MycoBrain: İnsan Dışı Varlıklar İçin Üretilen İlk Bilgisayar

Droidler, miselyumlar, ekosistemler, makineler ve yapay zeka ajanları için sinyal-odaklı bir uç bilgisayar

Bilgisayarlar insanlar için üretildi.

Metin, sayı, görüntü, elektronik tablo, kod, komut ve dili işlemek için üretildiler. İnsanlar tarafından diğer insanlar için tasarlanmış klavyeler, ekranlar, dosyalar, işletim sistemleri ve ağlar etrafında inşa edildiler. Mevcut yapay zeka dalgası bile hâlâ büyük ölçüde insan ifadesinin eserleri üzerinde eğitiliyor: kitaplar, web siteleri, makaleler, konuşmalar, kod depoları, görüntüler, altyazılar ve videolar.

Ancak Dünya paragraflar halinde konuşmaz.

Toprak, kuraklığı İngilizce olarak tanımlamaz. Mantarlar, streslerini bir sohbet robotu aracılığıyla duyurmaz. Ağaçlar, bir API'ye telemetri yayınlamaz. Karınca kolonileri, yönlendirme mantıklarını JSON olarak açıklamaz. Okyanus ortamları, akustik anormallikleri bizim için etiketlemez. Canlı sistemler, gradyanlar, voltajlar, gazlar, basınç, titreşim, nem, ısı, kimyasal değişim, elektriksel salınım, büyüme, çürüme, hareket ve tepki yoluyla sinyal verir.

İşte bu yüzden MycoBrain'i inşa ettik.

MycoBrain, @Mycosoft çevresel droidlerinin (dışarıda yaşamak, hayatta kalmak, öğrenmek ve her an bir insanın onlara ne yapmaları gerektiğini söylemesine gerek kalmadan çalışmak için inşa ettiğimiz robotlar, problar, şamandıralar, istasyonlar ve biyolojik arayüzler) içindeki ana bilgisayardır. Bu, paylaşılan donanım sinir sistemimizdir: canlı dünyayı uç yapay zeka, örgü ağ ve Doğa Öğrenme Modeli'ne bağlayan modüler bir çift ESP32-S3 sensör ve iletişim anakartıdır.

MycoBrain sadece bir geliştirme kartı değildir. Sadece bir IoT denetleyicisi değildir. İnsan olmayan iletişim için bilinçli olarak inşa ettiğimiz ilk bilgisayardır: kelimelerle değil, sinyallerle iletişim.

Donanım portföyü, MycoBrain'i her Mycosoft cihazının kalbinde yer alan, Side-A'nın sensör G/Ç'sini ve Side-B'nin LoRa örgü ağını yönettiği paylaşılan çift ESP32-S3 denetleyici platformu olarak tanımlar. V1 kartı, çift ESP32-S3-WROOM modülü, dört analog giriş, I²C, MOSFET çıkışları, UART, SX1262 LoRa ve 5–12 V güç girişi kullanan 85 mm × 55 mm, 45 g'lık bir PCB olarak belgelenmiştir.

MycoBrain'in var olma nedeni

Mevcut yapay zeka endüstrisi, interneti okuyan giderek daha büyük modeller inşa ediyor. Bu faydalıdır, ancak yeterli değildir.

Dil modelleri, zaten insan algısından geçmiş gerçeklik temsilleri üzerinde eğitilir. Bir orman bir paragrafa dönüşür. Bir toprak koşulu bir nota dönüşür. Bir mantar stres tepkisi bir laboratuvar gözlemine dönüşür. Bir kıyı akustik ortamı etiketli bir veri kümesine dönüşür. Model onu gördüğünde, gerçeklik zaten sıkıştırılmış, filtrelenmiş, yorumlanmış ve çevrilmiştir.

Mycosoft farklı bir şey inşa ediyor.

Tezimiz, bir sonraki zeka neslinin dile dönüşmeden önce fiziksel gerçeklikten öğrenmesi gerektiğidir. Doğa Öğrenme Modeli (NLM) bu fikir etrafında tasarlanmıştır. Sadece metin ve görüntülerden değil, dalga boylarından, dalga formlarından, voltajlardan, gaz konsantrasyonlarından, sıcaklık gradyanlarından, basınç alanlarından ve canlı biyosfer sinyallerinden öğrenen, temellendirilmiş bir duyusal dünya modelidir. Mimarisi, sürekli sensör akışları ve çok modlu çevresel ilişkiler için bir SSM/Mamba omurgası, Grafik/Hipergrafik katmanları ve Seyrek Dikkat kullanır.

Bu, uçta yeni bir tür bilgisayar gerektirir.

Toprakta, havada, suda, ormanlarda, çiftliklerde, laboratuvarlarda, binalarda ve okyanuslarda durabilen bir bilgisayar. Gaz direncini, nemi, sıcaklığı, basıncı, iletkenliği, pH'ı, biyoelektrik sivri uçları, hidrofon dalga formlarını, radar dönüşlerini, LiDAR geometrisini, kamera karelerini, pil durumunu ve örgü durumunu okuyabilen bir bilgisayar. Bu sinyalleri NVIDIA Jetson veya M5Stack LLM modüllerinde yerel yapay zeka çıkarımına yönlendirebilen, ardından NatureOS, MINDEX, MYCA, AVANI, FUSARIUM ve daha geniş Mycosoft yığını ile senkronize edebilen bir bilgisayar.

Bu bilgisayar MycoBrain'dir.

Merkezi tasarım: tek beyin, birçok beden

Her Mycosoft droidinin farklı bir bedeni vardır.

Mushroom 1 toprak, miselyum ve saha algılaması için inşa edilmiştir. SporeBase biyoaerosoller, sporlar ve hava örneklemesi için inşa edilmiştir. Hyphae 1 modüler bir endüstriyel sensör ve uç bilgi işlem düğümü olarak inşa edilmiştir. MycoNode gömülü bir yeraltı mantar arayüzü olarak inşa edilmiştir. ALARM biyolojik ve çevresel uyarılar için inşa edilmiştir. Psathyrella deniz akustik istihbaratı için inşa edilmiştir. Agaric bir hava droidi ve dağıtım platformu olarak inşa edilmiştir.

Farklı bedenler. Farklı ortamlar. Farklı görevler.

Ancak hepsinin aynı temel sinir sistemine ihtiyacı var.

Sensör verilerini toplamaları, gücü yönetmeleri, örgü ağlar üzerinden iletişim kurmaları, bağlantılar kesildiğinde verileri arabelleğe almaları, telemetriyi senkronize etmeleri, genişletme portlarını kullanıma sunmaları, ürün yazılımı güncellemelerini desteklemeleri ve bir çıkarım katmanına bağlanmaları gerekir. Her cihazın tamamen farklı bir anakartı, ürün yazılımı soyu, konektör haritası ve protokolü olsaydı, Mycosoft hemen ölçeklenemez hale gelirdi.

Bu yüzden MycoBrain'i yeniden kullanılabilir bir iç mimari olarak inşa ettik.

Tek bir kart ailesi. Tek bir ürün yazılımı soyu. Tek bir telemetri kelime dağarcığı. Tek bir sinyal hattı. Tek bir ölçeklenebilir üretim yolu.

MycoBrain, her Mycosoft cihazının iletişim ve sensör edinim kalbi olarak, tasarım IP'sini tek bir PCB üzerinde özel sensör ve yönlendirici alt sistemlerine sahip çift MCU mimarisi ve bağımsız ürün yazılımı güncellemelerini sağlayan bir UART köprü topolojisi olarak tanımlar.

Bu, üretim için önemlidir, ancak zeka için daha da önemlidir. Tüm filo, aynı sinir sistemi aracılığıyla öğrenir.

MycoBrain V2: şu anda etrafında inşa ettiğimiz kart

MycoBrain V2, V1 konseptini alır ve onu daha büyük, daha yetenekli bir uç kontrol kartına genişletir.

Mimari: iki ESP32-S3-WROOM-1U-N16R8 modülü, bir CORE1262-868M LoRa alıcı-vericisi, bir SIM7600G 26 pinli modem başlığı, iki USB-C konektörü, dört analog giriş, dört I²C başlığı, UART0 ve UART2 başlıkları, üç 5 V çıkışı, NeoPixel çıkışları, iki zil, bir 12 V girişi ve 5 V ile 3,3 V rayları.

Bu kombinasyon bize üç işi olan pratik bir saha bilgisayarı verir.

İlk iş algılamadır. MycoBrain, ortamın ham fiziksel durumunu toplamalıdır. Bu, analog giriş, I²C sensörleri, gaz sensörleri, biyoelektrik problar, harici sensör kartları, yardımcı bilgi işlem yoluyla kamera/radar/LiDAR genişletme, pil izleme ve gelecekteki modüler yükler anlamına gelir.

İkinci iş yönlendirmedir. MycoBrain, WiFi'nin garanti edilmediği, hücreselin kesintili olduğu ve saha cihazlarının birbirleri aracılığıyla aktarma yapması gerekebileceği bir dünyada verileri taşımalıdır. Bu nedenle LoRa, temel mimariye yerleşiktir ve Side-B, iletişim korteksi olarak var olur.

Üçüncü iş koordinasyondur. MycoBrain, biyolojik dünya ile yapay zeka dünyası arasında yer alır. Bir mantar probunun, toprak sensörünün, hidrofonun, hava durumu paketinin, LTE modülünün, Jetson'ın ve bulut platformunun tek bir tutarlı sisteme katılmasını sağlayan karttır.

Kart, en büyük bilgisayar olmaya çalışmıyor. Bedendeki en önemli bilgisayar olmaya çalışıyor.

Side-A ve Side-B: MycoBrain'in neden iki beyni var

Tek bir mikrodenetleyici bir sensör düğümünü çalıştırabilir. Otonom çevresel droidlerden oluşan bir filonun uzun vadeli sinir sistemi olamaz.

Çift ESP32 yapısı, algılama ve iletişimin farklı zamanlama, güç ve güvenilirlik gereksinimlerine sahip farklı işler olması nedeniyle vardır.

Side-A, deterministik gövde denetleyicisidir. Sensör yoklaması, analog okumalar, I²C genişletme, yerel aktüatör kontrolü, güç izleme, eşik algılama ve güvenlik sınırlarından sorumludur. Side-A, sistemin sakin, öngörülebilir ve verimli kalması gereken kısmıdır. Fiziksel dünyayı disiplinle okur.

Side-B, iletişim ve yönlendirme denetleyicisidir. LoRa, BLE, WiFi, LTE genişletme, gelecekteki modem yolları, kalp atışı trafiği, ağ geçidi davranışı ve örgü katılımını yönetir. Side-B, iletişim gerektiğinde daha fazla enerji harcayabilir ve gerekmediğinde uyuyabilir veya görev döngüsüne girebilir.

Bu bölünme, mimariyi sağlam kılar. Bir radyo yığını kilitlenirse, sensör tarafı toplamaya devam edebilir. Bir deney yüksek hızlı sensör örneklemesi gerektiriyorsa, iletişim buna göre planlanabilir. Cihaz gömülü, yüzen, yürüyen veya uçuyor olsa da aynı bölünme hala mantıklıdır.

Basit bir zihinsel model şuna benzer:

1              ┌──────────────────────────────┐
2              │        Jetson / AI Cortex     │
3              │  NLM inference, MYCA agents   │
4              │  local memory, model weights  │
5              └──────────────┬───────────────┘
6                             │
7                    MDP / UART / Bridge
8                             │
9┌────────────────────────────┴────────────────────────────┐
10│                         MycoBrain                         │
11│                                                          │
12│  ┌──────────────────────┐      ┌──────────────────────┐  │
13│  │ Side-A ESP32-S3       │      │ Side-B ESP32-S3       │  │
14│  │ deterministic sensing │◄────►│ comms + mesh routing  │  │
15│  │ analog / I²C / power  │      │ LoRa / BLE / WiFi/LTE │  │
16│  └──────────────────────┘      └──────────────────────┘  │
17│                                                          │
18└──────────────────────────────────────────────────────────┘

Bu, karmaşıklık uğruna karmaşıklık değildir. Gömülü sistemlere uygulanan biyolojik düşüncedir: organları uzmanlaştırın, sonra organizmanın koordinasyonu sağlamasına izin verin.

Sinyal-odaklı veri modeli

Geleneksel yapay zeka hatları şöyle görünür:

1Text → Tokenizer → Transformer → Text

MycoBrain, doğanın hattı hiçbir şekilde buna benzemediği için vardır.

Bir mantar stres tepkisi bir voltaj dalgalanması olarak gelebilir. Bir spor olayı, partikül sayısı, gaz profili ve optik anomali olarak gelebilir. Bir deniz tehdidi, bir hidrofon akışında bir basınç dalga formu olarak gelebilir. Bir ağacın stresi, nem, VOC'ler, sıcaklık ve mikorizal biyoelektrik tepki olarak ortaya çıkabilir.

Bu nedenle MycoBrain hattı fiziksel durumla başlar:

xt​=[Vt​,It​,Tt​,RHt​,Pt​,VOCt​,CO2t​,pHt​,ECt​,At​,Mt​,Lt​,Rt​]xt​=[Vt​,It​,Tt​,RHt​,Pt​,VOCt​,CO2t​,pHt​,ECt​,At​,Mt​,Lt​,Rt​]

Burada:

• Vt​ voltaj veya biyoelektrik potansiyeldir
• It​ akım veya empedans kaynaklı sinyaldir
• Tt​ sıcaklıktır
• RHt​ bağıl nemdir
• Pt​ basınçtır
• VOCt​ uçucu organik bileşik tepkisidir
• CO2t​ karbondioksit eşdeğeri veya ilgili gaz tahminidir
• pHt​ asitlik/bazlıktır
• ECt​ elektriksel iletkenliktir
• At​ akustik dalga formu durumudur
• Mt​ mekanik veya hareket durumudur
• Lt​ ışık, spektral veya LiDAR kaynaklı geometridir
• Rt​ radyo/ağ durumudur

Doğa Öğrenme Modeli daha sonra gizli bir çevresel durum öğrenir:

zt​=fθ​(xt−k:t​,mt​,gt​)zt​=fθ​(xt−k:t​,mt​,gt​)

Burada xt−k:t bir sinyal geçmişi penceresi, mt cihaz rolü ve kalibrasyon durumu gibi meta veriler ve gt grafik bağlamıdır: yakındaki cihazlar, organizmalar, coğrafya, hava durumu, topoloji veya bilinen ekolojik ilişkiler.

Buradan itibaren MYCA eylemler önerebilir, ancak AVANI bu eylemlerin güvenli olup olmadığını yönetir:

1â_t = action proposed by MYCA
2a_t = action actually allowed to execute
3π_MYCA = MYCA’s action policy
4z_t = current latent environmental state
5G_AVANI = AVANI governance gate
6∅ = no autonomous action

Sistemin özü budur: sinyaller duruma, durum çıkarıma, çıkarım önerilen eyleme dönüşür, eylem yönetişimden geçer ve fiziksel dünya modele geri bildirim sağlar.

Kod görünümü: bir MycoBrain sinyal çerçevesi neye benzer

Bir geliştirici, MycoBrain'i bir kart olarak değil, aynı zamanda bir protokol katılımcısı olarak anlayabilmelidir. Cihaz yalnızca "sensör okumaları göndermez." Yapılandırılmış fiziksel kanıtlar yayınlar.

Basitleştirilmiş bir sinyal çerçevesi şöyle görünebilir:

1{
2  "frame_type": "MYCOBRAIN_SIGNAL_FRAME",
3  "device_id": "mycobrain-v2-0001",
4  "device_role": "mushroom1",
5  "timestamp": "2026-05-28T00:00:00Z",
6  "location": {
7    "lat": 32.6401,
8    "lon": -117.0842,
9    "alt_m": 24.2
10  },
11  "signals": {
12    "thermal": {
13      "temperature_c": 23.41,
14      "relative_humidity": 67.2,
15      "pressure_hpa": 1012.8
16    },
17    "chemical": {
18      "voc_resistance_ohms": 323410,
19      "co2_equivalent_ppm": 612,
20      "gas_index": 84
21    },
22    "bioelectric": {
23      "channels": 16,
24      "sample_rate_hz": 100,
25      "range": "uV-mV",
26      "window_ms": 5000,
27      "features": {
28        "spike_count": 18,
29        "dominant_frequency_hz": 3.7,
30        "mean_amplitude_uv": 42.6
31      }
32    },
33    "mechanical": {
34      "vibration_rms": 0.013,
35      "orientation": [0.01, -0.04, 0.99]
36    },
37    "network": {
38      "link": "LoRa",
39      "rssi_dbm": -103,
40      "snr_db": 7.2,
41      "mesh_hops": 2
42    }
43  },
44  "provenance": {
45    "source": "side-a",
46    "transport": "MDP",
47    "crc16": "0xA81F",
48    "hash": "sha256:..."
49  }
50}

Bu çerçeve, yerel çıkarım için bir Jetson'a yönlendirilebilir, ağ kaybı sırasında yerel olarak depolanabilir, LoRa aracılığıyla iletilebilir, LTE aracılığıyla iletilebilir, NatureOS'a yayınlanabilir, MINDEX'te hashlenebilir, NLM tarafından değerlendirilebilir ve AVANI tarafından yönetilebilir.

MycoBrain'in "sadece donanım" olmamasının nedeni budur. Bu, fizikselden dijitale bir dilbilgisidir.

MDP: cihaz protokol katmanı

MycoBrain'in cihazlar arasında çalışması için, gömülü mikrodenetleyiciler için yeterince basit ancak bir filo için yeterince yapılandırılmış düşük seviyeli bir protokole ihtiyacı vardır. Dahili olarak, bu rol MDP (MycoBrain Cihaz Protokolü) tarafından üstlenilir.

FUSARIUM mimarisi, MDP v2'yi COBS kodlaması ve CRC-16 bütünlük kontrolü kullanan, UART ve BLE fiziksel taşıması için tasarlanmış, gözlemler, uyarılar, komutlar, yapılandırma güncellemeleri ve kalp atışları için yapılandırılmış mesaj türlerine sahip ikili bir taşıma protokolü olarak tanımlar.

Kavramsal düzeyde:

1[ magic ][ version ][ type ][ seq ][ payload_len ][ payload ][ crc16 ]

Bir ürün yazılımı döngüsü temiz kalabilir:

1while True:
2    # Side-A: deterministic sensing
3    raw_signals = side_a.sample_all(
4        analog=True,
5        i2c=True,
6        power=True,
7        bioelectric=True
8    )
9
10    # Encode into a reliable frame
11    frame = mdp.encode(
12        message_type="OBSERVATION",
13        payload=raw_signals,
14        crc16=True,
15        cobs=True
16    )
17
18    # Side-B: communications routing
19    side_b.route(
20        frame,
21        preferred_links=["LoRa", "BLE", "WiFi", "LTE"],
22        store_and_forward=True
23    )
24
25    # Jetson: optional local inference
26    if jetson.available():
27        latent_state = nlm.encode(raw_signals)
28        decision = myca.propose(latent_state)
29
30        if avani.gate(decision) == "PASS":
31            side_a.execute(decision.action)

Bu, Mycosoft felsefesinin gömülü versiyonudur: önce ölç, ikinci olarak çıkarım yap, ancak yönetişimden sonra harekete geç.

MycoBrain neden insan olmayanlar için inşa edildi

"İnsan olmayanlar için inşa edilmiş ilk bilgisayar" ifadesi hafife aldığımız bir slogan değildir.

Belirli bir şeyi kastediyoruz.

Çoğu bilgisayar, birincil kullanıcının bir kişi olduğunu varsayar. İnsan yazar, tıklar, konuşur, jest yapar veya dokunur. Yapay zeka asistanları bile nihayetinde dünyayı insan diline haritalar.

MycoBrain bunu tersine çevirir.

Birincil kullanıcı şunlar olabilir:

• biyoelektrik salınımlar üreten bir mantar ağı
• iletkenliği ve gaz alışverişini değiştiren bir toprak mikrobiyomu
• kuraklığa tepki veren bir orman
• hareket modellerini değiştiren bir karınca kolonisi
• mikorizal ilişkiler yoluyla kaynak alışverişi yapan bir ağaç
• okyanus akustik basıncını tespit eden bir hidrofon
• kendi gücünü ve sensör programını yöneten bir robot gövdesi
• sahada kanıt talep eden bir yapay zeka ajanı
• bir örgü aracılığıyla telemetri aktaran başka bir MycoBrain

Bu dünyada, dil ilk arayüz değildir. Sinyaldir.

FCI teknik incelemesi, Mantar Bilgisayar Arayüzü'nü mantar miselyumu ile dijital bilgi işlem sistemleri arasında iki yönlü bir iletişim kanalı olarak tanımlar ve mantar biyoelektrik ve biyokimyasal sinyallerini çevresel algılama, veri işleme ve biyolojik hesaplama için dijital veri akışlarına dönüştürür.

Bu, MycoBrain'in insan olmayan yöneliminin temelidir. Kart, canlı dünyanın metne dönüşmesini beklemez. Canlı dünyayla, yaşamın zaten iletişim kurduğu seviyede buluşur.

Miselyum canlı bir sinyal ağı olarak

Mantarlar pasif malzeme değildir. Miselyum algılar ve tepki verir.

FCI materyalleri, miselyumu sıcaklık, nem, pH, besinler, toksinler ve diğer uyaranlar gibi çevresel ipuçlarına elektriksel ve kimyasal sinyalleme yoluyla yanıt veren canlı bir sensör dizisi olarak tanımlar. Ayrıca mantar biyoelektrik aktivitesini, uyarlanabilirliğini ve çevresel duyarlılığını, miselyumu algılama ve alışılmadık hesaplama için yararlı kılan özellikler olarak tanımlarlar.

Bir FCI probuna bağlı bir MycoBrain, bu canlı dokuyu bir sinyal kaynağı olarak ele almaya başlayabilir. Sihir olarak değil. Mistisizm olarak değil. Enstrümantasyon olarak.

Elektrotlar, zayıf biyoelektrik değişiklikleri okur. Analog ön uçlar sinyali yükseltir. Filtreleme özellikleri çıkarır. ADC'ler dalga formunu sayısallaştırır. Side-A okumayı paketler. Side-B yönlendirir. Jetson veya başka bir hızlandırıcı çıkarım yapar. NatureOS görüntüler. MINDEX kaynağı depolar. NLM desenleri öğrenir. AVANI eylemi yönetir.

Sistem bir döngü haline gelir:

1Living substrate → electrode → amplifier → ADC → MycoBrain → NLM → MYCA → AVANI → stimulus → living substrate

Bu döngü, biyolojik G/Ç'nin başlangıcıdır.

Sinyal tokenizasyonu: kelimelerin ötesinde

Dil modelleri metni tokenleştirir. MycoBrain, NLM'nin sinyalleri tokenleştirmesini sağlar.

Kaba bir dil tokeni şöyle olabilir:

1"wet"

Bir sinyal tokeni farklıdır. Kısa bir fiziksel dinamik penceresini kodlayabilir:

τi​=Q(ϕi​(xt:t+Δt​))τi​=Q(ϕi​(xt:t+Δt​))

Burada ϕi, bir zaman penceresinden özellikler çıkarır - sivri uç sayısı, frekans, genlik, eğim, faz ilişkisi, gaz-direnci deltası, sıcaklık gradyanı, basınç dalga formu veya çapraz sensör korelasyonu - ve Q, bu özellikleri model tarafından kullanılabilir bir temsile niceler veya gömer.

Bir mantar biyoelektrik tokeni şunları temsil edebilir:

1{
2  "modality": "bioelectric",
3  "window_ms": 5000,
4  "dominant_frequency_hz": 2.8,
5  "spike_density": 0.31,
6  "amplitude_band": "uV",
7  "context": {
8    "soil_moisture_delta": -0.07,
9    "temperature_delta_c": 0.4,
10    "voc_shift": 0.12
11  }
12}

Bu bir kelime değildir.

Makine öğrenimi formuna sıkıştırılmış küçük bir gerçeklik parçasıdır.

Bu tokenlerden yeterince cihazlar, ortamlar, organizmalar ve zaman boyunca biriktiğinde, Mycosoft doğayı yalnızca tanımlamayan modeller oluşturabilir. Doğanın kendi sinyallerinden öğrenirler.

NLM'nin altı duyusu

MycoBrain, daha büyük bir model mimarisi olan Doğa Öğrenme Modeli için cihaz tarafı giriş katmanıdır.

NLM altı fiziksel duyu etrafında düzenlenmiştir:

NLM duyusu

Fiziksel alan

Örnek MycoBrain bağlantılı girişler

Spektral

Işık, dalga boyu, görüntüleme

kameralar, multispektral sensörler, LiDAR

Akustik

Basınç dalga formları

mikrofonlar, hidrofonlar, titreşim

Biyoelektrik

Biyolojik voltajlar

FCI probları, miselyal elektrotlar

Termal

Isı ve gradyanlar

BME688/BME690, IR sensörleri

Kimyasal

Gaz ve moleküler imzalar

VOC, CO₂, pH, EC, partikül sensörleri

Mekanik

Basınç, titreşim, dokunma

IMU, gerinim, sismik, radar-adjacent hareket

Yetenek belgeleri, NLM'yi ham fiziksel gerçeklikten öğrenen bir model olarak tanımlar ve bu altı duyuyu sinyal alanları olarak belirler: spektral, akustik, biyoelektrik, termal, kimyasal ve mekanik.

MycoBrain'in stratejik olarak önemli hale geldiği yer burasıdır. Fiziksel gerçeklikten öğrenen bir model, onu besleyen fiziksel araçlar kadar iyidir. MycoBrain, bu model için standartlaştırılmış ağız, burun, cilt, kulak, elektroreseptör ve sinir sistemi konektörüdür.

Jetson, Orin, Blackwell ve uç yapay zeka yolu

MycoBrain, kasıtlı olarak dev bir GPU olmaya çalışmaz.

Düşük güçlü edinim ve koordinasyon katmanıdır. Ağır çıkarım, uç yapay zeka modüllerine aittir. Bugün bu, cihaz sınıfına bağlı olarak NVIDIA Jetson Nano, Jetson Orin Nano, Jetson Orin ve ilgili modüller anlamına gelir. Donanım portföyünde, Mushroom 1 ve Hyphae 1 gibi daha büyük cihazlar tam uç yapay zeka çıkarımı için Jetson Orin Nano veya Jetson Nano kullanırken, daha küçük cihazlar kompakt GPU/NPU hızlandırmalı çıkarım için M5Stack LLM Module 8850'yi kullanabilir.

Bu, Mycosoft'a pratik bir bölünme sağlar:

MycoBrain, düşük seviyeli algılama, yerel kontrol, güç bilincinde çalışma ve örgü iletişimini halleder. Jetson, yapay zeka çıkarımı, bilgisayar görüşü, daha büyük modeller, akustik sınıflandırma, yerel NLM işleme ve daha yüksek seviyeli özerkliği halleder. Deniz konuşlandırmalarında, MycoBrain, geri bağlantıya bağlı kalmadan uçta gerçek zamanlı NLM akustik sınıflandırmasını etkinleştirmek için aynı şamandıra muhafazasındaki bir Jetson Orin Nano'ya bağlanabilir.

Yol haritası bunu daha da genişletiyor.

Sürüm 3, bir hücresel genişletme yolu ekler: LoRa bölgesinin üzerine bir şapka olarak konumlandırılmış SIM7000/SIM7600 sınıfı bir kart gibi 4G/5G özellikli bir SIM modülü. Bu, MycoBrain'e LoRa örgüsünü terk etmeden hücresel geri bağlantı sağlar.

Sürüm 4, doğrudan yüksek performanslı genişletmeye doğru ilerler: PCIe, alt tarafta SSD, yerel model depolama ve Blackwell sınıfı veya gelecekteki yapay zeka hızlandırıcı modüllerinin doğrudan entegrasyonu. Amaç, geliştirme kartlarının ötesine geçmek ve yapay zeka hızlandırıcılarını, depolamayı ve sensör orkestrasyonunu Mycosoft kontrollü donanıma yerleştirmektir.

Bu geçiş önemlidir. Geliştirme kitleri, prototip oluşturma şeklinizdir. Özel yapay zeka taşıyıcı kartları, platforma sahip olma şeklinizdir.

Yerel depolama: saha için hafıza

Bir saha bilgisayarı sürekli bağlantı varsayamaz.

Ormanlar sinyali kaybeder. Şamandıralar menzil dışına çıkar. Droidler ölü bölgelere girer. Toprak probları, radyonun kesintili olduğu yerlere gömülebilir. Savunma konuşlandırmaları, reddedilmiş ortamlarda çalışabilir.

Bu nedenle Mycosoft donanım stratejisi, birden çok kademede yerel depolamayı içerir: büyük Jetson donanımlı cihazlar için NVMe SSD'ler, orta boy cihazlar için microSD, daha küçük cihazlar için ESP32 flash belleği ve gömülü problar için yerel arabellekler.

MycoBrain V4 için SSD desteği daha da önemli hale gelir. Yerel depolama, cihazın şunları depolayabileceği anlamına gelir:

• ham sensör pencereleri
• işlenmiş özellikler
• kalibrasyon geçmişi
• model ağırlıkları
• NLM gömmeleri
• olay günlükleri
• örgü teslimat kuyrukları
• kriptografik kaynak
• deney durumu

Gelecekteki bir MycoBrain yalnızca veri akışı yapmamalıdır. Hatırlamalıdır.

Kartta neden bu kadar çok konektör var

Normal bir tüketici cihazı, sevk edilmeden önce ne olduğuna karar verebilir.

MycoBrain yapamaz.

Bir MycoBrain bir toprak istasyonu haline gelebilir. Bir diğeri bir şamandıra haline gelebilir. Bir diğeri bir endüstriyel sensör ağ geçidi haline gelebilir. Bir diğeri bir biyolojik arayüz haline gelebilir. Bir diğeri bir drone yükü haline gelebilir. Bir diğeri bir el tipi çevresel yapay zeka cihazı haline gelebilir. Bir diğeri bir laboratuvar biyolojik bilgisayarının parçası haline gelebilir.

İşte bu yüzden konektör felsefesi agresiftir: analog, I²C, UART, USB-C, LoRa, LTE başlığı, 5 V çıkışlar, NeoPixel, buzzer'lar, harici sensörler ve güç hatları. V2 şeması, çift USB-C, analog girişler, I²C başlıkları, UART başlıkları, 5 V çıkışlar, SIM7600G modem arayüzü, 12 V giriş ve 5 V / 3.3 V hatları dahil olmak üzere bu konektör ailelerinin varlığını doğruluyor.

Pratikte bu, geliştiricilerin neredeyse her şeyi bağlamasına olanak tanır:

• BME688 / BME690 çevresel sensörler
• VOC ve gaz sensörleri
• partikül sensörleri
• pH ve iletkenlik probları
• toprak nemi probları
• hidrofonlar
• IMU'lar
• manyetometreler
• yardımcı bilgisayar aracılığıyla kameralar
• yardımcı bilgisayar aracılığıyla radar ve LiDAR
• FCI elektrotları
• aktüatörler
• pompalar
• valfler
• LED'ler
• buzzer'lar
• harici modemler
• pil monitörleri

Böyle bir kart tek bir kullanım durumu etrafında inşa edilmemiştir. Çevrenin bizi şaşırtmaya devam edeceği varsayımı üzerine inşa edilmiştir.

Droid işletim modeli

Mycosoft, açık hava robotlarını droid olarak adlandırıyor çünkü bunlar sadece kutuların içindeki sensörler değil. Dünyada hayatta kalmak ve çalışmak üzere tasarlanmış otonom makinelerdir.

Bir Mycosoft droidi kendi bedenini bilmelidir. Pilini bilmelidir. Sensörlerinin sağlıklı olup olmadığını bilmelidir. Daha hızlı örnekleme yapması, daha uzun uyuması, bir komşusunun paketini iletmesi, Jetson'ını uyandırması veya evi araması gerekip gerekmediğini bilmelidir. Güneş enerjisi kısıtlamaları, radyo kısıtlamaları, termal kısıtlamalar, çevresel kısıtlamalar ve ekolojik kısıtlamalar altında çalışmalıdır.

MycoBrain, bunu mümkün kılan düşük seviyeli beden zekasını sağlar.

Mushroom 1, onu yeraltı mantar ağlarını ve toprak koşullarını izlemek için kullanabilir. SporeBase, biyoaerosol toplamayı koordine etmek için kullanabilir. Hyphae 1, onu modüler bir endüstriyel G/Ç denetleyicisi olarak kullanabilir. MycoNode, yeraltı biyoelektrik algılamasını desteklemek için daha küçük bir form kullanabilir. Psathyrella, su altı akustik izleme için mimariyi kullanabilir. Yetenek belgeleri, MycoBrain'i Mycosoft donanım dağıtımları için ESP32-S3 uç bilişim platformu olarak tanımlar ve Mushroom 1, SporeBase, Hyphae 1, MycoNode, ALARM ve FCI'yı donanım serisinin bir parçası olarak belirtir.

Mesele her robotun aynı olması değil.

Mesele, her robotun ortak bir beyin sapını paylaşmasıdır.

Ağ örgüsü: dijital mikoriza

MycoBrain'in ağ felsefesi miselyumdan ilham alır.

Bir mantar ağı tek bir merkezi yönlendiriciye bağlı değildir. Dallanır, yeniden bağlanır, rotayı değiştirir, keşfeder ve hasardan kurtulur. Mycosoft'un cihaz ağları da aynı şekilde davranmalıdır.

Mycorrhizae Protokolü'nün rolü budur: dağıtık saha ağlarında biyolojik sensör verilerini yönlendirmek için bir yayınla/abone ol mesajlaşma protokolü. Mycorrhizae Protokolü, biyolojik veriler, zaman serisi telemetrisi, biyoelektrik dalga formları, çevresel ölçümler, kendi kendini iyileştiren ağ topolojisi ve Jetson çıkarım düğümlerini desteklerken ESP32-S3 için yeterince hafif olan uç-yerel çalışma için optimize edilmiştir.

Bir MycoBrain ağı sadece verileri bir gösterge panosuna geri göndermekle ilgili değildir. Yerel işbirliği ile ilgilidir.

Bir droid bir sinyal algılayabilir. Bir diğerinin daha güçlü bir ana bağlantısı olabilir. Üçüncüsünün daha iyi bir sensör açısı olabilir. Dördüncüsünde yerel AI hesaplama mevcut olabilir. Beşincisi uyuyor olabilir ancak bir komşusunun olayıyla uyanabilir.

Bu, bir saha zeka ağı oluşturur:

1MycoBrain → MycoBrain → Gateway → NatureOS
2     ↘          ↕           ↗
3      Sensor   Relay     Jetson
4        ↘       ↕        ↗
5          NLM / MINDEX / MYCA

Ölçekte dağıtıldığında, MycoBrain'ler cihazlardan daha fazlası haline gelir. Dağıtılmış bir çevresel sinir sistemine dönüşürler.

Geliştirici arayüzü: beyin üzerine inşa et

MycoBrain, yapımcılar için erişilebilir ve mühendisler için yeterince ciddi olmalıdır.

Onunla çalışan bir geliştirici, roller halinde düşünebilmelidir:

1device:
2  id: mycobrain-v2-alpha
3  role: mushroom1
4  side_a:
5    mode: deterministic_sensor_controller
6    sample_rate_hz:
7      environmental: 1
8      bioelectric: 100
9      power: 0.2
10  side_b:
11    mode: mesh_router
12    links:
13      - lora
14      - ble
15      - wifi
16      - lte_hat
17  cortex:
18    module: jetson_orin_nano
19    tasks:
20      - nlm_inference
21      - anomaly_detection
22      - local_buffering
23      - model_update

Bir sensör, bir bildirim aracılığıyla kendini gösterebilir:

1{
2  "sensor_id": "fci_probe_01",
3  "modality": "bioelectric",
4  "channels": 16,
5  "units": "microvolts",
6  "sample_rates_hz": [10, 50, 100, 500],
7  "calibration": {
8    "gain": 1000,
9    "noise_floor_uv": 0.8,
10    "last_calibrated": "2026-05-01"
11  },
12  "safety": {
13    "stimulation_enabled": true,
14    "max_stimulus_mv": 300,
15    "requires_avani_gate": true
16  }
17}

Kartı topluluk için değerli kılan şey budur. Fiziksel bir platformdur, aynı zamanda programlanabilir bir ekosistemdir. Bir yapımcı bir sensör takabilir. Bir araştırmacı bir mantar sinyali deneyi yapabilir. Bir robotik geliştirici bir yük ekleyebilir. Bir savunma entegratörü şifrelenmiş telemetriyi yönlendirebilir. Bir çevre bilimci verileri NatureOS'a gönderebilir. Bir AI mühendisi sinyal-yerel bir model eğitebilir.

Yatırımcılar neden önemsemeli

MycoBrain, tek seferlik bir kart değildir.

Bir platform ilkelidir.

Yatırımcı durumu "havalı bir mantar PCB'si yaptık" değildir. Yatırımcı durumu, MycoBrain'in tam bir donanım ekosistemi için ortak uç bilgisayar haline gelebileceğidir: çevresel istasyonlar, biyolojik problar, biyoaerosol sistemleri, endüstriyel uç düğümler, su altı şamandıraları, elde taşınan AI cihazları ve gelecekteki biyolojik bilgisayarlar.

Donanım portföyü, Mycosoft'u çevresel zeka, biyolojik hesaplama ve mantar ağ arayüzleri için Mushroom 1, SporeBase, ALARM, MycoNode, Hyphae 1, Tricorder, Petraeus ve Mushroom 2'yi kapsayan kapsamlı bir donanım ekosistemi oluşturuyor olarak tanımlar.

Bu, birkaç tür kaldıraç yaratır.

Birincisi, üretim kaldıracı. Paylaşılan bir denetleyici, mühendislik tekrarını azaltır. Mycosoft, her ürün için sensör edinimi ve iletişimini yeniden tasarlamak yerine, bir temel kart ailesini geliştirir.

İkincisi, donanım yazılımı kaldıracı. Her cihaz aynı protokol yükseltmelerinden, güvenlik iyileştirmelerinden, sensör kütüphanelerinden, OTA mekanizmalarından, ağ iyileştirmelerinden ve NLM köprü çalışmasından yararlanır.

Üçüncüsü, veri kaldıracı. Her cihaz, NLM'yi besleyebilecek sinyal-yerel eğitim verileri üretir. Ne kadar çok cihaz dağıtılırsa, model alt tabakası o kadar değerli hale gelir.

Dördüncüsü, platform kaldıracı. MycoBrain, donanımı NatureOS, MINDEX, MYCA, AVANI, FUSARIUM ve Mycorrhizae'ye bağlar. Daha büyük bir yazılım ve zeka sisteminin uç katmanıdır.

Beşincisi, fikri mülkiyet kaldıracı. MycoBrain teknoloji/FK yığınının bir parçası olarak çift MCU mimarisi, donanım yazılımı yığını, Mycorrhizae Protokolü, I²C sensör numaralandırması ve MINDEX zincir-of-saklama entegrasyonu.

Küçük bir kartın altyapı haline gelmesi böyle olur.

Bunun bilimsel olarak neden önemi var

MycoBrain'in bilimsel önemi, sıcaklığı veya nemi ölçmesi değildir. Bunu yapan birçok cihaz var.

Bilimsel önem, MycoBrain'in canlı sistemler etrafında çok modlu nedensel bağlam toplamak üzere tasarlanıyor olmasıdır. Tek başına bir mantar voltaj sivri ucu ilginçtir. Toprak nemi, pH, sıcaklık, VOC kayması, ışık seviyesi ve uyaran olayı ile senkronize edilmiş bir mantar voltaj sivri ucu kanıt haline gelir.

Bu kanıt bir parmak izi haline gelebilir.

Bu parmak izi bir model haline gelebilir.

Bu model tahmin haline gelebilir.

Bu tahmin, yönetilen bir eylem haline gelebilir.

FCI'nın önemi bu yüzden. FCI teknik incelemesi, FCI yığınını ince miselyal elektriksel varyasyonları tespit edebilen, zayıf biyoelektrik sinyalleri yükseltip filtreleyebilen ve bu sinyalleri gerçek zamanlı veri analizi için kullanılabilir hale getiren bir mantar probu, sinyal işleme birimi ve bulut entegrasyon katmanı olarak tanımlar.

MycoBrain, bu fikirlerin laboratuvardan çıkmasını sağlayan pratik saha bilgisayarıdır.

Gelecek sürümler: V3 ve V4

Sürüm 2, genişletilmiş mimariyi kanıtlıyor.

Sürüm 3, kartı daha dağıtılabilir hale getiriyor.

V3 yönü, hücresel genişlemedir: LoRa bölgesinin üzerine takılabilen bir 4G/5G SIM modül şapkası. LoRa, düşük güçlü yerel ağ olarak kalır. Hücresel, ana bağlantı haline gelir. Bu, bir saha droidine yerel bir sürüde çalışma ve altyapı mevcut olduğunda yine de evi arama yeteneği verir.

Sürüm 4 daha derin bir geçiştir.

V4, PCIe, SSD ve doğrudan hızlandırıcı entegrasyonuna doğru ilerliyor. Amaç, MycoBrain sınıfı donanımın yerel model ağırlıkları taşımasına, ham ve işlenmiş veri kümelerini depolamasına ve Blackwell sınıfı veya gelecekteki AI hızlandırıcı modüllerini doğrudan Mycosoft kart ekosistemine entegre etmesine izin vermektir. M5Stack LLM 8850 yolu, daha küçük cihazlara zaten kompakt bir çıkarım katmanı sağlar; V4, bu felsefeyi daha derin bir özel AI taşıyıcı mimarisine doğru genişletir. Donanım portföyü, daha büyük cihazlar için Jetson sınıfı modüller ve daha küçük cihazlar için M5Stack LLM Module 8850 kullanan iki katmanlı bir uç bilişim stratejisi tanımlar.

Uzun vadeli yol nettir:

1V1: kompakt çift-ESP32-S3 + LoRa denetleyici
2V2: USB-C, analog/I²C/UART, LTE başlığı ile genişletilmiş sensör/iletişim kartı
3V3: hücresel şapka + LoRa ağı + daha iyi uzaktan filo yönetimi
4V4: PCIe + SSD + doğrudan AI hızlandırıcı entegrasyonu
5V5+: Tam biyolojik/robotik uç AI ana kartı olarak MycoBrain

Hedef başka bir geliştirme kartı değil.

Hedef, Mycosoft'un kendi otonom çevresel bilgisayar mimarisidir.

Biyolojik ve dijital hesaplama arasında bir köprü olarak kart

Kartın arkası mantar işaretini taşır çünkü mantar bir dekorasyon değildir. Tasarım felsefesidir.

Bir mantar, gizli bir ağın görünür meyve veren gövdesidir. MycoBrain de benzerdir. Kart görünür, ancak gerçek sistem arkasındaki ağdır: droidler, problar, sensörler, modeller, ajanlar, gösterge panoları, veri kümeleri ve canlı alt tabakalar.

FCI bize biyolojik G/Ç sağlar. MycoBrain bize uç kontrol sağlar. Mycorrhizae bize ağ yönlendirme sağlar. MINDEX bize hafıza ve kaynak sağlar. NLM bize sinyal-yerel öğrenme sağlar. MYCA bize etmen muhakemesi sağlar. AVANI bize yönetişim sağlar.

Birlikte, hibrit bir biyolojik-dijital yığın oluştururlar.

1Canlı Sinyal
2   ↓
3FCI / Sensörler
4   ↓
5MycoBrain
6   ↓
7Mycorrhizae / MDP
8   ↓
9Jetson / M5Stack / Gelecek Blackwell
10   ↓
11NLM
12   ↓
13MYCA
14   ↓
15AVANI
16   ↓
17NatureOS / MINDEX / FUSARIUM

Dünyayı okuyan bir bilgisayar

Çoğu bilgisayar masaların üzerinde durur.

MycoBrain, çamur, yağmur, çiftlikler, ormanlar, laboratuvarlar, çatılar, şamandıralar, bodrumlar, muhafazalar, dronlar ve deneysel biyolojik sistemler için tasarlanmıştır. Onarılmak, yinelenmek, etrafı 3D basılmak, istiflenmek, genişletilmek, flaşlanmak ve yeniden dağıtılmak üzere tasarlanmıştır. Mycosoft'un donanım üretim felsefesi, hızlı yineleme için 3D baskıyı ve endüstriyel cihazlar için yeniden kullanılmış hazır muhafazaları vurgulayarak takım yükünü azaltır ve üretim esnekliğini artırır.

Bu önemlidir çünkü Dünya ölçeğindeki zeka yalnızca bulut gösterge panolarından inşa edilemez.

Dünyada cihazlara ihtiyacımız var.

Düşük güçlü denetleyicilere ihtiyacımız var.

Ağlara ihtiyacımız var.

Yerel çıkarıma ihtiyacımız var.

Biyolojik arayüzlere ihtiyacımız var.

Depolamaya ihtiyacımız var.

Yönetişime ihtiyacımız var.

Makinelerin, doğayı önce dile dönüştürmeye zorlamadan doğadan öğrenmesinin bir yoluna ihtiyacımız var.

İşte bu MycoBrain.

ÇOK UZUN MYCOBRAIN BELGESİNİN SONU

GITHUB: https://github.com/MycosoftLabs/mycobrain

YOUTUBE MYCOBRAIN VİDEOSU: https://www.youtube.com/watch?v=3WDneg9OHtU

MycoBrain, insan olmayanlar için inşa ettiğimiz ilk bilgisayardır çünkü zekanın kelimelerle başladığını varsaymaz.

Zekanın sinyalle başladığını varsayar.

• Bir mantar sinyal verir.
• Bir orman sinyal verir.
• Bir nehir sinyal verir.
• Bir okyanus sinyal verir.
• Bir makine sinyal verir.
• Bir AI ajanı sinyal verir.
• Bir droid sinyal verir.

MycoBrain, dinlemek, çevirmek, yönlendirmek, hatırlamak, çıkarım yapmak ve yanıt vermek için tasarlanmış karttır.

Çoğu AI, interneti, özellikle de kendi sentetik verilerini okumaya devam edecek.

MycoBrain, trilyonlarca ve trilyonlarca yaşam formunu kullanıcı olarak kabul ederek, klavyeyi, fareyi ve hatta güzel seslere sahip sesli ajan asistanlarını aşarak dünyayı okudu.

Her şey seninle ilgili değil, ama sen tüm gezegen yaşamının bir parçasısın.

Bunu unutma.