The MESCAP Problem: A Field-Logical Framework for Energy-Efficient, Stable Cognitive Computation

In diesem Artikel wird das MESCAP-Problem vorgestellt , eine bisher wenig erforschte Einschränkung im zeitgenössischen Entwurf von Computer- und kognitiven Systemen, bei der eine zunehmende Modellkomplexität zu einem unverhältnismäßig hohen Energieverbrauch, Instabilität und Verlust der strukturellen Steuerbarkeit führt. Um diesem Problem zu begegnen, präsentieren wir ein feldlogisches Berechnungsmodell , das herkömmliche optimierungszentrierte Architekturen durch invariantengetriebene, geometrisch beschränkte Informationsflüsse ersetzt. Der vorgeschlagene Ansatz formalisiert die Berechnung als regulierten Feldprozess anstatt als Folge isolierter Operationen. Dies ermöglicht stabiles Verhalten bei hoher Komplexität und reduziert gleichzeitig den Energieaufwand signifikant. Das Framework wird anhand einer minimalen, aber funktionsfähigen Implementierung demonstriert, die deterministisches Verhalten, beschränkte Zustandsübergänge und messbare Reduzierungen des Rechen- und Energieaufwands im Vergleich zu traditionellen Architekturen aufweist. Anstatt auf heuristische Effizienzgewinne zu setzen, bezieht das Modell seine Leistungsfähigkeit aus strukturellen Beschränkungen, dem Erhalt der Kohärenz und der kontrollierten Kopplung zwischen Subsystemen. Das MESCAP-Problem stellt eine grundlegende Herausforderung für künstliche Intelligenz, adaptive Systeme und zukünftige kognitive Großsysteme dar. Diese Arbeit liefert sowohl eine konzeptionelle Formulierung als auch einen ersten technischen Ansatz für skalierbares, energiebewusstes Rechnen, ohne dabei Robustheit oder Interpretierbarkeit einzubüßen.