brain-blitz - 長期記憶、左脳のIL構築、右脳のJIT速度を融合した、脳に着想を得たバイナリ化ニューラルネットワークのRustクレート

use std::time::SystemTime;

impl<B: Backend> NativeCodeNeuron<B> {
    /// 随時学習用のSTDP更新（オンライン学習）
    fn online_stdp_update(&mut self, input: Tensor<B, 2>, current_time: f64, learning_rate: f32) {
        if let Some(last_spike) = self.last_spike {
            let delta_t = current_time - last_spike;
            if delta_t.abs() < 0.01 { // タイミング窓（例: 10ms）
                let delta_w = if delta_t > 0.0 {
                    learning_rate * (1.0 / (1.0 + delta_t.abs())) // LTP
                } else {
                    -learning_rate * (1.0 / (1.0 + delta_t.abs())) // LTD
                };
                let weights = self.linear.weight.val().clone();
                let updated_weights = weights.add_scalar(delta_w).clamp(-1.0, 1.0).sign();
                self.binary_weights = Some(updated_weights);
            }
        }
        self.last_spike = Some(current_time);
    }

    /// オンライン学習用のフォワードパス
    fn online_forward(&mut self, x: Tensor<B, 2>) -> Tensor<B, 2> {
        let current_time = SystemTime::now()
            .duration_since(SystemTime::UNIX_EPOCH)
            .unwrap()
            .as_secs_f64();
        let output = self.xnor_popcount_forward(x.clone());
        if output.abs().mean().into_scalar() > 0.5 { // スパイク検出
            self.online_stdp_update(x.clone(), current_time, 0.01);
        }
        output
    }
}

impl<B: AutodiffBackend> NativeCodeILNN<B> {
    /// ネットワーク全体のオンライン学習
    fn online_learn(&mut self, input: Tensor<B, 2>) -> Tensor<B, 2> {
        let mut out = input;
        for neuron in self.neurons.iter_mut() {
            out = neuron.online_forward(out);
        }
        // ホームオスタシスでバランス調整（例: 10ステップごと）
        if rand::random::<f32>() < 0.1 {
            self.balance_network(0.1, 10.0);
        }
        out
    }
}

impl<B: AutodiffBackend> NativeCodeILNN<B> {
    fn adapt_structure(&mut self, input: Tensor<B, 2>, correlation_threshold: f32) {
        let correlations = self.compute_correlations(input);
        for (i, j, corr) in correlations {
            if corr > correlation_threshold {
                self.connections.insert((i, j), 1.0); // 新接続
            } else if corr < -correlation_threshold {
                self.connections.remove(&(i, j)); // 接続削除
            }
        }
        // 新しいトポロジーをLLVMで再コンパイル
        self.recompile_native_code();
    }

    fn compute_correlations(&self, input: Tensor<B, 2>) -> Vec<(usize, usize, f32)> {
        // 簡略化例: ニューロン間の出力相関を計算
        let outputs = self.neurons.iter().map(|n| n.ste_forward(input.clone())).collect::<Vec<_>>();
        let mut correlations = Vec::new();
        for i in 0..self.neurons.len() {
            for j in (i + 1)..self.neurons.len() {
                let corr = cosine_similarity(&outputs[i], &outputs[j]);
                correlations.push((i, j, corr));
            }
        }
        correlations
    }

    fn recompile_native_code(&mut self) -> Result<()> {
        // LLVM IRを再生成（仮実装）
        info!("トポロジー変更に伴いネイティブコードを再コンパイル...");
        Ok(())
    }
}

fn cosine_similarity(a: &Tensor<B, 2>, b: &Tensor<B, 2>) -> f32 {
    // コサイン類似度を計算（簡略化）
    0.0
}

use std::collections::VecDeque;

#[derive(Module, Debug)]
struct NativeCodeILNN<B: Backend> {
    neurons: Vec<NativeCodeNeuron<B>>, // アクティブなニューロン
    recycle_pool: VecDeque<NativeCodeNeuron<B>>, // 再利用プール
    connections: HashMap<(usize, usize), f32>, // 接続グラフ
}

impl<B: AutodiffBackend> NativeCodeILNN<B> {
    /// 不要なニューロンを再利用プールに移動
    fn prune_neurons(&mut self, activity_threshold: f32) {
        let mut to_remove = Vec::new();
        for (i, neuron) in self.neurons.iter().enumerate() {
            let firing_rate = neuron.spike_history.len() as f32 / 10.0; // 例: 10秒窓での発火率
            if firing_rate < activity_threshold {
                to_remove.push(i);
            }
        }
        // インデックスを逆順に処理（削除時のインデックスシフトを回避）
        for i in to_remove.iter().rev() {
            let neuron = self.neurons.remove(*i);
            self.recycle_pool.push_back(neuron);
            // 関連する接続を削除
            self.connections.retain(|(from, to), _| *from != *i && *to != *i);
            // 接続インデックスを更新
            let mut new_connections = HashMap::new();
            for ((from, to), weight) in self.connections.drain() {
                let new_from = if from > *i { from - 1 } else { from };
                let new_to = if to > *i { to - 1 } else { to };
                new_connections.insert((new_from, new_to), weight);
            }
            self.connections = new_connections;
        }
        info!("{}個のニューロンを再利用プールに移動しました", to_remove.len());
    }

    /// 再利用プールからニューロンを割り当て
    fn allocate_neuron(&mut self, in_features: usize, out_features: usize, device: &B::Device) -> usize {
        let neuron = if let Some(mut neuron) = self.recycle_pool.pop_front() {
            // プールから取得し、荷重をリセット
            neuron.linear = LinearConfig::new(in_features, out_features).init(device);
            neuron.binary_weights = None;
            neuron.last_spike = None;
            neuron.spike_history.clear();
            neuron
        } else {
            // プールが空なら新規作成
            NativeCodeNeuronConfig {
                linear: LinearConfig::new(in_features, out_features),
            }.init(device)
        };
        let idx = self.neurons.len();
        self.neurons.push(neuron);
        idx
    }

    /// 新しいタスクに応じてネットワークを再編成
    fn reconfigure_network(&mut self, input: Tensor<B, 2>, correlation_threshold: f32, device: &B::Device) {
        // 不要なニューロンをプールに移動
        self.prune_neurons(0.01); // 例: 発火率0.01以下を削除
        // 相関に基づく新しい接続とユニットの割り当て
        let correlations = self.compute_correlations(input);
        for (i, j, corr) in correlations {
            if corr > correlation_threshold {
                // 新しい接続が必要ならユニットを割り当て
                if i >= self.neurons.len() {
                    self.allocate_neuron(input.dims()[1], self.neurons[0].linear.weight.dims()[0], device);
                }
                if j >= self.neurons.len() {
                    self.allocate_neuron(input.dims()[1], self.neurons[0].linear.weight.dims()[0], device);
                }
                self.connections.insert((i, j), 1.0);
            }
        }
        // ネイティブコードを再コンパイル
        self.recompile_native_code().unwrap();
    }
}

impl<B: AutodiffBackend> NativeCodeILNN<B> {
    fn online_learn(&mut self, input: Tensor<B, 2>, device: &B::Device) -> Tensor<B, 2> {
        let current_time = SystemTime::now()
            .duration_since(SystemTime::UNIX_EPOCH)
            .unwrap()
            .as_secs_f64();
        let mut out = input;
        for neuron in self.neurons.iter_mut() {
            out = neuron.online_forward(out.clone(), current_time);
        }
        // 定期的にネットワークを再編成
        if rand::random::<f32>() < 0.1 {
            self.reconfigure_network(out.clone(), 0.5, device);
            self.balance_network(0.1, 10.0); // ホームオスタシスで安定化
        }
        out
    }
}

impl<B: Backend> NativeCodeNeuron<B> {
    /// 右脳風の曖昧マッチング（スパース照合）
    fn fuzzy_match(&self, input: Tensor<B, 2>, threshold: f32) -> bool {
        let output = self.xnor_popcount_forward(input);
        output.abs().mean().into_scalar() > threshold // 出力が閾値を超えるか
    }

    /// オンライン学習で曖昧記憶を更新
    fn update_fuzzy_memory(&mut self, input: Tensor<B, 2>, current_time: f64) {
        if self.fuzzy_match(input.clone(), 0.5) {
            self.online_stdp_update(input, current_time, 0.01); // STDPで荷重更新
        }
    }
}