SPEC-030: EVOLUTIONARY TRAJECTORIES SCANNER — Scanner de Trajetórias Evolutivas

Versão: 1.0.0
Data: 2026-06-08
Dependências: SPEC-028 (NoologicalScanner v3.0), SPEC-029 (TeleologicalReverseScanner)

1. Conceito

O Scanner de Trajetórias Evolutivas transforma ausências e capacidades futuras em caminhos de evolução estruturados. Ele atua após o Scanner Noológico, adicionando 4 camadas:

Estado Atual
    │
    ▼
[M1] Scanner Noológico (SPEC-028) ──→ Ausências, pontos cegos
    │
    ▼
[M2] Scanner Reverso (SPEC-029) ──→ Capacidades futuras necessárias
    │
    ▼
[M3] Validação Cruzada ──→ Dependências ocultas, efeitos cascata
    │
    ▼
[M4] Convergência Polimática ──→ Soluções análogas em outros domínios
    │
    ▼
[M5] Mapa de Trajetórias ──→ Cenários, rotas, prioridades
    │
    ▼
Roadmap Evolutivo

Diferença Conceitual dos 4 scanners

Scanner	Pergunta	Natureza
Noológico	"O que não existe?"	Descritiva
Teleológico	"O que deveria existir?"	Prescritiva
Validação Cruzada	"O que sustenta o quê?"	Estrutural
Convergência Polimática	"Quem já resolveu isso?"	Comparativa
Mapa de Trajetórias	"Qual o melhor caminho?"	Preditiva

2. Módulo 3 — Validação Cruzada Evolutiva (CrossValidationEngine)

Objetivo

Identificar dependências ocultas entre capacidades e modelar efeitos cascata.

Data Structures

@dataclass
class CapabilityNode:
    name: str           # "Raciocínio probabilístico"
    domain: str         # "raciocinio"
    provides: list[str]  # capacidades que habilita
    requires: list[str]  # capacidades das quais depende
    influence_score: float  # 0-1, impacto em cascata

@dataclass  
class DependencyGraph:
    nodes: dict[str, CapabilityNode]
    edges: list[tuple[str, str, float]]  # (from, to, weight)

Regras de Inferência

Regra	Descrição
R1: Prerequisite	Se A requer B e B está ausente → A é inviável
R2: Cascade	Se A habilita B, C, D e A está ausente → B, C, D em risco
R3: Co-occurrence	A e B aparecem juntos em >80% dos sistemas bem-sucedidos → alta afinidade
R4: Bottleneck	Se A é prerequisite de >3 capacidades → bottleneck crítico

Algoritmo

Construir grafo de dependências a partir das 10 dimensões × 92 categorias
Para cada categoria ausente, calcular cascade_impact = soma dos pesos das capacidades que dependem dela
Identificar bottlenecks (top 5 cascade_impact)
Gerar matriz de co-ocorrência (quais categorias tendem a aparecer juntas)

3. Módulo 4 — Convergência Polimática (PolymathicConvergence)

Objetivo

Descobrir soluções em domínios externos que resolveram problemas análogos.

Domínios de Referência

Domínio	Problema Análogo	Categoria Relacionada
Neurociência	Memória, aprendizado, consolidação	temporalidade.longitudinal, raciocinio.indutivo
Sistemas Distribuídos	Consistência, replicação, consenso	teoria_jogos.cooperativo, raciocinio.sistemico
Cognição Humana	Heurísticas, vieses, metacognição	raciocinio.metacognitivo, raciocinio.probabilistico
Biologia Evolutiva	Adaptação, seleção, fitness landscape	teoria_jogos.evolutivo, paradigmas.complexo
Ecossistemas	Coevolução, nichos, resiliência	niveis_analise.sistemico, dominios.multiplos
Linguística	Gramática generativa, aquisição	raciocinio.dedutivo, raciocinio.indutivo
Música	Harmonia, contraponto, improvisação	raciocinio.abdutivo, paradigmas.construtivista
Organizações	Coordenação, cultura, inovação	niveis_analise.organizacional, teoria_jogos.cooperativo
Física	Leis de conservação, simetria, entropia	raciocinio.dedutivo, paradigmas.positivista
Matemática	Prova, abstração, estruturas	raciocinio.dedutivo, raciocinio.abdutivo

Algoritmo

Para cada gap teleológico, consultar POLYMATHIC_MAPPINGS
Retornar domínios externos que resolveram problemas análogos
Para cada domínio, retornar princípios transferíveis
Calcular transferability_score = similaridade do problema × maturidade da solução no domínio externo

4. Módulo 5 — Mapa de Trajetórias Evolutivas (TrajectoryMapper)

Objetivo

Transformar ausências + capacidades futuras + dependências + convergências em cenários de evolução.

Tipos de Cenário

Cenário	Descrição	Critério
`quick_win`	Baixo custo, alto impacto	cascade_impact > 0.7, apenas 1 prerequisite
`foundation`	Habilita múltiplas outras capacidades	é bottleneck (prerequisite de >3)
`frontier`	Inovação, requer múltiplas novas capacidades	>3 prerequisites ausentes
`convergent`	Já resolvido em outro domínio	transferability_score > 0.8

Algoritmo de Priorização

priority_score = (cascade_impact × 0.35) 
               + (transferability_score × 0.25) 
               + (goal_alignment × 0.25) 
               + (feasibility × 0.15)

Onde:

cascade_impact: quantas capacidades são desbloqueadas
transferability_score: quão transferível é de outro domínio
goal_alignment: quão alinhado está com os objetivos teleológicos
feasibility: 1 / (1 + número de prerequisites ausentes)

Rotas

Cada trajetória é uma sequência ordenada de capacidades a adquirir:

Rota A: [fundação] → [quick_win] → [frontier]
Rota B: [convergent] → [fundação] → [quick_win]
Rota C: [quick_win] → [quick_win] → [foundation] → [frontier]

5. Pipeline Orquestrador

class EvolutionaryScannerPipeline:
    def __init__(self):
        self.noological = NoologicalScanner()
        self.teleological = TeleologicalReverseScanner()
        self.cross_validator = CrossValidationEngine()
        self.polymathic = PolymathicConvergence()
        self.trajectory_mapper = TrajectoryMapper()
    
    def scan(self, audit_trail, goals, domain="") -> EvolutionaryRoadmap:
        # M1: Scan noológico
        nool_scan = self.noological.scan(audit_trail, domain)
        
        # M2: Scan teleológico reverso
        self.teleological.set_goals(goals)
        tel_gaps = self.teleological.compare_with_scan(nool_scan)
        
        # M3: Validação cruzada
        dep_graph = self.cross_validator.build_graph(nool_scan)
        bottlenecks = self.cross_validator.find_bottlenecks(dep_graph)
        cascade = self.cross_validator.cascade_impact(dep_graph, nool_scan)
        
        # M4: Convergência polimática
        analogies = self.polymathic.find_analogies(tel_gaps)
        
        # M5: Mapa de trajetórias
        trajectories = self.trajectory_mapper.generate(
            gaps=tel_gaps,
            bottlenecks=bottlenecks,
            analogies=analogies,
            cascade=cascade
        )
        
        return EvolutionaryRoadmap(
            noological=nool_scan,
            teleological_gaps=tel_gaps,
            bottlenecks=bottlenecks,
            analogies=analogies,
            trajectories=trajectories,
        )

6. Testes (TDD)

Suite: specs/test_evolutionary_scanner.py

Módulo 3 — Validação Cruzada (6 CTs)

CT	Descrição
EVO-001	CrossValidationEngine constrói grafo com 92 nós (10 dims × categorias)
EVO-002	`find_bottlenecks` identifica categorias que são prerequisite de >3 outras
EVO-003	`cascade_impact` calcula impacto: se A ausente, quantas dependem de A
EVO-004	Dependency graph detecta ciclo (A→B→A) e reporta warning
EVO-005	`co_occurrence_matrix` calcula afinidade entre pares de categorias
EVO-006	Bottlenecks ordenados por cascade_impact decrescente

Módulo 4 — Convergência Polimática (4 CTs)

CT	Descrição
EVO-007	`find_analogies` para gap "raciocinio.probabilistico" retorna neurociência, economia
EVO-008	`transferability_score` calculado entre 0-1 para cada analogia
EVO-009	Domínio sem mapeamento retorna lista vazia (sem erro)
EVO-010	Múltiplos gaps geram analogias agregadas sem duplicatas

Módulo 5 — Mapa de Trajetórias (4 CTs)

CT	Descrição
EVO-011	`classify_scenario`: cascade_impact>0.7 + 1 prereq → "quick_win"
EVO-012	`classify_scenario`: prerequisite de >3 → "foundation"
EVO-013	`priority_score` entre 0-1 para cada capacidade
EVO-014	`generate_routes` produz ao menos 2 rotas com ordenação topológica

Pipeline (2 CTs)

CT	Descrição
EVO-015	Pipeline completo: Noological → Teleological → CrossVal → Polymathic → Trajectory
EVO-016	Pipeline gera EvolutionaryRoadmap com todos os 5 módulos preenchidos

7. Métricas

Métrica	Meta
Módulos implementados	5/5 (Noological, Teleological, CrossVal, Polymathic, Trajectory)
CTs TDD	16/16 PASS
Nós no grafo de dependências	92 (10 dims × categorias)
Domínios polimáticos mapeados	10
Cenários de trajetória	4 tipos (quick_win, foundation, frontier, convergent)

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SPEC-030: EVOLUTIONARY TRAJECTORIES SCANNER — Scanner de Trajetórias Evolutivas

1. Conceito

Diferença Conceitual dos 4 scanners

2. Módulo 3 — Validação Cruzada Evolutiva (CrossValidationEngine)

Objetivo

Data Structures

Regras de Inferência

Algoritmo

3. Módulo 4 — Convergência Polimática (PolymathicConvergence)

Objetivo

Domínios de Referência

Algoritmo

4. Módulo 5 — Mapa de Trajetórias Evolutivas (TrajectoryMapper)

Objetivo

Tipos de Cenário

Algoritmo de Priorização

Rotas

5. Pipeline Orquestrador

6. Testes (TDD)

Módulo 3 — Validação Cruzada (6 CTs)

Módulo 4 — Convergência Polimática (4 CTs)

Módulo 5 — Mapa de Trajetórias (4 CTs)

Pipeline (2 CTs)

7. Métricas

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SPEC-030: EVOLUTIONARY TRAJECTORIES SCANNER — Scanner de Trajetórias Evolutivas

1. Conceito

Diferença Conceitual dos 4 scanners

2. Módulo 3 — Validação Cruzada Evolutiva (CrossValidationEngine)

Objetivo

Data Structures

Regras de Inferência

Algoritmo

3. Módulo 4 — Convergência Polimática (PolymathicConvergence)

Objetivo

Domínios de Referência

Algoritmo

4. Módulo 5 — Mapa de Trajetórias Evolutivas (TrajectoryMapper)

Objetivo

Tipos de Cenário

Algoritmo de Priorização

Rotas

5. Pipeline Orquestrador

6. Testes (TDD)

Módulo 3 — Validação Cruzada (6 CTs)

Módulo 4 — Convergência Polimática (4 CTs)

Módulo 5 — Mapa de Trajetórias (4 CTs)

Pipeline (2 CTs)

7. Métricas