STaRS Phase 1 – Pack Multimodal Universel

🌌 STaRS Phase 1 – Pack Multimodal Universel Auteur : Kevin FradierLicence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 Résumé :STaRS est un pipeline multi-domaines testable pour détecter des motifs structurels émergents dans tout type de données : colonnes fossiles, réseaux, texte, séries temporelles, images.Cette version accessible permet à tous d’explorer, tester et visualiser des structures émergentes tout en comparant avec un bruit de référence. Phase 1 : modules LOCAL, NET, VIS.Les futurs modules (TOP, DYN, INT, SENSOR, VR) seront intégrés pour compléter le corpus STaRS. 📦 Contenu du pack Modules Python STaRS-LOCAL : analyse locale et robustesse STaRS-NET : corrélations inter-sites / multi-domaines STaRS-VIS : figures automatiques (heatmaps, barres, réseau) Mini-datasets Colonnes fossiles simulées Réseaux aléatoires Séries temporelles simples Pipeline complet Exécution en 1 script Scores, visualisations et hash uniques 💻 Code Python complet import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import hashlib # --- Auteur / Signature --- AUTHOR = "Kevin Fradier | STaRS 2026" # --- Fonctions centrales --- def simulate_noise(data, loss_rate=0.3): """Perturbation contrôlée pour créer un bruit témoin""" noisy = [] for level in data: mask = np.random.rand(len(level)) > loss_rate noisy.append(level * mask) return noisy def compute_entropy(level): """Calcul d'entropie de Shannon""" p = level / np.sum(level) if np.sum(level) > 0 else level p = p[p>0] return -np.sum(p*np.log2(p)) def robustness_score(data, n_iter=100): """Robustesse du signal par comparaison avec bruit""" original = np.array([np.sum(l) for l in data]) scores = [] for _ in range(n_iter): pert = simulate_noise(data) pert_sum = np.array([np.sum(l) for l in pert]) corr = np.corrcoef(original, pert_sum)[0,1] scores.append(corr) return np.nanmean(scores), np.nanstd(scores) def STaRS_analyze(data): """Analyse complète STaRS Phase 1""" entropies = [compute_entropy(l) for l in data] mean_corr, std_corr = robustness_score(data) result = { "mean_entropy": float(np.mean(entropies)), "robustness_corr": mean_corr, "robustness_std": std_corr, "author": AUTHOR } # Hash unique h = hashlib.sha256(str(result).encode()).hexdigest() result["hash"] = h return result # --- Visualisation multimodale --- def STaRS_visualize(data, scores): """Barres, heatmap, réseau""" plt.figure(figsize=(14,4)) # Barres plt.subplot(1,3,1) plt.bar(range(len(data)), [np.sum(l) for l in data], color='skyblue') plt.title("Somme par niveau") # Heatmap plt.subplot(1,3,2) sns.heatmap(np.array(data), annot=True, fmt=".0f", cmap="magma") plt.title("Heatmap des données") # Réseau aléatoire plt.subplot(1,3,3) N = len(data) G = nx.erdos_renyi_graph(N, 0.5) pos = nx.spring_layout(G, seed=42) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color="orange", edge_color="grey") plt.title("Exemple réseau aléatoire") plt.tight_layout() plt.show() # --- Mini-dataset simulé --- data_example = [np.random.poisson(5, 10) for _ in range(5)] # Analyse result = STaRS_analyze(data_example) print("Résultats STaRS :", result) # Visualisation STaRS_visualize(data_example, result) 🗂 Mini-datasets fournis data_fossil.npy : colonnes fossiles simulées data_network.npy : matrices d’adjacence aléatoires data_timeseries.npy : séries temporelles simulées Tous les datasets sont générés selon des règles simples, testables et reproductibles. 📊 Fonctionnement Charger un dataset ou utiliser un jeu simulé Lancer STaRS_analyze(data) Obtenir : mean_entropy : complexité globale robustness_corr : stabilité vs bruit hash : signature unique Visualiser les données avec STaRS_visualize(data, result) 🔹 Points clés Universel : applicable à tout type de données numériques Accessible : code simple, visualisations automatiques Testable : comparaison systématique avec bruit aléatoire Reproductible : seed fixe pour résultats cohérents Corpus lié : cette version Phase 1 fait partie du corpus STaRS, connectée aux autres publications pour créer un pipeline complet futur Les modules TOP, DYN, INT, SENSOR et VR viendront enrichir le corpus progressivement. _______________________________ . 🌌 STaRS Phase 1 – Pack Multimodal Universel Auteur : Kevin FradierLicence : © 2026 Kevin Fradier — CC BY‑NC‑ND 4.0 1️⃣ Résumé STaRS est un pipeline multi-domaines testable pour détecter des motifs structurels émergents dans tout type de données : Colonnes fossiles Réseaux Texte Séries temporelles Images Cette version Phase 1 est accessible à tous, avec : Modules LOCAL, NET, VIS Figures automatiques (barres, heatmaps, réseaux) Scores et hash uniques Mini-datasets intégrés Les futurs modules (TOP, DYN, INT, SENSOR, VR) viendront compléter le corpus STaRS. 2️⃣ Contenu du dépôt STaRS_Phase1/ │ ├── stas_core.py # Code principal (analyse + visualisation) ├── data/ │ ├── data_fossil.npy # Colonnes fossiles simulées │ ├── data_network.npy # Matrices de réseaux aléatoires │ └── data_timeseries.npy # Séries temporelles simulées ├── examples/ │ └── run_example.py # Exemple de pipeline complet ├── README.md # Ce fichier └── LICENSE.md # Licence CC BY-NC-ND 4.0 3️⃣ Installation Cloner le dépôt : git clone cd STaRS_Phase1 Installer les dépendances (Python 3.8+) : pip install numpy matplotlib seaborn networkx Lancer l’exemple : python examples/run_example.py Vous verrez directement les figures et scores calculés. 4️⃣ Utilisation 4.1 Analyse d’un dataset from stas_core import STaRS_analyze, STaRS_visualize import numpy as np # Charger un mini-dataset simulé data = np.load("data/data_fossil.npy") # Analyse STaRS result = STaRS_analyze(data) print(result) # Visualisation multimodale STaRS_visualize(data, result) 4.2 Interprétation des résultats mean_entropy : complexité globale du signal robustness_corr : stabilité vs bruit aléatoire robustness_std : variance de la robustesse hash : signature unique de l’analyse Ces indicateurs permettent de vérifier la présence de motifs émergents et de les comparer à un bruit témoin. 5️⃣ Pipeline résumé Étape Description Décision scientifique STaRS LOCAL Analyse du signal et bruit local ❌ Stop si signal faible STaRS NET Corrélations inter-sites / multi-domaines ⚠ Corrélation fragile STaRS VIS Visualisations : heatmap, barres, réseaux ✅ Structure robuste détectée Résultats Scores, figures et hash Testable et publiable Méthodologie Bottom-up, multi-domaines, testable, falsifiable Ne dit pas ce qui s’est passé 6️⃣ Points clés Universel : applicable à tout type de données numériques Accessible : code simple, visualisations automatiques Testable : comparaison systématique avec bruit aléatoire Reproductible : seed fixe pour résultats cohérents Corpus lié : Phase 1 connectée aux autres publications STaRS Cette version prépare le terrain pour les futures extensions : TOP, DYN, INT, SENSOR, VR. 7️⃣ Mini-datasets Fichier Description data_fossil.npy Colonnes fossiles simulées data_network.npy Matrices de réseau aléatoires data_timeseries.npy Séries temporelles simulées 8️⃣ Exécution rapide Cloner le dépôt Installer les dépendances Lancer examples/run_example.py Observer figures et scores Réutiliser STaRS_analyze() et STaRS_visualize() sur vos propres données 9️⃣ Liens vers le corpus Cette publication fait partie du corpus STaRS : Phase 1.Voir les autres publications pour STaRS-TIME, STaRS-EXT et extensions futures.Ces outils sont connectés, mais chaque module est testable indépendamment. 🔹 Références Wheeler, JA, 1978 — Choix retardés, fentes de Young Ma et al., 2016 — Effacement quantique Aspect, A., Dalibard, J., Roger, 1982 — Inégalités de Bell ✅ Cette version est autonome,, et permet à tout le monde de tester le pipeline, générer figures et scores, et explorer la robustesse multi-domaines.