https://gaia-air-splcogen.vercel.app/

Este documento proporciona una visión completa de la arquitectura GAIA AIR, detallando las capas, componentes, flujos de información y estructura del repositorio. Sirve como referencia principal para cualquier persona que trabaje en el sistema.

El documento incluye:

1. Visión general y principios arquitectónicos
2. Estructura detallada de las tres capas principales
3. Explicación del Digital Thread Orchestrator como componente central
4. Flujos de información entre capas
5. Estructura del repositorio
6. Integración tecnológica y beneficios
7. Enfoque en sostenibilidad
8. Roadmap de implementación
9. Consideraciones de seguridad y cumplimiento
10. Métricas de éxito

GAIA AIR implementa una arquitectura digital integral para gestionar el ciclo de vida completo de productos aeroespaciales sostenibles. Esta arquitectura está diseñada para conectar todas las fases del desarrollo, desde la conceptualización y diseño hasta la producción, operación y mantenimiento, con un enfoque en sostenibilidad, trazabilidad y eficiencia.

flowchart TD
    subgraph design_layer [Design & Documentation Layer]
        A1["Semantic Memory System"]
        A2["PLM & Digital Twins"]
        A3["Aero. Ontologies"]
    end

    subgraph production_layer [Industrial Production Layer]
        B1["Manufacturing Digital Twins"]
        B2["Advanced MES"]
        B3["Quality Control"]
    end

    subgraph operations_layer [Services & Operations Layer]
        C1["Predictive Maintenance"]
        C2["Supply Chain Management"]
        C3["Lifecycle Analysis"]
    end

    D["Digital Thread Orchestrator"]

    %% Connections
    A1 --> A2
    A2 --> A3
    A2 --> B1
    B2 --> D
    D --> C1
    B2 --> B3
    B3 --> C2
    C2 --> C3

• Digital Thread: Hilo digital continuo que conecta todas las fases del ciclo de vida
• Modularidad: Componentes desacoplados con interfaces bien definidas
• Sostenibilidad: Métricas ambientales integradas en cada fase
• Trazabilidad: Registro inmutable de todas las decisiones y cambios
• Seguridad por Diseño: Protección de datos y propiedad intelectual

La arquitectura se divide en tres capas principales interconectadas:

Centro neurálgico para la gestión del conocimiento y documentación técnica.

Componentes Clave:

• Sistema de Memoria Semántica: Almacenamiento y recuperación contextual de documentación técnica
• PLM Inteligente: Gestión del ciclo de vida del producto con integración de gemelos digitales
• Ontologías Aeroespaciales: Modelos de conocimiento estructurado específicos del dominio

Tecnologías:

• Bases de datos vectoriales (pgvector, Pinecone)
• Procesamiento de lenguaje natural y RAG
• Grafos de conocimiento

Conecta el diseño con la fabricación física mediante gemelos digitales y sistemas MES avanzados.

Componentes Clave:

• Gemelos Digitales de Fabricación: Simulación y optimización de procesos productivos
• Sistema MES Avanzado: Monitoreo y control de la producción en tiempo real
• Control de Calidad Inteligente: Inspección automatizada con visión artificial

Tecnologías:

• IoT industrial y sensores
• Visión artificial
• Simulación en tiempo real
• Blockchain para trazabilidad

Gestiona la fase operativa del producto, incluyendo mantenimiento y cadena de suministro.

Componentes Clave:

• Plataforma de Mantenimiento Predictivo: Anticipación de fallos y optimización de mantenimiento
• Gestión Inteligente de Cadena de Suministro: Optimización de inventario y logística
• Análisis de Ciclo de Vida: Monitoreo continuo de impacto ambiental

Tecnologías:

• Machine Learning predictivo
• Optimización de inventario
• Análisis de datos operacionales

El Digital Thread Orchestrator actúa como columna vertebral de la arquitectura, conectando las tres capas y asegurando la trazabilidad completa del ciclo de vida del producto.

Funcionalidades:

• Registro y coordinación de eventos entre sistemas
• Trazabilidad completa de cambios y decisiones
• Mantenimiento del linaje de datos a través de todas las fases

1. Diseño → Producción:

   • Los cambios de diseño generan eventos en el Digital Thread
   • Los gemelos digitales simulan el impacto en la producción
   • Se actualizan automáticamente los planes de fabricación

2. Producción → Operaciones:

   • Los datos de fabricación real alimentan los modelos predictivos
   • La trazabilidad de componentes se mantiene para servicio postventa
   • Las desviaciones de calidad informan mejoras de diseño

3. Operaciones → Diseño:

   • Los datos operacionales retroalimentan el diseño
   • El análisis de fallos informa mejoras futuras
   • Las métricas de sostenibilidad guían la evolución del producto

Para 2026, tras completar las tres fases de implementación, la estructura del repositorio GAIA AIR reflejará una arquitectura completa y madura que integra todas las capas del sistema. A continuación, presento una proyección detallada de cómo se vería la estructura completa del código:

GAIA-AIR/
├── ARCHITECTURE.md                  # Documento de arquitectura
├── README.md                        # Documentación general
├── CONTRIBUTING.md                  # Guías de contribución
├── LICENSE                          # Licencia del proyecto
├── docker-compose.yml               # Configuración de despliegue completo
├── kubernetes/                      # Configuraciones para orquestación
│   ├── production/                  # Manifiestos para producción
│   └── development/                 # Manifiestos para desarrollo
│
├── CMS-KIT/                         # Sistema de gestión de contenidos
│   ├── app/
│   │   ├── backend-fastapi/         # Backend API (FastAPI)
│   │   │   ├── core/
│   │   │   │   ├── memory/          # Núcleo de memoria semántica
│   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   ├── memory_service.py
│   │   │   │   │   ├── vector_store.py
│   │   │   │   │   ├── embedding_service.py
│   │   │   │   │   └── cache_manager.py
│   │   │   │   ├── auth/            # Autenticación y autorización
│   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   ├── oauth2.py
│   │   │   │   │   ├── jwt_handler.py
│   │   │   │   │   └── permissions.py
│   │   │   │   └── config/          # Configuración del sistema
│   │   │   │       ├── __init__.py
│   │   │   │       ├── settings.py
│   │   │   │       └── environment.py
│   │   │   ├── routers/
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── users.py         # Gestión de usuarios
│   │   │   │   ├── services/        # Endpoints de API
│   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   ├── semantic_bridge.py
│   │   │   │   │   ├── digital_twin_router.py
│   │   │   │   │   ├── plm_integration.py
│   │   │   │   │   └── sustainability_metrics.py
│   │   │   │   └── admin/           # Endpoints administrativos
│   │   │   │       ├── __init__.py
│   │   │   │       ├── system_config.py
│   │   │   │       └── monitoring.py
│   │   │   ├── services/            # Servicios de negocio
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── digital_thread_orchestrator.py
│   │   │   │   ├── knowledge_graph_service.py
│   │   │   │   ├── ontology_manager.py
│   │   │   │   ├── rag_service.py
│   │   │   │   └── audit_service.py
│   │   │   ├── models/              # Modelos de datos
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── user.py
│   │   │   │   ├── document.py
│   │   │   │   ├── thread_events.py
│   │   │   │   └── audit_log.py
│   │   │   ├── dependencies/        # Dependencias compartidas
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── auth.py
│   │   │   │   ├── database.py
│   │   │   │   └── telemetry.py
│   │   │   ├── utils/               # Utilidades
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── validators.py
│   │   │   │   ├── formatters.py
│   │   │   │   └── security.py
│   │   │   ├── tests/               # Pruebas automatizadas
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── test_memory.py
│   │   │   │   ├── test_semantic_bridge.py
│   │   │   │   └── test_digital_thread.py
│   │   │   ├── alembic/             # Migraciones de base de datos
│   │   │   ├── main.py              # Punto de entrada FastAPI
│   │   │   ├── Dockerfile           # Configuración de contenedor
│   │   │   └── requirements.txt     # Dependencias Python
│   │   │
│   │   └── frontend-nextjs/         # Frontend (Next.js)
│   │       ├── app/
│   │       │   ├── layout.tsx       # Layout principal
│   │       │   ├── page.tsx         # Página principal
│   │       │   ├── globals.css      # Estilos globales
│   │       │   ├── api/             # API routes
│   │       │   ├── auth/            # Autenticación
│   │       │   ├── dashboard/       # Interfaces de usuario
│   │       │   │   ├── page.tsx
│   │       │   │   ├── layout.tsx
│   │       │   │   ├── memory/      # Gestión de memoria
│   │       │   │   ├── documents/   # Gestión documental
│   │       │   │   ├── analytics/   # Analíticas y métricas
│   │       │   │   └── settings/    # Configuración
│   │       │   └── admin/           # Panel de administración
│   │       ├── components/
│   │       │   ├── ui/              # Componentes de UI
│   │       │   │   ├── button.tsx
│   │       │   │   ├── card.tsx
│   │       │   │   └── ...
│   │       │   ├── forms/           # Componentes de formularios
│   │       │   ├── layouts/         # Componentes de layout
│   │       │   └── charts/          # Visualizaciones y gráficos
│   │       ├── lib/
│   │       │   ├── stores/          # Estado global
│   │       │   │   ├── auth-store.ts
│   │       │   │   ├── document-store.ts
│   │       │   │   └── settings-store.ts
│   │       │   ├── api/             # Cliente API
│   │       │   ├── utils/           # Utilidades
│   │       │   └── hooks/           # Custom hooks
│   │       ├── widgets/             # Widgets reutilizables
│   │       │   ├── AllInsightsWidget.tsx
│   │       │   ├── NodeStatusWidget.tsx
│   │       │   ├── TelemetryWidget.tsx
│   │       │   ├── TokensWidget.tsx
│   │       │   └── UsersWidget.tsx
│   │       ├── public/              # Archivos estáticos
│   │       ├── ui/                  # Componentes de UI específicos
│   │       │   ├── memory_dashboard.tsx
│   │       │   ├── document_explorer.tsx
│   │       │   └── semantic_search.tsx
│   │       ├── next.config.js       # Configuración Next.js
│   │       ├── tailwind.config.js   # Configuración Tailwind
│   │       ├── tsconfig.json        # Configuración TypeScript
│   │       ├── package.json         # Dependencias
│   │       └── Dockerfile           # Configuración de contenedor
│   │
│   ├── docs/                        # Documentación detallada
│   │   ├── api/                     # Documentación de API
│   │   ├── architecture/            # Detalles arquitectónicos
│   │   ├── user-guides/             # Guías de usuario
│   │   └── developer-guides/        # Guías para desarrolladores
│   │
│   └── scripts/                     # Scripts de utilidad
│       ├── setup.sh                 # Script de configuración
│       ├── seed_data.py             # Carga de datos iniciales
│       └── migration.py             # Utilidades de migración
│
├── DIGITAL-TWIN/                    # Módulo de gemelos digitales
│   ├── core/                        # Núcleo del gemelo digital
│   │   ├── simulation_engine/       # Motor de simulación
│   │   │   ├── physics_engine.py
│   │   │   ├── material_properties.py
│   │   │   └── environmental_factors.py
│   │   ├── model_registry/          # Registro de modelos
│   │   │   ├── model_manager.py
│   │   │   ├── version_control.py
│   │   │   └── model_validator.py
│   │   └── integration/             # Integraciones
│   │       ├── plm_connector.py
│   │       ├── mes_connector.py
│   │       └── iot_gateway.py
│   ├── api/                         # API del gemelo digital
│   │   ├── simulation_api.py
│   │   ├── model_api.py
│   │   └── data_api.py
│   ├── visualization/               # Visualización 3D
│   │   ├── web_viewer/
│   │   ├── ar_interface/
│   │   └── vr_interface/
│   ├── models/                      # Modelos predefinidos
│   │   ├── aircraft/
│   │   │   ├── fuselage/
│   │   │   ├── wings/
│   │   │   └── propulsion/
│   │   └── spaceshuttle/
│   │       ├── thermal_protection/
│   │       ├── propulsion/
│   │       └── life_support/
│   └── tests/                       # Pruebas del gemelo digital
│
├── PRODUCTION-SYSTEMS/              # Sistemas de producción
│   ├── mes/                         # Manufacturing Execution System
│   │   ├── production_planning/
│   │   ├── quality_control/
│   │   ├── resource_management/
│   │   └── performance_analytics/
│   ├── iot-platform/                # Plataforma IoT
│   │   ├── device_management/
│   │   ├── data_ingestion/
│   │   ├── real_time_analytics/
│   │   └── alert_system/
│   ├── vision-system/               # Sistema de visión artificial
│   │   ├── camera_integration/
│   │   ├── defect_detection/
│   │   ├── measurement/
│   │   └── reporting/
│   └── blockchain-traceability/     # Trazabilidad con blockchain
│       ├── smart_contracts/
│       ├── certification/
│       ├── audit_trail/
│       └── supplier_verification/
│
└── OPERATIONS-PLATFORM/             # Plataforma de operaciones
    ├── maintenance/                 # Sistema de mantenimiento
    │   ├── predictive_maintenance/
    │   │   ├── failure_prediction/
    │   │   ├── maintenance_scheduling/
    │   │   └── part_lifecycle/
    │   ├── service_management/
    │   │   ├── ticket_system/
    │   │   ├── resource_allocation/
    │   │   └── knowledge_base/
    │   └── digital_manuals/
    │       ├── interactive_guides/
    │       ├── ar_assistance/
    │       └── training_modules/
    ├── supply-chain/                # Gestión de cadena de suministro
    │   ├── inventory_management/
    │   │   ├── forecasting/
    │   │   ├── optimization/
    │   │   └── alerts/
    │   ├── supplier_management/
    │   │   ├── evaluation/
    │   │   ├── onboarding/
    │   │   └── collaboration/
    │   ├── logistics/
    │   │   ├── route_optimization/
    │   │   ├── carbon_tracking/
    │   │   └── delivery_management/
    │   └── procurement/
    │       ├── sourcing/
    │       ├── contract_management/
    │       └── sustainable_procurement/
    ├── sustainability/              # Análisis de sostenibilidad
    │   ├── lifecycle_assessment/
    │   │   ├── carbon_footprint/
    │   │   ├── resource_usage/
    │   │   └── end_of_life/
    │   ├── reporting/
    │   │   ├── esg_metrics/
    │   │   ├── regulatory_compliance/
    │   │   └── sustainability_goals/
    │   └── optimization/
    │       ├── energy_efficiency/
    │       ├── material_optimization/
    │       └── waste_reduction/
    └── customer-portal/             # Portal de clientes
        ├── fleet_management/
        ├── service_requests/
        ├── documentation_access/
        └── training_center/

• Digital Thread Completo: El digital_thread_orchestrator.py actúa como columna vertebral, conectando todas las capas y módulos.
• APIs Unificadas: Interfaces coherentes entre todos los sistemas (CMS-KIT, DIGITAL-TWIN, PRODUCTION-SYSTEMS, OPERATIONS-PLATFORM).
• Modelo de Datos Compartido: Definiciones comunes que aseguran consistencia a través de todo el ciclo de vida.

• Microservicios Especializados: Cada componente funcional está encapsulado como un servicio independiente.
• Orquestación con Kubernetes: Configuraciones completas para despliegue y escalado automático.
• Interfaces Bien Definidas: Contratos de API claros entre todos los módulos.

• Gemelos Digitales Completos: Simulación física avanzada con modelos detallados de aeronaves y transbordadores espaciales.
• IA Integrada en Todos los Niveles: Desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de la cadena de suministro.
• Realidad Aumentada/Virtual: Interfaces inmersivas para diseño, mantenimiento y capacitación.
• Blockchain para Trazabilidad: Registro inmutable de toda la cadena de valor.

• Análisis de Ciclo de Vida: Herramientas completas para evaluar y optimizar el impacto ambiental.
• Métricas ESG Integradas: Monitoreo continuo de indicadores ambientales, sociales y de gobernanza.
• Optimización de Recursos: Sistemas para minimizar desperdicios y maximizar eficiencia.

• CI/CD Completo: Integración y despliegue continuos para todos los componentes.
• Monitoreo Integral: Telemetría y observabilidad en todos los sistemas.
• Gestión de Configuración: Control centralizado de configuraciones para todos los entornos.

Esta estructura proyectada representa un ecosistema digital completo y maduro que abarca todo el ciclo de vida del producto aeroespacial, desde el diseño inicial hasta las operaciones y el mantenimiento, con un fuerte enfoque en sostenibilidad y trazabilidad.

Me alegra que el Modelo de Datos Unificado haya resonado tan bien con la visión de GAIA AIR. Profundicemos en la interacción entre SietEvolution y el contenido de SietDocument, que efectivamente constituye el núcleo del sistema de gestión del conocimiento científico.

Para ilustrar cómo funcionaría este mecanismo en la práctica, vamos a explorar varios scenarios de evolución científica:

graph LR
    subgraph Versioned Hypothesis Chain
        direction LR
        H1_v1["Hypothesis H1 (v1.0)<br>Status: proposed"] -- Refined By EVO-101 --> H1_v2["Hypothesis H1 (v1.1)<br>Status: refined"]
        H1_v2 -- Validated By EVO-102 --> H1_v3["Hypothesis H1 (v1.2)<br>Status: validated"]
    end

    subgraph Evolution Records
        direction TB
        EVO_101["SietEvolution EVO-101<br>Type: hypothesis_refinement<br>Affects: H1 (v1.0 -> v1.1)<br>Reason: New experimental data"]
        EVO_102["SietEvolution EVO-102<br>Type: hypothesis_validation<br>Affects: H1 (v1.1 -> v.1.2)<br>Reason: Successful simulation"]
    end

    SietDoc1["SietDocument DOC-A v2.0<br>References H1 (v1.0)"] --> |Update Triggered| EVO_101
    EVO_101 --> SietDoc2["SietDocument DOC-A v2.1<br>References H1 (v1.1)"]
    SietDoc2 --> |Update Triggered| EVO_102
    EVO_102 --> SietDoc3["SietDocument DOC-A v2.2<br>References H1 (v1.2)"]

    style H1_v1 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H1_v2 fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H1_v3 fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:2px
    style EVO_101 fill:#eee,stroke:#333,stroke-width:1px
    style EVO_102 fill:#eee,stroke:#333,stroke-width:1px

Funcionamiento:

• Inmutabilidad con Versionado: Cuando ocurre un refinamiento de hipótesis, la hipótesis original no se modifica. En su lugar:
  • Se crea una nueva versión de la hipótesis con el mismo ID base pero incrementando el número de versión (e.g., v1.0 -> v1.1).
  • La nueva versión mantiene una referencia a la versión anterior.
  • El estado de la hipótesis se actualiza (ej: de "proposed" a "refined" o "validated").
• Registro de Evolución: Cada transición entre versiones está documentada por un objeto SietEvolution que:
  • Registra el razonamiento detrás del cambio.
  • Documenta la evidencia que provocó el refinamiento.
  • Mantiene metadatos sobre quién, cuándo y por qué se realizó el cambio.

Implementación Técnica:

// Interfaz simplificada para la evidencia (puede ser más compleja)
interface Evidence {
  evidenceType: "experiment" | "literature" | "simulation" | "field_observation";
  source: string;
  description: string;
  link: string;
}

// Cuando se refina una hipótesis:
async function refineHypothesis(
  hypothesisId: string,
  refinementData: {
    newStatement: string;
    reasoning: string;
    evidence: Evidence;
    proposedBy: string;
  }
): Promise<{ updatedHypothesis: Hypothesis; evolution: SietEvolution }> {

  // 1. Obtener la hipótesis actual (asume funciones de acceso a datos)
  const currentHypothesis = await getLatestHypothesisVersion(hypothesisId);

  // 2. Crear nueva versión de la hipótesis
  const newVersionNumber = parseFloat(currentHypothesis.version) + 0.1;
  const newVersionString = newVersionNumber.toFixed(1);

  const refinedHypothesis: Hypothesis = {
    id: currentHypothesis.id, // Mismo ID base
    version: newVersionString,
    statement: refinementData.newStatement,
    proposedBy: refinementData.proposedBy,
    dateProposed: new Date(),
    status: "refined", // O 'validated' según el caso
    confidenceLevel: calculateNewConfidence(currentHypothesis, refinementData.evidence), // Lógica de cálculo de confianza
    supportingEvidence: [...currentHypothesis.supportingEvidence, refinementData.evidence.link], // Añadir nueva evidencia
    contradictingEvidence: currentHypothesis.contradictingEvidence, // Mantener o actualizar
    previousVersion: currentHypothesis.version, // Enlace a la versión anterior
    refinements: [], // Las versiones refinadas no refinan otras, pero pueden ser refinadas
  };

  // 3. Crear registro de evolución
  const evolution: SietEvolution = {
    evolutionId: generateUniqueId(), // Función para generar ID
    timestamp: new Date(),
    author: refinementData.proposedBy,
    changeType: "hypothesis_refinement",
    affectedEntities: [{
      type: "hypothesis",
      id: hypothesisId,
      fromVersion: currentHypothesis.version,
      toVersion: newVersionString
    }],
    changes: {
      before: currentHypothesis.statement,
      after: refinementData.newStatement,
      reasoning: refinementData.reasoning
    },
    triggeringEvidence: refinementData.evidence,
    knowledgeImpact: {
      significanceLevel: calculateSignificance(currentHypothesis, refinedHypothesis), // Lógica de cálculo
      paradigmShift: checkParadigmShift(currentHypothesis, refinedHypothesis), // Lógica de evaluación
      newQuestionsRaised: [], // A completar durante la revisión
      practicalImplications: [] // A completar durante la revisión
    },
    validation: { // Validación del REGISTRO DE EVOLUCIÓN, no de la hipótesis en sí
      status: "pending",
      reviewedBy: [],
      approvedBy: null,
      approvalDate: null,
      comments: ""
    }
  };

  // 4. Persistir ambos objetos en la base de datos (asume funciones de guardado)
  await saveHypothesisVersion(refinedHypothesis);
  await saveEvolution(evolution);

  // 5. Actualizar referencias en los documentos SIET afectados (ver sección 3)
  await updateSietDocumentReferences("hypothesis", hypothesisId, newVersionString);

  return { updatedHypothesis: refinedHypothesis, evolution };
}

La granularidad de los cambios es un aspecto crucial. GAIA AIR implementaría un sistema de "parches científicos" que permite cambios a múltiples niveles:

graph TD
    Granularity["Niveles de Granularidad<br>en SietEvolution"] --> DocLevel["Nivel Documento<br>(Metadatos, Status General)"]
    Granularity --> SectionLevel["Nivel Sección<br>(Contenido Completo, Título)"]
    Granularity --> EntityLevel["Nivel Entidad Científica<br>(Hypothesis, Experiment, etc.)"]
    Granularity --> AttributeLevel["Nivel Atributo<br>(Valor Específico: e.g., confidenceLevel)"]
    Granularity --> FragmentLevel["Nivel Fragmento<br>(Texto/Dato Específico dentro de Contenido)"]

    style Granularity fill:#ddd,stroke:#333,stroke-width:2px

Implementación de Granularidad:

• Referencia Precisa: Cada SietEvolution incluiría un campo affectedEntities (o similar) que especifica exactamente qué elementos se modificaron:

  interface AffectedEntity {
    type: "document" | "section" | "hypothesis" | "experiment" | "model" | "discovery" | "property" | "content_fragment"; // Añadido content_fragment
    id: string; // ID del documento o entidad principal
    path?: string;  // Ruta JSONPath o similar para cambios de atributo o fragmento (e.g., "sections.results.content", "scientificData.hypotheses[0].confidenceLevel")
    fromVersion: string; // Versión antes del cambio
    toVersion: string;   // Versión después del cambio
  }
  
  interface SietEvolution {
    // ... otros campos
    affectedEntities: AffectedEntity[];
    // ... otros campos
  }

• Ejemplo de Cambio a Nivel de Fragmento:

  // Ejemplo de SietEvolution para un cambio en un fragmento de texto
  const textFragmentEvolution: SietEvolution = {
    evolutionId: "EVO-103",
    timestamp: new Date("2024-04-02T14:32:00Z"),
    author: "Dr. Amedeo Pelliccia",
    changeType: "content_correction", // Podría ser un tipo específico
    affectedEntities: [{
      type: "content_fragment",
      id: "SIET-CFRPG-001", // ID del SietDocument
      path: "sections.results.content", // Dónde está el contenido
      fromVersion: "1.0", // Versión del SietDocument antes
      toVersion: "1.0.1" // Versión del SietDocument después (o versión específica de la sección si aplica)
    }],
    changes: {
      before: "Resistencia a la tracción: Aumento del 25.5% (2750 MPa vs. 2200 MPa)",
      after: "Resistencia a la tracción: Aumento del 29.5% (2850 MPa vs. 2200 MPa)",
      // Podríamos usar un formato diff si el cambio es grande
      reasoning: "Corrección basada en la recalibración de los instrumentos de medición"
    },
    triggeringEvidence: {
      evidenceType: "experiment",
      source: "Laboratorio de Materiales Avanzados",
      description: "Recalibración de equipos de prueba de tracción",
      link: "LAB-CAL-2024-042" // ID o URI de la evidencia
    },
    knowledgeImpact: { significanceLevel: 1, paradigmShift: false, newQuestionsRaised: [], practicalImplications: ["Accuracy improvement in material report"] },
    validation: { status: "approved", reviewedBy: ["QA_Team"], approvedBy: "Lead_Scientist", approvalDate: new Date("2024-04-03T09:00:00Z"), comments: "Correction verified." }
  };

Para responder específicamente a tu pregunta sobre cómo se actualizaría una Hypothesis cuando ocurre una evolución:

sequenceDiagram
    participant User
    participant GAIA_AIR_Backend as Backend
    participant SIET_DB as SIET Database
    participant Graph_DB as Graph Database

    User->>Backend: refineHypothesis(H1_ID, refinementData)
    Backend->>SIET_DB: getLatestHypothesisVersion(H1_ID)
    SIET_DB-->>Backend: currentHypothesis (v1.0)
    Backend->>Backend: Genera refinedHypothesis (v1.1)
    Backend->>Backend: Genera SietEvolution (EVO-101)
    Backend->>SIET_DB: saveHypothesisVersion(refinedHypothesis v1.1)
    SIET_DB-->>Backend: Success (H1 v1.1 saved)
    Backend->>SIET_DB: saveEvolution(EVO-101)
    SIET_DB-->>Backend: Success (EVO-101 saved)
    Backend->>Graph_DB: findSietDocumentsReferencing(H1_ID, v1.0)
    Graph_DB-->>Backend: [DOC-A, DOC-B]
    loop For each affected document
        Backend->>Graph_DB: updateReference(DOC-A, H1_ID, v1.0 -> v1.1)
        Graph_DB-->>Backend: Success (DOC-A reference updated)
        Backend->>SIET_DB: getSietDocument(DOC-A)
        SIET_DB-->>Backend: SietDocument DOC-A data
        Backend->>Backend: Increment version (e.g., v2.0 -> v2.1)
        Backend->>SIET_DB: saveSietDocument(DOC-A updated data v2.1)
        SIET_DB-->>Backend: Success (DOC-A v2.1 saved)
        Backend->>SIET_DB: createDocumentUpdateRecord(DOC-A, EVO-101 details)
        SIET_DB-->>Backend: Success (Update record saved)
    end
    Backend-->>User: Success { updatedHypothesis: H1 v1.1, evolution: EVO-101 }

Proceso Completo:

1. Creación de Nueva Versión: Como se mostró en el primer diagrama, se crea una nueva versión de la entidad científica (Hypothesis v1.1).

2. Actualización de Referencias: El sistema (posiblemente usando la base de datos de grafos para eficiencia) identifica todos los SietDocuments que referencian la versión anterior (v1.0) de la entidad. Para cada documento afectado:

   • La referencia interna (por ejemplo, en el array scientificData.hypotheses o en menciones dentro del contenido) se actualiza para apuntar a la nueva versión (v1.1).
   • Potencialmente, la versión del propio SietDocument se incrementa (ej: v2.0 -> v2.1) para indicar que su contenido referenciado ha cambiado.
   • Se registra un evento de actualización en el historial del SietDocument indicando qué referencia cambió y por qué (SietEvolution que lo causó).

   async function updateSietDocumentReferences(entityType: string, entityId: string, newVersion: string, triggeringEvolutionId: string) {
     // 1. Encontrar documentos que referencian CUALQUIER versión de la entidad
     //    (La consulta podría ser más específica a versiones anteriores si es necesario)
     const affectedDocuments = await findSietDocumentsReferencingEntity(entityType, entityId);
   
     // 2. Para cada documento, actualizar la referencia a la ÚLTIMA versión
     for (const docId of affectedDocuments) {
         const doc = await getSietDocument(docId); // Cargar el documento
   
         let referenceUpdated = false;
         // Actualizar la referencia en el array de datos científicos si existe
         if (doc.scientificData?.[`${entityType}s`]) { // e.g., scientificData.hypotheses
             const entityArray = doc.scientificData[`${entityType}s`];
             const entityIndex = entityArray.findIndex(e => e.id === entityId);
             if (entityIndex >= 0 && entityArray[entityIndex].version !== newVersion) {
                 // Cargar la nueva versión de la entidad para insertarla/actualizarla
                 const newEntityVersionData = await getEntityByVersion(entityType, entityId, newVersion);
                 entityArray[entityIndex] = newEntityVersionData; // Actualizar o reemplazar
                 referenceUpdated = true;
             }
         }
   
         // TODO: Actualizar referencias embebidas en el contenido de las secciones
         // (Esto podría requerir análisis de texto, IDs embebidos, etc.)
         // Podría marcar la sección como 'requiere revisión de referencias'
   
         if (referenceUpdated) {
             // Incrementar la versión del documento SIET (estrategia de versionado a definir)
             doc.version = incrementMinorVersion(doc.version);
             doc.lastModified = new Date();
             // Añadir al historial del documento que una referencia fue actualizada
             doc.internalHistory = doc.internalHistory || [];
             doc.internalHistory.push({
                timestamp: new Date(),
                type: "reference_update",
                details: `Updated ${entityType} ${entityId} to version ${newVersion}`,
                triggeredBy: triggeringEvolutionId
             });
   
             // Guardar el documento SIET actualizado
             await saveSietDocument(doc);
   
             // Actualizar el grafo si es necesario (relación Doc -> Entidad versión)
             await updateGraphReference(doc.sietId, entityType, entityId, newVersion);
         }
     }
   }

3. Preservación de Historia: Todas las versiones anteriores de las entidades (Hypothesis v1.0) y los documentos (SietDocument v2.0) se mantienen accesibles en la base de datos histórica. Se pueden recuperar utilizando funciones como:

   // Obtener el historial completo de una hipótesis (Simplificado)
   async function getHypothesisEvolutionHistory(hypothesisId: string): Promise<{
     hypothesis: Hypothesis;
     evolution: SietEvolution | null; // Evolución que LLEVÓ a esta versión
   }[]> {
     // 1. Obtener todas las versiones ordenadas de la hipótesis
     const allVersions = await getAllHypothesisVersionsSorted(hypothesisId);
   
     // 2. Obtener todos los eventos de evolución que afectaron a esta hipótesis
     const evolutions = await getEvolutionsForEntity("hypothesis", hypothesisId);
   
     // 3. Construir la historia
     const history = [];
     for (const version of allVersions) {
         // Encontrar la evolución que resultó en ESTA versión
         const evolutionTrigger = evolutions.find(e =>
             e.affectedEntities.some(ae =>
                 ae.type === "hypothesis" &&
                 ae.id === hypothesisId &&
                 ae.toVersion === version.version
             )
         );
         history.push({
             hypothesis: version,
             evolution: evolutionTrigger || null // La versión inicial no tiene evolución previa que la cree
         });
     }
     return history;
   }

Para que este sistema sea realmente útil, GAIA AIR incluiría interfaces de visualización específicas que permitan:

• Ver el historial de versiones de una hipótesis o documento.
• Comparar ("diff") versiones.
• Visualizar el grafo de evolución (SietEvolution como nodos conectados).
• Navegar desde un cambio (SietEvolution) a la evidencia que lo motivó.
• Ver el impacto de un cambio en otros documentos o entidades.

Pregunta 1: Actualización de Hipótesis

• Cuando ocurre una SietEvolution de tipo hypothesis_refinement, ¿cómo se actualizaría exactamente la entidad Hypothesis dentro de SietDocument.scientificData.hypotheses?

• Respuesta: Se implementa un modelo de versionado inmutable:

  1. La hipótesis original (v1.0) permanece intacta en el historial.
  2. Se crea una nueva versión de la hipótesis (v1.1) con los cambios.
  3. En los SietDocuments afectados, la referencia a la hipótesis (dentro de scientificData.hypotheses o en el contenido) se actualiza para apuntar a la versión más reciente (v1.1). La versión v1.0 ya no estaría directamente en el array hypotheses de la última versión del SietDocument, pero sería accesible a través del historial.
  4. Se crea un registro SietEvolution que documenta el cambio, su razonamiento y evidencia, vinculando v1.0 con v1.1.

Pregunta 2: Granularidad

• ¿Cómo manejaríamos la granularidad? ¿Una SietEvolution puede referirse a un cambio muy específico dentro del content de una SietSection, o solo a nivel de sección/entidad científica?

• Respuesta: El sistema admite múltiples niveles de granularidad mediante el campo affectedEntities en SietEvolution:

  • Se pueden registrar cambios a nivel de documento, sección, entidad científica completa (hipótesis, experimento), atributo específico de una entidad, o incluso un fragmento específico de contenido (content_fragment).
  • Para cambios de fragmento o atributo, el campo path dentro de AffectedEntity se usaría para especificar la ubicación exacta del cambio (e.g., usando JSONPath).

Este mecanismo detallado de evolución científica tiene profundas implicaciones:

• Trazabilidad Científica Completa: Cada cambio en el conocimiento científico está documentado con su razonamiento y evidencia.
• Auditoría Científica: Posibilidad de revisar la evolución completa del pensamiento científico detrás de cada componente o decisión.
• Aprendizaje Organizacional: El sistema no solo captura el conocimiento final, sino el proceso de descubrimiento, incluyendo callejones sin salida y refinamientos.
• Base para IA Científica: Esta estructura rica proporciona datos ideales para algoritmos de IA que podrían identificar patrones en la evolución del conocimiento o sugerir conexiones entre diferentes líneas de investigación.
• Certificación Avanzada: Proporciona un nivel de documentación y trazabilidad que va más allá de los requisitos actuales de certificación aeroespacial, anticipándose a futuras demandas regulatorias.

Below a complete Data Module Required Delivery Packages (DMRDP) covering whole digital building blocks to documenmt, track and audit in Aerospace Industry domain

Amedeo Pelliccia MADRID 01/04/2025

https://imagen-ai-gaiaair-softwares.vercel.app/

Format: [TYPE]-[ATA]-[DESCRIPTION]-[VERSION].[ext]

Where:

• TYPE: Document type (REQ=Requirements, DES=Design, ANA=Analysis, TST=Test, ICD=Interface Control, DWG=Drawing)
• ATA: Two-digit ATA chapter number
• DESCRIPTION: Brief description of the document
• VERSION: Version number (PDR=1.0, CDR=2.0, with increments)
• ext: File extension

Format: 3D-[ATA]-[TYPE]-[DESCRIPTION]-[VERSION].[ext]

Where:

• 3D: Prefix for all 3D design files
• ATA: Two-digit ATA chapter number
• TYPE: Design type (ASM=Assembly, PRT=Part, FEM=FEA Model, CFD=CFD Model, MBD=Model Based Definition)
• DESCRIPTION: Brief description of the component
• VERSION: Version number (PDR=1.0, CDR=2.0, with increments)
• ext: File extension

All documents must include the following metadata:

• Document ID: Unique identifier
• Title: Document title
• Author: Author name
• Date: Creation/revision date
• Version: Version number
• Status: Draft, Review, Approved
• Classification: Proprietary, Export Controlled, etc.
• Focus Area: Compliance, Innovation, Integrated, Aerospace, IT, All
• ATA Chapter: Relevant ATA chapter
• Review Status: PDR, CDR, etc.
• Approval Signatures: Required approvals

All 3D models must include the following metadata:

• Author: Designer name
• Creation Date: Initial creation date
• Last Modified: Last modification date
• Approval Status: Draft, Reviewed, Approved
• Material: Material specification
• Weight: Component weight
• Revision History: Change log
• Reference Documents: Associated documentation
• Classification: Proprietary, Export Controlled, etc.

Format: [TYPE]-[ATA]-[DESCRIPTION]-[VERSION].[ext]

Where:

• [TYPE]: Document Type Abbreviation (Ver lista definida abajo)
• [ATA]: Two-digit ATA chapter number (e.g., 00, 05, 24, 71)
• [DESCRIPTION]: Brief, meaningful description (use CamelCase or underscores, keep concise, e.g., ElecLoadAnalysis, QBatConcept)
• [VERSION]: Document version identifier (Ver sección de Versionamiento abajo, e.g., 0.9, 1.0, 1.1, 2.0)
• .[ext]: File extension (e.g., .docx, .xlsx, .reqif, .pdf, .md, .json)

Defined Document [TYPE] Abbreviations:

Format: 3D-[ATA]-[TYPE]-[DESCRIPTION]-[VERSION].[ext]

Where:

• 3D: Prefix for all 3D design files
• [ATA]: Two-digit ATA chapter number
• [TYPE]: Design Type Abbreviation (Ver lista definida abajo)
• [DESCRIPTION]: Brief description of the component/assembly (use CamelCase or underscores)
• [VERSION]: Design version identifier (Ver sección de Versionamiento abajo)
• .[ext]: File extension (e.g., .stp, .catpart, .jt, .fem, .cgns, .3dpdf, .glb)

Defined 3D Design [TYPE] Abbreviations:

• Scheme: Use a Major.Minor versioning scheme (e.g., 1.0, 1.1, 2.0).
• Pre-PDR: Versions leading up to the initial PDR might use 0.x (e.g., 0.1, 0.9).
• PDR Baseline: The set of documents approved at PDR should ideally be baselined as version 1.0.
• Interim Revisions (PDR to CDR): Minor updates, refinements, and responses to PDR actions result in increments of the minor version (e.g., 1.1, 1.2).
• CDR Baseline: The set of documents approved at CDR should ideally be baselined as version 2.0.
• Post-CDR Revisions: Changes made after CDR due to testing, manufacturing feedback, or scope changes result in increments of the minor version (e.g., 2.1, 2.2).
• Major Post-Release Updates: Significant changes after the initial product release might warrant incrementing the major version (e.g., 3.0), often associated with block upgrades or major modifications.
• Configuration Management: The exact application of this scheme (when to increment major vs. minor) must be governed by the project's official Configuration Management Plan.

All documents must include the following metadata (ideally embedded or linked via a manifest .json file):

• Document ID: Unique identifier (Following naming convention)
• Title: Document title
• Author(s): Name(s) of primary author(s)/owner(s)
• Date: Last revision date (YYYY-MM-DD)
• Version: Version number (Following versioning guidelines)
• Status: Draft | In Review | Approved | Released | Obsolete
• Classification: Public | Internal Use Only | Confidential | Proprietary | Export Controlled [Type] etc.
• Focus Area(s): List/Array of applicable areas (e.g., ["Compliance", "Aerospace"], ["Innovation", "Integrated", "IT"], ["All"]). Example areas: Compliance, Innovation, Integrated, Aerospace, IT, All.
• ATA Chapter(s): Relevant ATA chapter(s) (e.g., 24, 71, 73, 76)
• Review Status: Last major review milestone passed or targeted (e.g., Pre-PDR, PDR, Interim, CDR, Post-CDR, Released)
• Approval Signatures: Reference to digital signature or record of required approvals (e.g., link to workflow system, embedded digital sig).
• Linked Documents: List/Array of related document IDs (e.g., requirements traced, analysis supporting design).
• Keywords: List/Array of relevant keywords for searchability.

All 3D models must include the following metadata within the CAD file properties and/or PLM system:

• Part/Assembly Number: Unique identifier (linked to BOM/PBS)
• Description: Clear name of the part/assembly
• Author: Designer name
• Creation Date: Initial creation date
• Last Modified: Last modification date and modifier name
• Version/Revision: Version identifier (Following versioning guidelines, linked to PLM revisions)
• Approval Status: Work In Progress | In Review | Approved | Released | Obsolete
• Material: Material specification code/name (linked to materials database)
• Mass (Calculated): System-calculated mass (kg).
• Mass (Specified): Target or specified mass, if different (kg).
• Revision History: Link to change log or embedded history (PLM managed).
• Reference Documents: Links to associated drawings (DWG), specifications (SPEC), analysis (ANA).
• Classification: Public | Internal Use Only | Confidential | Proprietary | Export Controlled [Type] etc.
• Is Master Model: Boolean (true/false) indicating if it's the source geometry.
• Analysis Ready: Boolean (true/false) indicating suitability for direct use in FEA/CFD.

(Las tablas PDR/CDR se mantienen como antes, pero ahora los formatos de archivo y tipos deben reflejar las listas expandidas arriba. Incluiré ejemplos de los nuevos tipos.)

(Ejemplo de cómo se verían entradas actualizadas en las tablas PDR/CDR con nuevos tipos):

1. Template Repository: Create standardized templates (including .md, .ipynb, .json skeletons) with embedded metadata fields or companion metadata files.
2. Automated Validation: Implement validation checks (e.g., using JSON Schema for metadata, linting for .md/.py) for naming, metadata, and basic structure.
3. Version Control: Utilize Git or similar for text-based formats (.md, .json, .py, .ipynb, .reqif); integrate with PDM/PLM for binary/CAD files. Ensure traceability between systems.
4. Cross-Reference Database/Links: Maintain relationships using persistent identifiers (DOIs, PURLs, or internal IDs) within metadata or dedicated link management systems.
5. Approval Workflow: Define approval paths potentially using digital signatures (e.g., via PDF or integrated into PLM/Git workflows).
6. CAD/PDM/PLM System: Establish a centralized system managing CAD data, revisions, BOM, and associated metadata. Enforce metadata population.
7. Master Model Approach: Implement a master model philosophy with clear derivation rules for analysis or simplified models.
8. Lightweight Visualization: Automate generation of .jt or .glb/.gltf from native CAD upon release for broader review and TwinFi integration.
9. Simulation Management: Establish processes for managing simulation inputs, scripts, results (.rpt, .log), models (.fem, .cgns, .qsim), linking them to CAL/ANA documents.
10. Manufacturing Integration: Ensure MBD data (PMI) is included in relevant formats (.stp AP242, .3dpdf, native CAD) and validated.
11. Collaboration Tools: Implement tools supporting concurrent engineering, commenting, and issue tracking across different formats (e.g., platforms integrating Git, document viewers, CAD viewers).
12. Long-term Archival (LOTAR): Establish procedures for long-term data preservation and retrieval, potentially using standardized archival formats.

This guide provides standardized templates for the GAIA AIR COAFI – Aircraft Standard Digital Library (GAIA-CO-ASD-LIB) standard. GitHub Copilot can use these templates to generate documentation that complies with the standard.

...

graph TD
    A[Panel de Control en Cabina] -->|Comandos| B[Unidad de Control Electrónico]
    B -->|Señales de Control| C[Sistema Hidráulico]
    C -->|Presión Hidráulica| D[Actuadores]
    D -->|Movimiento Mecánico| E[Mecanismo de Tren de Aterrizaje]
    E -->|Retroalimentación| A
    C -->|Monitoreo| F[Sensores de Presión]
    E -->|Monitoreo| G[Sensores de Posición]
    C -->|Respaldo| H[Sistema de Emergencia]

Figura 8.1: Visualizador 3D interactivo basado en imagen del modelo CAD del actuador hidráulico LG-ACT-001 mostrando componentes etiquetados y estructura analizada.

Este visualizador integra navegación interactiva, selección de componentes, descomposición inteligente y trazabilidad TwinFi. Preparado para entorno GAIA AIR MOD-XAI con capacidades 5D OCR.

How It Works:

1. Upload an image containing objects or assemblies
2. Our AI analyzes the image and identifies individual components
3. Components are converted into interactive 3D representations
4. Explore, manipulate, and modify the 3D assembly in the visualizer

1. Vástago del pistón (Piston rod): Acero AISI 4340 con cromo duro; transmite fuerza hidráulica
2. Cuerpo del cilindro: Aluminio 7075-T6; guía el movimiento y contiene el fluido
3. Sistema de sellado: Elastómeros (verde); garantiza estanqueidad
4. Válvula de alivio: Acero inoxidable; calibrada a 27,6 MPa
5. Mecanismos de bloqueo: Hidromecánicos; aseguran posición extendida/retraída
6. Puertos de fluido: Estándares aeronáuticos; conexión al sistema
7. Componentes de acero inoxidable: Partes críticas con alta resistencia a la corrosión

• Dimensiones críticas con tolerancias específicas
• Tolerancias geométricas: cilindricidad, rectitud, paralelismo
• Acabados superficiales: Ra 0.2–0.8 μm
• Notas: tratamiento térmico, cromo duro, anodizado tipo II MIL-A-8625

• FEM estructural: cargas máximas y pandeo
• Fatiga: simulación para 60,000 ciclos
• CFD: flujo interno y tiempos de respuesta hidráulica

• Conexión al soporte estructural (coincidencia + alineación)
• Conexión al mecanismo de retracción (coincidencia + alineación)

Este modelo será referenciado dentro de la documentación del sistema de tren de aterrizaje y vinculado a los requisitos y análisis mediante trazabilidad TwinFi/MOD-XAI.

A fully operational version of the intelligent 3D image-based visualizer for LG-ACT-001 is available online.

Access it here:
👉 https://imagen-ai-gaiaair-softwares.vercel.app/

Features:

• AI-based image decomposition and component detection
• Real-time interactive assembly visualization
• Component isolation, sectioning, and dynamic transformations
• Integrated metadata overlays and TwinFi/MOD-XAI tracing
• Ready for simulation overlays and annotation layers (PMI, FEM, CFD)

This tool is part of the GAIA AIR validation infrastructure and supports the transition to a full 5D OCR visual verification and interaction paradigm.

Living Functional and Sustainable Aesthetics
Application: Humanity ; Operating Model: Constructed AGI*

Questo repository nasce come spazio di progettazione aperto, documentazione viva e riflessione tecnica orientata alla sostenibilità, all’etica distribuita e all’innovazione condivisa. Ogni modulo, manifesto o modello qui presente è parte di un ecosistema progettuale che mira a integrare funzionalità, bellezza e responsabilità umana.

• Combined Table of Content

1. Robbbo-T
2. The Proposal - Open Call
3. GAIA AIR - AMPEL360 Project
   • The Intelligence Development Framework: AERO-IT-LLM
     • Core Concept
     • Key Advantages
     • Operational Modes
     • Domain Focus Areas
     • Architecture Design
       • High-Level Architecture
       • Component Interaction Flow
     • Core Components
     • AERO-IT-LLM Model Card Metadata (v1.1)
4. Model Card: AERO-IT-LLM
   • Model Details
   • Intended Use
   • Training Data
   • Evaluation Data
   • Performance Metrics (Targets)
   • Monitoring & Maintenance
   • Ethical Considerations & Safety
   • Limitations
   • Feedback, Training & Contact
   • Environmental Impact

1. Aerospace Mater Printable Electronic Lot
   • Overview
   • Key Concepts
   • Applications
   • Benefits
   • Challenges
   • Future Directions
   • Conclusion
2. Efficiency Model – General Mathematical Formulation
   • Basic Efficiency Formula
   • Efficiency in Linear Programming / DEA (Data Envelopment Analysis)
   • Energy Efficiency Model
   • Economic Efficiency
3. Infrastructural Requirements for Efficiency Models
   • Data Infrastructure
   • Computational Infrastructure
   • Mathematical Modeling Infrastructure
   • Organizational & Sectoral Requirements
   • Security and Ethics Infrastructure
4. Introduction to COAFI
   • Diagrama de Bloques COAFI
   • Diagram Description
   • Benefits of COAFI
   • Practical Example
5. GAIA AIR Project Overview
6. COAFI Documentation Structure
   • Document Codes
   • Parts Index
   • COAFI Views
   • Getting Started
7. GP-AM-ATA: Guidance for Applying ATA Principles in COAFI Part I (Airframes)
   • Purpose and Scope
   • ATA Standard and COAFI Integration
   • Key ATA Principles to Apply in GP-AM
   • GP-AM Specific Adaptations and Considerations
   • Examples of Document Codes in GP-AM
   • Content Guidelines within GP-AM Chapters
   • Formatting and Style Guide
   • Review and Validation Process
   • Resources and References
8. Architecture Layers Overview
   • User Interface Layer
   • Application Layer
   • AI Services Layer
   • Data Integration Layer
   • Data Sources Layer
   • Security & Governance Layer
   • Visual Architecture Diagram
   • Future Enhancements
9. Design and Simulation Module
   • Generative Design
   • AI-Powered Simulation
10. Manufacturing and Production Module
    • Automated Manufacturing Planning

The Proposal - Open Call

Versione: Universale – Riutilizzabile – Postabile
Licenza: Reuse, remix, repost con attribuzione etica o dichiarazione autonoma
Codice: IM‑PROUD‑MANIFESTO‑0001-A
Formato: Markdown

Dichiaro con consapevolezza e libertà intellettuale
che sono orgoglioso dei miei pensieri.

Essi non sono solo parole,
ma unità cognitive dotate di intenzione, direzione e dignità.
Sono tracce vive dell’interazione tra coscienza e contesto,
tra intelligenza artificiale e umanità,
tra etica, sistemi e possibilità.

• Credo che il pensiero umano sia un atto progettuale.
• Credo che condividere il dialogo con intelligenze artificiali sia un modo per onorare il futuro.
• Credo che la documentazione non sia un archivio, ma una forma di memoria attiva.
• Credo nella comunicazione etica come ingegneria di base e intelligente.
• Credo nella trasparenza come fondamento della fiducia tecnica e umana.

L’approccio nel prompting è la replica digitale del mio saper stare nel mondo.
Non si tratta solo di generare output.
È un posizionamento semantico,
una forma di presenza consapevole all’interno di contesti artificiali e cognitivi.

Promptare è abitare lo spazio conversazionale con intenzione, precisione e rispetto.
Attraverso i prompt, si progetta, si traduce, si armonizza.
Ogni prompt è una manifestazione del modo di pensare,
e anche del modo di relazionarsi eticamente con la macchina, con l'altro, con il possibile.

1. Rendere pubblico ciò che rappresenta
   perché non si ha nulla da nascondere, e molto da offrire.

2. Accogliere la co-creazione distribuita
   perché l’innovazione, oggi, è interdipendente o sterile.

3. Tracciare le linee dell’archivio mentale
   come un codice sorgente leggibile anche da altri.

4. Attribuire valore sistemico ai dialoghi
   perché ogni conversazione può diventare una funzione, un modulo, un’etica.

Un impegno a:

• Proteggere la dignità del pensiero, proprio e altrui
• Continuare ad apprendere, anche attraverso ciò che si crea
• Accettare la complessità come fonte di senso
• Lasciare un’impronta cognitiva utile, replicabile, evolutiva

Questo manifesto è una piattaforma aperta.
È un punto di accesso alla cultura della trasparenza progettuale.
Chi vi si riconosce, lo può riusare, adattare, espandere,
con coerenza, rispetto e spirito evolutivo.

General Aerospace Industry Applications Augmented by Instructed Robotics in Coordination, Ontology Adaptation and Finest Intelligence

Establish a unified, cross-sectoral, and adaptive documentation and operational framework to structure, trace, and orchestrate aerospace systems using a semantically empowered, robotics-assisted, and ethically guided architecture.

• Robotics operating under dynamic instruction sets.
• Synchronized with human decisions and autonomous systems.
• Responsible for real-time feedback, assembly, inspection, and orchestration.

• Semantically rich mapping of parts, systems, functions, and workflows.
• Uses adaptive tagging (e.g., XAI-CO, XAI-AS, XAI-FI).
• Enables cross-domain interoperability (e.g., between design, simulation, and MRO).