# brain_ai_project

**Repository Path**: pkity/ai

## Basic Information

- **Project Name**: brain_ai_project
- **Description**: 可视化脑图显示模拟程序
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-12
- **Last Updated**: 2026-05-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 类脑智能系统

> 基于《人工智能的未来》理论实现的完全数据驱动智能系统

## 概述

本项目是一个**完全数据驱动**的类脑智能系统，支持多传感器输入和弹性扩展。

### 核心特性

- 🧠 **数据驱动架构** - 所有对象和规则存储在数据库
- 📡 **多传感器支持** - 视觉、听觉、触觉、雷达、红外、电磁、IMU、GPS等
- 📈 **弹性扩展** - 根据输入复杂度动态调整网络规模
- 🏛️ **垂直柱管理** - 神经元自动组成垂直柱，支持统计和预测
- 💾 **混合存储** - 内存数据库（高频访问）+ SQLite持久化
- 📊 **可视化界面** - Web实时展示神经网络状态

## 快速开始

```bash
# 测试系统
./start.sh test

# 基础演示
./start.sh demo

# 完整功能演示（传感器+弹性扩展）
./start.sh demo-full

# 启动可视化
./start.sh viz

# 查看传感器配置
./start.sh sensors

# 查看垂直柱信息
./start.sh columns
```

## 项目结构

```
~/share/ai/
├── brain_core/                   # 🧠 核心模块
│   ├── data_driven_system.py     # 数据驱动系统主程序
│   ├── sensor_manager.py         # 传感器管理
│   └── elastic_expansion.py      # 弹性扩展
│
├── brain_infra/database/         # 🏗️ 数据库模块
│
├── brain_viz/                    # 📊 可视化模块
│
├── scripts/                      # 🔨 脚本
│   ├── demo_complete.py          # 基础演示
│   ├── demo_full_features.py     # 完整功能演示
│   └── start_viz.py              # 启动可视化
│
├── docs/                         # 📄 文档
└── data/brain_ai.db              # 🗄️ SQLite数据库
```

## 传感器支持

### 支持的传感器类型

| 传感器 | 模态 | 数据维度 | 说明 |
|--------|------|----------|------|
| 视觉 | visual | [640, 480, 3] | 图像数据 |
| 听觉 | audio | [1024] | 声音数据 |
| 触觉 | touch | [64, 64] | 触感数据 |
| 激光雷达 | lidar | [360, 100] | 点云数据 |
| 红外 | infrared | [160, 120] | 热成像 |
| 电磁 | em | [128] | 电磁波信号 |
| 惯性测量 | imu | [6] | 陀螺仪+加速度计 |
| 定位 | gps | [3] | GPS位置 |
| 接近 | proximity | [8] | 接近传感器 |

### 使用传感器

```python
from brain_core import DataDrivenBrainSystem

system = DataDrivenBrainSystem()

# 处理传感器数据
system.process_sensor_data("sensor_visual_main", image_data, "visual")
system.process_sensor_data("sensor_imu_main", imu_data, "imu")
```

## 弹性扩展

系统根据输入数据复杂度自动调整网络规模：

```python
# 分析输入复杂度
readings = [...]  # 传感器读数列表
system.elastic_expand(readings)
```

### 扩展触发条件

- **扩展**: 当平均激活 > 0.8 且活跃神经元比例 > 80%
- **收缩**: 当平均激活 < 0.2 且活跃神经元比例 < 20%

## 垂直柱（Column）

垂直柱由多个神经元组成，是系统的基本处理单元：

```python
# 创建网络时指定每个垂直柱的神经元数量
system.create_network({
    'levels': [16, 8, 4, 2],
    'neurons_per_column': 4  # 每柱4个神经元
})

# 查询垂直柱信息
column_info = system.get_column_info("col_L0_000")
print(f"神经元数量: {column_info['neuron_count']}")
print(f"平均激活: {column_info['avg_activation']}")
```

## 数据库对象

| 类型 | 说明 |
|------|------|
| **Neuron** | 神经元（激活值、阈值、所属垂直柱） |
| **Connection** | 连接（权重、源/目标） |
| **Column** | 垂直柱（神经元列表、统计） |
| **Cortex** | 皮层区域 |
| **Sensor** | 传感器配置 |
| **SensorReading** | 传感器读数 |
| **ComputeRule** | 计算规则 |

## 使用示例

### 基本使用

```python
from brain_core import DataDrivenBrainSystem

# 创建系统
system = DataDrivenBrainSystem()

# 创建网络（带垂直柱）
info = system.create_network({
    'levels': [16, 8, 4, 2],
    'neurons_per_column': 4
})

# 设置输入
system.set_input({'activations': [0.9, 0.7, 0.5, 0.3]})

# 执行迭代
for i in range(100):
    system.run_iteration()

# 获取统计
stats = system.get_stats()
```

### 多传感器输入

```python
# 注册自定义传感器
from brain_core import SensorManager

sensor_mgr = SensorManager(system.db)
sensor_id = sensor_mgr.register_sensor(
    "custom", "visual",
    dimensions=[320, 240, 3],
    sample_rate=30.0
)

# 处理传感器数据
sensor_mgr.write_reading(sensor_id, image_data)

# 映射到神经元
system.process_sensor_data(sensor_id, image_data, "visual")
```

## 可视化

### 启动可视化服务

```bash
./start.sh viz
```

### API 端点

- http://localhost:3000/ - 主界面
- http://localhost:3000/api/status - 系统状态
- http://localhost:3000/api/neurons - 神经元数据
- http://localhost:3000/api/connections - 连接数据

## 文档

- [README.md](README.md) - 本文档
- [docs/ARCHITECTURE.md](docs/ARCHITECTURE.md) - 架构设计
- [docs/API_REFERENCE.md](docs/API_REFERENCE.md) - API参考
- [docs/USER_GUIDE.md](docs/USER_GUIDE.md) - 使用指南

## 许可证

MIT License

---

**开发路径**: `/home/alex/share/ai/`