초당 500틱 처리 속도의 산업용 인지 시뮬레이션 SDK v3.0 공개

Context

실험적 연구 도구 수준의 기존 인지 모델링 환경에서 발생한 확장성 및 안정성 한계 해결 필요. 정교한 지식 습득 과정의 모델링과 이를 실시간으로 검증할 수 있는 산업 표준 수준의 프레임워크 부재 상황 분석.

Technical Solution

• Pure NumPy 기반 MLP 구현을 통한 On-Device Neural Networks 설계로 외부 의존성 최소화 및 추론 효율성 확보
• Latent Space 내 지식 습득 경로를 매핑하는 Vector-Space Semantics 도입으로 인지 과정의 정량적 분석 체계 구축
• Thermodynamic Entropy Analysis를 적용하여 학습 효율성과 시스템 내 무질서도를 측정하는 메트릭 설계
• WebGL 및 Three.js 기반의 Neural Nebula 대시보드를 통한 Multi-agent 학습 상태의 실시간 3D 시각화 구현
• Hugging Face Hub 통합을 통한 Cognitive Model Weight의 버전 관리 및 배포 파이프라인 최적화
• Bandit, pip-audit, Ruff 기반의 자동화된 Security Gate 구축으로 산업용 수준의 코드 안정성 확보