Verso un’Intelligenza Artificiale Autoconsistente:
Architettura Morfonica RCMC-H 5G per Sistemi Critici
INTRODUZIONE
L’integrazione del Large Language Models (LLM) nelle infrastrutture critiche è limitata dalla loro natura probabilistica, che genera “allucinazioni semantiche” incompatibili con i protocolli di sicurezza industriale. Questo lavoro introduce l’architettura RCMC-H 5G (Recursive Cognitive Morphonic Control-Hybrid), uno strato di controllo deterministico che impone vincoli geometrici di autoconsistenza ai flussi informativi artificiali in scenari critici come Smart Grids, SCADA
e mobilità autonoma.
QUADRO TEORICO
Il sistema modella lo spazio semantico come una Varietà Differenziabile M C R°, regolata da una metrica adattiva di memoria morfonica H. La coerenza logica dell’input V (vettore stimato proposto dall’LLM) è monitorata tramite il Commutatore Semantico E
Una dissonanza E #0 segnala un errore logico. Parametri quali la Massa Adattiva (M) e la Negentropia (N) stabilizzano il sistema, garantendo la convergenza verso attrattori logici sicuri e prevenendo derive informative stocastiche.
METODOLOGIA E PIPELINE
Il processo di validazione segue una sequenza deterministica in quattro fasi:
- Generazione: Produzione dell’output probabilistico V tramite LLM.
- Analisi Morfonica: Calcolo di E per misurare la distanza dalla varietà M.
- Evoluzione Geodetica: Se la divergenza supera Dmax = 0.06 (valore derivato da simulazioni empiriche su varietà semantiche standard), il sistema attiva il Geodesic Steering.
- Validazione: Rilascio di un output autoconsistente certificato fail-safe.
CONCLUSIONI
L’implementazione su reti 5G/6G garantisce latenze ultra-basse, abilitando un controllo real-time affidabile. L’architettura RCMC-H trasforma l’IA da un motore predittivo a un sistema di controllo geometrico-deterministico.
Parole Chiave: IA Autoconsistente, Reattore Morfonico, RCMC-H, 5G, Sistemi Critici.
Antonio Triassi