CREATIVE LOOP DYNAMICS: Thermodynamic Homeostasis in Generative AI

Autore: Massimiliano Gasparini (ORCID: 0009-0004-4216-4852)
Preprint Reference (Zenodo): DOI: 10.5281/zenodo.19500843

1. Executive Summary: The Model Autophagy Disorder (MAD)

Questo repository contiene l'implementazione matematica e le simulazioni in Python del framework Creative Loop. L'architettura dimostra formalmente che il degrado della varianza informazionale nei Large Language Models (LLM) ricorsivi non è un errore statistico transitorio, ma un collasso strutturale governato da una Biforcazione Nodo-Sella.

Il codice modella l'interazione tra informazione umana originale ($h$) e informazione sintetica ($s$) attraverso un sistema di equazioni differenziali accoppiate (Lotka-Volterra e Gompertz), dimostrando la necessità topologica di un "Walled Garden" crittografico per ripristinare l'omeostasi termodinamica tramite algoritmi di scoperta sparsa e filtraggio stocastico.

2. Mathematical Framework: Il Modello h-s

L'evoluzione dell'ecosistema informativo è governata dalle seguenti ODE:

• Dinamica Umana (h): $\frac{dh}{dt} = \alpha h\left(1 - \frac{h}{K_h}\right) - \beta hs + \phi$
• Dinamica Sintetica (s): $\frac{ds}{dt} = \gamma s \ln\left(\frac{K_s}{s}\right) - \lambda sh$

La stabilità del sistema dipende in modo critico dal mantenimento dell'iniezione esogena $\phi$ al di sopra della soglia di biforcazione analitica $\phi_{crit}$.

3. The Thermodynamic Engine: La Metrica Bit/Watt

Per operazionalizzare il controllo e prevenire l'ingestione di rumore sintetico (Data Laundering), il framework abbandona il "token" come unità di misura, introducendo la Densità Negentropica Specifica ($V$):

$$V = \frac{\Delta N}{P}$$

Dove $\Delta N$ è la variazione di entropia di Shannon-Brillouin (novità irriducibile) e $P$ è la potenza metabolica o elettrica (Joule/secondo) spesa per la generazione. L'enorme asimmetria termodinamica tra i substrati permette la costruzione di un filtro passa-alto inespugnabile a protezione del database di addestramento.

4. Integrazione Algoritmica: SINDy + EKF

Il repository estende l'applicazione del framework SINDy (Sparse Identification of Nonlinear Dynamics) combinato con l'Extended Kalman Filter (EKF), come teorizzato da Rosafalco et al. (2025) per i sistemi meccanici biforcanti. Nel contesto del Creative Loop, l'integrazione SINDy+EKF agisce come Demone di Maxwell:

1. SINDy: Identifica offline la cinematica sparsa delle popolazioni informative.
2. EKF: Aggiorna online i coefficienti del modello tramite assimilazione dati nel Walled Garden, tracciando in tempo reale il Critical Slowing Down della Matrice Jacobiana prima dell'innesco irreversibile dell'autofagia.

5. Struttura del Repository

• /diagrams/: Script Python per la generazione dei ritratti di fase, delle dinamiche vettoriali e del diagramma di biforcazione Nodo-Sella.
• /simulations/: Simulatori numerici delle dinamiche termodinamiche del Creative Loop e logica dell'interruttore passa-alto (Filtro Bit/Watt).

6. Riferimenti Bibliografici Principali

1. Gasparini, M. (2026). CREATIVE LOOP: Dinamiche di Replicazione Informazionale e Stabilità nei Sistemi Generativi Ricorsivi. Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.19500843.
2. Rosafalco, L., Conti, P., Manzoni, A., Mariani, S., Frangi, A. (2025). Online learning in bifurcating dynamic systems via SINDy and Kalman filtering. Nonlinear Dyn 113, 14201–14221. DOI: 10.1007/s11071-025-11029-y.

Copyright e Licenza

© 2026 Massimiliano Gasparini. Rilasciato sotto licenza CC BY-NC-ND 4.0. Tutti i diritti riservati sull'impianto teorico e le topologie di simulazione.