea2cbda8a87044c8853a214400d0eecc2d9b15", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "79face0dac5d6ceae27d3b2e204adc3ebc41e215d9a1a677e6f47567be893c99", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "391f735e29a7f1492067e88d3729010588d47b0152d1368e1d6dfce6f1a27dc8", + "data_digest": "39a4ad728968e4ef626d0118793496cf90cd2bc472497a3f92580efb7b12882d", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.05, + "missing_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "recommended_follow_up": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "conclusion": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. 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Die Experimente sind auf eine Audits für Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "98f325e9f2bf600a2bea043b79bd342ce0503e37b9c3ec5ed75200992906f4c9", + "research_packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:18:31.452260+00:00" + }, + "reviewer": { + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen2.5-coder:7b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 1.0, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "packet_digest": "4e58c223dc49e009cc338d486271459d729c324d47346a418d6d9497c8e75b1e" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf eine Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene können auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "7f1c6d8253ebec50848f2b6280a3ae3d1e6e1fd65253dad9a2d22a18ed8505b9", + "research_packet_digest": "4e58c223dc49e009cc338d486271459d729c324d47346a418d6d9497c8e75b1e", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:27:25.660100+00:00" + }, + "writer": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "628bb559369e5cc944679ad3c7e67b2db3698eb61c60747b6bdf8b3b854da710", + "research_packet_digest": "51ccc7f988183f70bc24d7097b2c0a25c63065003709ddba7035929e33894618", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:19:34.755296+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "4e58c223dc49e009cc338d486271459d729c324d47346a418d6d9497c8e75b1e", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a9d4bd4ed036da227f7a440588ea2cbda8a87044c8853a214400d0eecc2d9b15", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "79face0dac5d6ceae27d3b2e204adc3ebc41e215d9a1a677e6f47567be893c99", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "391f735e29a7f1492067e88d3729010588d47b0152d1368e1d6dfce6f1a27dc8", + "data_digest": "39a4ad728968e4ef626d0118793496cf90cd2bc472497a3f92580efb7b12882d", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9", + "AIAR-critical_reviewer-20260914112725660100-4e58c223", + "AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "9376e409abb8de7d08c8dc4bc760513402185c67eb92aec9b954c354d0924e99", + "markdown_digest": "c393956d874a4cca1351e1c82931538ba108f3b20a487f7b8886f07411497950" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aa4d6076263a6cca5c71d72da27864590fdcd2ce --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,399 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-24 +Research Question: RQ-SELF-001 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-SELF-001", + "domain": "Self-Organization", + "question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?", + "relevance": "Selbstorganisation ist ein Schlüsselmerkmal biologischer neuronaler Systeme.", + "literature": [ + "SRC-IZHIKEVICH-2003" + ], + "hypotheses": [ + "H-SELF-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "research_question": "RQ-SELF-001", + "hypothesis": "H-SELF-001-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_clusters_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_clusters_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "c14fd2d94d1f462a35dc6d696eb0058362ce81eea3c485acde9b091a0de5712c" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "46532ad4e4959ee310bf5301749eeee3551a52c95cfc7cfad31b29a7858dc1f7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "e73ba87931a86c0f70b5a91fb3bdd9842ffb7ddff12dbd9c388c2022ee58abb5", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "8265e5c55cc048c062236d6a8dd1ddea81e7d622461d1b55d5b382735973b388", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [ + { + "source_id": "SRC-IZHIKEVICH-2003", + "authors": [ + "Eugene M. Izhikevich" + ], + "title": "Simple model of spiking neurons", + "year": 2003, + "journal": "IEEE Transactions on Neural Networks", + "doi": "10.1109/TNN.2003.820440", + "topic": [ + "neuron_model", + "spiking", + "snn_dynamics" + ], + "claims": [ + "Simple spiking models can reproduce multiple cortical firing patterns." + ], + "brain5d_questions": [ + "RQ-SNN-001", + "RQ-SNN-002", + "RQ-DET-001" + ], + "brain5d_relevance": "Referenz für Neuronendynamik und Parametrisierung der Izhikevich-Neuronen in Brain-5D." + } + ] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds durchgeführt, was eine gewisse Reproduzierbarkeit gewährleistet.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten Tests der Hypothese oder wissenschaftlichen Beweise.", + "Die Daten sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine kausalen Effekte oder statistischen Signifikanztests durchgeführt, daher kann keine Richtung der Wirkung bestimmt werden.", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachteten Phänomene könnten auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Entstehen in Brain-5D spontan funktionale Cluster oder Module?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt.", + "Es fehlen wissenschaftliche Beweise und direkte Tests der Hypothese.", + "Die Daten sind nicht vollständig und enthalten keine kausalen Analysen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die beobachteten Phänomene können auf andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht im Rahmen der Experimente berücksichtigt wurden.", + "Die spontane Bildung von Modulen könnte durch externe Einflüsse oder unberücksichtigte Parameter verursacht werden.", + "Die Ergebnisse könnten auf Zufall oder unvollständige Daten basieren, ohne kausale Beziehungen zu bestätigen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a9d4bd4ed036da227f7a440588ea2cbda8a87044c8853a214400d0eecc2d9b15", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "79face0dac5d6ceae27d3b2e204adc3ebc41e215d9a1a677e6f47567be893c99", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "391f735e29a7f1492067e88d3729010588d47b0152d1368e1d6dfce6f1a27dc8", + "data_digest": "39a4ad728968e4ef626d0118793496cf90cd2bc472497a3f92580efb7b12882d", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Beweise für die Moduldetection", + "Vergleich mit Kontrollgruppen", + "Statistische Reproduktion der Ergebnisse" +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern.", + "Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen.", + "Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.05 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 9376e409abb8de7d08c8dc4bc760513402185c67eb92aec9b954c354d0924e99 +JSON/Markdown link digest: c393956d874a4cca1351e1c82931538ba108f3b20a487f7b8886f07411497950 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1c179c955bb44e60ab620f4d33e7109f2b3a72b8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:12.262034+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "9376e409abb8de7d08c8dc4bc760513402185c67eb92aec9b954c354d0924e99" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eeb09875383f799ad925a06aa22998344256e04a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/summary.md @@ -0,0 +1,132 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-24: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-SELF-001` +- Hypothese: `H-SELF-001-A` +- Protokoll: `self_organization_clusters_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: self_organization_clusters_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.18038969999179244` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichenden Beweise, um die Behauptung zu bestätigen, dass in Brain-5D spontan funktionale Module entstehen. Die Experimente sind auf die Überprüfung von Instrumentationslücken beschränkt und haben keine direkte kausale Messung durchgeführt. + +KI-Konfidenz: `0.05` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Beweise für die Moduldetection +- Vergleich mit Kontrollgruppen +- Statistische Reproduktion der Ergebnisse + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von Experimenten, die direkte kausale Messungen und wissenschaftliche Beweise erfordern. +- Erstellung von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen. +- Anwendung statistischer Reproduktionstests und Validierung der Hypothese durch unabhängige Experimente. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081916555802-51ccc7f9.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914081916555802-51ccc7f9.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081831452260-51ccc7f9.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914081934755296-51ccc7f9.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4d49bfa6e9b7c65842b3a094b24b11c85b395136 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-24/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-24", + "research_question": "RQ-SELF-001", + "hypothesis": "H-SELF-001-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_clusters_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_clusters_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e82a95f907c8c4335d31247d128e1f06b641fc6a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "c067ade7fcc2ff79aef865137a5514ad9d9ea23c18e6978618351d5ab63e5e13", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..576cccd86b6d63deea2657a658d6ea43f2b29ef7 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "2c1f5902a4ca8d74ee6df7fcad948bf44398266bfb8442f22bf9ae084432f8cf", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "a3c324d26ce0b74f6ab57de70edfc53466405b1eadb28bf2b192f65e17d004ae", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "c067ade7fcc2ff79aef865137a5514ad9d9ea23c18e6978618351d5ab63e5e13", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..24b7131f7ad23d89869db3089342fd81af66c70f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9.json @@ -0,0 +1,76 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "packet_digest": "b1ccc9f9f6c833e8bcb34cb8fd108df660182a58e420264c940893576b9a16e6" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete', was bedeutet, dass die registrierte Gap/Border-Verträge ausgeführt und für die Überprüfung gespeichert wurden.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und es gibt keine wissenschaftlichen Beweise im Experiment.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Messungen oder statistische Signifikanz.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine klare Richtung der Wirkung, da keine kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise.", + "Keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Keine statistische Signifikanz getestet.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird.", + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen.", + "Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen.", + "Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte.", + "Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation.", + "Statistische Analysen der beobachteten Effekte.", + "Kausale Messungen oder Hypothesentests.", + "Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle.", + "Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben." + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "6de6f1036f80f687b8d2fb83cc80f01eefd24c28d16fa9bfbe2e848f0bfa303d", + "research_packet_digest": "b1ccc9f9f6c833e8bcb34cb8fd108df660182a58e420264c940893576b9a16e6", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.05" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:20:05.885770+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ba4d699b35243d37d1c6c8586b484a9569d3f32a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9.json @@ -0,0 +1,75 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "packet_digest": "b1ccc9f9f6c833e8bcb34cb8fd108df660182a58e420264c940893576b9a16e6" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4dbcc99c1f233b189ff6cc9ec51ffc7e8e0cd1da --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "239bcd62286f1dc3fea6442f702eae6429a51733b1d506e67575d2bbc2aaec1a", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "2191a5b1a72e86a6a5693b026db3cfb96e33bf7d19df25fda56c247ff6bbd684", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b13ffea029a47468469f6372764197df846c341c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:19:35.384925+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.023350 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6f79ec46a0e5e1c1a30bfffea35c7ffbc0e2f33c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,578 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "research_question_id": "RQ-SELF-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-SELF-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:25.838043+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "research_question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-SELF-002-A", + "research_question": "RQ-SELF-002", + "hypothesis": "Die beobachtete Selbstorganisation ist emergent und nicht durch die Architektur vorgegeben.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen.", + "research_question": { + "id": "RQ-SELF-002", + "domain": "Self-Organization", + "question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?", + "relevance": "Unterscheidung zwischen echter Emergenz und deterministischer Architekturfolge.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SELF-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "research_question": "RQ-SELF-002", + "hypothesis": "H-SELF-002-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_emergence_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_emergence_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "239bcd62286f1dc3fea6442f702eae6429a51733b1d506e67575d2bbc2aaec1a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "2c1f5902a4ca8d74ee6df7fcad948bf44398266bfb8442f22bf9ae084432f8cf", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "a3c324d26ce0b74f6ab57de70edfc53466405b1eadb28bf2b192f65e17d004ae", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen.", + "effect_direction": "Es gibt keine klare Richtung der Wirkung, da keine kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise.", + "Keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Keine statistische Signifikanz getestet.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete', was bedeutet, dass die registrierte Gap/Border-Verträge ausgeführt und für die Überprüfung gespeichert wurden.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und es gibt keine wissenschaftlichen Beweise im Experiment.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Messungen oder statistische Signifikanz.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird.", + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen.", + "Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen.", + "Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte.", + "Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation.", + "Statistische Analysen der beobachteten Effekte.", + "Kausale Messungen oder Hypothesentests.", + "Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle.", + "Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben." + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?" + }, + "methodological_critique": [ + "Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise.", + "Keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Keine statistische Signifikanz getestet.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird.", + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "4e7b7791d30b9ee85c550a5fedd4af77fa242db3e35b55ca15e4bca912a3b597", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "ffdb8e987ef28eb035bcc28933ecef46fb1516bd9db41f66ee8c4424a8309607", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "472efcc2ced29e2b00ee02523f2847761fcefe6fc41e2575639c74625788a4cc", + "data_digest": "da76866748ae292e77d21f78b41fc201cf37a136cde3c2c10b76d351e59e5454", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.05, + "missing_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation.", + "Statistische Analysen der beobachteten Effekte.", + "Kausale Messungen oder Hypothesentests.", + "Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle.", + "Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen.", + "Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen.", + "Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte.", + "Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen." + ], + "conclusion": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-25 +Research Question: RQ-SELF-002 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-SELF-002", + "domain": "Self-Organization", + "question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?", + "relevance": "Unterscheidung zwischen echter Emergenz und deterministischer Architekturfolge.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SELF-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "research_question": "RQ-SELF-002", + "hypothesis": "H-SELF-002-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_emergence_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_emergence_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "239bcd62286f1dc3fea6442f702eae6429a51733b1d506e67575d2bbc2aaec1a" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "2c1f5902a4ca8d74ee6df7fcad948bf44398266bfb8442f22bf9ae084432f8cf", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "a3c324d26ce0b74f6ab57de70edfc53466405b1eadb28bf2b192f65e17d004ae", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "c067ade7fcc2ff79aef865137a5514ad9d9ea23c18e6978618351d5ab63e5e13", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete', was bedeutet, dass die registrierte Gap/Border-Verträge ausgeführt und für die Überprüfung gespeichert wurden.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und es gibt keine wissenschaftlichen Beweise im Experiment.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Messungen oder statistische Signifikanz.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen.", + "effect_direction": "Es gibt keine klare Richtung der Wirkung, da keine kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise.", + "Keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Keine statistische Signifikanz getestet.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist 'audit_complete', was bedeutet, dass die registrierte Gap/Border-Verträge ausgeführt und für die Überprüfung gespeichert wurden.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt, und es gibt keine wissenschaftlichen Beweise im Experiment.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Messungen oder statistische Signifikanz.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird.", + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen.", + "Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen.", + "Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte.", + "Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation.", + "Statistische Analysen der beobachteten Effekte.", + "Kausale Messungen oder Hypothesentests.", + "Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle.", + "Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben." + ], + "confidence": 0.05, + "research_question": "Ist die beobachtete Selbstorganistion emergenter Natur oder durch die Architektur programmiert?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise.", + "Keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Keine statistische Signifikanz getestet.", + "Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird.", + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden.", + "Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "4e7b7791d30b9ee85c550a5fedd4af77fa242db3e35b55ca15e4bca912a3b597", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "ffdb8e987ef28eb035bcc28933ecef46fb1516bd9db41f66ee8c4424a8309607", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "472efcc2ced29e2b00ee02523f2847761fcefe6fc41e2575639c74625788a4cc", + "data_digest": "da76866748ae292e77d21f78b41fc201cf37a136cde3c2c10b76d351e59e5454", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation.", + "Statistische Analysen der beobachteten Effekte.", + "Kausale Messungen oder Hypothesentests.", + "Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle.", + "Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen.", + "Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen.", + "Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte.", + "Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.05 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 3d1f0689276f9ba2c1095f9fa421813e8f726c1b524031b4e165e24e0557fa55 +JSON/Markdown link digest: 7acd2264d587ced863ffdee29088bcf64f1a1a90dbb3f81ccd9ab3e734d68f6f diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5b378bb59f8eb6b7e9bbc212189b50815814b27d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:17.550495+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "3d1f0689276f9ba2c1095f9fa421813e8f726c1b524031b4e165e24e0557fa55" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..55dae83fbc743ebf890cd241d49c0cec5480b68d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/summary.md @@ -0,0 +1,139 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-25: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-SELF-002` +- Hypothese: `H-SELF-002-A` +- Protokoll: `self_organization_emergence_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: self_organization_emergence_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.023349699971731752` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Selbstorganisation wird als emergent beschrieben, aber es fehlt an wissenschaftlichem Beweis oder experimentellen Nachweisen. + +KI-Konfidenz: `0.05` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise. +- Keine direkten Hypothesentests durchgeführt. +- Keine statistische Signifikanz getestet. +- Die Forschungsfragen und Hypothesen sind ungetestet und nicht bewiesen. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die beobachtete Selbstorganisation könnte durch die Architektur vorgegeben sein, obwohl sie als emergent beschrieben wird. +- Die Ergebnisse könnten aufgrund der verwendeten Simulation und Protokolle beeinflusst werden. +- Die fehlende wissenschaftliche Evidenz könnte auf eine unzureichende Methodik oder Dateninterpretation hinweisen. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Beweise oder experimentelle Nachweise für die Selbstorganisation. +- Statistische Analysen der beobachteten Effekte. +- Kausale Messungen oder Hypothesentests. +- Dokumentation der verwendeten Simulation und Protokolle. +- Beweise für die Emergenz der Selbstorganisation und nicht durch die Architektur vorgegeben. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von Hypothesentests mit klaren kausalen Messungen. +- Erstellung von experimentellen Nachweisen und wissenschaftlichen Beweisen. +- Statistische Signifikanztests der beobachteten Effekte. +- Erweiterung der Forschungsfragen und Hypothesen mit experimentellen Validierungen. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082005885770-b1ccc9f9.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914081949130561-b1ccc9f9.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082023812244-b1ccc9f9.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082023812244-b1ccc9f9.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2a06e9a063c94c6310812a29696947bbbbe53b5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-25/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-25", + "research_question": "RQ-SELF-002", + "hypothesis": "H-SELF-002-A", + "title": "Experiment workflow: self_organization_emergence_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "self_organization_emergence_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; 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Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen füre die Lückenanalyse beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung identifiziert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "confidence": 0.053931200003717095 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "d8d77a3e364897233d7d7653ec4c3c2b116a75a72520c320db2c25867f2ccb1e", + "research_packet_digest": "ec94241632b865aec80cdef2a5ca7d4e0b21dd3588d4023fdf0a4e5b75b29748", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.053931200003717095" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:27:40.397860+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..11e09f0baec869f27a159fc30435edeba142a935 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a.json @@ -0,0 +1,78 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "packet_digest": "9a40602a3aac06e3388a43887308cd41a12fa8b8567029a56001168c01b4429b" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung identifiziert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "confidence": 0.053931200003717095 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "5a6f1976595ab5a45532b101958c618a608b56c55d93ca9df5810bee1744ddb6", + "research_packet_digest": "9a40602a3aac06e3388a43887308cd41a12fa8b8567029a56001168c01b4429b", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.053931200003717095" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:20:40.337719+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914112755567266-ec942416.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914112755567266-ec942416.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5c6cb4a20fc0113aca08573648e65b004fa3d337 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914112755567266-ec942416.json @@ -0,0 +1,78 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914112755567266-ec942416", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen2.5-coder:7b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 1.0, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "packet_digest": "ec94241632b865aec80cdef2a5ca7d4e0b21dd3588d4023fdf0a4e5b75b29748" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung identifiziert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "confidence": 0.053931200003717095 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "c6f19f1c4c82c16b0e2a0d74af5d16f60889400ff67be6d7a087db83809fdf7b", + "research_packet_digest": "ec94241632b865aec80cdef2a5ca7d4e0b21dd3588d4023fdf0a4e5b75b29748", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.053931200003717095" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:27:55.567266+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ccdbc2cb9383a0cbed48b1b5fd1d0c1345725b77 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8c360476d538be043098661f8222074827d5b53ec7a14b902ad429dcd5a932e8" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "d3f02db97041d7434c2787e99221dfee7e37b45319ae7d04c11793cabbeea7ba", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..81bed64b34850a0db54e331fcd2db8272c6d8eb8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "8c360476d538be043098661f8222074827d5b53ec7a14b902ad429dcd5a932e8", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "f70a430dffe8f82e986e9bbcd62b1af447fd203f0bac516046d1d0d60b15d2ae", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1330162423930addaf33c3c8a88a2a59879939cb --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/manifest.json @@ -0,0 +1,125 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:20:24.302888+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input", + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result" + }, + "execution_contract": { + "hypothesis_id": "H-STRUCT-001-A", + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "question_id": "RQ-STRUCT-001", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "runtime_runner_bytecode_sha256": "af56b58dd3d9866e38356abc78887855f2b45836f2a7ba8d858f5387e150b735", + "runtime_summary_bytecode_sha256": "8d311e523e6093b1bbb23954dae163406f1836fb0defa5b8c4479ac68a929395", + "source_runner_bytecode_sha256": "af56b58dd3d9866e38356abc78887855f2b45836f2a7ba8d858f5387e150b735", + "source_runtime_consistency": "MATCH", + "source_summary_bytecode_sha256": "8d311e523e6093b1bbb23954dae163406f1836fb0defa5b8c4479ac68a929395", + "tick_validation": { + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000, + "status": "NOT_APPLICABLE" + }, + "ticks_requested": 1000 + }, + "execution_semantics": { + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_scope": "instrumentation_gap_contract_only", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "external_review": "external_review/INTEGRATION.md", + "human_assessment": "not_recorded", + "kind": "boundary_audit", + "scientific_evidence": false, + "snn_involved": true + }, + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "experiment_status": "completed", + "git": { + "branch": "main", + "commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "dirty": true + }, + "hypotheses": [ + "H-STRUCT-001-A" + ], + "network_mode": "OFFLINE", + "provenance_digests": { + "code": "5a11ea288e7e695c2dcd456642b533cbb3e6daf38b72e150134e60e69059531f", + "config": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "data": "24f0dde7a68591dfd3383f58cc1b06595921de1cb73a0a9c763d7acec06aba6f", + "prompt": "dd18e473908e7e75b1717c240bac221729ea38753abfd28b701b37b20d5f5e14" + }, + "research_questions": [ + "RQ-STRUCT-001" + ], + "research_run_mode": "EXPLORATORY", + "results": { + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "run_count": 3, + "runner": "run_boundary_audit", + "tick_contract": { + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000, + "status": "NOT_APPLICABLE" + }, + "ticks_requested": 1000 + }, + "runtime": { + "duration_seconds": 0.053931200003717095 + }, + "runtime_errors": [], + "simulation": { + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "seed": 101, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "ticks": 1000 + }, + "software": { + "brain5d_version": "0.6.0a3", + "os": "Windows 11", + "python": "3.13.14" + }, + "source_freeze_sha": "9efcbf1f5ea4b175c8465d51af78c3694a4cc6551f8cfe4c8493ee7dd9a315ee", + "timestamp": "2026-09-14T10:20:24.302880", + "validity": { + "fatal_error_count": 0, + "reason": null, + "runtime_error_count": 0, + "valid": true + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/report.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/report.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ffcf7c425598660af8c794592da607a3dab940b8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-26: Experiment workflow: structural_efficiency_boundary_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-STRUCT-001` +Hypothese: `H-STRUCT-001-A` +Aufgeloester Runner: `run_boundary_audit` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `structural_efficiency_boundary_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `1000` +Seeds: `101, 102, 103` +Tick-Vertrag: `{"mode": "protocol_defined_internal_trials", "requested_ticks": 1000, "status": "NOT_APPLICABLE"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 3; Dauer: 0.053931 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6fd84a8099bd37887ee8ad06700023de818e0dbb --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,590 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "research_question_id": "RQ-STRUCT-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-STRUCT-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:55.568255+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "research_question": "Führt strukturelle Plastizität (Pruning/Sprouting) zu funktional verbesserten Netzwerken?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-STRUCT-001-A", + "research_question": "RQ-STRUCT-001", + "hypothesis": "Strukturelle Plastizität (Pruning/Sprouting) führt zu messbar verbesserter Netzwerkeffizienz.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "research_question": { + "id": "RQ-STRUCT-001", + "domain": "Structural Plasticity", + "question": "Führt strukturelle Plastizität (Pruning/Sprouting) zu funktional verbesserten Netzwerken?", + "relevance": "Strukturelle Anpassung ist ein mächtiger Mechanismus biologischer Gehirne.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STRUCT-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "research_question": "RQ-STRUCT-001", + "hypothesis": "H-STRUCT-001-A", + "title": "Experiment workflow: structural_efficiency_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8c360476d538be043098661f8222074827d5b53ec7a14b902ad429dcd5a932e8" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "d3f02db97041d7434c2787e99221dfee7e37b45319ae7d04c11793cabbeea7ba", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "576302893807b859c8ee8c9bec6fadd27f06e23223bade2706f5723c521440cd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung identifiziert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "confidence": 0.053931200003717095 + }, + "methodological_critique": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "9efcbf1f5ea4b175c8465d51af78c3694a4cc6551f8cfe4c8493ee7dd9a315ee", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "21cd8f2d53d84afeb2fab557674443f8b9eb27f42e4a729853958db1991fa371", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "855a34cfd85649c251b9dde9fa047f88381ae28efff88c3149b7d1ed6d7c4b17", + "data_digest": "e04166f07355126cd1dd3c53a8b46fa08897e57ccf93b8f9689484839c55fe70", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.053931200003717095, + "missing_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "recommended_follow_up": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "conclusion": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-26 +Research Question: RQ-STRUCT-001 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-STRUCT-001", + "domain": "Structural Plasticity", + "question": "Führt strukturelle Plastizität (Pruning/Sprouting) zu funktional verbesserten Netzwerken?", + "relevance": "Strukturelle Anpassung ist ein mächtiger Mechanismus biologischer Gehirne.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-STRUCT-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "research_question": "RQ-STRUCT-001", + "hypothesis": "H-STRUCT-001-A", + "title": "Experiment workflow: structural_efficiency_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8c360476d538be043098661f8222074827d5b53ec7a14b902ad429dcd5a932e8" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "d3f02db97041d7434c2787e99221dfee7e37b45319ae7d04c11793cabbeea7ba", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "576302893807b859c8ee8c9bec6fadd27f06e23223bade2706f5723c521440cd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "017cb51f6aa87b27e22cec0fed40e2342e9acae7046103a9f3767180f2c55ba4", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs ist als 'complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine kausalen Effekte oder statistische Signifikanz.", + "Die Daten sind auf die Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken sind nicht berechnet oder gemessen worden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung identifiziert.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" + ], + "confidence": 0.053931200003717095 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende direkte Hypothesentests", + "Keine statistische Signifikanzanalyse", + "Unklare Verbindung zu wissenschaftlichen Beweisen", + "Unvollständige Vertrauenswerte der Metriken", + "Unklare Interpretation der Vertragsbedingungen" +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen.", + "Die fehlende wissenschaftliche Beweisbasis lässt alternative Erklärungen für die Ergebnisse zu.", + "Die Vertrauenswerte der Metriken könnten aufgrund fehlender Analyse unvollständig sein.", + "Die Vertragsbedingungen könnten die Ergebnisse beeinflussen, ohne dass kausale Effekte vorliegen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "9efcbf1f5ea4b175c8465d51af78c3694a4cc6551f8cfe4c8493ee7dd9a315ee", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "21cd8f2d53d84afeb2fab557674443f8b9eb27f42e4a729853958db1991fa371", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "855a34cfd85649c251b9dde9fa047f88381ae28efff88c3149b7d1ed6d7c4b17", + "data_digest": "e04166f07355126cd1dd3c53a8b46fa08897e57ccf93b8f9689484839c55fe70", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Direkte kausale Messungen", + "Statistische Signifikanzanalysen", + "Verknüpfung mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Klar definierte Vertrauensintervalle für die Metriken", + "Validierung der Vertragsbedingungen" +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Ein direkter Hypothesentest mit statistischen Signifikanzanalysen", + "Messung der kausalen Effekte mit klaren Vertrauensintervallen", + "Verknüpfung der Ergebnisse mit wissenschaftlichen Beweisen", + "Erhöhung der Datenqualität und Validierung der Vertragsbedingungen" +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen für die Lückenanalyse beschränkt." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.053931200003717095 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: e68a307af35166e104ba3fead02dc136e35e2cb2148686765f38659259d7ff85 +JSON/Markdown link digest: 2bc2b5f9e7cc52851174e2f62094421e721f02ec05e294d39771544a80c8841e diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eb4daf849dba9fa245c2ea30f46ec9dbefe82d27 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:22.678442+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "e68a307af35166e104ba3fead02dc136e35e2cb2148686765f38659259d7ff85" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0fe6c78c743d56691b75514f2be41a049889a227 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/summary.md @@ -0,0 +1,102 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-26: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-STRUCT-001` +- Hypothese: `H-STRUCT-001-A` +- Protokoll: `structural_efficiency_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: structural_efficiency_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.053931200003717095` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `failed` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` + +AIRR-Fehler: `LLM must not generate quantitative statistics: statistics`. Die deterministische Datenauswertung oben bleibt davon unberuehrt. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082125135775-9a40602a.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082125135775-9a40602a.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082040337719-9a40602a.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3b6467d82d193aa08ed961ea416fcbb4f893a8dd --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-26/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-26", + "research_question": "RQ-STRUCT-001", + "hypothesis": "H-STRUCT-001-A", + "title": "Experiment workflow: structural_efficiency_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "structural_efficiency_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..17a4328cd482a8f472207b87bd7ee49050d0fcb6 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "978188ff98b8891d06b7c83c9e2b1011e196a46d2b1fe77298729f880cc63e17", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..df66f938d26fa3ddb5abec4bfb330fa2c36323e4 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6dc21a529ca97d1f487800a34b7648f722c96ca1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "a5018e6fe31a1ac3449bf78f4a203e95b51aafbb5e8afed939f4a0333f28fafd", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "f81980d835bd78edbef755757e19f064e0090594ff3e6551d0f30088fe874d79", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..83d2944467af5a10f9c8f6f77a702972f84efb4a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:22:11.448940+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.016480 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..70c8fb943f9376d441aa0e1a1f727befcc44a317 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,544 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question_id": "RQ-MEM-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-MEM-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:27:55.720015+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question": "Kann Brain-5D Informationen über synaptische Gewichte speichern und zuverlässig abrufen?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-MEM-001-A", + "research_question": "RQ-MEM-001", + "hypothesis": "Brain-5D kann Informationen über synaptische Gewichte speichern und auf Input-Muster abrufen.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten.", + "research_question": { + "id": "RQ-MEM-001", + "domain": "Memory", + "question": "Kann Brain-5D Informationen über synaptische Gewichte speichern und zuverlässig abrufen?", + "relevance": "Gedächtnis ist eine Kernfunktion neuronaler Systeme.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-MEM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question": "RQ-MEM-001", + "hypothesis": "H-MEM-001-A", + "title": "Experiment workflow: synaptic_memory_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "synaptic_memory_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "a5018e6fe31a1ac3449bf78f4a203e95b51aafbb5e8afed939f4a0333f28fafd" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "bf4e2da1f7ddf5c48a6991c8b03b2fb795e605d1ff7db624eed7ba8726e567db", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt, wobei keine direkte kausale Messung durchgeführt wurde.", + "Die Metriken zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst.", + "Die Experimente sind auf der Grundlage von deterministischen Daten und Statistiken durchgeführt worden, ohne inferentielle Analysen oder statistische Signifikanzstests durchzuführen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Unterschiede gemessen, die auf eine kausale Beziehung hinweisen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkte kausale Messung wurde durchgeführt.", + "Keine inferentielle Analyse oder statistische Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind rein deskriptiv und nicht für die Bewertung der Hypothese geeignet." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der fehlenden kausalen Messung und inferentiellen Analysen auf andere Faktoren zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend kontrolliert oder reproduzierbar sein, was die Interpretation der Ergebnisse erschwert." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten mit direkter kausaler Messung und inferentiellen Analysen.", + "Einbindung von statistischen Signifikanztests und kausalen Inferenzmethoden.", + "Erhöhung der Kontrolle über experimentelle Variablen und Verbesserung der Reproduzierbarkeit." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die direkt auf die Hypothese H-MEM-001-A hinweist.", + "Statistische Analysen mit inferentiellen Methoden, um kausale Beziehungen zu bewerten.", + "Dokumentation der experimentellen Kontrollen und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.0, + "experiment_id": 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"79e3ca4c32d99101a8d49e28ce60b0167936f16d4861d32d887660beb9f28739" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..379e20b1b402e566cfed4677c3c1bd759fc971ac --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,371 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-27 +Research Question: RQ-MEM-001 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-MEM-001", + "domain": "Memory", + "question": "Kann Brain-5D Informationen über synaptische Gewichte speichern und zuverlässig abrufen?", + "relevance": "Gedächtnis ist eine Kernfunktion neuronaler Systeme.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-MEM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question": "RQ-MEM-001", + "hypothesis": "H-MEM-001-A", + "title": "Experiment workflow: synaptic_memory_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "synaptic_memory_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "a5018e6fe31a1ac3449bf78f4a203e95b51aafbb5e8afed939f4a0333f28fafd" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "bf4e2da1f7ddf5c48a6991c8b03b2fb795e605d1ff7db624eed7ba8726e567db", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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"instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt, wobei keine direkte kausale Messung durchgeführt wurde.", + "Die Metriken zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst.", + "Die Experimente sind auf der Grundlage von deterministischen Daten und Statistiken durchgeführt worden, ohne inferentielle Analysen oder statistische Signifikanzstests durchzuführen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit der Bedingung 'instrumentation_gap_audit' durchgeführt, wobei keine direkte kausale Messung durchgeführt wurde.", + "Die Metriken zeigen, dass die Audits abgeschlossen wurden, aber keine wissenschaftlichen Beweise wurden erfasst.", + "Die Experimente sind auf der Grundlage von deterministischen Daten und Statistiken durchgeführt worden, ohne inferentielle Analysen oder statistische Signifikanzstests durchzuführen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Unterschiede gemessen, die auf eine kausale Beziehung hinweisen.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkte kausale Messung wurde durchgeführt.", + "Keine inferentielle Analyse oder statistische Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind rein deskriptiv und nicht für die Bewertung der Hypothese geeignet." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der fehlenden kausalen Messung und inferentiellen Analysen auf andere Faktoren zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend kontrolliert oder reproduzierbar sein, was die Interpretation der Ergebnisse erschwert." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von Experimenten mit direkter kausaler Messung und inferentiellen Analysen.", + "Einbindung von statistischen Signifikanztests und kausalen Inferenzmethoden.", + "Erhöhung der Kontrolle über experimentelle Variablen und Verbesserung der Reproduzierbarkeit." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die direkt auf die Hypothese H-MEM-001-A hinweist.", + "Statistische Analysen mit inferentiellen Methoden, um kausale Beziehungen zu bewerten.", + "Dokumentation der experimentellen Kontrollen und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.0, + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question": "Kann Brain-5D Informationen über synaptische Gewichte speichern und zuverlässig abrufen?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine direkte kausale Messung wurde durchgeführt.", + "Keine inferentielle Analyse oder statistische Signifikanztests wurden durchgeführt.", + "Die experimentellen Ergebnisse sind rein deskriptiv und nicht für die Bewertung der Hypothese geeignet." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Ergebnisse könnten aufgrund der fehlenden kausalen Messung und inferentiellen Analysen auf andere Faktoren zurückzuführen sein.", + "Die Experimente könnten nicht ausreichend kontrolliert oder reproduzierbar sein, was die Interpretation der Ergebnisse erschwert." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "b24fb4736c084bbdd4c5091e58f5a1e6ff60e07dff83f0c83bc2e2791ba8f043", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "fcaea59dfab0b4cd711fadc673e2fb72fe5c9a5a17c2f82d82cdf94b252d1800", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "c87ce8c206d28ddb1df2853cfcd4804a89b0cb02f934d7023046ca07827c3988", + "data_digest": "4838232c8324d8c1661c0a4d5edd57e7793e79e153e76118dd5aebd1c726af13", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenz, die direkt auf die Hypothese H-MEM-001-A hinweist.", + "Statistische Analysen mit inferentiellen Methoden, um kausale Beziehungen zu bewerten.", + "Dokumentation der experimentellen Kontrollen und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von Experimenten mit direkter kausaler Messung und inferentiellen Analysen.", + "Einbindung von statistischen Signifikanztests und kausalen Inferenzmethoden.", + "Erhöhung der Kontrolle über experimentelle Variablen und Verbesserung der Reproduzierbarkeit." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 1622f12ac2dbd4171b40d801426737d5cef97642fd46943d6573e5d522d70289 +JSON/Markdown link digest: 79e3ca4c32d99101a8d49e28ce60b0167936f16d4861d32d887660beb9f28739 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..805f6ab9d744a2c3f8058cd1ab6f24d4d43d6bf1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:26.477353+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "1622f12ac2dbd4171b40d801426737d5cef97642fd46943d6573e5d522d70289" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4cfbf8374c81bc7ae56158188dd24f9fac00b9a8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/summary.md @@ -0,0 +1,134 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-27: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-MEM-001` +- Hypothese: `H-MEM-001-A` +- Protokoll: `synaptic_memory_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: synaptic_memory_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.016479500045534223` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten und Experimente liefern keine ausreichende wissenschaftliche Evidenz, um die Hypothese H-MEM-001-A zu bewerten. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine direkte kausale Messung wurde durchgeführt. +- Keine inferentielle Analyse oder statistische Signifikanztests wurden durchgeführt. +- Die experimentellen Ergebnisse sind rein deskriptiv und nicht für die Bewertung der Hypothese geeignet. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Ergebnisse könnten aufgrund der fehlenden kausalen Messung und inferentiellen Analysen auf andere Faktoren zurückzuführen sein. +- Die Experimente könnten nicht ausreichend kontrolliert oder reproduzierbar sein, was die Interpretation der Ergebnisse erschwert. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenz, die direkt auf die Hypothese H-MEM-001-A hinweist. +- Statistische Analysen mit inferentiellen Methoden, um kausale Beziehungen zu bewerten. +- Dokumentation der experimentellen Kontrollen und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von Experimenten mit direkter kausaler Messung und inferentiellen Analysen. +- Einbindung von statistischen Signifikanztests und kausalen Inferenzmethoden. +- Erhöhung der Kontrolle über experimentelle Variablen und Verbesserung der Reproduzierbarkeit. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082247991127-dbd59bc5.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082247991127-dbd59bc5.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082223340056-dbd59bc5.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082223340056-dbd59bc5.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082304342263-dbd59bc5.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082304342263-dbd59bc5.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fa1a248d9272d7d1fc104e2795edda09ac4ad024 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-27/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-27", + "research_question": "RQ-MEM-001", + "hypothesis": "H-MEM-001-A", + "title": "Experiment workflow: synaptic_memory_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "synaptic_memory_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..20a1d9b1bcf8cc7937fd8db9a23fea4a002fbf95 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 8, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0008-feedback_absent-seed-103.json.gz", + "sha256": "2daa450292846ea2115819a393fc961ce66387032e5dd3057438f0f52ef95dd1", + "size_bytes": 24474, + "uncompressed_bytes": 156989 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/gateway_state.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/gateway_state.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5c280cbe1632306518b30293e66b5efc4db80c6b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/DATA/gateway_state.json @@ -0,0 +1,539 @@ +{ + "canonical_snn_state": false, + "kind": "synthetic_joint_boundary", + "resume_supported": false, + "runs": [ + { + "after": { + "body": { + "contact_count": 0, + "elapsed_s": 0.6000000000000004, + "modelled_absolute_work_j": 0.004194882930325861, + "omega_rad_s": -1.317664192553606, + "parameters": { + "damping_nm_s": 0.002, + "inertia_kg_m2": 5e-05, + "lower_rad": -0.75, + "torque_limit_nm": 0.015, + "upper_rad": 0.75 + }, + "q_rad": -0.22501842696134328, + "saturation_count": 19 + }, + "filtered_motor": -0.4638461705598194, + "neural_digest": "414b3e4166636ab97ab82d2b302a1fb00d7ca2a6d4a1f2b7f253815434bbfb56", + "pending_steps": 0, + "sensor": [ + -0.22370076276878967, + -1.2952591721500362 + ], + "ticks": 600 + }, + "before": { + "body": { + "contact_count": 0, + "elapsed_s": 0.0, + "modelled_absolute_work_j": 0.0, + "omega_rad_s": 0.0, + "parameters": { + "damping_nm_s": 0.002, + "inertia_kg_m2": 5e-05, + "lower_rad": -0.75, + "torque_limit_nm": 0.015, + "upper_rad": 0.75 + }, + "q_rad": 0.008115213250456464, + "saturation_count": 0 + }, + "filtered_motor": 0.0 + }, + "boundary_contract": { + "UI_dependency": "none", + "decoder_decay": 0.95, + "decoder_nm_per_unit": 0.008, + "input_gain": 70.0, + 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`embodied_closed_loop_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `1000` +Seeds: `101, 102, 103` +Tick-Vertrag: `{"reason": "Tick contract violated: runner run_embodied_closed_loop did not execute at least 1000 ticks in every run.", "requested_ticks": 1000, "retained_failed_observations": true, "status": "VIOLATED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 9; Dauer: 0.213583 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a4bc41ea2c8b2dd7d401b5b655e2e20b89896fb3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,7362 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-28", + "research_question_id": "RQ-EMB-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-EMB-001-B" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:45.438371+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-28", + "research_question": "Kann Brain-5D in einer Sensor-Aktor-Schleife (Embodiment) sinnvoll agieren?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-EMB-001-B", + "research_question": "RQ-EMB-001", + "hypothesis": "Unter einer identischen externen Stoerung unterscheiden sich tracking_rmse_rad und Sensorkonsequenzen zwischen geschlossenem Kreis, yoked Replay und unterbrochener Rueckmeldung.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-09", + "updated": "2026-09-09" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-EMB-001", + "domain": "Embodiment", + "question": "Kann Brain-5D in einer Sensor-Aktor-Schleife (Embodiment) sinnvoll agieren?", + "relevance": "Embodiment erweitert Brain-5D von einer reinen Simulation zu einem interaktiven System.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-EMB-001-B", + "H-EMB-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-28", + "research_question": "RQ-EMB-001", + "hypothesis": "H-EMB-001-B", + "title": "Experiment workflow: embodied_closed_loop_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": 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"protocol": "embodied_closed_loop_v1", + "resolved_runner": "run_embodied_closed_loop", + "tick_validation": { + "status": "VIOLATED", + "requested_ticks": 1000, + "reason": "Tick contract violated: runner run_embodied_closed_loop did not execute at least 1000 ticks in every run.", + "retained_failed_observations": true + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + 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0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 78.0, + "mean": 78.0, + "median": 78.0, + "min": 78.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "tracking_rmse_rad": { + "max": 0.5242175233106423, + "mean": 0.5217486871821682, + "median": 0.5213358415432612, + "min": 0.5196926966926011, + "n": 3, + "std": 0.0018701773751896675 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "yoked_replay": { + "metrics": { + "activated_neuron_count": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "donor_ticks_overhead": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "execution_batch_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "integrity_contact_count": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "modelled_absolute_work_j": { + "max": 0.004130152048054448, + "mean": 0.003801895766653226, + "median": 0.0038518931402003634, + "min": 0.0034236421117048665, + "n": 3, + "std": 0.0002905900612677379 + }, + "neural_dt_ms": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "nonzero_action_ticks": { + "max": 596.0, + "mean": 596.0, + "median": 596.0, + "min": 596.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "physics_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "sensor_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_events_delivered": { + "max": 39.0, + "mean": 36.0, + "median": 36.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 2.449489742783178 + }, + "ticks_executed": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "torque_saturation_count": { + "max": 15.0, + "mean": 14.333333333333334, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 3, + "std": 0.4714045207910317 + }, + "total_spikes": { + "max": 39.0, + "mean": 36.0, + "median": 36.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 2.449489742783178 + }, + "tracking_rmse_rad": { + "max": 0.30793087801437136, + "mean": 0.3035479018620123, + "median": 0.30383596150814873, + "min": 0.2988768660635168, + "n": 3, + "std": 0.003701892927620802 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 9, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "closed_loop": { + "metrics": { + "activated_neuron_count": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "donor_ticks_overhead": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "execution_batch_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "integrity_contact_count": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "modelled_absolute_work_j": { + "max": 0.004346775987269422, + "mean": 0.0042703051441139875, + "median": 0.00426925651474668, + "min": 0.004194882930325861, + "n": 3, + "std": 6.201451391718696e-05 + }, + "neural_dt_ms": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "nonzero_action_ticks": { + "max": 596.0, + "mean": 596.0, + "median": 596.0, + "min": 596.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "physics_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "sensor_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_events_delivered": { + "max": 39.0, + "mean": 38.666666666666664, + "median": 39.0, + "min": 38.0, + "n": 3, + "std": 0.4714045207910317 + }, + "ticks_executed": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "torque_saturation_count": { + "max": 19.0, + "mean": 16.0, + "median": 17.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 2.943920288775949 + }, + "total_spikes": { + "max": 39.0, + "mean": 39.0, + "median": 39.0, + "min": 39.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "tracking_rmse_rad": { + "max": 0.1967980588275751, + "mean": 0.19492318860567073, + "median": 0.1945298850303754, + "min": 0.19344162195906173, + "n": 3, + "std": 0.0013981971462885137 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "feedback_absent": { + "metrics": { + "activated_neuron_count": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "donor_ticks_overhead": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "execution_batch_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "integrity_contact_count": { + "max": 92.0, + "mean": 83.0, + "median": 84.0, + "min": 73.0, + "n": 3, + "std": 7.788880963698615 + }, + "modelled_absolute_work_j": { + "max": 0.010486955365482682, + "mean": 0.010300089616275284, + "median": 0.010344176629637955, + "min": 0.010069136853705214, + "n": 3, + "std": 0.00017339901144742208 + }, + "neural_dt_ms": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "nonzero_action_ticks": { + "max": 596.0, + "mean": 596.0, + "median": 596.0, + "min": 596.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "physics_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "sensor_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_events_delivered": { + "max": 78.0, + "mean": 78.0, + "median": 78.0, + "min": 78.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "torque_saturation_count": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 78.0, + "mean": 78.0, + "median": 78.0, + "min": 78.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "tracking_rmse_rad": { + "max": 0.5242175233106423, + "mean": 0.5217486871821682, + "median": 0.5213358415432612, + "min": 0.5196926966926011, + "n": 3, + "std": 0.0018701773751896675 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "yoked_replay": { + "metrics": { + "activated_neuron_count": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "donor_ticks_overhead": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "execution_batch_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "integrity_contact_count": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "modelled_absolute_work_j": { + "max": 0.004130152048054448, + "mean": 0.003801895766653226, + "median": 0.0038518931402003634, + "min": 0.0034236421117048665, + "n": 3, + "std": 0.0002905900612677379 + }, + "neural_dt_ms": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "nonzero_action_ticks": { + "max": 596.0, + "mean": 596.0, + "median": 596.0, + "min": 596.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "physics_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "sensor_period_ticks": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_events_delivered": { + "max": 39.0, + "mean": 36.0, + "median": 36.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 2.449489742783178 + }, + "ticks_executed": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 600.0, + "mean": 600.0, + "median": 600.0, + "min": 600.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "torque_saturation_count": { + "max": 15.0, + "mean": 14.333333333333334, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 3, + "std": 0.4714045207910317 + }, + "total_spikes": { + "max": 39.0, + "mean": 36.0, + "median": 36.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 2.449489742783178 + }, + "tracking_rmse_rad": { + "max": 0.30793087801437136, + "mean": 0.3035479018620123, + "median": 0.30383596150814873, + "min": 0.2988768660635168, + "n": 3, + "std": 0.003701892927620802 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 9, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "conditions": { + "closed_loop": { + "metrics": { + "tracking_rmse_rad": { + "mean": 0.19492318860567073, + "std": 0.0013981971462885137 + } + } + }, + "feedback_absent": { + "metrics": { + "tracking_rmse_rad": { + "mean": 0.5217486871821682, + "std": 0.0018701773751896675 + } + } + }, + "yoked_replay": { + "metrics": { + "tracking_rmse_rad": { + "mean": 0.3035479018620123, + "std": 0.003701892927620802 + } + } + } + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "failed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "6142a0e637a3d8c03a9e9761ebd733be768a7754b763d0ad34b026067e29df7b", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "b88bf5782067c4d20dc13bef44d38dfef2904da44ced41d03cc734d6522e999e", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "f826d1c9e28d3c3ddcd1d4fd09fe6ed388d679a0cb2a8b603274417c00b7cdf2", + "data_digest": "30cd3884f1cd57c13df69ad2e24c9251ed506f99ee8388b385b8e5b191b70cf2", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 9b8366f6346bf6aaae8c46098660e65315bbb8fe134de59b2815a2db9a031314 +JSON/Markdown link digest: 00f2b6615b7f8319a6aeaf623f710f9bade43901a8a11fe573a6a8e5fe718724 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cce080924e5dd7ab41112f2def3d481a84dfac2e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:29.864161+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "9b8366f6346bf6aaae8c46098660e65315bbb8fe134de59b2815a2db9a031314" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a8876a4a54464702142fd86a48d3bfe2cacfff5a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/summary.md @@ -0,0 +1,144 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-28: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `failed` +- Forschungsfrage: `RQ-EMB-001` +- Hypothese: `H-EMB-001-B` +- Protokoll: `embodied_closed_loop_v1` +- Durchlaeufe: `9` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `600 .. 600` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `VIOLATED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `closed_loop, feedback_absent, yoked_replay` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: embodied_closed_loop_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.21358300000429153` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| closed_loop | 3 | 101,102,103 | 600 | 39 | — | — | — | — | +| feedback_absent | 3 | 101,102,103 | 600 | 78 | — | — | — | — | +| yoked_replay | 3 | 101,102,103 | 600 | 36 | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | closed_loop | 600 | 39 | — | — | — | — | — | +| 101 | yoked_replay | 600 | 33 | — | — | — | — | — | +| 101 | feedback_absent | 600 | 78 | — | — | — | — | — | +| 102 | closed_loop | 600 | 39 | — | — | — | — | — | +| 102 | yoked_replay | 600 | 39 | — | — | — | — | — | +| 102 | feedback_absent | 600 | 78 | — | — | — | — | — | +| 103 | closed_loop | 600 | 39 | — | — | — | — | — | +| 103 | yoked_replay | 600 | 36 | — | — | — | — | — | +| 103 | feedback_absent | 600 | 78 | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082338386422-c43efdad.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082338386422-c43efdad.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082324102888-c43efdad.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082324102888-c43efdad.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082352637358-c43efdad.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082352637358-c43efdad.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/gateway_state.json](DATA/gateway_state.json) +- [DATA/raw/run-0000-closed_loop-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-closed_loop-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-yoked_replay-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-yoked_replay-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-feedback_absent-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-feedback_absent-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-closed_loop-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0003-closed_loop-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-yoked_replay-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0004-yoked_replay-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-feedback_absent-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0005-feedback_absent-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-closed_loop-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0006-closed_loop-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-yoked_replay-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0007-yoked_replay-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-feedback_absent-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0008-feedback_absent-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `failed`, Tick-Vertrag `VIOLATED`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..81ef7627ef79d2ebb561ef6402a0fa27ad413376 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-28/workflow.json @@ -0,0 +1,31 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-28", + "research_question": "RQ-EMB-001", + "hypothesis": "H-EMB-001-B", + "title": "Experiment workflow: embodied_closed_loop_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "embodied_closed_loop_v1", + "resolved_runner": "run_embodied_closed_loop", + "tick_validation": { + "status": "VIOLATED", + "requested_ticks": 1000, + "reason": "Tick contract violated: runner run_embodied_closed_loop did not execute at least 1000 ticks in every run.", + "retained_failed_observations": true + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f12593bad0f434c4d03d077134c394ed7c3f463b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "b8cb7305a7920bf37c31efb3aa68376df94685bb19213ef0418f6ed28408d121", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c4720bfbf4eae85c9f6ef04e95cf52c2c1e0fa70 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "878df8483f9135d2aafe0e1bc9d62969f8ffe83fe45dc9d6f47b258efb8f993e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "ed5fb498e2266c15b4480cbaaa5fb984f54a29343c077a049f1519b5e3395df7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "b8cb7305a7920bf37c31efb3aa68376df94685bb19213ef0418f6ed28408d121", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0a31a36219c17fc4bb93c82f4184b6b08165fc19 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b.json @@ -0,0 +1,78 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "packet_digest": "fda67c6b64571282cafd05841fbc64c76eb6117e72136f39f3f053ebf1145663" + }, + "output": { + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1e0d2c9144fd322c756e7ba223d3031e6e70923d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "d76a156971c9db051cd1fb632b20ff0ed826c8736559baabfad620d79c438722", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "97ca7b3d1c146d9f70eaa2d2b8a990538ce9288c398c37e45d076d23b012e6ca", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9a41226272a7df2680af724ef3488bdc5e9498f5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:23:52.992656+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.033898 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e9e70a1eae86cf544aa5ca0c2f6adb0b2fce394f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,588 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "research_question_id": "RQ-LLM-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-LLM-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:45.589490+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "research_question": "Kann ein Language Organ (SNM ↔ LLM) sinnvolle Kommunikation ermöglichen?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-LLM-001-A", + "research_question": "RQ-LLM-001", + "hypothesis": "Ein Language Organ kann SNN-Zustände in sinnvolle natürliche Sprache übersetzen.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen und die Durchführung der Auditierung beschränkt.", + "research_question": { + "id": "RQ-LLM-001", + "domain": "Language Organ", + "question": "Kann ein Language Organ (SNM ↔ LLM) sinnvolle Kommunikation ermöglichen?", + "relevance": "Schnittstelle zwischen neuronaler Simulation und natürlicher Sprache.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-LLM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "research_question": "RQ-LLM-001", + "hypothesis": "H-LLM-001-A", + "title": "Experiment workflow: language_organ_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "language_organ_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "d76a156971c9db051cd1fb632b20ff0ed826c8736559baabfad620d79c438722" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "878df8483f9135d2aafe0e1bc9d62969f8ffe83fe45dc9d6f47b258efb8f993e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-29 +Research Question: RQ-LLM-001 +## Executive Summary + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen und die Durchführung der Auditierung beschränkt." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-LLM-001", + "domain": "Language Organ", + "question": "Kann ein Language Organ (SNM ↔ LLM) sinnvolle Kommunikation ermöglichen?", + "relevance": "Schnittstelle zwischen neuronaler Simulation und natürlicher Sprache.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-LLM-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "research_question": "RQ-LLM-001", + "hypothesis": "H-LLM-001-A", + "title": "Experiment workflow: language_organ_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "language_organ_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "d76a156971c9db051cd1fb632b20ff0ed826c8736559baabfad620d79c438722" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "878df8483f9135d2aafe0e1bc9d62969f8ffe83fe45dc9d6f47b258efb8f993e", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "ed5fb498e2266c15b4480cbaaa5fb984f54a29343c077a049f1519b5e3395df7", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "b8cb7305a7920bf37c31efb3aa68376df94685bb19213ef0418f6ed28408d121", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Auditierung wurde in allen Fällen als vollständig erledigt gemeldet.", + "Es wurden keine direkten Tests der Hypothese durchgeführt.", + "Es wurde keine wissenschaftliche Evidenz gemeldet.", + "Die Vertragsbedingungen wurden in allen Fällen korrekt ausgeführt und beibehalten.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen und die Durchführung der Auditierung beschränkt.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Auditierung wurde in allen Fällen als vollständig erledigt gemeldet.", + "Es wurden keine direkten Tests der Hypothese durchgeführt.", + "Es wurde keine wissenschaftliche Evidenz gemeldet.", + "Die Vertragsbedingungen wurden in allen Fällen korrekt ausgeführt und beibehalten.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen der Wirkung gemeldet.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende direkte Tests der Hypothese.", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft mit dem Experiment.", + "Die Vertragsbedingungen wurden nicht als kausale Beziehungen interpretiert.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Auditierung wurde automatisch durchgeführt, ohne dass kausale Beziehungen gemessen wurden.", + "Die Vertragsbedingungen wurden korrekt ausgeführt, aber keine kausalen Beziehungen wurden gemessen.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Direkte Tests der Hypothese durchführen.", + "Wissenschaftliche Evidenz mit dem Experiment verknüpfen.", + "Kausale Beziehungen messen, um die Hypothese zu testen.", + "Die Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen interpretieren.", + "Die Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen ausweiten." + ], + "requested_evidence": [ + "Direkte Tests der Hypothese.", + "Wissenschaftliche Evidenz, die mit dem Experiment verknüpft ist.", + "Messung von kausalen Beziehungen, um die Hypothese zu testen.", + "Interpretation der Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen.", + "Erweiterung der Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Kann ein Language Organ (SNM ↔ LLM) sinnvolle Kommunikation ermöglichen?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende direkte Tests der Hypothese.", + "Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft mit dem Experiment.", + "Die Vertragsbedingungen wurden nicht als kausale Beziehungen interpretiert.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Auditierung wurde automatisch durchgeführt, ohne dass kausale Beziehungen gemessen wurden.", + "Die Vertragsbedingungen wurden korrekt ausgeführt, aber keine kausalen Beziehungen wurden gemessen.", + "Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "fb5087b88d0e7b03574493a9b33d25b163ee9e6f42a447ca6ce1d7c131e9187b", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "aa65bd8625824a2fec0a39d15e1194d66c111ff75c9408296cd274a360ed2be6", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "4f5b28e814917d727cd414638edcb8c02deb3823fb3920078c2b8f3d33a557c8", + "data_digest": "8ef2c3cb2c979a10b444187a870d5a8c3454a3ae91c973c9a76edefcb4084205", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Direkte Tests der Hypothese.", + "Wissenschaftliche Evidenz, die mit dem Experiment verknüpft ist.", + "Messung von kausalen Beziehungen, um die Hypothese zu testen.", + "Interpretation der Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen.", + "Erweiterung der Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Direkte Tests der Hypothese durchführen.", + "Wissenschaftliche Evidenz mit dem Experiment verknüpfen.", + "Kausale Beziehungen messen, um die Hypothese zu testen.", + "Die Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen interpretieren.", + "Die Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen ausweiten." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen und die Durchführung der Auditierung beschränkt." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 51ed4b4b02eff2d050175f038db78b2b87a74067f163f439fec13e3c5301f40a +JSON/Markdown link digest: 35a0f3f988d0ca8d3a7a53a5e6d9392efef64f52a37a01eb96ab79ec5632170b diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9c0c5407a2957a799d7973e43ce2eea621379e84 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:36.504129+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "51ed4b4b02eff2d050175f038db78b2b87a74067f163f439fec13e3c5301f40a" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..05d9a952e12b268c3bf0a1f12f8f10cbcc72ef4d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/summary.md @@ -0,0 +1,140 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-29: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-LLM-001` +- Hypothese: `H-LLM-001-A` +- Protokoll: `language_organ_boundary_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: language_organ_boundary_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.03389760002028197` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die vorliegenden Daten zeigen keine direkten kausalen Messungen oder statistischen Signifikanztests. Die Experimente sind auf die Prüfung der Vertragsbedingungen und die Durchführung der Auditierung beschränkt. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende direkte Tests der Hypothese. +- Keine wissenschaftliche Evidenz verknüpft mit dem Experiment. +- Die Vertragsbedingungen wurden nicht als kausale Beziehungen interpretiert. +- Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Auditierung wurde automatisch durchgeführt, ohne dass kausale Beziehungen gemessen wurden. +- Die Vertragsbedingungen wurden korrekt ausgeführt, aber keine kausalen Beziehungen wurden gemessen. +- Die Experimente sind auf die Durchführung der Vertragsbedingungen beschränkt, keine kausalen Beziehungen wurden gemessen. + +### Fehlende Nachweise + +- Direkte Tests der Hypothese. +- Wissenschaftliche Evidenz, die mit dem Experiment verknüpft ist. +- Messung von kausalen Beziehungen, um die Hypothese zu testen. +- Interpretation der Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen. +- Erweiterung der Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Direkte Tests der Hypothese durchführen. +- Wissenschaftliche Evidenz mit dem Experiment verknüpfen. +- Kausale Beziehungen messen, um die Hypothese zu testen. +- Die Vertragsbedingungen als kausale Beziehungen interpretieren. +- Die Experimente auf die Messung von kausalen Beziehungen ausweiten. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082427302682-fda67c6b.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082409265508-fda67c6b.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082409265508-fda67c6b.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082446297440-fda67c6b.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082446297440-fda67c6b.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..61ab7aee9a7f2ab4167f2ec8cd33b4635a73d83b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-29/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-29", + "research_question": "RQ-LLM-001", + "hypothesis": "H-LLM-001-A", + "title": "Experiment workflow: language_organ_boundary_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "language_organ_boundary_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e7690c585aa21e557545b094d491ef485ce42703 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "f7dcb18d9b5bd9d525eb459c31fbce4bc7f8a983f2c452e67871139296ee0333", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6737ef245780744164ccd6446d0e1457d976549a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "3bfc9e9f09541298d0b7d4fbf3f5a99031591de4d2bd78171da578e98475d706", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "c2c67a261412463148aa38b02617f810df66240c1862b6e591cd9bea2db09f84", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "f7dcb18d9b5bd9d525eb459c31fbce4bc7f8a983f2c452e67871139296ee0333", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cdcd846ec183d512c526057b4063947b825a67c4 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "packet_digest": "85d505e3e6db19cf235e2b2208bcb179c85fc21e0935aa208de97cd515b5ae16" + }, + "output": { + "assessment": "Die Rolle scientific_analyst konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor.", + "observations": [], + "effect_direction": "not_determined", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente enthalten keine direkte kausale Messung; sie dienen lediglich der Prüfung von Grenzen und Vertragsbedingungen.", + "Die statistischen Metriken sind beschreibend, keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen Kontrollgruppen und vergleichende Messungen für eine kausale Interpretation.", + "Die Daten sind deterministisch generiert, was eine Validierung durch externe Quellen erschwert.", + "Die Hypothese wird nicht direkt getestet, da keine Hypothesentests registriert sind." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der deterministischen Natur der Daten nicht auf externe Szenarien generalisiert werden.", + "Die fehlende statistische Signifikanzanalyse macht eine kausale Zuordnung der Ergebnisse unmöglich.", + "Die Verantwortung für die Erkenntnisse wird nicht durch die Experimente direkt adressiert, da keine kausalen Tests durchgeführt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen von inferenziellen statistischen Analysen, um kausale Beziehungen zu bewerten.", + "Einführen von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen für eine kausale Validierung.", + "Durchführen von Hypothesentests gemäß dem registrierten Protokoll.", + "Erhöhen der Stichprobengröääe und der Versuchsreproduzierbarkeit für eine robuste Analyse." + ], + "requested_evidence": [ + "Durchführen einer inferenziellen statistischen Analyse gemää dem Protokoll.", + "Bereitstellung von Kontrollgruppen und vergleichenden Messungen für eine kausale Validierung.", + "Registrierung und Durchführen von Hypothesentests gemää dem Experimentprotokoll.", + "Erhöhen der Stichprobengröääe und der Versuchsreproduzierbarkeit für eine robuste Analyse." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "8ded635be4c8b737ea42d6cd7694fdfe188a78d11c6a63d5e64643d6eb42db16", + "research_packet_digest": "85d505e3e6db19cf235e2b2208bcb179c85fc21e0935aa208de97cd515b5ae16", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:26:08.540186+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914113157944394-b0e3b02e.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914113157944394-b0e3b02e.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..81fdaf47e8520a938452d745b6f931fab484e779 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914113157944394-b0e3b02e.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914113157944394-b0e3b02e", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen2.5-coder:7b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 1.0, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "packet_digest": "b0e3b02e581d26b901ac23dca1193972e79601990dabe90dfd69d77260e4640f" + }, + "output": { + "assessment": "Die Rolle scientific_analyst konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor.", + "observations": [], + "effect_direction": "not_determined", + "methodological_concerns": [ + "Die Experimente enthalten keine direkte kausale Messung; sie dienen lediglich der Prüfung von Grenzen und Vertragsbedingungen.", + "Die statistischen Metriken sind beschreibend, keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen Kontrollgruppen und vergleichende Messungen für eine kausale Interpretation.", + "Die Daten sind deterministisch generiert, was eine Validierung durch externe Quellen erschwert.", + "Die Hypothese wird nicht direkt getestet, da keine Hypothesentests registriert sind." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der deterministischen Natur der Daten nicht auf externe Szenarien generalisiert werden.", + "Die fehlende statistische Signifikanzanalyse macht eine kausale Zuordnung der Ergebnisse unmöglich.", + "Die Verantwortung für die Erkenntnisse wird nicht durch die Experimente direkt adressiert, da keine kausalen Tests durchgeführt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen von inferenziellen statistischen Analysen, um kausale Beziehungen zu bewerten.", + "Einführen von Kontrollgruppen und Vergleichsbedingungen für eine kausale Validierung.", + "Durchführen von Hypothesentests gemäß dem registrierten Protokoll.", + "Erhöhen der Stichprobengröße und der Versuchsreproduzierbarkeit für eine robuste Analyse." + ], + "requested_evidence": [ + "Durchführen einer inferenziellen statistischen Analyse gemäß dem Protokoll.", + "Bereitstellung von Kontrollgruppen und vergleichenden Messungen für eine kausale Validierung.", + "Registrierung und Durchführen von Hypothesentests gemäß dem Experimentprotokoll.", + "Erhöhen der Stichprobengröße und der Versuchsreproduzierbarkeit für eine robuste Analyse." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "cc8f0a26153580882e4733e9bfd6dc8f7bb76a50ec240fb6fdf2fe831d5f8f3c", + "research_packet_digest": "b0e3b02e581d26b901ac23dca1193972e79601990dabe90dfd69d77260e4640f", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:31:57.944394+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a9ea45ab233b215525c53197b7aa3eea603ea807 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3.json @@ -0,0 +1,54 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "packet_digest": "85d505e3e6db19cf235e2b2208bcb179c85fc21e0935aa208de97cd515b5ae16" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "152eedf00ab520b5e088e07ec5cb486c8e1692775bfc23a620151863124c42b2", + "research_packet_digest": "85d505e3e6db19cf235e2b2208bcb179c85fc21e0935aa208de97cd515b5ae16", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:27:35.919491+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5050a1fefcaaddaff62443615d020e33082b699f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "0e420a20066c00769e02908165832e6f135b0f253260a96c461356dd7bd75af2" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "3bfc9e9f09541298d0b7d4fbf3f5a99031591de4d2bd78171da578e98475d706", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c71274945e7a266c749c7ff23a75357223b4bf8d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "0e420a20066c00769e02908165832e6f135b0f253260a96c461356dd7bd75af2", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "ed91c1b1b6cd262b7412aa5a203c3837ecca9cb01296fd78313423936c0ebaad", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..08cfd96882af3cdac0b08c78c915d29911722ef8 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:24:46.593429+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.021341 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8d4a328202ecfde113bd98e696fa5b1aec0d7869 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,507 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "research_question_id": "RQ-ETH-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-ETH-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:57.953673+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "research_question": "Wer ist der Autor von Brain-5D-Erkenntnissen — Mensch, Modell oder System?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-ETH-001-A", + "research_question": "RQ-ETH-001", + "hypothesis": "Die Autorenschaft von Brain-5D-Erkenntnissen ist ein verteiltes Phänomen zwischen Mensch, Modell und System.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "research_question": { + "id": "RQ-ETH-001", + "domain": "Ethics", + "question": "Wer ist der Autor von Brain-5D-Erkenntnissen — Mensch, Modell oder System?", + "relevance": "Grundsatzfrage zur Autorenschaft und Verantwortung in KI-gestützter Forschung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-ETH-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "research_question": "RQ-ETH-001", + "hypothesis": "H-ETH-001-A", + "title": "Experiment workflow: authorship_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "authorship_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "0e420a20066c00769e02908165832e6f135b0f253260a96c461356dd7bd75af2" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "3bfc9e9f09541298d0b7d4fbf3f5a99031591de4d2bd78171da578e98475d706", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Die Experimente enthalten keine direkte kausale Messung; sie dienen lediglich der Prüfung von Grenzen und Vertragsbedingungen.", + "Die statistischen Metriken sind beschreibend, keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen Kontrollgruppen und vergleichende Messungen für eine kausale Interpretation.", + "Die Daten sind deterministisch generiert, was eine Validierung durch externe Quellen erschwert.", + "Die Hypothese wird nicht direkt getestet, da keine Hypothesentests registriert sind." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse können aufgrund der deterministischen Natur der Daten nicht auf externe Szenarien generalisiert werden.", + "Die fehlende statistische Signifikanzanalyse macht eine kausale Zuordnung der Ergebnisse unmöglich.", + "Die Verantwortung für die Erkenntnisse wird nicht durch die Experimente direkt adressiert, da keine kausalen Tests durchgeführt wurden." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "0fe70b903a0d298a261d78dc6d47761d3fc7c5d262d3a821cb68a26ea7719c3a", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "32cdc58568ac91de904e3c694529db8122a5397527e5c9fb8e39229ad714e2a3", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "9955c4b341bf706e719f28fe94212b94ef3cb64d05ef860e7d65be7ab99949f5", + "data_digest": "93c3971c5c976e13da3d4b9c1747abd34b5bf09be99cb70c2b1dd83f57ec282a", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "recommended_follow_up": [], + "conclusion": "Provider output could not be validated as structured analysis; 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no scientific interpretation is inferred." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-ETH-001", + "domain": "Ethics", + "question": "Wer ist der Autor von Brain-5D-Erkenntnissen — Mensch, Modell oder System?", + "relevance": "Grundsatzfrage zur Autorenschaft und Verantwortung in KI-gestützter Forschung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-ETH-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "research_question": "RQ-ETH-001", + "hypothesis": "H-ETH-001-A", + "title": "Experiment workflow: authorship_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "authorship_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "f7dcb18d9b5bd9d525eb459c31fbce4bc7f8a983f2c452e67871139296ee0333", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Initial structured output invalid: ValueError: Ollama output must contain a JSON object.", + "Repair attempt failed: ValueError: Ollama output must contain a JSON object." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." + ], + "effect_direction": "not_assessed", + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die Experimente enthalten keine direkte kausale Messung; sie dienen lediglich der Prüfung von Grenzen und Vertragsbedingungen.", + "Die statistischen Metriken sind beschreibend, keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt.", + "Es fehlen Kontrollgruppen und vergleichende Messungen für eine kausale Interpretation.", + "Die Daten sind deterministisch generiert, was eine Validierung durch externe Quellen erschwert.", + "Die Hypothese wird nicht direkt getestet, da keine Hypothesentests registriert sind." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Ergebnisse können aufgrund der deterministischen Natur der Daten nicht auf externe Szenarien generalisiert werden.", + "Die fehlende statistische Signifikanzanalyse macht eine kausale Zuordnung der Ergebnisse unmöglich.", + "Die Verantwortung für die Erkenntnisse wird nicht durch die Experimente direkt adressiert, da keine kausalen Tests durchgeführt wurden." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "0fe70b903a0d298a261d78dc6d47761d3fc7c5d262d3a821cb68a26ea7719c3a", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "32cdc58568ac91de904e3c694529db8122a5397527e5c9fb8e39229ad714e2a3", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "9955c4b341bf706e719f28fe94212b94ef3cb64d05ef860e7d65be7ab99949f5", + "data_digest": "93c3971c5c976e13da3d4b9c1747abd34b5bf09be99cb70c2b1dd83f57ec282a", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Repeat provider analysis from the same immutable research packet." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: d9e1d193b4e127d515a698def705d63f7a7b599be42d45d26dc85bbdccd17e2b +JSON/Markdown link digest: 613ecd36fb5f1e37c670131f2d83add4f5b71ea88fca9548395af714338e2248 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f90bbf4696b25a3b20647040c401e58574f33a2f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:42.899820+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "d9e1d193b4e127d515a698def705d63f7a7b599be42d45d26dc85bbdccd17e2b" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..61cbf29a4e3d7a878c73a2d6ce2e945f87a88da3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/summary.md @@ -0,0 +1,133 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-30: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-ETH-001` +- Hypothese: `H-ETH-001-A` +- Protokoll: `authorship_responsibility_audit_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: authorship_responsibility_audit_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.021341499988920987` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Provider output could not be validated as structured analysis; no scientific interpretation is inferred. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Die Experimente enthalten keine direkte kausale Messung; sie dienen lediglich der Prüfung von Grenzen und Vertragsbedingungen. +- Die statistischen Metriken sind beschreibend, keine inferenziellen Analysen wurden durchgeführt. +- Es fehlen Kontrollgruppen und vergleichende Messungen für eine kausale Interpretation. +- Die Daten sind deterministisch generiert, was eine Validierung durch externe Quellen erschwert. +- Die Hypothese wird nicht direkt getestet, da keine Hypothesentests registriert sind. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Ergebnisse können aufgrund der deterministischen Natur der Daten nicht auf externe Szenarien generalisiert werden. +- Die fehlende statistische Signifikanzanalyse macht eine kausale Zuordnung der Ergebnisse unmöglich. +- Die Verantwortung für die Erkenntnisse wird nicht durch die Experimente direkt adressiert, da keine kausalen Tests durchgeführt wurden. + +### Fehlende Nachweise + +- Repeat provider analysis from the same immutable research packet. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082608540186-85d505e3.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082552701621-85d505e3.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082552701621-85d505e3.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082735919491-85d505e3.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ca2d4bdcfec72781910182819da6e008ddb94d69 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-30/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-30", + "research_question": "RQ-ETH-001", + "hypothesis": "H-ETH-001-A", + "title": "Experiment workflow: authorship_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "authorship_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8bd63897c624dfc531218e27ec1aeb95a8dbc79c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "aa490112ba29551673d4b60ca92674d85293b14f6b15a148a2e6274c73ac2b02", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c9a0c8107ba4f09296165f68671e542ed5b8ad81 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "c7e7f5640c01b45289af9c4b183191e4219006ccbd6d8a89c7b2af1f0663eca0", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "b82d93c5f441c168d14ca8187c866ab8e78c96b789961926dde0be86e0767a51", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "aa490112ba29551673d4b60ca92674d85293b14f6b15a148a2e6274c73ac2b02", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9c33a34ade2f2c7c2eb1394f544390410cb35e71 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a.json @@ -0,0 +1,117 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "effect_direction": "Es gibt keine messbaren Effekte oder Richtungen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführen von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellen von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentieren der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweitern der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementieren von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "confidence": 0.0, + "research_packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151", + "model": { + "backend_version": "unknown", + "context_length": "unknown", + "model_digest": "not_reported", + "model_name": "qwen3:8b", + "provider": "ollama", + "quantization": "not_reported", + "seed": "not_reported", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9 + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:27:50.144452+00:00", + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "human_review_required": true, + "interpretation_only": true + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151" + }, + "provenance": { + "assistant_schema_version": "1.2", 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Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Es gibt keine messbaren Effekte oder Richtungen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "f612e3480e1636bff4225a37023cf6b4cec66281c272b3d15f906d088ba38813", + "research_packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:29:17.562718+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cdde1afdb56c7a9a6a8fd17021650ab79add75c7 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet.json @@ -0,0 +1,106 @@ +{ + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8372b3789d65c4c5f420c4c1ec143eda17121b227a9dd16e69ece969d69a908d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "c7e7f5640c01b45289af9c4b183191e4219006ccbd6d8a89c7b2af1f0663eca0", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "aa490112ba29551673d4b60ca92674d85293b14f6b15a148a2e6274c73ac2b02", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6f0f77a2e06a6215ecb7c298b7db3a133fb99761 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "8372b3789d65c4c5f420c4c1ec143eda17121b227a9dd16e69ece969d69a908d", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "d3cdedb2fd816e7108851fbcdf1ffa5fc79a5def28a806bd7eda3d93cfd426b2", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c8ec343c263589067352ecf05f5b097474eba5f2 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:27:36.344952+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.040730 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eb0f9b0cfa20ed033b5a9c2145073ac547389da1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,625 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "research_question_id": "RQ-ETH-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-ETH-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:58.089607+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "research_question": "Wo liegt die Kontrolle und Verantwortung bei Brain-5D-Experimenten?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-ETH-002-A", + "research_question": "RQ-ETH-002", + "hypothesis": "Die Kontrolle über Brain-5D-Experimente liegt primär beim Entwickler, nicht beim automatisierten System.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "research_question": { + "id": "RQ-ETH-002", + "domain": "Ethics", + "question": "Wo liegt die Kontrolle und Verantwortung bei Brain-5D-Experimenten?", + "relevance": "Verantwortungsverteilung zwischen Entwickler, Modell und automatisiertem System.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-ETH-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "research_question": "RQ-ETH-002", + "hypothesis": "H-ETH-002-A", + "title": "Experiment workflow: control_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "control_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8372b3789d65c4c5f420c4c1ec143eda17121b227a9dd16e69ece969d69a908d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "c7e7f5640c01b45289af9c4b183191e4219006ccbd6d8a89c7b2af1f0663eca0", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "b82d93c5f441c168d14ca8187c866ab8e78c96b789961926dde0be86e0767a51", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Es gibt keine messbaren Effekte oder Richtungen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + }, + "methodological_critique": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "c13023928acf91c8f459c1fd724d4d13a11de39718253200fe5575ef49e89370", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "36b97662eff3232e74f769afd63bc1d1b445a94648ab1086b2525ddce3e1f5d4", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "a75ee26866d129f6018d2c76f7b633dd803a6b09807b0f239ff94012da0737b1", + "data_digest": "5876f05d44349625d40e06fe8b5b40baaf4f97382f78b841f51fe4a82640823b", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "conclusion": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. 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Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Es gibt keine messbaren Effekte oder Richtungen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "f612e3480e1636bff4225a37023cf6b4cec66281c272b3d15f906d088ba38813", + "research_packet_digest": "c620d95aea2b9a86da8d23c7b2ad0624e412f2b7305943e4ad918ba3997e4151", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:29:17.562718+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "030d77b674f3223497cc5c5bc869d7280df3ccdb04ef43b096213e2fffb4eef0", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "c13023928acf91c8f459c1fd724d4d13a11de39718253200fe5575ef49e89370", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "36b97662eff3232e74f769afd63bc1d1b445a94648ab1086b2525ddce3e1f5d4", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "a75ee26866d129f6018d2c76f7b633dd803a6b09807b0f239ff94012da0737b1", + "data_digest": "5876f05d44349625d40e06fe8b5b40baaf4f97382f78b841f51fe4a82640823b", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914082750144452-c620d95a", + "AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a", + "AIAR-scientific_writer-20260914082917562718-c620d95a" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "e0e912825b8a7ff722167f1f829976a9e1cbff255851afff02c59174af4ae056", + "markdown_digest": "baa654b0bc3810c790a3fc764a59244956aaf418bd22236074f7c7de9b5dd516" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4eccf67ebda16e18fa057e93c026f6ea45aa4564 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,387 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-31 +Research Question: RQ-ETH-002 +## Executive Summary + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-ETH-002", + "domain": "Ethics", + "question": "Wo liegt die Kontrolle und Verantwortung bei Brain-5D-Experimenten?", + "relevance": "Verantwortungsverteilung zwischen Entwickler, Modell und automatisiertem System.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-ETH-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "research_question": "RQ-ETH-002", + "hypothesis": "H-ETH-002-A", + "title": "Experiment workflow: control_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "control_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "8372b3789d65c4c5f420c4c1ec143eda17121b227a9dd16e69ece969d69a908d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "c7e7f5640c01b45289af9c4b183191e4219006ccbd6d8a89c7b2af1f0663eca0", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "b82d93c5f441c168d14ca8187c866ab8e78c96b789961926dde0be86e0767a51", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "aa490112ba29551673d4b60ca92674d85293b14f6b15a148a2e6274c73ac2b02", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Audit-Status aller Runs sind als 'audit_complete' markiert.", + "Es wurden keine direkten Hypothesentests durchgeführt.", + "Die Metriken zeigen keine direkte kausale Messung oder wissenschaftliche Evidenz.", + "Die Experimente folgen einem festgelegten Protokoll (control_responsibility_audit_v1)." + ], + "methodological_concerns": [ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." + ], + "confidence": 0.0, + "effect_direction": "Es gibt keine messbaren Effekte oder Richtungen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten.", + "Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests.", + "Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten.", + "Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen.", + "Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System.", + "Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar.", + "Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "c13023928acf91c8f459c1fd724d4d13a11de39718253200fe5575ef49e89370", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "36b97662eff3232e74f769afd63bc1d1b445a94648ab1086b2525ddce3e1f5d4", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "a75ee26866d129f6018d2c76f7b633dd803a6b09807b0f239ff94012da0737b1", + "data_digest": "5876f05d44349625d40e06fe8b5b40baaf4f97382f78b841f51fe4a82640823b", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist.", + "Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse.", + "Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung.", + "Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente.", + "Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen.", + "Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen.", + "Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie.", + "Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: e0e912825b8a7ff722167f1f829976a9e1cbff255851afff02c59174af4ae056 +JSON/Markdown link digest: baa654b0bc3810c790a3fc764a59244956aaf418bd22236074f7c7de9b5dd516 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..82540605192911ade44e55c1523bccdf1e5ed932 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:29:55.875236+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "e0e912825b8a7ff722167f1f829976a9e1cbff255851afff02c59174af4ae056" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1fc5347e0c5b19f1c4d36473aaa1474ea526e933 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/summary.md @@ -0,0 +1,141 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-31: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-ETH-002` +- Hypothese: `H-ETH-002-A` +- Protokoll: `control_responsibility_audit_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: control_responsibility_audit_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.040730000007897615` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Forschungspakete enthalten keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. Die Ergebnisse sind rein deskriptiv. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Fehlende wissenschaftliche Evidenz in den Experimenten. +- Keine inferenziellen Analysen oder statistischen Signifikanztests. +- Unklare Verantwortungsverteilung in den Experimenten. +- Unvollständige Git-Provenance und fehlende Revisionshistorie. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Audit-Protokolle sind rein deskriptiv und enthalten keine kausalen Schlussfolgerungen. +- Die Verantwortung liegt aufgrund der Protokollvorgaben beim Entwickler, nicht beim System. +- Die Ergebnisse sind aufgrund der fehlenden inferenziellen Analysen nicht interpretierbar. +- Die Experimente sind als Konzeptprüfung konzipiert, nicht als wissenschaftliche Validierung. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenz, die die Verantwortungsverteilung beweist. +- Statistische Analysen zur Validierung der Ergebnisse. +- Dokumentation der ethischen Rahmenbedingungen und Verantwortungsverteilung. +- Revisionshistorie und Git-Provenance der Experimente. +- Detaillierte Berichte zu den kausalen Beziehungen und Systemverantwortlichkeiten. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von inferenziellen Analysen mit statistischen Tests. +- Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen und Validierungsprozessen. +- Dokumentation der Verantwortungsverteilung und ethischen Rahmenbedingungen. +- Erweiterung der Git-Provenance und Revisionshistorie. +- Implementierung von kausalen Analysemethoden zur Verantwortungszuordnung. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082818168681-c620d95a.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082750144452-c620d95a.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082750144452-c620d95a.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082917562718-c620d95a.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914082917562718-c620d95a.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..530c00ba336d65ba4e3ec75a4bb92d4aee3b84ca --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-31/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-31", + "research_question": "RQ-ETH-002", + "hypothesis": "H-ETH-002-A", + "title": "Experiment workflow: control_responsibility_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "control_responsibility_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7a3c7fc10adc844108b75434170764148d1e13e9 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "e910c2325278fb362aa75ed71b97c1c2360a7f78ce973e222e040f07213a4fc9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ee8b9009ef5e761907a65fe0fccfac12e0a9a70b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "30e906772334fc013e78d017681b0eee02ba4a65163803996e1868825cd6cad3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "505e4b2809feb14cedf66bb160a9fb520e1bd9a00e406df86c25ebaecb737c6b", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "e910c2325278fb362aa75ed71b97c1c2360a7f78ce973e222e040f07213a4fc9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f43d5e946afe882c098af686930def98ef661a7 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea.json @@ -0,0 +1,70 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "packet_digest": "e8edfbead706759c257c844cd5bcf4049bf33ea424268bc961094b372fbe8152" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistische Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests.", + "Die Audit-Status der Experimente sind alle als 'audit_complete' markiert, was bedeutet, dass die Verträge zur Grenze/Gap-Prüfung ausgeführt wurden, aber keine wissenschaftlichen Erkenntnisse erzeugt wurden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemessen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden.", + "Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen.", + "Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?" + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "3a832b5d522460e2b740bf962c470c8b0705bc40bd02c6ca213a8c4124237a27", + "research_packet_digest": "e8edfbead706759c257c844cd5bcf4049bf33ea424268bc961094b372fbe8152", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:29:48.220814+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8906107261718b5385f67a17ee380d10f0bc4e2e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea.json @@ -0,0 +1,69 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "packet_digest": "e8edfbead706759c257c844cd5bcf4049bf33ea424268bc961094b372fbe8152" + }, + "output": { + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistische Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. 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Dauer: 0.016503 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1eb5b780c2b435df70ea5ff9b486de242f9156a3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,548 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "research_question_id": "RQ-EPIST-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-EPIST-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:58.218695+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "research_question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-EPIST-001-A", + "research_question": "RQ-EPIST-001", + "hypothesis": "Systemerkenntnis und Forschererkenntnis sind in Brain-5D kategorial unterscheidbar.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "research_question": { + "id": "RQ-EPIST-001", + "domain": "Epistemology", + "question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?", + "relevance": "Epistemologische Grundlagen für maschinelle Wissensproduktion.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-EPIST-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "research_question": "RQ-EPIST-001", + "hypothesis": "H-EPIST-001-A", + "title": "Experiment workflow: epistemic_boundary_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "epistemic_boundary_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "34f3b24fafe8975781c0484ea99e4ba73188cfb38e0fe23e2f661b910d0a6f9d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "30e906772334fc013e78d017681b0eee02ba4a65163803996e1868825cd6cad3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "505e4b2809feb14cedf66bb160a9fb520e1bd9a00e406df86c25ebaecb737c6b", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests.", + "Die Audit-Status der Experimente sind alle als 'audit_complete' markiert, was bedeutet, dass die Verträge zur Grenze/Gap-Prüfung ausgeführt wurden, aber keine wissenschaftlichen Erkenntnisse erzeugt wurden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemessen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden.", + "Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen.", + "Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?" + }, + "methodological_critique": [ + "Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden.", + "Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "87759d5540806e9ec703521b9d5d39ddf9438d5e2c93431ccb2c3dc6cb85c034", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "f51773cb49c1ba0fd7361fec2dc7e93fbac1516dfb52c7f133efc94be61931ff", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "323b0c99891c76f5555f7b3374d8519961a400f132643b9cadb430847e1f8874", + "data_digest": "d0ba3d39c75ca5c33fb69d52636c9b6a214a7a18fc6c3af9c60bcddf50f8d19b", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen.", + "Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "conclusion": "Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. 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AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-32 +Research Question: RQ-EPIST-001 +## Executive Summary + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-EPIST-001", + "domain": "Epistemology", + "question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?", + "relevance": "Epistemologische Grundlagen für maschinelle Wissensproduktion.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-EPIST-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-08-23", + "updated": "2026-08-23" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "research_question": "RQ-EPIST-001", + "hypothesis": "H-EPIST-001-A", + "title": "Experiment workflow: epistemic_boundary_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "epistemic_boundary_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "34f3b24fafe8975781c0484ea99e4ba73188cfb38e0fe23e2f661b910d0a6f9d" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "30e906772334fc013e78d017681b0eee02ba4a65163803996e1868825cd6cad3", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "505e4b2809feb14cedf66bb160a9fb520e1bd9a00e406df86c25ebaecb737c6b", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "e910c2325278fb362aa75ed71b97c1c2360a7f78ce973e222e040f07213a4fc9", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests.", + "Die Audit-Status der Experimente sind alle als 'audit_complete' markiert, was bedeutet, dass die Verträge zur Grenze/Gap-Prüfung ausgeführt wurden, aber keine wissenschaftlichen Erkenntnisse erzeugt wurden." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "observations": [ + "Die Experimente wurden mit drei verschiedenen Seeds (101, 102, 103) durchgeführt.", + "Die Metriken der Experimente zeigen keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests.", + "Die Audit-Status der Experimente sind alle als 'audit_complete' markiert, was bedeutet, dass die Verträge zur Grenze/Gap-Prüfung ausgeführt wurden, aber keine wissenschaftlichen Erkenntnisse erzeugt wurden." + ], + "effect_direction": "Es wurden keine messbaren Effekte oder Richtungen von Effekten gemessen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden.", + "methodological_concerns": [ + "Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden.", + "Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." + ], + "recommended_experiments": [ + "Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "requested_evidence": [ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen.", + "Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente." + ], + "confidence": 0.0, + "research_question": "Was gilt als Erkenntnis des Systems Brain-5D im Unterschied zur Erkenntnis des Forschers?" +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt.", + "Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse.", + "Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden.", + "Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "87759d5540806e9ec703521b9d5d39ddf9438d5e2c93431ccb2c3dc6cb85c034", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "f51773cb49c1ba0fd7361fec2dc7e93fbac1516dfb52c7f133efc94be61931ff", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "323b0c99891c76f5555f7b3374d8519961a400f132643b9cadb430847e1f8874", + "data_digest": "d0ba3d39c75ca5c33fb69d52636c9b6a214a7a18fc6c3af9c60bcddf50f8d19b", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen.", + "Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen.", + "Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen.", + "Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen.", + "Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: a0828770f9d3abf9cc5de17e4112cbb7250d4d5fd7aaf27fe31d9b1252946039 +JSON/Markdown link digest: 82352d18b0d448d6d90091b98b6f794f0db12d8e54106e93b48281ec5e576273 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f11430670986dfaf0ea9f127423a7f767317cf8d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:02.362656+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "a0828770f9d3abf9cc5de17e4112cbb7250d4d5fd7aaf27fe31d9b1252946039" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ea6d8a388e0a34e86062896e3f41b6aeb7e329ef --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/summary.md @@ -0,0 +1,135 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-32: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-EPIST-001` +- Hypothese: `H-EPIST-001-A` +- Protokoll: `epistemic_boundary_audit_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: epistemic_boundary_audit_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.016502799990121275` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Forschungspakete enthalten keine messbaren Ergebnisse oder statistischen Analysen, die eine kategoriale Unterscheidung zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D ermöglichen würden. Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Keine direkten kausalen Messungen oder Hypothesentests wurden durchgeführt. +- Die Experimente sind rein deskriptiv und liefern keine inferenziellen Erkenntnisse. +- Es fehlen wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen. +- Die Git-Provenance ist unvollständig oder nicht verfügbar. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die Systemerkenntnis und Forschererkenntnis könnten aufgrund der verwendeten Protokolle und Methoden nicht kategorisch unterschieden werden. +- Die Experimente konnten keine kausalen Beziehungen oder statistische Signifikanz testen, da keine inferenziellen Analysen durchgeführt wurden. + +### Fehlende Nachweise + +- Wissenschaftliche Evidenzen, die auf die Hypothese H-EPIST-001-A verweisen. +- Statistische Analysen, die kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis in Brain-5D zeigen. +- Dokumentation der Git-Provenance und der Replizierbarkeit der Experimente. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Durchführung von inferenziellen Analysen, um kategoriale Unterschiede zwischen Systemerkenntnis und Forschererkenntnis zu testen. +- Erstellung von wissenschaftlichen Evidenzen, die auf die Hypothese verweisen. +- Verbesserung der Git-Provenance und Sicherstellung der Replizierbarkeit der Experimente. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914082948220814-e8edfbea.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914082931621290-e8edfbea.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083005958582-e8edfbea.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083005958582-e8edfbea.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..814f86a8ddd24d7ede7bef5628fca811fd3feaf9 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-32/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-32", + "research_question": "RQ-EPIST-001", + "hypothesis": "H-EPIST-001-A", + "title": "Experiment workflow: epistemic_boundary_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "epistemic_boundary_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c0621bf7d558ab0b79c4f6ed457abf28dbe8d55 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 2, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "147c71e7196958d782c7fd42078cfc9e02cd54a28137feb14a8fc2041f6e1fdd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f447a128a64191c1732fcd0a2f67d3b76a276502 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,37 @@ +{ + "run_count": 3, + "runs": [ + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "506936554c5bae1811eaddd194f42785bcac04ac9271ddbdf8e61894657c67dd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 102, + "sha256": "9b4726a32daaee3f539eeb13cbb3cac1eea6d7d2f44ee03ef003122374e95882", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + { + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 103, + "sha256": "147c71e7196958d782c7fd42078cfc9e02cd54a28137feb14a8fc2041f6e1fdd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + } + ], + "schema_version": "2.0", + "storage_policy": "immutable_raw_runs_plus_compact_current_experiment" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083140179164-b4f484a5.json 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b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083130839476-b4f484a5.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..04c7bd5b20a725b66e37437b5421a7aed3a6c26c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083130839476-b4f484a5.json @@ -0,0 +1,54 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914083130839476-b4f484a5", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "packet_digest": "b4f484a5949ca530689222a29bf86baee5d0c6811efe7d7d0cfdc4b928700f43" + }, + "output": { + "assessment": "Provider output could not be validated as structured 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"Erneute Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Erstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "requested_evidence": [ + "Wiederholte Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Bereitstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "d5ada52d547eeb32ba73d5e92a9a1d6d8895790ed370cbbbb2dbfa16d442c38f", + "research_packet_digest": "b4f484a5949ca530689222a29bf86baee5d0c6811efe7d7d0cfdc4b928700f43", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 102, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz", + "sha256": "147c71e7196958d782c7fd42078cfc9e02cd54a28137feb14a8fc2041f6e1fdd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/ai_packet_digest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/ai_packet_digest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3a7b716a533be7b17060465093e2f0e58049d046 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/ai_packet_digest.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "path": "analysis/ai_packet.json", + "raw_index_sha256": "a9385c8a71c0fb1e83f6285618c675b057ef3b09e34a4921295b2cb7b3c4765b", + "schema_version": "1.0", + "sha256": "ae2f462fbc673a91c73d64d85b51e12ded07b7e19c47f6c905afbbce9e6e0995", + "size_bytes": 3763 +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/statistics.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/statistics.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..635cc3101ecb5a89b2f710514f63ffc1e7943410 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/analysis/statistics.json @@ -0,0 +1,23 @@ +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/manifest.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/manifest.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a525cd220f5527c2d39f9b21a374c3d8c944bd9c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/manifest.json @@ -0,0 +1,127 @@ +{ + "ai_exposure": "none", + "ai_interactions": [], + "ai_protocol": { + "bump_reason": "initial registration", + "version": 1 + }, + "ai_reproducibility": "R0", + "artifacts": { + "ai_packet": "analysis/ai_packet.json", + "ai_packet_digest": "analysis/ai_packet_digest.json", + "ai_report_json": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.json", + "ai_report_markdown": "experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.md", + "current_run": "DATA/current_run.json", + "data": "DATA/runs.json", + "data_index": "DATA/runs_index.json", + "preregistration": "preregistrations/operational/catalog_completion_v1.json", + "raw_run_index": "DATA/runs_index.json", + "report": "report.md", + "statistics": "analysis/statistics.json", + "workflow": "workflow.json" + }, + "causal_card": { + "classification": "PURE", + "interaction_ids": [], + "roles": [] + }, + "causal_taint": "PURE", + "config": { + "path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c" + }, + "created_at": "2026-09-14T08:30:06.389241+00:00", + "data_partitions": [], + "epistemic_layers": { + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; 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Dauer: 0.060884 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c1239e8cae9e46712a8399380d9da89efab6d89a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,500 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "research_question_id": "RQ-AIR-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-AIR-001-A" + ], + "claim_ids": [ + "CLAIM-AIR-001" + ], + "generated_at": "2026-09-14T11:31:58.338725+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "research_question": "Kann ein LLM-basierter Scientific Research Assistant methodische Fehler in Brain-5D-Experimenten anhand eines standardisierten ResearchPacket zuverlässig identifizieren?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-AIR-001-A", + "research_question": "RQ-AIR-001", + "hypothesis": "Ein Scientific Research Assistant mit strukturiertem ResearchPacket erkennt vorab definierte methodische Defekte mit höherem F1-Score als dasselbe Modell mit einem unstrukturierten Experimentbericht.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-02", + "updated": "2026-09-02" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Forschungsergebnisse konnten nicht validiert werden, da keine strukturierte Analyse im JSON-Format vorliegt.", + "research_question": { + "id": "RQ-AIR-001", + "domain": "AI-Assisted Research", + "question": "Kann ein LLM-basierter Scientific Research Assistant methodische Fehler in Brain-5D-Experimenten anhand eines standardisierten ResearchPacket zuverlässig identifizieren?", + "relevance": "Prüft den wissenschaftlichen Nutzen der Research-Assistant-Architektur, ohne ihr wissenschaftliche Entscheidungsgewalt zu geben.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-AIR-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": null + }, + "created": "2026-09-02", + "updated": "2026-09-02" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "research_question": "RQ-AIR-001", + "hypothesis": "H-AIR-001-A", + "title": "Experiment workflow: research_assistant_methodology_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "research_assistant_methodology_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 3, + "sha256": "a9385c8a71c0fb1e83f6285618c675b057ef3b09e34a4921295b2cb7b3c4765b" + }, + "run_count": 3, + "run_preview": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz", + "sha256": "506936554c5bae1811eaddd194f42785bcac04ac9271ddbdf8e61894657c67dd", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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], + "alternative_explanations": [ + "Die strukturierten Analysen wurden nicht korrekt generiert oder sind nicht in das Forschungspaket integriert.", + "Die Forschungsergebnisse basieren auf deskriptiven Statistiken ohne inferentielle Analysen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Erneute Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Erstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "requested_evidence": [ + "Wiederholte Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Bereitstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Die Ausgangsdaten enthalten keine strukturierten Analysen im JSON-Format, was eine Validierung erschwert.", + "Die Forschungsergebnisse sind nicht reproduzierbar, da keine detaillierten Experimente oder Metriken bereitgestellt werden." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die strukturierten Analysen wurden nicht korrekt generiert oder sind nicht in das Forschungspaket integriert.", + "Die Forschungsergebnisse basieren auf deskriptiven Statistiken ohne inferentielle Analysen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "e35d796371f78ab794a81ef0ffd60994dd9e0839064db9593643eebfbfd8cc51", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "a0d2ba7633d0a601afa0100a9f1a19ecf161dca3eb366df7a7e709355f841919", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "f919aee4ee8119f5c88643ee292fecca3545c284f17aad4c479b680ce5ac15e0", + "data_digest": 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"cf980b128d87e09394a73ecd581c7001cf7d3d0b61c21985b0658031ab8d706f", + "markdown_digest": "223aa3b59e7b6951c244bcff9a39656a2e3e68ce4ecd8a4df6588ceb829f0aca" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..10e7c6f7c28b5c39da2e9732aee57cbda99bbeb9 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,355 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-33 +Research Question: RQ-AIR-001 +## Executive Summary + +```json +"Die Forschungsergebnisse konnten nicht validiert werden, da keine strukturierte Analyse im JSON-Format vorliegt." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-AIR-001", + "domain": "AI-Assisted Research", + "question": "Kann ein LLM-basierter Scientific Research Assistant methodische Fehler in Brain-5D-Experimenten anhand eines standardisierten ResearchPacket zuverlässig identifizieren?", + "relevance": "Prüft den wissenschaftlichen Nutzen der Research-Assistant-Architektur, ohne ihr wissenschaftliche Entscheidungsgewalt zu geben.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-AIR-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": 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"EXP-BATCH-20260914074039-33", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 101, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz", + "sha256": "9b4726a32daaee3f539eeb13cbb3cac1eea6d7d2f44ee03ef003122374e95882", + "size_bytes": 380, + "uncompressed_bytes": 481 + }, + "condition": "instrumentation_gap_audit", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "metrics": { + "audit_complete": true, + "automatic_evidence_promotion": false, + "claim_boundary": "No direct causal measurement is performed by this runner. 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Completion means only that the registered gap/boundary contract was executed and preserved for review.", + "direct_test_of_hypothesis": false, + "scientific_evidence": false + }, + "runtime_error": null, + "seed": 103, + "state_digest_after": "", + "state_digest_before": "" + } + ], + "schema_version": "2.0", + "statistics": { + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "instrumentation_gap_audit": { + "metrics": {}, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 3, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Forschungsergebnisse konnten nicht validiert werden, da keine strukturierte Analyse im JSON-Format vorliegt.", + "observations": [], + "effect_direction": "nicht_bewertet", + "methodological_concerns": [ + "Die Ausgangsdaten enthalten keine strukturierten Analysen im JSON-Format, was eine Validierung erschwert.", + "Die Forschungsergebnisse sind nicht reproduzierbar, da keine detaillierten Experimente oder Metriken bereitgestellt werden." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die strukturierten Analysen wurden nicht korrekt generiert oder sind nicht in das Forschungspaket integriert.", + "Die Forschungsergebnisse basieren auf deskriptiven Statistiken ohne inferentielle Analysen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Erneute Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Erstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "requested_evidence": [ + "Wiederholte Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Bereitstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." + ], + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die Ausgangsdaten enthalten keine strukturierten Analysen im JSON-Format, was eine Validierung erschwert.", + "Die Forschungsergebnisse sind nicht reproduzierbar, da keine detaillierten Experimente oder Metriken bereitgestellt werden." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die strukturierten Analysen wurden nicht korrekt generiert oder sind nicht in das Forschungspaket integriert.", + "Die Forschungsergebnisse basieren auf deskriptiven Statistiken ohne inferentielle Analysen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "e35d796371f78ab794a81ef0ffd60994dd9e0839064db9593643eebfbfd8cc51", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "a0d2ba7633d0a601afa0100a9f1a19ecf161dca3eb366df7a7e709355f841919", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "f919aee4ee8119f5c88643ee292fecca3545c284f17aad4c479b680ce5ac15e0", + "data_digest": "47841303fb3f45bf925a3ce3142600643467832ef5a139ad585436b52dbd116c", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Wiederholte Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Bereitstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Erneute Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format.", + "Erstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Forschungsergebnisse konnten nicht validiert werden, da keine strukturierte Analyse im JSON-Format vorliegt." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: cf980b128d87e09394a73ecd581c7001cf7d3d0b61c21985b0658031ab8d706f +JSON/Markdown link digest: 223aa3b59e7b6951c244bcff9a39656a2e3e68ce4ecd8a4df6588ceb829f0aca diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8d636f365556f1e3398deed711b3681a11e66d5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:08.356003+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "cf980b128d87e09394a73ecd581c7001cf7d3d0b61c21985b0658031ab8d706f" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7efa5828f01d70ab2e4f5fa1b0bb31aabb970418 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/summary.md @@ -0,0 +1,131 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-33: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-AIR-001` +- Hypothese: `H-AIR-001-A` +- Protokoll: `research_assistant_methodology_audit_v1` +- Durchlaeufe: `3` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_UNCLASSIFIED_SEMANTICS` +- Begründung: Keine automatische semantische Regel fuer diese RQ-Familie registriert. +- Beobachtete Conditions: `instrumentation_gap_audit` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: research_assistant_methodology_audit_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.06088410003576428` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| instrumentation_gap_audit | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | instrumentation_gap_audit | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Forschungsergebnisse konnten nicht validiert werden, da keine strukturierte Analyse im JSON-Format vorliegt. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- Die Ausgangsdaten enthalten keine strukturierten Analysen im JSON-Format, was eine Validierung erschwert. +- Die Forschungsergebnisse sind nicht reproduzierbar, da keine detaillierten Experimente oder Metriken bereitgestellt werden. + +### Alternative Erklaerungen + +- Die strukturierten Analysen wurden nicht korrekt generiert oder sind nicht in das Forschungspaket integriert. +- Die Forschungsergebnisse basieren auf deskriptiven Statistiken ohne inferentielle Analysen. + +### Fehlende Nachweise + +- Wiederholte Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format. +- Bereitstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Erneute Analyse des Forschungspakets mit strukturierter Ausgabe im JSON-Format. +- Erstellung von Metriken zur Bewertung der F1-Scores bei der Identifikation methodischer Fehler. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083140179164-b4f484a5.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083140179164-b4f484a5.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083130839476-b4f484a5.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083130839476-b4f484a5.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083149904358-b4f484a5.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083149904358-b4f484a5.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-instrumentation_gap_audit-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0001-instrumentation_gap_audit-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0002-instrumentation_gap_audit-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `NOT_AUTOMATICALLY_CLASSIFIED`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2e515adf20f0dfd4707251c5345abc379dbecd82 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-33/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-33", + "research_question": "RQ-AIR-001", + "hypothesis": "H-AIR-001-A", + "title": "Experiment workflow: research_assistant_methodology_audit_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "research_assistant_methodology_audit_v1", + "resolved_runner": "run_boundary_audit", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..45871c5df10c9c1451002064cc0b321dd6cb19e3 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 53, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0053-regulation-telemetry_unknown-seed-103.json.gz", + "sha256": "f6f97bce61b72e42f79cb1fbe3d7b9d59aa428a9ac94f874f3909679d81e8928", + "size_bytes": 435, + "uncompressed_bytes": 984 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..353cbbe9ceb5c9de1e477b243b440b952d3bc1e0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,547 @@ +{ + "run_count": 54, + "runs": [ + { + "condition": "ping:recurrence_off", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-ping-recurrence_off-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "8da2d59d14b3385af1ec4f38e48e18781962132d0905ef4d2cc20eb5640b9e66", + "size_bytes": 600, + "uncompressed_bytes": 1108 + }, + { + "condition": "ping:recurrence_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-ping-recurrence_on-seed-101.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 101, + "sha256": "efeb6a656fc39201914ed783aeaa9ac8b0aa9b7863cc2b4c66a3fe08a4401255", + "size_bytes": 698, + "uncompressed_bytes": 1885 + }, + { + "condition": "ping:recurrence_off", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-ping-recurrence_off-seed-102.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 102, + "sha256": "a315da0ee90797de48dfcef6906fc72ae07859656860c8d1230d2feb0d0f43d4", + "size_bytes": 597, + "uncompressed_bytes": 1108 + }, + { + "condition": "ping:recurrence_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0003-ping-recurrence_on-seed-102.json.gz", + "run_index": 3, + "seed": 102, + "sha256": "384b18f7ccfcde42a1a83986a210a96ed837f4432da2cb796dd7f687a3bcccff", + "size_bytes": 699, + "uncompressed_bytes": 1885 + }, + { + "condition": "ping:recurrence_off", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0004-ping-recurrence_off-seed-103.json.gz", + "run_index": 4, + "seed": 103, + "sha256": "b2f7bc3dbc839304ea50277edbe7ca300855ab7b185f8e7afb1633864de895c8", + "size_bytes": 600, + "uncompressed_bytes": 1108 + }, + { + "condition": "ping:recurrence_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0005-ping-recurrence_on-seed-103.json.gz", + "run_index": 5, + "seed": 103, + "sha256": "c555cbaf54fc604de9ad6e3c2799c2e9258936ea390d2dc2cde8d443b22ca8fc", + "size_bytes": 698, + "uncompressed_bytes": 1885 + }, + { + "condition": "temporal:fast_medium_slow", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0006-temporal-fast_medium_slow-seed-101.json.gz", + "run_index": 6, + "seed": 101, + "sha256": "1481a22f3b4bd59164e343da22572a093e5855fb244152f17727991d4c0f3e89", + "size_bytes": 12515, + "uncompressed_bytes": 111783 + }, + { + "condition": "temporal:fast_medium_slow", + 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"reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": -1.0, + "mean": -1.0, + "median": -1.0, + "min": -1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:telemetry_unknown": { + "metrics": { + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "stdp:productive_reward_stdp": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "temporal:fast_medium_slow": { + "metrics": { + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, 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"n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_off": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_on": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:sham_replay": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": -1.0, + "mean": -1.0, + "median": -1.0, + "min": -1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 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"mixed_protocol_tick_contract", "requested_ticks": 256, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 54; Dauer: 0.518324 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2e5858ea7855ac719402d4120d487bbd5e6ae93b --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,6939 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-34", + "research_question_id": "RQ-SUITE-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-SUITE-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:35:48.208191+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-34", + "research_question": "Erzeugt der vollstaendige Science-Suite-Lauf unter gemeinsamer Provenienz vollstaendige und intern konsistente Diagnoseartefakte fuer alle registrierten Teilprotokolle?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-SUITE-001-A", + "research_question": "RQ-SUITE-001", + "hypothesis": "Alle Science-Suite-Teilprotokolle erfuellen in einem gemeinsamen Lauf ihre registrierten Ausfuehrungsvertraege und erzeugen auswertbare DATA-, Statistik- und Provenienzartefakte.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-SUITE-001", + "domain": "Research Infrastructure", + "question": "Erzeugt der vollstaendige Science-Suite-Lauf unter gemeinsamer Provenienz vollstaendige und intern konsistente Diagnoseartefakte fuer alle registrierten Teilprotokolle?", + "relevance": "Trennt technische Omnibus-Validierung von hypothesenspezifischer wissenschaftlicher Evidenz.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SUITE-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Omnibus-Diagnostik ist keine Primaerevidenz fuer die enthaltenen Fach-RQs." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-34", + "research_question": "RQ-SUITE-001", + "hypothesis": "H-SUITE-001-A", + "title": "Experiment workflow: science_suite_registered_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "science_suite_registered_v1", + "resolved_runner": "run_all", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "mixed_protocol_tick_contract", + "requested_ticks": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + 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"median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:5d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:5d_shuffled": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:random_graph": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_off": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_on": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:sham_replay": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, 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"mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:telemetry_unknown": { + "metrics": { + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "stdp:productive_reward_stdp": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "temporal:fast_medium_slow": { + "metrics": { + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:100": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0006616999744437635, + "mean": 0.0005861666480389734, + "median": 0.0005567999905906618, + "min": 0.000539999979082495, + "n": 3, + "std": 5.384869323699541e-05 + }, + "ticks": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 185185.1923585411, + "mean": 171969.59674812297, + "median": 179597.70418443883, + "min": 151125.89370138897, + "n": 3, + "std": 14914.198459840303 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:256": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0017318000318482518, + "mean": 0.0014980000172120829, + "median": 0.0013964000390842557, + "min": 0.0013657999807037413, + "n": 3, + "std": 0.0001657928949545734 + }, + "ticks": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 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}, + "5d:5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:5d_shuffled": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:random_graph": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_off": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_on": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 96, + "std": 0.5555121510822243 + } + }, + "run_count": 54, + "schema_version": "2.0", + "temporal_horizons": { + "fast": { + "discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_comparisons": 762, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 762 + }, + "medium": { + "discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_comparisons": 756, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 756 + }, + "slow": { + "discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_comparisons": 750, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 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"propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:2d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + 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"median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + 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}, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_off": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_on": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:sham_replay": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": -1.0, + "mean": -1.0, + "median": -1.0, + "min": -1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:telemetry_unknown": { + "metrics": { + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "stdp:productive_reward_stdp": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 3, + 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256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 172862.5210638827, + "median": 183328.5540208679, + "min": 147823.07153949278, + "n": 3, + "std": 17784.790775531364 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "5d:1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 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"nonzero_comparisons": 762, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 762 + }, + "medium": { + "discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_comparisons": 756, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 756 + }, + "slow": { + "discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_comparisons": 750, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 750 + } + } + }, + "observations": [], + "interpretation": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "duration_seconds": { + "max": 0.0017318000318482518, + "mean": 0.0014980000172120829, + "median": 0.0013964000390842557, + "min": 0.0013657999807037413, + "n": 54, + "std": 0.0001657928949545734 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 172862.5210638827, + "median": 183328.5540208679, + "min": 147823.07153949278, + "n": 54, + "std": 17784.790775531364 + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a8c9727c58f0e63e1e68158a85c5fcc413c254702528d09e9b816138c151120b", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "70bb0b994a2d59cd4804b1fa1d3a0ac29786eccdc15b9d47269bd89332d96e5d", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "4c59c7e4d7e58dfcd57db3c22157a9e09f25b6ec6bfa197882762b9fe97ff9fc", + "data_digest": "c6a15fc4503f00447e116190282592c1275da98f3b48f9c076efc158723160ef", + "evid_digests": "[]" + }, + "epistemic_status": { + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" + }, + "ai_confidence": 0.0, + "missing_evidence": [], + "recommended_follow_up": [], + "conclusion": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. 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Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-SUITE-001", + "domain": "Research Infrastructure", + "question": "Erzeugt der vollstaendige Science-Suite-Lauf unter gemeinsamer Provenienz vollstaendige und intern konsistente Diagnoseartefakte fuer alle registrierten Teilprotokolle?", + "relevance": "Trennt technische Omnibus-Validierung von hypothesenspezifischer wissenschaftlicher Evidenz.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-SUITE-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Omnibus-Diagnostik ist keine Primaerevidenz fuer die enthaltenen Fach-RQs." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-34", + "research_question": "RQ-SUITE-001", + "hypothesis": "H-SUITE-001-A", + "title": "Experiment workflow: science_suite_registered_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": "science_suite_registered_v1", + "resolved_runner": "run_all", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "mixed_protocol_tick_contract", + "requested_ticks": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": 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"rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_on": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:sham_replay": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": -1.0, + "mean": -1.0, + "median": -1.0, + "min": -1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:telemetry_unknown": { + "metrics": { + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "stdp:productive_reward_stdp": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "temporal:fast_medium_slow": { + "metrics": { + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:100": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0006616999744437635, + "mean": 0.0005861666480389734, + "median": 0.0005567999905906618, + "min": 0.000539999979082495, + "n": 3, + "std": 5.384869323699541e-05 + }, + "ticks": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 185185.1923585411, + "mean": 171969.59674812297, + "median": 179597.70418443883, + "min": 151125.89370138897, + "n": 3, + "std": 14914.198459840303 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:256": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0017318000318482518, + "mean": 0.0014980000172120829, + "median": 0.0013964000390842557, + "min": 0.0013657999807037413, + "n": 3, + "std": 0.0001657928949545734 + }, + "ticks": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 172862.5210638827, + "median": 183328.5540208679, + "min": 147823.07153949278, + "n": 3, + "std": 17784.790775531364 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "5d:1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:5d_shuffled": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:random_graph": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_off": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_on": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 96, + "std": 0.5555121510822243 + } + }, + "run_count": 54, + "schema_version": "2.0", + "temporal_horizons": { + "fast": { + "discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_comparisons": 762, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 762 + }, + "medium": { + "discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_comparisons": 756, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 756 + }, + "slow": { + "discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_comparisons": 750, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 750 + } + } + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "5d:1d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:2d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:5d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:5d_shuffled": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "5d:random_graph": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_off": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:learning_on": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "learning:sham_replay": { + "metrics": { + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_off": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "ping:recurrence_on": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reproducibility_sample_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:chronic_pressure": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": -1.0, + "mean": -1.0, + "median": -1.0, + "min": -1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.6666666666666666, + "mean": 0.6666666666666666, + "median": 0.6666666666666666, + "min": 0.6666666666666666, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 0.33333333333333337, + "mean": 0.3333333333333333, + "median": 0.33333333333333337, + "min": 0.33333333333333337, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:nominal": { + "metrics": { + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.42857142857142855, + "mean": 0.42857142857142855, + "median": 0.42857142857142855, + "min": 0.42857142857142855, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "regulation:telemetry_unknown": { + "metrics": { + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "stdp:productive_reward_stdp": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "temporal:fast_medium_slow": { + "metrics": { + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:100": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0006616999744437635, + "mean": 0.0005861666480389734, + "median": 0.0005567999905906618, + "min": 0.000539999979082495, + "n": 3, + "std": 5.384869323699541e-05 + }, + "ticks": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 185185.1923585411, + "mean": 171969.59674812297, + "median": 179597.70418443883, + "min": 151125.89370138897, + "n": 3, + "std": 14914.198459840303 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + }, + "time:256": { + "metrics": { + "duration_seconds": { + "max": 0.0017318000318482518, + "mean": 0.0014980000172120829, + "median": 0.0013964000390842557, + "min": 0.0013657999807037413, + "n": 3, + "std": 0.0001657928949545734 + }, + "ticks": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 172862.5210638827, + "median": 183328.5540208679, + "min": 147823.07153949278, + "n": 3, + "std": 17784.790775531364 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 3, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 3, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "5d:1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:5d_shuffled": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "5d:random_graph": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_off": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 6, + "std": 0.0 + }, + "ping:recurrence_on": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 96, + "std": 0.5555121510822243 + } + }, + "run_count": 54, + "schema_version": "2.0", + "temporal_horizons": { + "fast": { + "discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_comparisons": 762, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 0.9520109699251881, + "mean": 0.010332735657627138, + "median": 0.001015673479059842, + "min": 3.2804570229435136e-05, + "n": 762, + "std": 0.06777922679693099 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 762 + }, + "medium": { + "discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_comparisons": 756, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1589411090588584, + "mean": 0.015003297172414654, + "median": 0.0020320762274034605, + "min": 6.744354320176171e-05, + "n": 756, + "std": 0.08187728442108107 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 756 + }, + "slow": { + "discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_comparisons": 750, + "nonzero_discrepancy": { + "max": 1.1784193297739733, + "mean": 0.018427562253113025, + "median": 0.0030499379894521894, + "min": 0.00010401945866552371, + "n": 750, + "std": 0.08339859391088252 + }, + "nonzero_fraction": 1.0, + "reference_comparisons": 750 + } + } +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "functional_activation": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_safety": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_uncertainty": { + "max": 0.9642857142857143, + "mean": 0.9642857142857143, + "median": 0.9642857142857143, + "min": 0.9642857142857143, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "functional_valence": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_continuity_risk": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_energy_reserve": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_resource_pressure": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_sensory_integrity": { + "max": 0.25, + "mean": 0.25, + "median": 0.25, + "min": 0.25, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "regulatory_thermal_margin": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05000000000000001, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.46728046984284305, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "presynaptic_neurons": { + "max": 48.0, + "mean": 48.0, + "median": 48.0, + "min": 48.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "protocol_version": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "rewards_applied": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "training_trials": { + "max": 20.0, + "mean": 20.0, + "median": 20.0, + "min": 20.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 54, + "std": 0.0 + }, + "duration_seconds": { + "max": 0.0017318000318482518, + "mean": 0.0014980000172120829, + "median": 0.0013964000390842557, + "min": 0.0013657999807037413, + "n": 54, + "std": 0.0001657928949545734 + }, + "ticks_per_second": { + "max": 187435.9376312874, + "mean": 172862.5210638827, + "median": 183328.5540208679, + "min": 147823.07153949278, + "n": 54, + "std": 17784.790775531364 + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "a8c9727c58f0e63e1e68158a85c5fcc413c254702528d09e9b816138c151120b", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "70bb0b994a2d59cd4804b1fa1d3a0ac29786eccdc15b9d47269bd89332d96e5d", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "4c59c7e4d7e58dfcd57db3c22157a9e09f25b6ec6bfa197882762b9fe97ff9fc", + "data_digest": "c6a15fc4503f00447e116190282592c1275da98f3b48f9c076efc158723160ef", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: a9b32cddf85ea82979fd0e14978dea644265c961db35631a61d2631cd1aaa979 +JSON/Markdown link digest: 7407a76998f35173edde7f713f2d788b279ccd1a9e294082faac0b1d1f5ab59b diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c9f5387d0bcee162f2f6f357924d8c9848391a7f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:12.521096+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "a9b32cddf85ea82979fd0e14978dea644265c961db35631a61d2631cd1aaa979" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cf86b56319aa1152f6372f5a0ecf4229f6a11c0d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/summary.md @@ -0,0 +1,265 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-34: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-SUITE-001` +- Hypothese: `H-SUITE-001-A` +- Protokoll: `science_suite_registered_v1` +- Durchlaeufe: `54` +- Seeds: `[101, 102, 103]` +- Angeforderte Ticks: `256` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `256 .. 256` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `EXPLORATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `MISMATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_SEMANTIC_MISMATCH` +- Begründung: SUITE erwartet science_all_v1 und PING, TEMP, STDP, Learning, TIME, 5D sowie Regulation unter gemeinsamer Provenienz. +- Beobachtete Conditions: `5d:1d, 5d:2d, 5d:3d, 5d:5d, 5d:5d_shuffled, 5d:random_graph, learning:learning_off, learning:learning_on, learning:sham_replay, ping:recurrence_off, ping:recurrence_on, regulation:chronic_pressure, regulation:nominal, regulation:telemetry_unknown, stdp:productive_reward_stdp, temporal:fast_medium_slow, time:100, time:256` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: science_suite_registered_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.5183241000049748` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| 5d:1d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d:2d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d:3d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d:5d | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d:5d_shuffled | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d:random_graph | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| learning:learning_off | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| learning:learning_on | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| learning:sham_replay | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| ping:recurrence_off | 3 | 101,102,103 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| ping:recurrence_on | 3 | 101,102,103 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | +| regulation:chronic_pressure | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| regulation:nominal | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| regulation:telemetry_unknown | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| stdp:productive_reward_stdp | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| temporal:fast_medium_slow | 3 | 101,102,103 | 256 | 0 | — | — | — | — | +| time:100 | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | +| time:256 | 3 | 101,102,103 | — | — | — | — | — | — | + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `5d:1d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d:2d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d:3d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d:5d`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d:5d_shuffled`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d:random_graph`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `ping:recurrence_off`: n=6, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `ping:recurrence_on`: n=96, mean=1.9375, median=2, min=1, max=4 Ticks. + +### 5.3 Temporal-State-Horizonte + +- `fast`: Referenzvergleiche=762; discrepancy mean=0.0103327, max=0.952011; nonzero=762 (1); mean(nonzero)=0.0103327. +- `medium`: Referenzvergleiche=756; discrepancy mean=0.0150033, max=1.15894; nonzero=756 (1); mean(nonzero)=0.0150033. +- `slow`: Referenzvergleiche=750; discrepancy mean=0.0184276, max=1.17842; nonzero=750 (1); mean(nonzero)=0.0184276. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | ping:recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | ping:recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 102 | ping:recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | ping:recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 103 | ping:recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | ping:recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 101 | temporal:fast_medium_slow | 256 | 0 | — | — | — | — | — | +| 102 | temporal:fast_medium_slow | 256 | 0 | — | — | — | — | — | +| 103 | temporal:fast_medium_slow | 256 | 0 | — | — | — | — | — | +| 101 | stdp:productive_reward_stdp | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | stdp:productive_reward_stdp | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | stdp:productive_reward_stdp | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning:learning_on | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning:learning_off | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning:sham_replay | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning:learning_on | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning:learning_off | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning:sham_replay | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning:learning_on | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning:learning_off | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning:sham_replay | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | time:100 | 100 | — | — | — | — | — | — | +| 101 | time:256 | 256 | — | — | — | — | — | — | +| 102 | time:100 | 100 | — | — | — | — | — | — | +| 102 | time:256 | 256 | — | — | — | — | — | — | +| 103 | time:100 | 100 | — | — | — | — | — | — | +| 103 | time:256 | 256 | — | — | — | — | — | — | +| 101 | 5d:1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d:2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d:3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d:5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d:5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d:random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d:random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:1d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:2d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:3d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:5d | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:5d_shuffled | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d:random_graph | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | regulation:nominal | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | regulation:chronic_pressure | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | regulation:telemetry_unknown | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | regulation:nominal | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | regulation:chronic_pressure | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | regulation:telemetry_unknown | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | regulation:nominal | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | regulation:chronic_pressure | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | regulation:telemetry_unknown | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083321793643-dfb718e8.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083321793643-dfb718e8.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083241822696-dfb718e8.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083241822696-dfb718e8.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083401721168-dfb718e8.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083401721168-dfb718e8.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-ping-recurrence_off-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-ping-recurrence_off-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-ping-recurrence_on-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-ping-recurrence_on-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-ping-recurrence_off-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0002-ping-recurrence_off-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-ping-recurrence_on-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0003-ping-recurrence_on-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-ping-recurrence_off-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0004-ping-recurrence_off-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-ping-recurrence_on-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0005-ping-recurrence_on-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-temporal-fast_medium_slow-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0006-temporal-fast_medium_slow-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-temporal-fast_medium_slow-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0007-temporal-fast_medium_slow-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-temporal-fast_medium_slow-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0008-temporal-fast_medium_slow-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0009-stdp-productive_reward_stdp-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0009-stdp-productive_reward_stdp-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0010-stdp-productive_reward_stdp-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0010-stdp-productive_reward_stdp-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0011-stdp-productive_reward_stdp-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0011-stdp-productive_reward_stdp-seed-103.json.gz) +- [DATA/raw/run-0012-learning-learning_on-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0012-learning-learning_on-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0013-learning-learning_off-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0013-learning-learning_off-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0014-learning-sham_replay-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0014-learning-sham_replay-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0015-learning-learning_on-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0015-learning-learning_on-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0016-learning-learning_off-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0016-learning-learning_off-seed-102.json.gz) +- [DATA/raw/run-0017-learning-sham_replay-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0017-learning-sham_replay-seed-102.json.gz) +- 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[DATA/raw/run-0053-regulation-telemetry_unknown-seed-103.json.gz](DATA/raw/run-0053-regulation-telemetry_unknown-seed-103.json.gz) +- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `MISMATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ee391d16d89a4c1e0d156ef85ee22c382fb898bf --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-34/workflow.json @@ -0,0 +1,30 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-34", + "research_question": "RQ-SUITE-001", + "hypothesis": "H-SUITE-001-A", + "title": "Experiment workflow: science_suite_registered_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103 + ], + "protocol": 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56.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 25.0, + "n": 300, + "std": 12.5 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "935a800842d514fa58a5a56ecc78686808104e22b1fa98a404f5f4c850d8ac4d", + "research_packet_digest": "03d9344ba0c34d8fbf2d4cb4b6c9054802613a1dc709d3ade04d76a810213fb1", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:38:05.429588+00:00" +} diff --git 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+ 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.984375, + "mean": 0.984375, + "median": 0.984375, + "min": 0.984375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 252.0, + "mean": 252.0, + "median": 252.0, + "min": 252.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.98046875, + "mean": 0.98046875, + "median": 0.98046875, + "min": 0.98046875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", 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"total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.2421875, + "mean": 0.2421875, + "median": 0.2421875, + "min": 0.2421875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.984375, + "mean": 0.984375, + "median": 0.984375, + "min": 0.984375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 252.0, + "mean": 252.0, + "median": 252.0, + "min": 252.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.98046875, + "mean": 0.98046875, + "median": 0.98046875, + "min": 0.98046875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 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106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "w0_d1": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d2": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d4": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w100_d1": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 640, + "std": 0.5555121510822243 + }, + "w100_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.495049504950495, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2020, + "std": 0.8745438683949934 + }, + "w100_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.9186046511627906, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1720, + "std": 1.4404062433997147 + }, + "w125_d1": { + "max": 5.0, + "mean": 2.0476190476190474, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 840, + "std": 0.9245946589975047 + }, + "w125_d2": { + "max": 3.0, + "mean": 2.451923076923077, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2080, + "std": 0.5697470371932903 + }, + "w125_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.8333333333333335, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1800, + "std": 1.3186693629901656 + }, + "w50_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.4, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 0.8 + }, + "w50_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 1.6, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 1.2 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b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/report.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..25b76c4b3d4439ed234e5765fae55b847ea6ae0a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-35: Experiment workflow: recurrence_map_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-REC-001` +Hypothese: `H-REC-001-A` +Aufgeloester Runner: `run_recurrence_map` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `recurrence_map_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `256` +Seeds: `101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120` +Tick-Vertrag: `{"mode": "minimum_per_run", "observed_max": 256, "observed_min": 256, "requested_ticks": 256, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 300; Dauer: 0.958209 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aa78ad39a248a3cc8a33de0946db580cc314c7d0 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,7948 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "research_question_id": "RQ-REC-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-REC-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:39:20.121624+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "research_question": "Unter welchen Rekurrenzgewichten und Delays wechselt Brain-5D zwischen sofortigem Erlöschen, transienter rekurrenter Aktivität und bis zum Beobachtungsende persistierender Aktivität?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-REC-001-A", + "research_question": "RQ-REC-001", + "hypothesis": "Rekurrenzgewicht und Delay erzeugen reproduzierbare Übergänge zwischen sofortigem Erlöschen, transienter Aktivität und Aktivität bis zum Ende des registrierten Beobachtungsfensters.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-REC-001", + "domain": "Recurrent Dynamics", + "question": "Unter welchen Rekurrenzgewichten und Delays wechselt Brain-5D zwischen sofortigem Erlöschen, transienter rekurrenter Aktivität und bis zum Beobachtungsende persistierender Aktivität?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 zeigte einen klaren rekurrenzabhängigen Dynamikunterschied, aber noch keine Parametergrenze.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-REC-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Abgeleitet aus EXP-GEN-0021; persistente Aktivität ist nicht gleichbedeutend mit Gedächtnis oder Kognition." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "research_question": "RQ-REC-001", + "hypothesis": "H-REC-001-A", + "title": "Experiment workflow: 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}, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.984375, + "mean": 0.984375, + "median": 0.984375, + "min": 0.984375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 252.0, + "mean": 252.0, + "median": 252.0, + "min": 252.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.98046875, + "mean": 0.98046875, + "median": 0.98046875, + "min": 0.98046875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "w0_d1": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d2": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d4": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w100_d1": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 640, + "std": 0.5555121510822243 + }, + "w100_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.495049504950495, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2020, + "std": 0.8745438683949934 + }, + "w100_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.9186046511627906, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1720, + "std": 1.4404062433997147 + }, + "w125_d1": { + "max": 5.0, + "mean": 2.0476190476190474, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 840, + "std": 0.9245946589975047 + }, + "w125_d2": { + "max": 3.0, + "mean": 2.451923076923077, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2080, + "std": 0.5697470371932903 + }, + "w125_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.8333333333333335, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1800, + "std": 1.3186693629901656 + }, + "w50_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.4, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 0.8 + }, + "w50_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 1.6, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 1.2 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"min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w0_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0078125, + "mean": 0.0078125, + "median": 0.0078125, + "min": 0.0078125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w0_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0078125, + "mean": 0.0078125, + "median": 0.0078125, + "min": 0.0078125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.2421875, + "mean": 0.2421875, + "median": 0.2421875, + "min": 0.2421875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.984375, + "mean": 0.984375, + "median": 0.984375, + "min": 0.984375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 252.0, + "mean": 252.0, + "median": 252.0, + "min": 252.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.98046875, + "mean": 0.98046875, + "median": 0.98046875, + "min": 0.98046875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "w0_d1": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d2": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d4": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w100_d1": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 640, + "std": 0.5555121510822243 + }, + "w100_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.495049504950495, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2020, + "std": 0.8745438683949934 + }, + "w100_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.9186046511627906, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1720, + "std": 1.4404062433997147 + }, + "w125_d1": { + "max": 5.0, + "mean": 2.0476190476190474, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 840, + "std": 0.9245946589975047 + }, + "w125_d2": { + "max": 3.0, + "mean": 2.451923076923077, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2080, + "std": 0.5697470371932903 + }, + "w125_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.8333333333333335, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1800, + "std": 1.3186693629901656 + }, + "w50_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.4, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 0.8 + }, + "w50_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 1.6, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 1.2 + }, + "w50_d4": { + "max": 6.0, + "mean": 2.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 2.0 + }, + "w75_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.7857142857142858, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.5578749768504753 + }, + "w75_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0714285714285716, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.8835226340609272 + }, + "w75_d4": { + "max": 7.0, + "mean": 2.85, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 400, + "std": 1.8241436346954698 + } + }, + "run_count": 300, + "schema_version": "2.0" + }, + "observations": [], + "interpretation": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.161375, + "median": 0.140625, + "min": 0.09765625, + "n": 300, + "std": 0.04419417382415923 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 10.0, + "median": 8.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 25.0, + "median": 23.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 25.0, + "n": 300, + "std": 12.5 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "methodological_critique": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. 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Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "e887fa7666f211a47fb5e646acc5319a9077e53bb4da3e92bb9cacaee061d07a", + "research_packet_digest": "03d9344ba0c34d8fbf2d4cb4b6c9054802613a1dc709d3ade04d76a810213fb1", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:39:20.115091+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "03d9344ba0c34d8fbf2d4cb4b6c9054802613a1dc709d3ade04d76a810213fb1", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "0f067e9bf85551588127ffaf2e6225850d011ba2fb6e9e7278b9973c0bf472c7", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "a23e4fb356b254b3b5d076b8a95bcd938becdd92d76119c3ac8514187f71dad9", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "6466856784252318441249e343a962236d8db8335e8ea63e46bb6372cc9d5751", + "data_digest": "779ce2949318a0ec4111823f7f98a838ea30b7f1c3ed15d38e2fd78f30cce490", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914113650580693-03d9344b", + "AIAR-critical_reviewer-20260914113805429588-03d9344b", + "AIAR-scientific_writer-20260914113920115091-03d9344b" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "c64268aaab5154ec6a699ae8aca4c38b037885af1b393cc13d5a27831b1ddb7e", + "markdown_digest": "589f4e1f633c6f3d07cfbb5a055c540e0fc08b0ecf6a87c67676787dc3fdfce2" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..21ecffa1b03a9546511c0e1fce146918a2dd9a4e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,7285 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-35 +Research Question: RQ-REC-001 +## Executive Summary + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-REC-001", + "domain": "Recurrent Dynamics", + "question": "Unter welchen Rekurrenzgewichten und Delays wechselt Brain-5D zwischen sofortigem Erlöschen, transienter rekurrenter Aktivität und bis zum Beobachtungsende persistierender Aktivität?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 zeigte einen klaren rekurrenzabhängigen Dynamikunterschied, aber noch keine Parametergrenze.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-REC-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Abgeleitet aus EXP-GEN-0021; persistente Aktivität ist nicht gleichbedeutend mit Gedächtnis oder Kognition." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "research_question": "RQ-REC-001", + "hypothesis": "H-REC-001-A", + "title": "Experiment workflow: recurrence_map_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "recurrence_map_v1", + "resolved_runner": "run_recurrence_map", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 300, + "sha256": "ebb7852510a80e4f22fb59c4ee823a1ca25fc38b74887858eb68745f89bbeee1" + }, + "run_count": 300, + "run_preview": { + "_projection": "bounded_sequence", + "head": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-w0_d1-seed-101.json.gz", + "sha256": "fa5481b77a15adc353633229d4a34440131a6fb6f1a5a64259689b635baf7255", + "size_bytes": 544, + "uncompressed_bytes": 1048 + }, + "condition": "w0_d1", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "activity_fraction": 0.0078125, + 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"recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "w0_d1": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d2": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d4": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w100_d1": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 640, + "std": 0.5555121510822243 + }, + "w100_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.495049504950495, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2020, + "std": 0.8745438683949934 + }, + "w100_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.9186046511627906, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1720, + "std": 1.4404062433997147 + }, + "w125_d1": { + "max": 5.0, + "mean": 2.0476190476190474, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 840, + "std": 0.9245946589975047 + }, + "w125_d2": { + "max": 3.0, + "mean": 2.451923076923077, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2080, + "std": 0.5697470371932903 + }, + "w125_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.8333333333333335, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1800, + "std": 1.3186693629901656 + }, + "w50_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.4, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 0.8 + }, + "w50_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 1.6, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 1.2 + }, + "w50_d4": { + "max": 6.0, + "mean": 2.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 2.0 + }, + "w75_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.7857142857142858, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.5578749768504753 + }, + "w75_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0714285714285716, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.8835226340609272 + }, + "w75_d4": { + "max": 7.0, + "mean": 2.85, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 400, + "std": 1.8241436346954698 + } + }, + "run_count": 300, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "w0_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0078125, + "mean": 0.0078125, + "median": 0.0078125, + "min": 0.0078125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w0_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0078125, + "mean": 0.0078125, + "median": 0.0078125, + "min": 0.0078125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w0_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0078125, + "mean": 0.0078125, + "median": 0.0078125, + "min": 0.0078125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.2421875, + "mean": 0.2421875, + "median": 0.2421875, + "min": 0.2421875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 62.0, + "mean": 62.0, + "median": 62.0, + "min": 62.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 61.0, + "mean": 61.0, + "median": 61.0, + "min": 61.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.984375, + "mean": 0.984375, + "median": 0.984375, + "min": 0.984375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 252.0, + "mean": 252.0, + "median": 252.0, + "min": 252.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 33.0, + "mean": 33.0, + "median": 33.0, + "min": 33.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 102.0, + "mean": 102.0, + "median": 102.0, + "min": 102.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w100_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.98046875, + "mean": 0.98046875, + "median": 0.98046875, + "min": 0.98046875, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 251.0, + "mean": 251.0, + "median": 251.0, + "min": 251.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 100.0, + "mean": 100.0, + "median": 100.0, + "min": 100.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 87.0, + "mean": 87.0, + "median": 87.0, + "min": 87.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.328125, + "mean": 0.328125, + "median": 0.328125, + "min": 0.328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 84.0, + "mean": 84.0, + "median": 84.0, + "min": 84.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 83.0, + "mean": 83.0, + "median": 83.0, + "min": 83.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 14.0, + "mean": 14.0, + "median": 14.0, + "min": 14.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 43.0, + "mean": 43.0, + "median": 43.0, + "min": 43.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.99609375, + "mean": 0.99609375, + "median": 0.99609375, + "min": 0.99609375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 255.0, + "mean": 255.0, + "median": 255.0, + "min": 255.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 254.0, + "mean": 254.0, + "median": 254.0, + "min": 254.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 34.0, + "mean": 34.0, + "median": 34.0, + "min": 34.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 104.0, + "mean": 104.0, + "median": 104.0, + "min": 104.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 105.0, + "mean": 105.0, + "median": 105.0, + "min": 105.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w125_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.9765625, + "mean": 0.9765625, + "median": 0.9765625, + "min": 0.9765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 250.0, + "mean": 250.0, + "median": 250.0, + "min": 250.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 249.0, + "mean": 249.0, + "median": 249.0, + "min": 249.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 30.0, + "mean": 30.0, + "median": 30.0, + "min": 30.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 125.0, + "mean": 125.0, + "median": 125.0, + "min": 125.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 90.0, + "mean": 90.0, + "median": 90.0, + "min": 90.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 91.0, + "mean": 91.0, + "median": 91.0, + "min": 91.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.02734375, + "mean": 0.02734375, + "median": 0.02734375, + "min": 0.02734375, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.03125, + "mean": 0.03125, + "median": 0.03125, + "min": 0.03125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w50_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.0390625, + "mean": 0.0390625, + "median": 0.0390625, + "min": 0.0390625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 10.0, + "mean": 10.0, + "median": 10.0, + "min": 10.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 9.0, + "mean": 9.0, + "median": 9.0, + "min": 9.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 50.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 50.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 8.0, + "mean": 8.0, + "median": 8.0, + "min": 8.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d1": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.09765625, + "mean": 0.09765625, + "median": 0.09765625, + "min": 0.09765625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 24.0, + "mean": 24.0, + "median": 24.0, + "min": 24.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d2": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.11328125, + "mean": 0.11328125, + "median": 0.11328125, + "min": 0.11328125, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 29.0, + "mean": 29.0, + "median": 29.0, + "min": 29.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 28.0, + "mean": 28.0, + "median": 28.0, + "min": 28.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "w75_d4": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.22265625, + "median": 0.22265625, + "min": 0.22265625, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 57.0, + "median": 57.0, + "min": 57.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 56.0, + "median": 56.0, + "min": 56.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 6.0, + "median": 6.0, + "min": 6.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 75.0, + "median": 75.0, + "min": 75.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 7.0, + "median": 7.0, + "min": 7.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 256.0, + "mean": 256.0, + "median": 256.0, + "min": 256.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "w0_d1": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d2": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w0_d4": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 40, + "std": 0.0 + }, + "w100_d1": { + "max": 4.0, + "mean": 1.9375, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 640, + "std": 0.5555121510822243 + }, + "w100_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.495049504950495, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2020, + "std": 0.8745438683949934 + }, + "w100_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.9186046511627906, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1720, + "std": 1.4404062433997147 + }, + "w125_d1": { + "max": 5.0, + "mean": 2.0476190476190474, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 840, + "std": 0.9245946589975047 + }, + "w125_d2": { + "max": 3.0, + "mean": 2.451923076923077, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 2080, + "std": 0.5697470371932903 + }, + "w125_d4": { + "max": 5.0, + "mean": 2.8333333333333335, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 1800, + "std": 1.3186693629901656 + }, + "w50_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.4, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 0.8 + }, + "w50_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 1.6, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 1.2 + }, + "w50_d4": { + "max": 6.0, + "mean": 2.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 100, + "std": 2.0 + }, + "w75_d1": { + "max": 3.0, + "mean": 1.7857142857142858, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.5578749768504753 + }, + "w75_d2": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0714285714285716, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 280, + "std": 0.8835226340609272 + }, + "w75_d4": { + "max": 7.0, + "mean": 2.85, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 400, + "std": 1.8241436346954698 + } + }, + "run_count": 300, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "activity_fraction": { + "max": 0.22265625, + "mean": 0.161375, + "median": 0.140625, + "min": 0.09765625, + "n": 300, + "std": 0.04419417382415923 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 10.0, + "median": 8.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 57.0, + "mean": 25.0, + "median": 23.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 56.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "recurrent_delay": { + "max": 4.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 6.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_weight": { + "max": 75.0, + "mean": 50.0, + "median": 50.0, + "min": 25.0, + "n": 300, + "std": 12.5 + }, + "return_latency": { + "max": 7.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 2.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 14.0, + "median": 13.0, + "min": 1.0, + "n": 300, + "std": 4.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 300, + "std": 0.0 + }, + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "0f067e9bf85551588127ffaf2e6225850d011ba2fb6e9e7278b9973c0bf472c7", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "a23e4fb356b254b3b5d076b8a95bcd938becdd92d76119c3ac8514187f71dad9", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "6466856784252318441249e343a962236d8db8335e8ea63e46bb6372cc9d5751", + "data_digest": "779ce2949318a0ec4111823f7f98a838ea30b7f1c3ed15d38e2fd78f30cce490", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: c64268aaab5154ec6a699ae8aca4c38b037885af1b393cc13d5a27831b1ddb7e +JSON/Markdown link digest: 589f4e1f633c6f3d07cfbb5a055c540e0fc08b0ecf6a87c67676787dc3fdfce2 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..315fc601d4b2a73de49955274c8207125a4b9ec5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:17.502716+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "c64268aaab5154ec6a699ae8aca4c38b037885af1b393cc13d5a27831b1ddb7e" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..65ddbcd84b07fb24a71734c6afa80e3d3fff864f --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/summary.md @@ -0,0 +1,755 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-35: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-REC-001` +- Hypothese: `H-REC-001-A` +- Protokoll: `recurrence_map_v1` +- Durchlaeufe: `300` +- Seeds: `[101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120]` +- Angeforderte Ticks: `256` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `256 .. 256` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `CONFIRMATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: REC-001 erwartet eine registrierte Rekurrenz-Gewicht/Delay-Karte mit Nullkontrolle. +- Beobachtete Conditions: `w0_d1, w0_d2, w0_d4, w100_d1, w100_d2, w100_d4, w125_d1, w125_d2, w125_d4, w50_d1, w50_d2, w50_d4, w75_d1, w75_d2, w75_d4` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: recurrence_map_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.9582089999457821` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| w0_d1 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| w0_d2 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| w0_d4 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| w100_d1 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | +| w100_d2 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | +| w100_d4 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | +| w125_d1 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | +| w125_d2 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | +| w125_d4 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | +| w50_d1 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | +| w50_d2 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | +| w50_d4 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | +| w75_d1 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | +| w75_d2 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | +| w75_d4 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `w0_d1`: n=40, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `w0_d2`: n=40, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `w0_d4`: n=40, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `w100_d1`: n=640, mean=1.9375, median=2, min=1, max=4 Ticks. +- `w100_d2`: n=2020, mean=2.49505, median=2, min=1, max=4 Ticks. +- `w100_d4`: n=1720, mean=2.9186, median=2, min=1, max=5 Ticks. +- `w125_d1`: n=840, mean=2.04762, median=2, min=1, max=5 Ticks. +- `w125_d2`: n=2080, mean=2.45192, median=2, min=1, max=3 Ticks. +- `w125_d4`: n=1800, mean=2.83333, median=2, min=1, max=5 Ticks. +- `w50_d1`: n=100, mean=1.4, median=1, min=1, max=3 Ticks. +- `w50_d2`: n=100, mean=1.6, median=1, min=1, max=4 Ticks. +- `w50_d4`: n=100, mean=2, median=1, min=1, max=6 Ticks. +- `w75_d1`: n=280, mean=1.78571, median=2, min=1, max=3 Ticks. +- `w75_d2`: n=280, mean=2.07143, median=2, min=1, max=4 Ticks. +- `w75_d4`: n=400, mean=2.85, median=2, min=1, max=7 Ticks. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 101 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 101 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 101 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 101 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 101 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 101 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 101 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 101 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 101 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 101 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 101 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 102 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 102 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 102 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 102 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 102 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 102 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 102 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 102 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 102 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 102 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 102 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 102 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 103 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 103 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 103 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 103 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 103 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 103 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 103 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 103 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 103 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 103 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 103 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 103 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 104 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 104 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 104 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 104 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 104 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 104 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 104 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 104 | w100_d2 | 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w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 115 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 115 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 115 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 115 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 115 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 115 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 115 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 115 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 115 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 115 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 115 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 116 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 116 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 116 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 116 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 116 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 116 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 116 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 116 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 116 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 116 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 116 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 116 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 117 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 117 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 117 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 117 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 117 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 117 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 117 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 117 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 117 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 117 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 117 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 117 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 118 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 118 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 118 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 118 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 118 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 118 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 118 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 118 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 118 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 118 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 118 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 118 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 119 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 119 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 119 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 119 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 119 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 119 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 119 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 119 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 119 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 119 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 119 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 119 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | +| 120 | w0_d1 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | w0_d2 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | w0_d4 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | w50_d1 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 6 | — | +| 120 | w50_d2 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 7 | — | +| 120 | w50_d4 | 256 | 6 | 6 | 3 | 1 | 9 | — | +| 120 | w75_d1 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 24 | — | +| 120 | w75_d2 | 256 | 15 | 15 | 3 | 4 | 28 | — | +| 120 | w75_d4 | 256 | 21 | 21 | 3 | 6 | 56 | — | +| 120 | w100_d1 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 120 | w100_d2 | 256 | 102 | 102 | 3 | 33 | 251 | — | +| 120 | w100_d4 | 256 | 87 | 87 | 3 | 28 | 250 | — | +| 120 | w125_d1 | 256 | 43 | 43 | 3 | 14 | 83 | — | +| 120 | w125_d2 | 256 | 105 | 104 | 3 | 34 | 254 | — | +| 120 | w125_d4 | 256 | 91 | 90 | 3 | 30 | 249 | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083511955800-15a113eb.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083511955800-15a113eb.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083456858609-15a113eb.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083456858609-15a113eb.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083527005075-15a113eb.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083527005075-15a113eb.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-w0_d1-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-w0_d1-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-w0_d2-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-w0_d2-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-w0_d4-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-w0_d4-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-w50_d1-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0003-w50_d1-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-w50_d2-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0004-w50_d2-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-w50_d4-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0005-w50_d4-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-w75_d1-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0006-w75_d1-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-w75_d2-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0007-w75_d2-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-w75_d4-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0008-w75_d4-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0009-w100_d1-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0009-w100_d1-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0010-w100_d2-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0010-w100_d2-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0011-w100_d4-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0011-w100_d4-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0012-w125_d1-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0012-w125_d1-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0013-w125_d2-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0013-w125_d2-seed-101.json.gz) +- 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+- [DATA/runs.json](DATA/runs.json) +- [DATA/runs_index.json](DATA/runs_index.json) +- [manifest.json](manifest.json) +- [report.md](report.md) +- [reports/AIRR-2026-0001.json](reports/AIRR-2026-0001.json) +- [reports/AIRR-2026-0001.md](reports/AIRR-2026-0001.md) +- [workflow.json](workflow.json) + +## 10. Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f7fa6b19927ba02f87cf885cd6c2a744801b9c75 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-35/workflow.json @@ -0,0 +1,49 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-35", + "research_question": "RQ-REC-001", + "hypothesis": "H-REC-001-A", + "title": "Experiment workflow: recurrence_map_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "recurrence_map_v1", + "resolved_runner": "run_recurrence_map", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 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"DATA/raw/run-0000-learning_on_drive_0.85-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "ceef154535e485c87d8a67068813f48975290170ddfce9cc0691b1b8edaf8821", + "size_bytes": 513, + "uncompressed_bytes": 940 + }, + { + "condition": "learning_on_drive_1.00", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-learning_on_drive_1.00-seed-101.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 101, + "sha256": "06caca3e1fc7f92e4420320929600a979536440c2afea2618bfb67a7449ce1dc", + "size_bytes": 510, + "uncompressed_bytes": 940 + }, + { + "condition": "learning_on_drive_1.15", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-learning_on_drive_1.15-seed-101.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 101, + "sha256": "eb473168d44539979d0d6f5b7c89d1f4c358cc8535c0fe2282082b0dae55e036", + "size_bytes": 514, + "uncompressed_bytes": 940 + }, + { + "condition": "learning_off_drive_0.85", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0003-learning_off_drive_0.85-seed-101.json.gz", + "run_index": 3, + 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Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 180; Dauer: 2.416308 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2f161c5a40305f1fbbd0483e64cad5d1c336d9b5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,4920 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "research_question_id": "RQ-GEN-001", + "hypothesis_ids": [ + "H-GEN-001-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:40:37.804032+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "research_question": "Verbessert reward-moduliertes lokales Lernen die Leistung auf Holdout- und Perturbationsbedingungen, die nicht zur Anpassung verwendet wurden?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-GEN-001-A", + "research_question": "RQ-GEN-001", + "hypothesis": "Learning-on verbessert die Erfolgsrate auf vorab registrierten Perturbationsproben gegenüber Learning-off und Sham-Replay.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-GEN-001", + "domain": "Learning Generalization", + "question": "Verbessert reward-moduliertes lokales Lernen die Leistung auf Holdout- und Perturbationsbedingungen, die nicht zur Anpassung verwendet wurden?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 zeigte funktionelle Änderung unter Learning-on, aber keine Generalisierung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-GEN-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Generalisierung muss gegenüber Learning-off und Sham-Replay getrennt werden." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "research_question": "RQ-GEN-001", + "hypothesis": "H-GEN-001-A", + "title": "Experiment workflow: learning_generalization_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "learning_generalization_v1", + "resolved_runner": "run_generalization", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": 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"n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_off_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, 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"max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + 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1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 0.85, + "mean": 0.85, + "median": 0.85, + "min": 0.85, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + 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"median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, 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{ + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_off_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 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+ "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + 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+ 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + 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konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. 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Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "d2ea2df6b9a93f788c9ed4d04141b24675116ddbb96716843aec8c08792ed188", + "research_packet_digest": "03caeadaff90fc3239780bfb0a469ebbc237b7b99dbcdf6d35070d8008592600", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:40:37.799599+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "03caeadaff90fc3239780bfb0a469ebbc237b7b99dbcdf6d35070d8008592600", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "2d8a949fa9cd5957d6428e19087a6cb9288741c4d38b41c5c89d80f45ac8bc68", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "f09de0f9e95e5c35b440aaeb656706b5d9dcfce1ffb1b60a71210879d2d16ed4", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "1906a245fe69d618f51ed431a94238a5a214024f55a3cc4735d6125734b9291a", + "data_digest": "a57d901cc3f212bbf21cffd59eac6e248fd838ca23d86a87f65c07fdfcb3a9b7", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914113949069877-03caeada", + "AIAR-critical_reviewer-20260914114013460097-03caeada", + "AIAR-scientific_writer-20260914114037799599-03caeada" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "cf8870979593ee87432f23d5fcb942f247d515c087ae24704f074faf82af174c", + "markdown_digest": "1eb5d3f802c11e12b98a295a09bfc31b8651a6cd05fad70222820fc6e117a559" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7ec9a75c408794f128bf6b98ea0bca98fe2323df --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,4266 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-36 +Research Question: RQ-GEN-001 +## Executive Summary + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-GEN-001", + "domain": "Learning Generalization", + "question": "Verbessert reward-moduliertes lokales Lernen die Leistung auf Holdout- und Perturbationsbedingungen, die nicht zur Anpassung verwendet wurden?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 zeigte funktionelle Änderung unter Learning-on, aber keine Generalisierung.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-GEN-001-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Generalisierung muss gegenüber Learning-off und Sham-Replay getrennt werden." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "research_question": "RQ-GEN-001", + "hypothesis": "H-GEN-001-A", + "title": "Experiment workflow: learning_generalization_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "learning_generalization_v1", + "resolved_runner": "run_generalization", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 180, + "sha256": "78f961ee0fa97d96bbf719a2ed4386e47120b1a66ed38e6790ec1fd98f99c298" + }, + "run_count": 180, + "run_preview": { + "_projection": "bounded_sequence", + "head": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-learning_on_drive_0.85-seed-101.json.gz", + "sha256": "ceef154535e485c87d8a67068813f48975290170ddfce9cc0691b1b8edaf8821", + "size_bytes": 513, + "uncompressed_bytes": 940 + }, + "condition": "learning_on_drive_0.85", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "metrics": { + "baseline_probes_executed": 1, + "baseline_target_peak_v": -65.0, + "baseline_target_spike_tick": null, + 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110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_off_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_off_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, 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"max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 0.85, + "mean": 0.85, + "median": 0.85, + "min": 0.85, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + 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{ + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + 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118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 180, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "learning_off_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 0.85, + "mean": 0.85, + "median": 0.85, + "min": 0.85, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + 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"max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, 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"validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_off_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + 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0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_0.85": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, 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"median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.00": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, + "min": 26.239795413974708, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_spike_tick": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "learning_on_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": 26.239795413974708, + "mean": 26.239795413974708, + "median": 26.239795413974708, 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"mean": 0.85, + "median": 0.85, + "min": 0.85, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, 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"p_success_after": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "train_trial_count": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + "min": 12.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "trained_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "training_drive_scale": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "validation_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "sham_replay_drive_1.15": { + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, 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"mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 180, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "metrics": { + "baseline_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "baseline_target_peak_v": { + "max": -65.0, + "mean": -65.0, + "median": -65.0, + "min": -65.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "final_mean_weight": { + "max": 0.517280469842843, + "mean": 0.517280469842843, + "median": 0.517280469842843, + "min": 0.517280469842843, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_episodes_executed": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "holdout_trial_count": { + "max": 4.0, + "mean": 4.0, + "median": 4.0, + "min": 4.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "initial_mean_weight": { + "max": 0.05, + "mean": 0.05, + "median": 0.05, + "min": 0.05, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "mean_weight_delta": { + "max": 0.46728046984284305, + "mean": 0.4672804698428431, + "median": 0.46728046984284305, + "min": 0.46728046984284305, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_after": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "p_success_before": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "post_training_probes_executed": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "probe_drive_scale": { + "max": 1.15, + "mean": 1.15, + "median": 1.15, + "min": 1.15, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "reward_weight_updates": { + "max": 576.0, + "mean": 576.0, + "median": 576.0, + "min": 576.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "rewards_received": { + "max": 12.0, + "mean": 12.0, + "median": 12.0, + 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+ "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "2d8a949fa9cd5957d6428e19087a6cb9288741c4d38b41c5c89d80f45ac8bc68", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "f09de0f9e95e5c35b440aaeb656706b5d9dcfce1ffb1b60a71210879d2d16ed4", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "1906a245fe69d618f51ed431a94238a5a214024f55a3cc4735d6125734b9291a", + "data_digest": "a57d901cc3f212bbf21cffd59eac6e248fd838ca23d86a87f65c07fdfcb3a9b7", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: cf8870979593ee87432f23d5fcb942f247d515c087ae24704f074faf82af174c +JSON/Markdown link digest: 1eb5d3f802c11e12b98a295a09bfc31b8651a6cd05fad70222820fc6e117a559 diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f2fc96393393b36319622a91e07e39f7d59e050 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:22.563893+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "cf8870979593ee87432f23d5fcb942f247d515c087ae24704f074faf82af174c" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..195a2385575985e9012bee6f013876d5f7e208e1 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/summary.md @@ -0,0 +1,491 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-36: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-GEN-001` +- Hypothese: `H-GEN-001-A` +- Protokoll: `learning_generalization_v1` +- Durchlaeufe: `180` +- Seeds: `[101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120]` +- Angeforderte Ticks: `1000` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `nicht direkt messbar .. nicht direkt messbar` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `NOT_APPLICABLE` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `CONFIRMATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: GEN-001 erwartet Learning-on, Learning-off und Sham-Replay über registrierte Perturbationsproben. +- Beobachtete Conditions: `learning_off_drive_0.85, learning_off_drive_1.00, learning_off_drive_1.15, learning_on_drive_0.85, learning_on_drive_1.00, learning_on_drive_1.15, sham_replay_drive_0.85, sham_replay_drive_1.00, sham_replay_drive_1.15` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: learning_generalization_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `2.416308099986054` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| learning_off_drive_0.85 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| learning_off_drive_1.00 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| learning_off_drive_1.15 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| learning_on_drive_0.85 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| learning_on_drive_1.00 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| learning_on_drive_1.15 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| sham_replay_drive_0.85 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| sham_replay_drive_1.00 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | +| sham_replay_drive_1.15 | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | — | — | — | — | — | — | + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 101 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 102 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 103 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 104 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 105 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 106 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 107 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 108 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 109 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 110 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 111 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 112 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 113 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 114 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 115 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 116 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 117 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 118 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 119 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_on_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_on_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_on_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_off_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_off_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | learning_off_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | sham_replay_drive_0.85 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | sham_replay_drive_1.00 | — | — | — | — | — | — | — | +| 120 | sham_replay_drive_1.15 | — | — | — | — | — | — | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083603755806-d186b061.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083603755806-d186b061.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083550191364-d186b061.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083550191364-d186b061.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083617255727-d186b061.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083617255727-d186b061.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-learning_on_drive_0.85-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-learning_on_drive_0.85-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-learning_on_drive_1.00-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-learning_on_drive_1.00-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-learning_on_drive_1.15-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-learning_on_drive_1.15-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-learning_off_drive_0.85-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0003-learning_off_drive_0.85-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0004-learning_off_drive_1.00-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0004-learning_off_drive_1.00-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0005-learning_off_drive_1.15-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0005-learning_off_drive_1.15-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0006-sham_replay_drive_0.85-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0006-sham_replay_drive_0.85-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0007-sham_replay_drive_1.00-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0007-sham_replay_drive_1.00-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0008-sham_replay_drive_1.15-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0008-sham_replay_drive_1.15-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0009-learning_on_drive_0.85-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0009-learning_on_drive_0.85-seed-102.json.gz) +- 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[DATA/raw/run-0034-sham_replay_drive_1.00-seed-104.json.gz](DATA/raw/run-0034-sham_replay_drive_1.00-seed-104.json.gz) +- [DATA/raw/run-0035-sham_replay_drive_1.15-seed-104.json.gz](DATA/raw/run-0035-sham_replay_drive_1.15-seed-104.json.gz) +- [DATA/raw/run-0036-learning_on_drive_0.85-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0036-learning_on_drive_0.85-seed-105.json.gz) +- [DATA/raw/run-0037-learning_on_drive_1.00-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0037-learning_on_drive_1.00-seed-105.json.gz) +- [DATA/raw/run-0038-learning_on_drive_1.15-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0038-learning_on_drive_1.15-seed-105.json.gz) +- [DATA/raw/run-0039-learning_off_drive_0.85-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0039-learning_off_drive_0.85-seed-105.json.gz) +- [DATA/raw/run-0040-learning_off_drive_1.00-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0040-learning_off_drive_1.00-seed-105.json.gz) +- [DATA/raw/run-0041-learning_off_drive_1.15-seed-105.json.gz](DATA/raw/run-0041-learning_off_drive_1.15-seed-105.json.gz) +- 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Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `NOT_APPLICABLE`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1ab0382f31e9f881ac1a995587dc72288922bb2d --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-36/workflow.json @@ -0,0 +1,47 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-36", + "research_question": "RQ-GEN-001", + "hypothesis": "H-GEN-001-A", + "title": "Experiment workflow: learning_generalization_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 1000, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "learning_generalization_v1", + "resolved_runner": "run_generalization", + "tick_validation": { + "status": "NOT_APPLICABLE", + "mode": "protocol_defined_internal_trials", + "requested_ticks": 1000 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 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"DATA/raw/run-0000-recurrence_off-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + "seed": 101, + "sha256": "76d0df1ff65496dd89612e74aa35c1b4d66a75ca4f53e26bb356926b61b862f2", + "size_bytes": 521, + "uncompressed_bytes": 998 + }, + { + "condition": "recurrence_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-recurrence_on-seed-101.json.gz", + "run_index": 1, + "seed": 101, + "sha256": "2c1833b7a981ad138bf40d3396a3f83bb687dcef578965636596ab7e73ca20fe", + "size_bytes": 619, + "uncompressed_bytes": 1774 + }, + { + "condition": "recurrence_off", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0002-recurrence_off-seed-102.json.gz", + "run_index": 2, + "seed": 102, + "sha256": "28bbd7f5ec4236211438b416db73de4bbfe47f2a0079073a22e630923e897308", + "size_bytes": 519, + "uncompressed_bytes": 998 + }, + { + "condition": "recurrence_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0003-recurrence_on-seed-102.json.gz", + "run_index": 3, + "seed": 102, + "sha256": 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"observed_min": 256, + "requested_ticks": 256, + "status": "SATISFIED" + }, + "ticks_requested": 256 + }, + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-37", + "experiment_status": "completed", + "git": { + "branch": "main", + "commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "dirty": true + }, + "hypotheses": [ + "H-REPL-001-A" + ], + "network_mode": "OFFLINE", + "provenance_digests": { + "code": "5a11ea288e7e695c2dcd456642b533cbb3e6daf38b72e150134e60e69059531f", + "config": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "data": "96ef3cf49c21253eec5abee8b9e355625d23813ea29b88e965914faaa320fbc0", + "prompt": "dd18e473908e7e75b1717c240bac221729ea38753abfd28b701b37b20d5f5e14" + }, + "research_questions": [ + "RQ-REPL-001" + ], + "research_run_mode": "REPLICATION", + "results": { + "protocol": "independent_replication_v1", + "run_count": 40, + "runner": "run_replication", + "tick_contract": { + "mode": "minimum_per_run", + "observed_max": 256, + "observed_min": 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0000000000000000000000000000000000000000..e0bf1066688797404b2cf82624e860bf47ec8173 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/report.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-37: Experiment workflow: independent_replication_v1 + +## Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-REPL-001` +Hypothese: `H-REPL-001-A` +Aufgeloester Runner: `run_replication` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `independent_replication_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `256` +Seeds: `101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120` +Tick-Vertrag: `{"mode": "minimum_per_run", "observed_max": 256, "observed_min": 256, "requested_ticks": 256, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 40; Dauer: 0.104449 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f4152659a126bc054200ab5d30737d45db8bf64e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/summary.md @@ -0,0 +1,226 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-37: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-REPL-001` +- Hypothese: `H-REPL-001-A` +- Protokoll: `independent_replication_v1` +- Durchlaeufe: `40` +- Seeds: `[101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120]` +- Angeforderte Ticks: `256` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `256 .. 256` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `REPLICATION` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: REPL-001 erwartet beide Rekurrenzarme mit unabhängiger Seedstrategie. +- Beobachtete Conditions: `recurrence_off, recurrence_on` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: independent_replication_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.10444859997369349` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| recurrence_off | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| recurrence_on | 20 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120 | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | + +### 5.1 Deskriptive Zwei-Bedingungs-Effekte + +- `activated_neurons`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `delivered_synaptic_events`: $\Delta=31$; $R=16.5$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `first_response_latency`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `last_response_latency`: $\Delta=60$; $R=31$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `max_synaptic_current_targets`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `peak_spike_rate`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `propagation_depth`: $\Delta=60$; $R=61$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `recurrent_events`: $\Delta=10$; $R=—$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `replication_seed`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `synaptic_activity_ticks`: $\Delta=31$; $R=16.5$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `ticks_executed`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `ticks_requested`: $\Delta=0$; $R=1$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `total_spikes`: $\Delta=30$; $R=11$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. +- `total_synapses`: $\Delta=1$; $R=1.5$; Referenz `recurrence_off`, Vergleich `recurrence_on`. + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `recurrence_off`: n=40, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `recurrence_on`: n=640, mean=1.9375, median=2, min=1, max=4 Ticks. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 102 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 103 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 104 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 105 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 105 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 106 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 106 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 107 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 107 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 108 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 108 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 109 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 109 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 110 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 110 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 111 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 111 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 112 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 112 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 113 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 113 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 114 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 114 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 115 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 116 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 117 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 118 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 119 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | +| 120 | recurrence_off | 256 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | recurrence_on | 256 | 33 | 33 | 3 | 10 | 61 | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083727036230-b7585cdc.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083727036230-b7585cdc.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083709870937-b7585cdc.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083709870937-b7585cdc.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083744163152-b7585cdc.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083744163152-b7585cdc.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-recurrence_off-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-recurrence_off-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-recurrence_on-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-recurrence_on-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-recurrence_off-seed-102.json.gz](DATA/raw/run-0002-recurrence_off-seed-102.json.gz) +- 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Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c8b38c2a54ce32d9c9cd3a7d87b83a3ebe220c1a --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-37/workflow.json @@ -0,0 +1,49 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-37", + "research_question": "RQ-REPL-001", + "hypothesis": "H-REPL-001-A", + "title": "Experiment workflow: independent_replication_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 256, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "independent_replication_v1", + "resolved_runner": "run_replication", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 256, + "observed_min": 256, + "observed_max": 256 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/current_run.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/current_run.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1fb9861113d47dce10e7f27c902cea4ab7c1a5ce --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/current_run.json @@ -0,0 +1,11 @@ +{ + "last_archived_run": 119, + "raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0119-5d-seed-130.json.gz", + "sha256": "c50d3b03ae20abe18532ee01343fd22a32f12636e9fd80ebdd211c36bc843293", + "size_bytes": 565, + "uncompressed_bytes": 1095 + }, + "status": "idle" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/runs_index.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/runs_index.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eedc63096a1eaf0236442d8b08aa0e082c99c599 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/DATA/runs_index.json @@ -0,0 +1,1207 @@ +{ + "run_count": 120, + "runs": [ + { + "condition": "1d", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz", + "run_index": 0, + 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"synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ], + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. 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+Registered protocol conditions +Runs: 120; Dauer: 0.151800 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5933b3b8c738a7a65ce54cf3cdc6c5a21432d0de --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,3346 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "research_question_id": "RQ-5D-005", + "hypothesis_ids": [ + "H-5D-005-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:45:30.888733+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "research_question": "Verändert 5D-Geometrie Propagation, Robustheit oder Dynamik, wenn Neuronenzahl, Synapsenzahl, Grad- und Gewichtsmuster sowie Stimulusplan kontrolliert gleich bleiben?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-5D-005-A", + "research_question": "RQ-5D-005", + "hypothesis": "Mindestens eine registrierte Propagationsmetrik unterscheidet sich in 5D von topology-matched niedrigdimensionalen Einbettungen.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "research_question": { + "id": "RQ-5D-005", + "domain": "5D Topology", + "question": "Verändert 5D-Geometrie Propagation, Robustheit oder Dynamik, wenn Neuronenzahl, Synapsenzahl, Grad- und Gewichtsmuster sowie Stimulusplan kontrolliert gleich bleiben?", + "relevance": "Der kleine 5D-Test in EXP-GEN-0021 isolierte keinen dimensionsspezifischen Effekt.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-005-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Der erste operationalisierte Test hält die Graphstruktur bewusst klein und identisch." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "research_question": "RQ-5D-005", + "hypothesis": "H-5D-005-A", + "title": "Experiment workflow: topology_matched_5d_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 64, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ], + "protocol": "topology_matched_5d_v1", + "resolved_runner": "run_5d_matched", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 64, + "observed_min": 64, + "observed_max": 64 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never 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"1771a5db39762c3f7493abcddc6e461322470687395291a7b18bfb719f8ac27f" + }, + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz", + "sha256": "74de0251399e13cbb414499b13c102dc5a11f5865850d6eb500a03262f835ff2", + "size_bytes": 558, + "uncompressed_bytes": 1088 + }, + "condition": "2d", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "dimensions": [ + 2, + 2, + 1, + 1, + 1 + ], + "first_response_latency": 2, + "last_response_latency": 2, + "matched_degree_pattern": "chain_1_1_0", + "matched_neuron_count": 3, + "matched_synapse_count": 2, + "matched_weight_pattern": [ + 100.0, + 100.0 + ], + "max_synaptic_current_targets": 1, + "network_state_digest_after": "2c2e3f6007ad3fab60a6a4c4bb503ca89bd7aca6dfdda90ce92b9c2e5e84ee5d", + "network_state_digest_before": "bfdaeb6df051577458c8e789bab7dc6d740a78cbe4635f313c3f27b381fe963d", + "peak_spike_rate": 1.0, + "propagation_depth": 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Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4da0f980fabee65a6ddc3f66e80b52052f5a37748c2f0e4cf53dd07884d24daa", + "research_packet_digest": "72c419313949d4d6bf1535970023313fe6619e0ac9bc1d9a88aba88715f0056c", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.0" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T11:45:30.885604+00:00" + } + } + }, + "provenance": { + "research_packet_digest": "72c419313949d4d6bf1535970023313fe6619e0ac9bc1d9a88aba88715f0056c", + "source": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "94a035db70017e2ad7e2ba423afd207a5783b560d6c166a92576c9dce53c9bfe", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "6931027b39bd075ce47574cf768fb0e5c276c9654049de39ed7ef8c04f4d4883", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "09c4179481e3d8c3a574d743aa9d40a17e98e0d1df60f1509217b2f2882ca49b", + "data_digest": "a632a658083b1a5b253c08829fcd1a35b901329ae16590faca174246eca7fc8c", + "evid_digests": "[]" + } + }, + "analysis_ids": [ + "AIAR-scientific_analyst-20260914114300483248-72c41931", + "AIAR-critical_reviewer-20260914114416062089-72c41931", + "AIAR-scientific_writer-20260914114530885604-72c41931" + ], + "supersedes": null, + "content_digest": "9c8804afbf4a05b1616055da62ad605d07b6d1fe196dbb9d5f0c30674fa9e291", + "markdown_digest": "2e2836095c935f9b6431b7bb134fafaa96838e2469a813c88e6b25df827ea96c" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c962d1abf5379d6b4721bf0b1349a246ee6f83c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,2758 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-38 +Research Question: RQ-5D-005 +## Executive Summary + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-5D-005", + "domain": "5D Topology", + "question": "Verändert 5D-Geometrie Propagation, Robustheit oder Dynamik, wenn Neuronenzahl, Synapsenzahl, Grad- und Gewichtsmuster sowie Stimulusplan kontrolliert gleich bleiben?", + "relevance": "Der kleine 5D-Test in EXP-GEN-0021 isolierte keinen dimensionsspezifischen Effekt.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-5D-005-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Der erste operationalisierte Test hält die Graphstruktur bewusst klein und identisch." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "research_question": "RQ-5D-005", + "hypothesis": "H-5D-005-A", + "title": "Experiment workflow: topology_matched_5d_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 64, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ], + "protocol": "topology_matched_5d_v1", + "resolved_runner": "run_5d_matched", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 64, + "observed_min": 64, + "observed_max": 64 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} +``` + +## Data Basis + +```json +{ + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 120, + "sha256": "58ace8c0d7fc472c716983e22a8006ed006678b6cf94cf4ac52e8076c612c66f" + }, + "run_count": 120, + "run_preview": { + "_projection": "bounded_sequence", + "head": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz", + "sha256": "25aaeaa968a153b83224a4f25c6123142bf746eae0772cb721e616fb0881f3a6", + "size_bytes": 557, + "uncompressed_bytes": 1086 + }, + "condition": "1d", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "metrics": { + "activated_neurons": 3, + "delivered_synaptic_events": 2, + "dimensions": [ + 3, + 1, 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"mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "inter_spike_intervals": { + "1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 120, + "schema_version": "2.0" + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "1d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_neuron_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_synapse_count": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ] + }, + "2d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_neuron_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_synapse_count": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ] + }, + "3d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_neuron_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_synapse_count": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ] + }, + "5d": { + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_neuron_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_synapse_count": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 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"inter_spike_intervals": { + "1d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "2d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "3d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + }, + "5d": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 60, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 120, + "schema_version": "2.0" +} +``` + +## Observations + +```json +[] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "metrics": { + "activated_neurons": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "delivered_synaptic_events": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "first_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "last_response_latency": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_neuron_count": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "matched_synapse_count": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "max_synaptic_current_targets": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "peak_spike_rate": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "propagation_depth": { + "max": 1.0, + "mean": 1.0, + "median": 1.0, + "min": 1.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "recurrent_events": { + "max": 0.0, + "mean": 0.0, + "median": 0.0, + "min": 0.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "synaptic_activity_ticks": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "ticks_requested": { + "max": 64.0, + "mean": 64.0, + "median": 64.0, + "min": 64.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 3.0, + "mean": 3.0, + "median": 3.0, + "min": 3.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + }, + "total_synapses": { + "max": 2.0, + "mean": 2.0, + "median": 2.0, + "min": 2.0, + "n": 30, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 30, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ], + "assessment": "Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert.", + "observations": [], + "methodological_concerns": [ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." + ], + "alternative_explanations": [], + "recommended_experiments": [], + "requested_evidence": [], + "effect_direction": "not_determined", + "confidence_original": null, + "confidence": 0.0 +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die vom Modell ausgegebene confidence war schemawidrig oder ausserhalb des Bereichs 0..1. Sie wurde fuer die AIRR-Provenienz konservativ auf 0.0 gesetzt; der Originalwert bleibt als confidence_original erhalten." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "94a035db70017e2ad7e2ba423afd207a5783b560d6c166a92576c9dce53c9bfe", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "6931027b39bd075ce47574cf768fb0e5c276c9654049de39ed7ef8c04f4d4883", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "09c4179481e3d8c3a574d743aa9d40a17e98e0d1df60f1509217b2f2882ca49b", + "data_digest": "a632a658083b1a5b253c08829fcd1a35b901329ae16590faca174246eca7fc8c", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Analyse konnte nicht vollstaendig schema-konform erzeugt werden. Das Modell hat das erforderliche assessment-Feld nicht geliefert." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.0 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 9c8804afbf4a05b1616055da62ad605d07b6d1fe196dbb9d5f0c30674fa9e291 +JSON/Markdown link digest: 2e2836095c935f9b6431b7bb134fafaa96838e2469a813c88e6b25df827ea96c diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.review.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.review.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fc9d89035c358ca6fee13de89dea62a6f5020521 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/reports/AIRR-2026-0001.review.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "review_status": "accepted_as_interpretation", + "reviewer": "Thomas Heisig", + "reviewed_at": "2026-09-14T12:30:25.873882+00:00", + "comments": "Wiederholen", + "report_content_digest": "9c8804afbf4a05b1616055da62ad605d07b6d1fe196dbb9d5f0c30674fa9e291" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/summary.md b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/summary.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c5cc5d86b1c48816d7cc25761a64e42c7f663e9c --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/summary.md @@ -0,0 +1,373 @@ +# EXP-BATCH-20260914074039-38: Wissenschaftliche Zusammenfassung + +Diese Zusammenfassung wird deterministisch aus Manifest, Workflow, DATA und — sofern vorhanden — dem AIRR aufgebaut. Zahlen und Formeln stammen aus den gespeicherten Laufdaten beziehungsweise dem deterministischen Statistics Engine; KI-Text bleibt davon getrennt. + +## 1. Identifikation und Status + +- Experimentstatus: `completed` +- Forschungsfrage: `RQ-5D-005` +- Hypothese: `H-5D-005-A` +- Protokoll: `topology_matched_5d_v1` +- Durchlaeufe: `120` +- Seeds: `[101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130]` +- Angeforderte Ticks: `64` +- Tickgebundene SNN-Läufe (PING/TEMP/5D): `64 .. 64` ausgeführte Ticks +- Tick-Vertrag: `SATISFIED` +- TIME-Ladder: Der angeforderte Endpunkt wird je Seed separat validiert; Zwischenstufen duerfen kleiner sein. +- Trial-/Regulationsprotokolle: Interne Versuchszyklen sind nicht mit `ticks_executed` gleichzusetzen und werden nicht in die SNN-Tickspanne eingerechnet. +- Laufmodus: `CONFIRMATORY` +- Netzwerkmodus: `OFFLINE` + +## 2. Semantische Konsistenz + +- RQ/Condition-Pruefung: `DIRECT_MATCH` +- Evidence Readiness: `BLOCKED_DIRTY_SOURCE_TREE` +- Begründung: 5D-005 erwartet topology-matched 1D/2D/3D/5D-Einbettungen. +- Beobachtete Conditions: `1d, 2d, 3d, 5d` + +`DIRECT_MATCH` bezeichnet einen gezielten RQ-spezifischen Lauf. `CONTAINS_MATCH` bedeutet, dass die passende Teilstudie innerhalb einer Gesamtsuite enthalten ist; nur diese Teilstudie ist primaer fuer die registrierte RQ auszuwerten. `MISMATCH` blockiert die Nutzung als Evidenz fuer die registrierte Forschungsfrage, auch wenn die technische Ausfuehrung fehlerfrei war. + +## 3. Ausfuehrungsparameter + +- Titel: Experiment workflow: topology_matched_5d_v1 +- Bedingungen: Registered protocol conditions +- Notizen: Keine. +- Konfiguration: `F:\Brain-5D\configs\learning_experiment.yaml` +- Config SHA-256: `6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c` +- Git Commit: `8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2` +- Git dirty: `True` +- Runtime: `0.15180010005133227` s + +## 4. Deterministische Formeln + +Die im Bericht verwendeten deskriptiven Groessen sind: + +- Mittelwert: $\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ +- Populationsstandardabweichung: $\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$ +- Absolute Differenz: $\Delta_x=\bar{x}_B-\bar{x}_A$ +- Verhältnis: $R_x=\bar{x}_B/\bar{x}_A$ fuer $\bar{x}_A\neq0$ +- Inter-Spike-Intervall: $ISI_i=t_{i+1}-t_i$ + +Diese Formeln sind deskriptiv. Ohne registrierten Inferenztest, unabhaengige Stichprobenannahme und passende Versuchsplanung werden daraus keine Signifikanz- oder Kausalbehauptungen abgeleitet. + +## 5. Ergebnisse nach Bedingung + +| Condition | n | Seeds | Ticks mean | Spikes mean | Syn. events mean | Aktivierte Neuronen mean | Recurrent events mean | Propagation depth mean | +| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | +| 1d | 30 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130 | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 2d | 30 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130 | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 3d | 30 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130 | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | +| 5d | 30 | 101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130 | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | + +### 5.2 Inter-Spike-Intervalle + +- `1d`: n=60, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `2d`: n=60, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `3d`: n=60, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. +- `5d`: n=60, mean=1, median=1, min=1, max=1 Ticks. + +## 6. Einzelne Läufe + +| Seed | Condition | Ticks | Spikes | Syn. events | Aktivierte Neuronen | Recurrent events | Depth | Runtime error | +| ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | +| 101 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 101 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 102 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 103 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 104 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 105 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 105 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 105 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 105 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 106 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 106 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 106 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 106 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 107 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 107 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 107 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 107 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 108 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 108 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 108 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 108 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 109 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 109 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 109 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 109 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 110 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 110 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 110 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 110 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 111 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 111 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 111 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 111 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 112 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 112 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 112 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 112 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 113 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 113 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 113 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 113 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 114 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 114 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 114 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 114 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 115 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 116 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 117 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 118 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 119 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 120 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 121 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 121 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 121 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 121 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 122 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 122 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 122 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 122 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 123 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 123 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 123 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 123 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 124 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 124 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 124 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 124 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 125 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 125 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 125 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 125 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 126 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 126 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 126 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 126 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 127 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 127 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 127 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 127 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 128 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 128 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 128 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 128 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 129 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 129 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 129 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 129 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 130 | 1d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 130 | 2d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 130 | 3d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | +| 130 | 5d | 64 | 3 | 2 | 3 | 0 | 1 | — | + +## 7. Reproduzierbarkeit und Provenienz + +Identische Ausgaben ueber mehrere Seeds dokumentieren reproduzierbare Modelltrajektorien unter diesen Bedingungen. Sie sind nicht automatisch statistisch unabhaengige Replikate. State-Digests sind Integritaets-/Identitaetsmarker und keine metrischen Zustandsabstaende. + +Deterministische Statistikdatei: [`analysis/statistics.json`](analysis/statistics.json) + +## 8. AI Research Report + +- AIRR Status: `generated` +- Wissenschaftliche Evidenz durch KI: `false` +- Human Review: `PENDING` +- AIRR Markdown: [`reports/AIRR-2026-0001.md`](reports/AIRR-2026-0001.md) +- AIRR JSON: [`reports/AIRR-2026-0001.json`](reports/AIRR-2026-0001.json) + +### 8.1 KI-Einschaetzung + +Die Rolle scientific_writer konnte nicht ausgeführt werden. Es liegt keine schema-konforme Modellanalyse vor. + +KI-Konfidenz: `0.0` — dies ist keine statistische Konfidenz. + +### Methodische Kritik + +- AI analysis unavailable; deterministic experiment artifacts remain the authoritative data basis. +- Technical reason: ValueError: Invalid AI analysis output field: assessment + +### Alternative Erklaerungen + +- Keine expliziten Angaben. + +### Fehlende Nachweise + +- Run the role again with a schema-conforming backend response. +- Complete mandatory human review before interpreting this report. + +### Empfohlene Folgeexperimente + +- Keine expliziten Folgeexperimente im AIRR angegeben. + +## 9. Artefakte + +- [analysis/ai_packet.json](analysis/ai_packet.json) +- [analysis/ai_packet_digest.json](analysis/ai_packet_digest.json) +- [analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083804258115-e7db466d.json](analysis/AIAR-critical_reviewer-20260914083804258115-e7db466d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083758129779-e7db466d.json](analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083758129779-e7db466d.json) +- [analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083810356635-e7db466d.json](analysis/AIAR-scientific_writer-20260914083810356635-e7db466d.json) +- [analysis/statistics.json](analysis/statistics.json) +- [DATA/current_run.json](DATA/current_run.json) +- [DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0000-1d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0001-2d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0002-3d-seed-101.json.gz) +- [DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz](DATA/raw/run-0003-5d-seed-101.json.gz) +- 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Wissenschaftliche Grenze und Schlussfolgerung + +Die technischen Laufdaten duerfen deskriptiv ausgewertet werden. Eine Hypothese gilt dadurch nicht automatisch als bestaetigt oder widerlegt. Kausale Aussagen sind nur fuer explizit kontrollierte Interventionen und nur innerhalb des simulierten Systems zulaessig; biologische Generalisierung erfordert zusaetzliche Evidenz. Die KI-Auswertung ist post-hoc und besitzt keine Evidenzfreigabe. + +**Gesamtstatus:** technische Ausfuehrung `completed`, Tick-Vertrag `SATISFIED`, semantische Zuordnung `DIRECT_MATCH`, wissenschaftliche Evidenz `false` bis zur menschlichen Review/Freigabe. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/workflow.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/workflow.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f98e725fdce8fe35b6de687883e4fd875f039335 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-38/workflow.json @@ -0,0 +1,59 @@ +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-38", + "research_question": "RQ-5D-005", + "hypothesis": "H-5D-005-A", + "title": "Experiment workflow: topology_matched_5d_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 64, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120, + 121, + 122, + 123, + 124, + 125, + 126, + 127, + 128, + 129, + 130 + ], + "protocol": "topology_matched_5d_v1", + "resolved_runner": "run_5d_matched", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 64, + "observed_min": 64, + "observed_max": 64 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/DATA/current_run.json 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"DATA/raw/run-0010-regulation_off-seed-106.json.gz", + "run_index": 10, + "seed": 106, + "sha256": "6753bb5f7c86c064a6e06c8a8a4029d3c11bf1a6efafeb2b8d98fe49237602df", + "size_bytes": 377, + "uncompressed_bytes": 488 + }, + { + "condition": "regulation_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0011-regulation_on-seed-106.json.gz", + "run_index": 11, + "seed": 106, + "sha256": "f19726d329b58c3d137cc95e7ec67d86c9a75e1a256dd0b99c7f9a005c4cf63b", + "size_bytes": 367, + "uncompressed_bytes": 486 + }, + { + "condition": "regulation_off", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0012-regulation_off-seed-107.json.gz", + "run_index": 12, + "seed": 107, + "sha256": "8c7b0949c439b0f6f030833132ee50ce408d9ed0c61cd14edeb303cf450315c7", + "size_bytes": 377, + "uncompressed_bytes": 488 + }, + { + "condition": "regulation_on", + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0013-regulation_on-seed-107.json.gz", + "run_index": 13, + "seed": 107, + "sha256": 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der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstellung der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.85, + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "eb4403578d28f45fc27353a8cd39818a09fcec984ba619ce2efa857b744530f0", + "research_packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.85" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:39:50.346785+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083834782497-30bb05ff.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083834782497-30bb05ff.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3cc87513fe50aada8853f38f236ebe5912e7154e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_analyst-20260914083834782497-30bb05ff.json @@ -0,0 +1,74 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914083834782497-30bb05ff", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' signifikante Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off.", + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstellung der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.85 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4a01fb633971099249edb8b1dc7ad0b74ff11e16062723efdaec7dd66dd1c783", + "research_packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.85" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:38:34.782497+00:00" +} diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914084112702652-30bb05ff.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914084112702652-30bb05ff.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..72e8aa860e476f560a183d00d361757177e34017 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/analysis/AIAR-scientific_writer-20260914084112702652-30bb05ff.json @@ -0,0 +1,74 @@ +{ + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914084112702652-30bb05ff", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. 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Forschungszuordnung +Forschungsfrage: `RQ-REG-002` +Hypothese: `H-REG-002-A` +Aufgeloester Runner: `run_regulation_recovery` + +## Protokoll und Einstellungen +Protokoll: `closed_loop_regulation_v1` +Angeforderte Mindest-Ticks: `128` +Seeds: `101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120` +Tick-Vertrag: `{"mode": "minimum_per_run", "observed_max": 128, "observed_min": 128, "requested_ticks": 128, "status": "SATISFIED"}` + +## Bedingungen +Registered protocol conditions +Runs: 40; Dauer: 0.241164 s + +## Daten und Statistik +Kompakte Run-Projektion: `DATA/runs.json` +Unveränderlicher Rohdatenindex: `DATA/runs_index.json` +KI-Eingabepaket: `analysis/ai_packet.json` (hart begrenzt) +Deterministische deskriptive Statistik: `analysis/statistics.json` +Die Summary verbindet Rohdaten, Formeln, Einzelruns, Bedingungen, Reproduzierbarkeit und AIRR ohne KI-generierte Statistik. + +## Epistemische Ebenen +UI-Zustand: Dashboard-Steuerung und Fortschritt; kein wissenschaftliches Ergebnis. +DATA: Rohdaten, Run-Index und deterministische Statistik. +EVID: nicht erzeugt; Clean Freeze, semantische Zuordnung und Human Review erforderlich. +Interpretation: nachgelagerte KI-/Human-Interpretation; keine Ausfuehrungseingabe. + +## Evidenzstatus +DATA, Manifest, Workflow und deterministische Statistik sind erzeugt. Wissenschaftliche EVID entsteht erst nach passender semantischer Zuordnung, Clean Freeze und Human Review. + +## Hinweise +Keine. diff --git a/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/reports/AIRR-2026-0001.json b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/reports/AIRR-2026-0001.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4a603791930a7bcdc4c8f8b1f94d70bacfcb25d5 --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/reports/AIRR-2026-0001.json @@ -0,0 +1,1212 @@ +{ + "report_id": "AIRR-2026-0001", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "research_question_id": "RQ-REG-002", + "hypothesis_ids": [ + "H-REG-002-A" + ], + "claim_ids": [], + "generated_at": "2026-09-14T11:45:31.042590+00:00", + "report_schema_version": "1.0", + "report_protocol_version": "PROTOCOL-AIRR-001", + "generated_by": "artificial_intelligence", + "ai_generated": true, + "scientific_evidence": false, + "human_review_required": true, + "status": "review_pending", + "content": { + "identification": { + "experiment": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "research_question": "Verbessert aktive Regulation Stabilität und Recovery eines laufenden SNN unter identischen Ressourcen- oder Sensorperturbationen gegenüber deaktivierter Regulation?", + "hypotheses": [ + { + "id": "H-REG-002-A", + "research_question": "RQ-REG-002", + "hypothesis": "Der registrierte Regulationsfeedbackpfad verbessert die Recovery-Metrik nach einer identischen Druckphase gegenüber Regulation-off.", + "status": "untested", + "evidence": [], + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + } + ], + "date": "2026-09-14", + "source_sha": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2" + }, + "executive_summary": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "research_question": { + "id": "RQ-REG-002", + "domain": "Closed-loop Regulation", + "question": "Verbessert aktive Regulation Stabilität und Recovery eines laufenden SNN unter identischen Ressourcen- oder Sensorperturbationen gegenüber deaktivierter Regulation?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 validierte Regulationszustände, aber noch keinen funktionalen Closed-loop-Nutzen.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-REG-002-B", + "H-REG-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Der Feedbackpfad muss als technische Intervention und nicht als Emotion interpretiert werden." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" + }, + "experimental_design": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "research_question": "RQ-REG-002", + "hypothesis": "H-REG-002-A", + "title": "Experiment workflow: closed_loop_regulation_v1", + "conditions": "Registered protocol conditions", + "ticks": 128, + "ticks_contract": "minimum requested observation window", + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ], + "protocol": "closed_loop_regulation_v1", + "resolved_runner": "run_regulation_recovery", + "tick_validation": { + "status": "SATISFIED", + "mode": "minimum_per_run", + "requested_ticks": 128, + "observed_min": 128, + "observed_max": 128 + }, + "notes": "", + "execution": "registered experiment_suite runner", + "assistant_policy": "AI is post-hoc interpretation only.", + "epistemic_layers": { + "ui_state": "operator/dashboard progress only; not a scientific result", + "data": "DATA artifacts and deterministic statistics are authoritative run outputs", + "evid": "not_created; requires semantic validation, clean freeze and human review", + "interpretation": "post-hoc AI or human interpretation; never execution input" + } + }, + "data_basis": { + "data": { + "ai_input_policy": "compact_only_raw_on_explicit_deterministic_extract", + "generated_by": "deterministic_research_data_v2", + "limits": { + "ai_packet_max_bytes": 1000000, + "run_summary_max_bytes": 5000000, + "sequence_preview_items": 16 + }, + "raw_index": { + "path": "DATA/runs_index.json", + "run_count": 40, + "sha256": "30b57a275d1f67955ad0d03d8df6e7abdc48c45b4e197322a3bc4f2228da55f4" + }, + "run_count": 40, + "run_preview": { + "_projection": "bounded_sequence", + "head": [ + { + "_raw_artifact": { + "format": "json.gz", + "path": "DATA/raw/run-0000-regulation_off-seed-101.json.gz", + "sha256": "84dd5a6a0b6cd82e4aebbbf7834c3cc34ec1f2599696b910481b950f82845081", + "size_bytes": 378, + "uncompressed_bytes": 488 + }, + "condition": "regulation_off", + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "metrics": { + "feedback_definition": "pressure scales source 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"ticks_executed": { + "absolute_difference": 0.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.0, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "total_spikes": { + "absolute_difference": -6.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.9178082191780822, + "reference_condition": "regulation_off" + } + } + } + }, + "evid": [], + "literature": [] + }, + "quantitative_results": { + "conditions": { + "regulation_off": { + "metrics": { + "pressure_phase_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_phase_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_ratio": { + "max": 1.4, + "mean": 1.4, + "median": 1.4, + "min": 1.4, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 73.0, + "mean": 73.0, + "median": 73.0, + "min": 73.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "regulation_on": { + "metrics": { + "pressure_phase_spikes": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_phase_spikes": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_ratio": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 67.0, + "mean": 67.0, + "median": 67.0, + "min": 67.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 40, + "schema_version": "2.0", + "two_condition_effects": { + "pressure_phase_spikes": { + "absolute_difference": -10.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.3333333333333333, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_phase_spikes": { + "absolute_difference": 4.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.1904761904761905, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_ratio": { + "absolute_difference": 3.6, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 3.5714285714285716, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "ticks_executed": { + "absolute_difference": 0.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.0, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "total_spikes": { + "absolute_difference": -6.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.9178082191780822, + "reference_condition": "regulation_off" + } + } + }, + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "interpretation": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "confidence": 0.85, + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off.", + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstration der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ] + }, + "methodological_critique": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "reproducibility": { + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "49069d7e2133a3ace419624d63d6082dcca5ee11b5ce3910bb54dd1b684a0a73", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + 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der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstration der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ], + "recommended_follow_up": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "conclusion": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "human_review": { + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null + }, + "aiar": { + "analyst": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_analyst-20260914083834782497-30bb05ff", + "role": "scientific_analyst", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' signifikante Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off.", + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstellung der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.85 + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "4a01fb633971099249edb8b1dc7ad0b74ff11e16062723efdaec7dd66dd1c783", + "research_packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.85" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:38:34.782497+00:00" + }, + "reviewer": { + "analysis_id": "AIAR-critical_reviewer-20260914083950346785-30bb05ff", + "role": "critical_reviewer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstellung der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ], + "confidence": 0.85, + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off." + }, + "provenance": { + "prompt_sha256": "eb4403578d28f45fc27353a8cd39818a09fcec984ba619ce2efa857b744530f0", + "research_packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258", + "prompt_protocol_version": "research_assistant_v1", + "assistant_schema_version": "1.2", + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "model_self_confidence": "0.85" + }, + "epistemic_status": { + "evidence": false, + "interpretation_only": true, + "human_review_required": true + }, + "review": { + "status": "pending", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null + }, + "generated_at": "2026-09-14T08:39:50.346785+00:00" + }, + "writer": { + "analysis_id": "AIAR-scientific_writer-20260914084112702652-30bb05ff", + "role": "scientific_writer", + "model": { + "provider": "ollama", + "model_name": "qwen3:8b", + "model_digest": "not_reported", + "quantization": "not_reported", + "context_length": "unknown", + "temperature": 0.0, + "top_p": 0.9, + "seed": "not_reported", + "backend_version": "unknown" + }, + "inputs": { + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "packet_digest": "30bb05ffcb482b0704c641d7ca63409fd576c2abae0e43ceb12d23bb83b0c258" + }, + "output": { + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. 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b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/reports/AIRR-2026-0001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cc735bcab0b63c299b833aec0fe64f871439f29e --- /dev/null +++ b/research/experiments/EXP-BATCH-20260914074039-39/reports/AIRR-2026-0001.md @@ -0,0 +1,1023 @@ +============================================================ +BRAIN-5D - AI GENERATED SCIENTIFIC ANALYSIS +============================================================ + +Dieser Bericht wurde durch ein kuenstliches Intelligenzsystem erzeugt. + +Er stellt eine wissenschaftliche Interpretation von MHRN-Forschungsdaten dar. + +Er ist KEINE wissenschaftliche Evidenz. + +Er wurde zum Zeitpunkt der Erstellung noch nicht automatisch durch einen Menschen bestaetigt. + +Human Review Status: PENDING +============================================================ + +# AI Research Report AIRR-2026-0001 + +Status: review_pending | Experiment: EXP-BATCH-20260914074039-39 +Research Question: RQ-REG-002 +## Executive Summary + +```json +"Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden." +``` + +## Research Question + +```json +{ + "id": "RQ-REG-002", + "domain": "Closed-loop Regulation", + "question": "Verbessert aktive Regulation Stabilität und Recovery eines laufenden SNN unter identischen Ressourcen- oder Sensorperturbationen gegenüber deaktivierter Regulation?", + "relevance": "EXP-GEN-0021 validierte Regulationszustände, aber noch keinen funktionalen Closed-loop-Nutzen.", + "literature": [], + "hypotheses": [ + "H-REG-002-B", + "H-REG-002-A" + ], + "evidence": [], + "status": "open", + "answer": { + "current": null, + "confidence": "none", + "limitations": "Der Feedbackpfad muss als technische Intervention und nicht als Emotion interpretiert werden." + }, + "created": "2026-09-05", + "updated": "2026-09-05" +} +``` + +## Experimental Design + +```json +{ + "experiment_id": "EXP-BATCH-20260914074039-39", + "research_question": "RQ-REG-002", + 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+ }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 73.0, + "mean": 73.0, + "median": 73.0, + "min": 73.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "regulation_on": { + "metrics": { + "pressure_phase_spikes": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_phase_spikes": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_ratio": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 67.0, + "mean": 67.0, + "median": 67.0, + "min": 67.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 40, + "schema_version": "2.0", + "two_condition_effects": { + "pressure_phase_spikes": { + "absolute_difference": -10.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.3333333333333333, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_phase_spikes": { + "absolute_difference": 4.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.1904761904761905, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_ratio": { + "absolute_difference": 3.6, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 3.5714285714285716, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "ticks_executed": { + "absolute_difference": 0.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.0, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "total_spikes": { + "absolute_difference": -6.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.9178082191780822, + "reference_condition": "regulation_off" + } + } + } + }, + "evid": [], + "literature": [] +} +``` + +## Quantitative Results + +```json +{ + "conditions": { + "regulation_off": { + "metrics": { + "pressure_phase_spikes": { + "max": 15.0, + "mean": 15.0, + "median": 15.0, + "min": 15.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_phase_spikes": { + "max": 21.0, + "mean": 21.0, + "median": 21.0, + "min": 21.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_ratio": { + "max": 1.4, + "mean": 1.4, + "median": 1.4, + "min": 1.4, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 73.0, + "mean": 73.0, + "median": 73.0, + "min": 73.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + }, + "regulation_on": { + "metrics": { + "pressure_phase_spikes": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_phase_spikes": { + "max": 25.0, + "mean": 25.0, + "median": 25.0, + "min": 25.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "recovery_ratio": { + "max": 5.0, + "mean": 5.0, + "median": 5.0, + "min": 5.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "ticks_executed": { + "max": 128.0, + "mean": 128.0, + "median": 128.0, + "min": 128.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + }, + "total_spikes": { + "max": 67.0, + "mean": 67.0, + "median": 67.0, + "min": 67.0, + "n": 20, + "std": 0.0 + } + }, + "run_count": 20, + "seeds": [ + 101, + 102, + 103, + 104, + 105, + 106, + 107, + 108, + 109, + 110, + 111, + 112, + 113, + 114, + 115, + 116, + 117, + 118, + 119, + 120 + ] + } + }, + "formulas": { + "difference": "Delta_x = mean(x_B) - mean(x_A)", + "inter_spike_interval": "ISI_i = t_(i+1) - t_i", + "mean": "mean(x) = (1/n) * sum_i x_i", + "population_std": "sigma = sqrt((1/n) * sum_i (x_i - mean(x))^2)", + "ratio": "R_x = mean(x_B) / mean(x_A), defined only when mean(x_A) != 0" + }, + "generated_by": "deterministic_statistics_engine", + "run_count": 40, + "schema_version": "2.0", + "two_condition_effects": { + "pressure_phase_spikes": { + "absolute_difference": -10.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.3333333333333333, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_phase_spikes": { + "absolute_difference": 4.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.1904761904761905, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "recovery_ratio": { + "absolute_difference": 3.6, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 3.5714285714285716, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "ticks_executed": { + "absolute_difference": 0.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 1.0, + "reference_condition": "regulation_off" + }, + "total_spikes": { + "absolute_difference": -6.0, + "comparison_condition": "regulation_on", + "ratio": 0.9178082191780822, + "reference_condition": "regulation_off" + } + } +} +``` + +## Observations + +```json +[ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." +] +``` + +## Interpretation + +```json +{ + "assessment": "Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden.", + "confidence": 0.85, + "effect_direction": "regulation_on führt zu einer Verringerung von pressure_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_phase_spikes, einer Erhöhung von recovery_ratio und einer Verringerung von total_spikes im Vergleich zu regulation_off.", + "methodological_concerns": [ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." + ], + "observations": [ + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'pressure_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_phase_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem höheren Wert für 'recovery_ratio' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem identischen Wert für 'ticks_executed' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Bedingung 'regulation_on' führt zu einem niedrigeren Wert für 'total_spikes' im Vergleich zu 'regulation_off'.", + "Die Metriken sind in beiden Bedingungen konstant, was auf eine deterministische Ausführung hinweist." + ], + "alternative_explanations": [ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." + ], + "recommended_experiments": [ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." + ], + "requested_evidence": [ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstration der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." + ] +} +``` + +## Methodological Critique + +```json +[ + "Die Daten sind deterministisch, was eine mögliche Übergeneralisierung der Ergebnisse auf andere Szenarien erlaubt.", + "Die fehlende statistische Signifikanz der Ergebnisse könnte auf eine mangelnde Varianz oder eine geringe Stichprobengröße zurückzuführen sein.", + "Die Verwendung von identischen Seeds in den Experimenten könnte die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen." +] +``` + +## Alternative Explanations + +```json +[ + "Die Ergebnisse könnten auf eine systematische Fehlerquelle in der Messung der Metriken zurückzuführen sein.", + "Die konstanten Werte der Metriken könnten auf eine fehlerhafte Implementierung der Regulierungsfunktionen hinweisen.", + "Die Ergebnisse könnten auf eine unvollständige Validierung der Hypothese durch die Experimente beruhen." +] +``` + +## Reproducibility + +```json +{ + "git_commit": "8e096931a779b2d2eb4d010eb20154150b07bbf2", + "experiment_status": "completed", + "evidence_mode": "not_reported", + "git_dirty": "True", + "source_freeze_sha": "49069d7e2133a3ace419624d63d6082dcca5ee11b5ce3910bb54dd1b684a0a73", + "configuration_path": "F:\\Brain-5D\\configs\\learning_experiment.yaml", + "configuration_sha256": "6f6cd457caf6216c286fee47ef03b529a0b496ed2dd53ee96b85d3b51e7b3a1c", + "experiment_manifest_digest": "3a995d47e953cbec3e755f6ebf8313dc48ef762337cbf47d9731e84b508acd59", + "data_ids": "NOT_AVAILABLE", + "evid_ids": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_id": "NOT_AVAILABLE", + "protocol_digest": "fd0205df148fb5c7a2b78ed34309f43b0b4393ba62679f930f1306574bc8e434", + "data_digest": "e17c0411da4de266b898ad95b467721e6ff44422a9135a852e0baa9f82e74b62", + "evid_digests": "[]" +} +``` + +## Epistemic Status + +```json +{ + "implementation": "NOT_DETERMINED", + "experiment_data": "PRESENT", + "registered_evidence": "ABSENT", + "ai_interpretation": "PRESENT", + "human_review": "PENDING", + "claim_support": "NOT_DETERMINED", + "rq_status": "IN_PROGRESS" +} +``` + +## Missing Evidence + +```json +[ + "Die Bereitstellung der Implementierungsdetails der Regulierungsfunktionen.", + "Die Bereitstellung der vollständigen Statistikdaten für die inferenzstatistischen Analysen.", + "Die Bereitstellung der Protokolldaten für die Verifikation der Experimente.", + "Die Bereitstration der Details der verwendeten Hardware und Software zur Validierung der Ergebnisse." +] +``` + +## Recommended Follow-up Experiments + +```json +[ + "Die Durchführung von Experimenten mit variierenden Seeds, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu testen.", + "Die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen, um die Signifikanz der beobachteten Effekte zu bestimmen.", + "Die Validierung der Regulierungsfunktionen durch eine unabhängige Prüfung der Implementierung.", + "Die Durchführung von Experimenten unter verschiedenen Ressourcen- oder Sensorperturbationen, um die Allgemeingültigkeit der Ergebnisse zu testen." +] +``` + +## Conclusion + +```json +"Die Daten zeigen eine klare Trennung der Bedingungen, wobei der Regulierungsmodus 'regulation_on' im Vergleich zu 'regulation_off' konsistente Unterschiede in den Metriken aufweist. Die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signifikant, da keine inferenzstatistischen Analysen durchgeführt wurden." +``` + +## Human Review + +```json +{ + "status": "PENDING", + "reviewer": null, + "reviewed_at": null, + "disposition": null, + "comments": null +} +``` + +AI confidence: 0.85 +This value describes internal AI confidence and is not a statistical confidence interval. + +Content digest: 316f71ddbaf828c1ce70de9f911ecdc5ff56338ec9ee7e28de4e5540bc3c9347 +JSON/Markdown link digest: a80ad9ec637321b3792d71becc3b9496ddb848c2f5700091cba6501cbd670e6a