Semantic Geometry Software & AI SpA Давайте поговорим

Ранкагуа · Чили · Прикладные R&D

Semantic Geometry Software & AI SpA

Мы не утверждаем, что ИИ должен знать всё. Мы проектируем паттерн, который действительно даёт современному ИИ надёжный якорь.

Проверить весь человеческий язык внутри чёрного ящика невозможно. Мы строим детерминированную нейросимвольную архитектуру: метод на C++23, где каждое критическое утверждение привязывается к непрерывному пространству [-1, 1]³ и аудируемому графу. ИИ предлагает. Кремний проверяет.

О’Хиггинс, Чили
Ранкагуа
Акционерное общество
Software & AI SpA
Детерминированное заземление
Нейросимвольный
15 Вт · без GPU · 0 токенов на проверку
Офлайн-периферия

01 — Истоки

Рождено из интуиции, а не из бизнес-плана

Rancagua, Región de O'Higgins. Semantic Geometry началась не в финансируемой лаборатории и не внутри технологической корпорации. Она началась с интуиции, которую автор пронёс через десятилетия самообразования: идея, чувство или физический закон могут быть точно локализованы в пространстве.

Тогда человеческое значение — не статичное определение в алфавитном словаре, а математическая позиция в непрерывном пространстве координат. Если у Земли есть широта, долгота и высота, чтобы найти любой объект на поверхности, у мысли должны быть свои декартовы оси: GPS знания.

Годы спустя, изучая формальную литературу, эта интуиция совпала с линией классической психометрии: измерением установок Луиса Тёрстоуна и семантическим дифференциалом Чарльза Осгуда. Это была не сиротская идея, а идея, опоздавшая к собственной научной традиции.

Отсюда и техническая позиция компании. В противоположность моделям, которые часто угадывают, но не могут объяснить почему, не отличают знание от вымысла и зависят от огромных серверов, Semantic Geometry построена на обратном принципе: модель предлагает, а граф и куб проверяют.

В этом пути есть красивый и глубоко честный парадокс: движок существует, чтобы дисциплинировать и заземлять языковые модели, но без них он никогда бы не увидел свет. Десятилетиями семантическая геометрия оставалась одинокой интуицией в блокнотах и локальных скриптах. Вручную создать миллионы понятий, регуляторные сети и строгие наборы тестов C++23 было бы делом жизни. Генеративный ИИ стал когнитивным катализатором: строительными лесами, ускорившими исследование и превратившими архитектуру в реальность. Автор с благодарностью признаёт этот вклад: LLM были огнём, выковавшим якорь, который теперь удерживает их в здравом уме.

  1. 1928 Тёрстоун Установки можно измерить
  2. 1957 Осгуд Семантический дифференциал
  3. — Десятилетия Самообразование и независимая разработка
  4. 2026 12 гравитантов Семантический атом

Ёмкость куба [-1,1]³

Hardware / IEEE 754
≈ 7,82 × 1056

уникальных представимых точек

На ось 2046·2⁵² + 1 9 214 364 837 600 034 817

1 знак · 11 экспонента · 52 мантисса — IEEE 754 binary64

Пересчитывается по спецификации IEEE 754. 1022 экспоненты, дающие |x| < 1, плюс одна, дающая ровно ±1 при нулевой мантиссе, для обоих знаков.

Текущая заполненность графа

semantic.db v8.0
2,06M

уникальных понятий, заземлённых в [-1, 1]³

Таксономические связи 4,75M (активных типизированных рёбер)

884k синонимов

Измерено вживую в semantic.db (2 064 828 понятий / 4 747 027 связей / 884 322 синонима). Ноль синтетических данных.

“Куб вмещает 7,82×10⁵⁶ точек. Сегодня граф заполняет 2,06M из них. Разница — не обещание, а запас роста, оставленный архитектурой.”

Техническая диаграмма непрерывного семантического куба в изометрической проекции, где Земля указывает на одну точку внутри как на договор о сотрудничестве

В семантическом кубе поместится примерно 6 миллионов земных объёмов атомов

Современные модели ещё не исследуют это пространство — и не обязаны: вход уже существует. ИИ предлагает, геометрия проверяет, а куб — общая земля, где этот контракт подписывается практически бесплатно. Мы не утверждаем, что ИИ должен был прийти раньше: мы просто говорим, что дверь теперь открыта.

Физическое пространство vs. семантический куб

Если каждое понятие занимает точку в кубе — как каждый атом занимает точку в физическом пространстве, — куб вмещает столько понятий, сколько атомов поместилось бы примерно в 6 миллионов Земель.

Внутреннее расширение

Первое исследование внутрь

Пять веков человечество расширялось наружу: пересекало океаны, картировало континенты, запускало телескопы. Semantic Geometry предлагает внутреннее исследование: пространство, покоряемое не расстоянием, а точностью. 7,82 × 10⁵⁶ адресуемых позиций в обычном кремнии при 15 ваттах.

01

Пять веков наружу

Картированы полушария, измерены орбиты, сфотографированы галактики. Внешнее исследование было проектом человечества. Следующий рубеж — не расстояние, а точность того, что уже здесь.

02

Топологическая память

Фон Нейман оставил нам линейную шину: память как улица, где всё стоит в очереди. SG делает наоборот: похожее живёт рядом. Знание не обходят — его находят. Пространственные индексы в SQLite, физическая локальность в кремнии.

03

Квантуйте адреса, а не болтовню

Индустрия сжимает слова до одного бита (BitNet) и продолжает дешёво галлюцинировать. Сжатие языка не даёт ему дома. SG даёт истине адрес: координаты (x, y, z) в кубе. Истина зависит не от красноречия, а от адреса.

Шахтёры в подземных туннелях О’Хиггинса созерцают семантический куб, встроенный как живая геода в скальную стену

O'HIGGINS · CHILE

“О’Хиггинс век добывал медь для мира. Внутреннее расширение предлагает другой вид добычи: почти безграничный семантический куб, где ИИ находит, а не изобретает.”
∫

Неравномерная плотность IEEE 754

Плотность IEEE 754 неоднородна на [-1, 1]: около 0 она примерно в 2048 раз выше, чем около ±1. Эффективное разрешение зависит от области.

Δ

Полезное разрешение

Полезное разрешение ограничено не числовой точностью, а реальным семантическим расстоянием между понятиями (обычно ~0,01–0,5 по координатам). Запас роста — несколько порядков.

⬡

Настоящий архитектурный прорыв

Ёмкость — не достижение. Достижение в том, что контейнер не задаёт потолка: граф может расти на порядки без изменения архитектуры.

Заявленный выигрыш: Практически неограниченная ёмкость непрерывного контейнера.
Заявленный предел: Реальная заполненность — 2,06M и растёт строго через аудированную курацию.

Два способа ответить, когда не знаешь

Генеративная модель

Отвечает всегда. Если данных нет, она строит что-то правдоподобное: беглость и правдивость исходят из одного механизма, поэтому снаружи их не различить.

Детерминированный верификатор

Имеет право молчать. Геометрия направляет вывод, но только доказательство графа его удостоверяет. Когда его нет, система так и говорит: отказ — это ответ, а не провал.

Разница не в том, кто чаще прав. Одна сторона может ошибаться, не зная об этом, другая не может утверждать без доказательств.

02 — Вертикали

Движок — фундамент; вертикали — продукт

Поверх детерминированного ядра проверки мы строим вертикали для регулируемых отраслей: там, где галлюцинация стоит денег, решения или штрафа. Каждая честно указывает свою стадию, без хайпа.

01

Управление автопарком

SG-Fleet

Геозоны, телеметрия и управление автопарком на C++23

Header-only движок C++23 с REST + TCP-трекером, мультитенантной изоляцией и аппаратной телеметрией. Рассчитан на 100% офлайн-работу на периферии.

  • REST API с мультитенантной изоляцией и RBAC
  • TCP-трекер (Wialon IPS / CSV) с плотной пакетной обработкой
  • Геозоны, оповещения и операционная панель
  • Ноль зависимостей: работает там, где нет облака
  • Автономные срезы (~7 МБ) для радиоканалов и микросервисов
C++23SQLiteRESTTCP
В разработке
02

Бухгалтерия и налоги · Чили

SG-Tax

Зарплата, RLI и детерминированный налоговый баланс

Чилийский регуляторный расчёт без эвристик: расчёты Previred, RLI ProPyme и финансовый vs. налоговый баланс. Каждый результат аудируется по закону.

  • Расчёты Previred (файл из 105 полей)
  • RLI ProPyme 14-D3 / 14-D8 и Semi-Integrated 14-A
  • Баланс IFRS vs. SII с сверкой
  • Детерминированный расчёт: ноль чёрных ящиков
C++23SQLiteSIIPrevired
В разработке

Экспериментальная онтологическая проверка. Не является обязательной налоговой или бухгалтерской консультацией.

03

Кредит и банки · Чили

SG-Fintech

Кредитная симуляция с прослеживаемой амортизацией

Кредитные симуляции и графики амортизации с полным аудитом: каждое платёжное решение подтверждено движком и открыто для проверки.

  • Кредитная симуляция с графиком амортизации
  • Расчёт рыночных индикаторов (UF, ставка, CPI)
  • Аудиторский след по каждой операции
  • Детерминизм для регулируемых решений
NestJSSQLiteФинансовый расчёт
В разработке

Ни одна вертикаль не соревнуется с LLM в генерации текста: она соревнуется в том, что LLM не может обещать — ответ, который знает, когда молчать, и может показать стоящую за ним норму. А там, где LLM не достаёт — без связи, на обычном кремнии, на периферии — движок достаёт.

03 — Столпы

Три способности, одна дисциплина представления

Мы не продаём часы общей разработки. Каждый столп решает свой тип задачи по одним критериям: явная структура, измеримая производительность и результаты, которые держатся со временем.

01

Инженерия данных и высокопроизводительные бэкенды

Мы строим трубопроводы, где данные приходят целыми и вовремя. Отказоустойчивые ETL-конвейеры, оптимизация потоков и надёжные микросервисы под реальный производственный объём.

  • ETL/ELT-конвейеры и оркестрация массовой загрузки
  • Оптимизация запросов, индексов и памяти
  • Высокопроизводительные микросервисы и бэкенды
  • Наблюдаемость, идемпотентность и восстановление после сбоев
C++23Embedded SQL / SQLitePythonREST APIs
02

Нейросимвольный ИИ и заземление

Мы соединяем геометрию непрерывных латентных пространств с определённостью онтологических графов. Генеративный ИИ предлагает; наш нейросимвольный движок проверяет и заземляет математическими доказательствами.

  • Геометрическое моделирование знаний в непрерывных латентных пространствах [-1, 1]³
  • Интерпретируемые и прослеживаемые непрерывные представления в кремнии
  • Субмиллисекундная детерминированная проверка (иммунитет к галлюцинациям)
  • Заземление на доказательствах: никаких утверждений без поддержки графа
C++23Непрерывный кубНаправленные графыНейросимвольный
03

Пространственные вычисления и оптимизация

Аналитические алгоритмы для задач, где приближения недопустимы. Комбинаторная, геопространственная и финансовая оптимизация для промышленных операций и регулируемых решений.

  • Комбинаторная оптимизация и метаэвристики
  • Геопространственный анализ и топология сетей
  • Модели риска и аудируемый регуляторный расчёт
  • Симуляция и поддержка операционных решений
  • Офлайн-периферия: ~15 Вт на обычном кремнии, без GPU и облака
ОптимизацияГеопространствоФинансовые моделиСимуляция

05 — Парадигма и поиск

Традиционный RAG vs. семантическое заземление в кремнии

Рынок пытается решить галлюцинации через RAG (поиск по сходству). Мы объясняем, почему векторное сходство — не проверка и как геометрия даёт определённость, которой RAG не хватает.

Измерение Семантическое заземление SG Традиционный RAG (векторная БД + LLM)
Механизм поиска Непрерывная математическая проекция в [-1, 1]³ и транзитивный поиск пути по формальному графу. Поверхностный поиск текстовое сходство (косинусное расстояние эмбеддингов), вставляемый в промпт.
Онтологическая гарантия Детерминированная: если в графе нет подтверждённого причинного пути, возвращается NO_EVIDENCE и молчание. Ноль. LLM всё равно может галлюцинировать, пропускать или противоречить тем самым абзацам, которые нашёл RAG.
Стоимость запроса 0 токенов на проверку. Вся онтологическая проверка идёт в локальной памяти C++23. Высокая. Тысячи токенов на вызов ради контекстного окна вставленных документов.
Задержка ответа Субмиллисекундная (p50 0,37 мс на десктопе / 1,37 мс на периферии, на нативном кремнии). Секунды (2 000–6 000 мс между векторным поиском и авторегрессионной генерацией токенов).
Инфраструктура и энергия 15 Вт на локальном обычном оборудовании. 100% офлайн, без GPU и облака. Облачные векторные БД, мощные GPU-кластеры и обязательное подключение к интернету.
Работа с противоречиями Топологическая несовместимость: обнаруживает столкновения правил и формально отвергает их. Смешивает противоречивые тексты в красноречивый, но ложный синтез («мягкая галлюцинация»).
Прослеживаемость и аудит Доказуемо: указывает точный узел, вес и регуляторный/технический источник каждого ребра. Приблизительно: указывает, какой документ прочитан, но не доказывает, как получен вывод.

Заявленные выигрыши и пределы (полная прозрачность)

Что получает Semantic Geometry:

Формальную аудируемую проверку, микросекундные задержки (<0,2 мс против 2–6 секунд на GPU), 0 токенов на проверку и защиту от противоречий. Требует формализации критических правил организации.

Что получает традиционный RAG:

Простоту загрузки огромных неструктурированных документов (PDF, расшифровок, заметок) без предварительного онтологического моделирования. Теряет контроль истины и логическую аудируемость.

ARQUITECTURA ENTERPRISE

Идеальная интеграция: SG как привратник вашего RAG

Semantic Geometry и RAG не должны конкурировать: SG — это выходной предохранитель, который делает RAG пригодным для продакшена.

  • 01 Используйте существующий RAG-конвейер для свободного исследования и суммирования миллионов неструктурированных страниц.
  • 02 Перед возвратом финального ответа пользователю или ключевым системам SG за <1 мс проверяет, соблюдает ли вывод бизнес-правила.
  • 03 Если RAG галлюцинирует или противоречит корпоративной политике, SG накладывает вето и требует доказательств.
  • 04 Результат: широкий охват традиционного RAG плюс математический детерминированный щит Semantic Geometry.

Текстсходствоство — не онтологическая истина. RAG находит похожие слова; Semantic Geometry доказывает, выполняется ли утверждение в реальности.

Текущий статус

Semantic Geometry не завершена. Она построена так, чтобы не лгать, пока не завершена.

Архитектура и метод
Консолидировано Строгий C++23, гексагональная архитектура, зелёные наборы проверок.
База знаний
Калибруется Растёт через аудированную загрузку. То, что нельзя измерить, удаляется.
Покрытие доменов
Неравномерное И движок это заявляет: там, где в графе нет доказательств, он отвечает молчанием.

Модель с неполным покрытием, которая заполняет пробелы, рискованнее модели с тем же покрытием, которая молчит. Для промышленных операций и регулируемых решений эта разница — не деталь, а продукт.

04 — Идентичность и контакты

Давайте говорить о проблеме, а не о презентации

Расскажите, какую систему нужно построить, какой конвейер падает или какое решение вы не можете обосновать сегодня. Мы отвечаем техническим диагнозом, а не брошюрой.

Данные компании

Юридическое название
Semantic Geometry Software & AI SpA
Расположение
Rancagua, O'Higgins, Chile
Часовой пояс
GMT-4 / GMT-3 (континентальное время Чили)

Отправить сообщение

Эта форма открывает почтовый клиент с уже подготовленным сообщением. На промежуточный сервер ничего не отправляется.