HSEI Engine — вычислительный слой, применяющий формальную модель Regenetics к реальным входным данным. Эта страница объясняет, что он делает, как работает и куда движется.
АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ
Вход → Движок → Выход.
Движок работает в трёх слоях. Слой ввода собирает минимальный жизнеспособный сигнал состояния — четыре самоотчётных измерения. Слой обработки применяет полную формальную модель Regenetics. Слой вывода возвращает сжатый результат: Score, статус и одно действие.
hsei_engine.sys · pipeline_v1
ВХОД · СЕЙЧАС
Самоотчётные измерения
E — Физическая энергия (1–10)
R — Качество восстановления (1–10)
St — Уровень стресса (1–10)
L — Нагрузка сегодня (1–10)
ВСР · Данные сна (Фаза 2)
Биомаркеры (Фаза 3)
ДВИЖОК · ЯДРО
Формальная модель Regenetics
Вычисление вектора S(t)
Функция нагрузки L(t) с Cx
Взвешенная формула R(t)
Уравнение перехода состояний
Формула Score → 0–100
5-векторный клинический маппинг (Фаза 2)
Score + Действие
Score 0–100
Статус: Оптимум/Норма/Истощение/Критично
Целенаправленная рекомендация
Идентификация слабейшего вектора
Вид траектории 7 дней (Фаза 2)
Прогноз состояния (Фаза 3)
ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ
Математика состояния человека.
HSEI Engine реализует формальную модель Regenetics точно в том виде, в котором она выведена — без приближений, без сокращений. Каждое уравнение ниже запускается при каждом вычислении Score.
ВЕКТОР СОСТОЯНИЯ
S(t) = { E, C, M, N, Sl, X } · normalised [0,10]
Шесть измерений. Каждое нормализовано 0–10. Относительная конфигурация всех шести определяет потенциал и траекторию — а не одно значение.
C_x = мультипликатор контекста [0.5–2.0]. При высокой автономии: C_x ≈ 0.7. Под угрозой или неопределённостью: C_x ≈ 1.6. Одна и та же нагрузка в календаре — это не одна и та же нагрузка на систему.
ФУНКЦИЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
R(t) = Sl×0.40 + N×0.25 + M_low×0.20 + X_rest×0.15
Сон — доминирующая переменная восстановления при 40%. Большинство протоколов восстановления, игнорирующих эмоциональную нагрузку (M_low × 0.20 = 20%), систематически недорабатывают на этот процент.
ПЕРЕХОД СОСТОЯНИЙ
S(t+1) = S(t) + A(L,R) − D(t)
D(t) = естественная деградация (старение, воспаление, энтропия). Когда R → 0: A → 0 независимо от L. Когда D(t) > A: траектория снижается, даже если отдельные сессии кажутся продуктивными.
Веса получены эмпирически из биологии адаптации. Энергия и Восстановление вносят положительный вклад. Стресс и Нагрузка — обратный вклад: Score растёт при их снижении. Максимальный Score = 100 (все измерения оптимальны).
AI-ИНТЕГРАЦИЯ
От исследований интерпретируемости к биологическим векторам.
НАУЧНОЕ ОСНОВАНИЕ
Regenetics проводит структурную параллель с исследованием Anthropic об эмоциональных концептах в больших языковых моделях (2026). Это исследование показало, что внутренние состояния в системах ИИ могут быть описаны как направленные векторы — с измеримым направлением, величиной и эффектами взаимодействия. Та же векторная математика описывает биологические регуляторные состояния. Человеческий стресс, адаптационный потенциал и качество восстановления — это направленные биологические векторы, измеримые, предсказуемые и управляемые. Лаборатория AI-интеграции HSEI разрабатывает формальный мост между методами интерпретируемости ИИ и клинической биофизикой.
На практике AI-интеграция обеспечит три возможности в HSEI Engine: калибровку персонализированных рекомендаций (слой действий обучается на паттернах реакции пользователя), прогнозирование траектории (7-дневный прогноз состояния на основе исторических данных Score) и инференс 5-векторов (клиническая векторная оценка по паттернам данных, позволяющая Инженерам HSE использовать данные HSEI в проектировании протоколов).
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ИНФРАСТРУКТУРА
Три центра. Одна миссия.
Научная достоверность REGENETICS строится через оригинальные исследования. Три специализированных центра образуют исследовательскую инфраструктуру — каждый адресует свой слой рамки.
CENTRE 1
Vector Research Lab
Изучение биохимических и нейрофизиологических коррелятов пяти векторов REGENESIS. Публикации в рецензируемых журналах. Партнёрства с университетами. Создание доказательной базы пятивекторной клинической системы.
Epigenetics & Prenatal Lab
Исследование результатов пренатальных протоколов и их влияния на эпигенетическую программу ребёнка. Лонгитюдные исследования. Партнёрства с перинатальными центрами. Обоснование программы REGENESIS FAMILY исследованиями.
AI Integration Lab
Разработка AI-инструментов диагностики и протоколирования. Интеграция подхода Anthropic к интерпретируемости ИИ с клинической биофизикой. Создание цифровых версий Human System Map. Формальный мост между векторными исследованиями ИИ и биологическими регуляторными векторами.
ПРИНЦИПЫ ДАННЫХ
Ваше состояние. Ваши данные.
Трекер не нужен
Модель откалибрована для честной самооценки. Данные датчиков повышают точность в поздних фазах — но основной Score требует только четыре числа.
Данные принадлежат пользователю
Данные о состоянии — личная медицинская информация. Пользователи владеют своими данными. Экспорт, удаление и полная портативность — основные права, а не опциональные функции.
Данные исследований анонимизированы
Агрегированные анонимизированные данные с явного согласия пользователя вносят вклад в исследования HSEI. Индивидуальные данные о состоянии никогда не передаются третьим сторонам.
Не медицинский диагноз
Regenesis Score — инструмент мониторинга состояния, а не диагностический инструмент. Он не заменяет клиническую оценку. Инженеры HSE™ используют его как один слой многомерной оценки.
