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責任あるAIオペレーションのためのOSを構築するチームによる、技術的研究とエンジニアリングの知見。
121 件の記事 · MARIA OS 発行
ガバナンス密度を組織的自己認識として捉え、スペクトル安定条件と企業メタ認知の数理基盤を示す
エージェント企業を制約付きグラフ拡張MDPとして定式化し、Top-K候補行動上で計測可能なガバナンス密度 D_t を導入する。減衰影響行列 W_eff,t = (1 - κ(D_t))W_t に対し (1 - κ(D_t))λ_max(W_t) < 1 という実用安定条件を導出。各制約が組織の自己観測点として機能することを示し、メタ認知をオーバーヘッドではなく安定自己組織化の制御パラメータとして位置付ける。
非線形相互作用を力学系として定式化し、信頼不安定と能力減衰を抑える制御条件を示す
人間状態とAI状態を結合した `X_t = (H_t, A_t)` を導入し、ヤコビアンのスペクトル条件で安定性を評価する。メタ認知制御を介した共進化運用が、信頼帯域維持と能力保持に与える効果を実験値とともに整理する。
需給制御判断が安定動作領域にあるかを定量評価し、ゲート制御へ連携する
電力網の運用判断をLyapunov安定性の観点から評価し、不安定化兆候を早期に検出する。負荷調整・発電配分・エスカレーションのタイミングをスコア化し、連鎖障害リスクを抑える意思決定ガードを構成する。
ゲート数を増やすだけでは安全にならない理由を、遅延と利得条件で示す
ゲートを遅延付きフィードバック制御として扱い、過補正振動を避ける安定条件を導出する。安全性を決める要素をゲート数ではなく、遅延予算・ループ利得・回復境界で定義する。
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