Diese Seite beschreibt, welchen Weg eine Eingabe durch das System nimmt. Woher die Eingaben kommen, steht unter Anbindung von Quellen; was danach mit dem Ergebnis geschieht, unter Autonomie und Grenzen.
Die fünfstufige Pipeline
Jede Eingabe, die den Neuronal Core erreicht — ein Sensorwert, eine Anfrage, ein Ereignis von einem verbundenen System — durchläuft dieselbe fünfstufige Pipeline. Die Stufen sind auf gleichmäßiges Verhalten unter Last ausgelegt, damit sich die benötigte Kapazität planen lässt. Belastbare Messwerte dazu geben wir erst heraus, wenn sie an Ihrer Anlage erhoben sind — vorher wären es fremde Zahlen.
- 1. Eingabenormalisierung: Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen — physische Sensoren, digitale Datenströme, interne Systeme — werden in ein einheitliches internes Format überführt, bevor irgendeine inhaltliche Verarbeitung beginnt.
- 2. Kontextabruf: Das System fragt sein eigenes Gedächtnis ab: Gab es dieses Muster schon einmal? Welche Vorgeschichte ist relevant? Dieser Schritt verbindet die aktuelle Eingabe mit der Bewusstseinsschicht.
- 3. Inferenz: Die eigentliche Verarbeitung — Klassifikation, Bewertung, Entscheidungsfindung — läuft lokal auf der vorhandenen Hardware, ohne Cloud-Offload.
- 4. Ausgabesynthese: Das Ergebnis wird in eine Aktion oder Antwort übersetzt — eine autonome Reaktion, eine Markierung zur Prüfung durch den Betreiber, oder beides.
- 5. Speicherkonsolidierung: Was aus diesem Zyklus gelernt wurde, wird in die Fünf-Datenbank-Gedächtnisarchitektur der Bewusstseinsschicht geschrieben, statt nach Abschluss der Anfrage verworfen zu werden.
Beispiel: Anomalieerkennung
Henris Anomalieerkennung — eine der unabhängigen, parallelen Erkennungsfähigkeiten des Systems — durchläuft eine verwandte dreistufige Klassifikationspipeline: Signal-Fingerprinting unterschwelliger Abweichungen, zyklusübergreifende Korrelation wiederkehrender Muster, und schließlich Klassifikation mit autonomer Aktion oder Markierung zur Prüfung. Im aktuellen Produktivdeployment liegt die Klassifikationslatenz bei unter 40 Millisekunden pro Zyklus — vollständig auf eingebetteter Hardware, ohne dedizierte GPU-Infrastruktur.