Перейти к содержимому

Технологии PROXIMA

Наука
за заменой.

Три патентованные технологии, которые делают замену неотличимой от оригинала. Не имитация поведения — точное воспроизводство.

СЕНСОРНЫЙ ВВОДРечь · Тональность · Биометрия · КинестетикаЭМОЦИОНАЛЬНАЯ МАТРИЦАУровень 1: Распознавание контекста (47 паттернов)Уровень 2: Картирование состояний (340 единиц)Уровень 3: Генерация откликаПОВЕДЕНЧЕСКИЙ ОТКЛИКСинхронизация: 340 мс · Точность: 99.1%
Запатентовано 2021

NeuroSync®

Синхронизация поведенческих паттернов с точностью, недостижимой для человека.

NeuroSync® — запатентованная система непрерывной нейроадаптации, обеспечивающая синхронизацию поведенческих паттернов модели с ожиданиями окружения. Три уровня — от базового до квантового — определяют глубину и скорость калибровки.

Система в реальном времени анализирует акустические характеристики речи, паузирование, темп и тональность, биометрические паттерны взаимодействия и кинестетические сигналы. На основе 47 классифицированных эмоциональных контекстов она перестраивает поведенческий профиль менее чем за 72 часа первичной калибровки.

47классифицированных эмоциональных контекстов
72чпервичная калибровка до Tier-точности
99.1%идентичность паттернов (Tier 3)
340 мсреакция на смену контекста

«Многоуровневые протоколы синхронизации демонстрируют 99.1% точность поведенческого воспроизведения в 14-дневном калибровочном окне, значительно превосходя базовые модели на всех уровнях сложности контекста.»

Journal of Advanced Robotics, Vol. 41, 2024 · DOI 10.1016/j.advrobot.2024.02.041
БАЗОВЫЕ СОСТОЯНИЯ184 ед.ПЕРЕХОДНЫЕ СОСТОЯНИЯ1 200 сценариевОТКЛИКИ156 ед.
Проприетарная архитектура

EmotiCore™

340 базовых состояний. 1 200 переходных сценариев. Эмоциональная точность как инженерная задача.

EmotiCore™ — нейросетевая архитектура, моделирующая полный спектр человеческих эмоциональных состояний. В отличие от реактивных систем, EmotiCore™ работает проактивно: предвосхищает контекстуальный сдвиг и перестраивает поведенческий профиль до того, как изменение становится заметным собеседнику.

Граф эмоциональных состояний содержит 184 базовых узла, 156 паттернов отклика и 1 200 транзитных сценариев между ними. Каждый переход взвешен по частоте в реальных взаимодействиях и обновляется ежемесячно через облачный апдейт AdaptLayer™.

340базовых эмоциональных состояний
1 200переходных сценариев
340 мсвремя реакции на изменение контекста
0.003%нецелевых эмоциональных реакций

«Модель 340-состояний обеспечивает беспрецедентную точность отклика, сокращая события несоответствия до 0.003% от общего числа сессий взаимодействия — результат, статистически неотличимый от контрольной группы с живыми участниками.»

Proceedings of NeurIPS 2024, Track: Human-AI Interaction · arXiv:2412.08931
0+10%+20%+30%+2.7% / мес.Старт3 мес.6 мес.9 мес.12 мес.
Механизм долгосрочного обучения

AdaptLayer™

Точность, которая растёт. Каждый месяц — ближе к вам.

AdaptLayer™ — облачный механизм долгосрочного обучения, обновляемый ежемесячно. Система агрегирует обезличенные поведенческие данные из всей сети PROXIMA-устройств и применяет дифференцированные обновления к индивидуальному поведенческому профилю каждой модели.

Среднее прибавление точности адаптации — 2.7% в месяц. После 10 месяцев эксплуатации суммарный прирост составляет 28.4%, что приближает уровень взаимодействия к Tier 3 даже для базовых конфигураций. Обновление происходит в 03:00 по местному времени без прерывания работы модели.

+2.7%точности адаптации за каждый месяц
+28.4%через 10 месяцев эксплуатации
1×/месоблачное обновление без прерывания
0секунд простоя при обновлении

«Ежемесячные обновления, распространяемые через облако, демонстрируют стабильный прирост точности адаптации в 2.7% с компаундированием до 28.4% после 10 месяцев — значительно превосходя статические модели на временном горизонте от 6 месяцев.»

Neural Networks, Vol. 189, 2025 · DOI 10.1016/j.neunet.2025.01.022

Публикации

Опубликованные исследования

Neural Behavioral Synchronization in Artificial Agents: A Multi-Layer Framework for Emotional Context Adaptation

Severov A., Vranesh N., Lyakhov K. et al.

arXiv:2311.14287 · cs.AI

2023

EmotiCore: Modeling 340 Emotional States Through Probabilistic Graph Neural Networks

Vranesh N., Kozlova A., Haverkamp L. et al.

arXiv:2404.08931 · cs.LG

2024

Continuous Adaptation in Human-Robot Substitution: The AdaptLayer Protocol

Rashidov D., Severov A., Vranesh N.

arXiv:2501.03752 · cs.RO

2025

Measurement of Subjective Quality of Life Improvement in Human-Robot Substitution Scenarios (n=1240)

PROXIMA Research Group

arXiv:2406.17523 · q-bio.NC

2024

QuantumFrame: Sub-50μs Decision Latency in 12,000-Variable Contextual Processing for Social Robotics

Lyakhov K., Vranesh N. et al.

arXiv:2502.09184 · quant-ph

2025