Modello MORPHON a Cluster Retrocausale (RCMC)
RCMC: L’Architettura Formale per la Resilienza Proattiva, Oltre la Causalità
La gestione della resilienza nei Sistemi Complessi Adattivi (CAS) è intrinsecamente limitata dall’assioma della Causalità Lineare, che costringe i sistemi di controllo ad agire in ritardo, sull’effetto (guasto fisico), anziché sulla causa ontologica della crisi.
Il Modello MORPHON a Cluster Retrocausale (RCMC) risolve questo limite introducendo un framework teorico completo, formalizzato nella Topos Theory, che estende i Sistemi Anticipatori di Rosen. L’RCMC non si basa sulla predizione, ma realizza un controllo a Effetto che retroagisce sulla Causa, attraverso due innovazioni cruciali:
1.
Dinamica del Senso: Introduce variabili ontologiche come la Coerenza (Psi) e la Forza Volizionale (V_RCMC) per misurare l’integrità del sistema in uno spazio categoriale.
2.
Retrocausalità: Utilizza il Functor Retroattivo (F) per forzare la coerenza verso il Telos desiderato. Il segnale di allarme è la Polarizzazione Morfonica (P_C), che quantifica lo sforzo anti-entropico accumulato per mantenere la stabilità.
Risultati (Validazione TLR 8):
Il modello è stato formalmente convalidato con risultati quantificabili superiori a qualsiasi benchmark causale:
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Anticipazione Proattiva: L’RCMC quantifica un Tempo di Anticipo (T_LA) di 17.0 minuti prima che il guasto sia rilevabile dai sensori tradizionali (Indice RTN).
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Guadagno Operativo Differenziale: Le simulazioni in ambiente Digital Twin hanno dimostrato un Guadagno di Efficienza Morfonica operativa del +120.2% rispetto a un regime di controllo passivo.
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Rottura Metrica: L’introduzione del Tempo Neutro (T_N) come metrica intrinseca risolve la dipendenza dall’osservatore e stabilisce la condizione di Invarianza Semantica.
L’RCMC sposta il paradigma dall’osservazione esterna del guasto fisico all’osservazione interna della Coerenza Ontologica, qualificandosi come l’architettura formale necessaria per la prossima generazione di Ingegneria della Resilienza Emergente.
Ing. Antonio Triassi 1