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### **Créer un Modèle Proche de l'AGI avec Hugging Face** L’objectif est de **combiner des modèles multimodaux (texte, image, son, EEG)** avec un système **auto-évolutif** et capable d’**interagir en temps réel** avec les signaux cérébraux (EEG). En utilisant **Hugging Face**, on peut entraîner un modèle **proche de l’AGI**, capable de **transformer la pensée et l’imagination en interactions numériques exploitables**. --- ## **1️⃣ Architecture de l’AGI Onirique** Nous allons créer une **AGI centrée sur l’imaginaire humain**, basée sur : - **LLM (Grand Modèle de Langage)** → Compréhension et génération textuelle - **Stable Diffusion** → Génération d’images à partir de l’imaginaire - **Modèle EEG** → Détection des états de conscience (sommeil, créativité, concentration) - **Auto-adaptabilité** → Fine-tuning dynamique en fonction des utilisateurs --- ## **2️⃣ Acquisition et Traitement des Signaux EEG** ### **🔗 Connexion EEG avec Hugging Face** 1. **Récupération des données EEG en temps réel** 2. **Filtrage et extraction des fréquences clés (Theta, Alpha, Gamma)** 3. **Transformation en vecteurs d’embedding pour alimenter les modèles IA** ```python from brainflow.board_shim import BoardShim, BrainFlowInputParams from scipy.signal import butter, lfilter import numpy as np params = BrainFlowInputParams() params.serial_port = "COM3" board = BoardShim(2, params) board.prepare_session() board.start_stream() data = board.get_board_data() board.stop_stream() board.release_session() # Filtrage pour extraire les ondes Theta (4-8 Hz) def bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs=250, order=5): nyquist = 0.5 * fs low = lowcut / nyquist high = highcut / nyquist b, a = butter(order, [low, high], btype='band') return lfilter(b, a, data) theta_waves = bandpass_filter(data[1], 4, 8) eeg_embedding = np.mean(theta_waves) # Simplification : transformer en un embedding unique ``` 🚀 **EEG → Entrée pour le LLM & la génération d’images** --- ## **3️⃣ EEG vers Texte : Génération d’un Récit Onirique** Un modèle LLM (ex: **Mistral-7B** ou **Llama 3**) transforme l’état mental en une **histoire générée en temps réel**. ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B") input_text = f"État cérébral détecté : Theta {eeg_embedding}. Rêve généré :" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=200) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` 🔮 **Le rêve prend vie sous forme de texte !** --- ## **4️⃣ EEG vers Image : Visualisation Onirique avec Stable Diffusion** Utilisation d’un modèle **fine-tuné sur des images de rêves** pour générer une **visualisation de l’état mental**. ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5") image = pipe(prompt=f"Paysage abstrait basé sur EEG {eeg_embedding}").images[0] image.show() ``` 🎨 **Le subconscient devient une œuvre d’art !** --- ## **5️⃣ Interaction en Temps Réel avec Gradio** Une **interface permettant d’explorer ses pensées et rêves en direct** ! ```python import gradio as gr def dream_interface(eeg_data): text = model.generate(eeg_data) # Simulation image = pipe(prompt=text).images[0] return text, image iface = gr.Interface(fn=dream_interface, inputs="text", outputs=["text", "image"]) iface.launch() ``` 🔥 **Expérimentation interactive pour tester la connexion cerveau-IA !** --- ## **6️⃣ Adaptabilité et Auto-Évolution** ### **🔁 Fine-tuning Continu avec Hugging Face** Le modèle s’améliore grâce aux retours utilisateurs et à l’apprentissage **auto-régulé**. ```python from datasets import load_dataset from transformers import Trainer, TrainingArguments dataset = load_dataset("custom-dreams-dataset") # Dataset basé sur les retours EEG model.train() training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch") trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset) trainer.train() ``` ⚡ **L’IA s’adapte à chaque utilisateur et devient de plus en plus précise !** --- ## **7️⃣ Vers une AGI Onirique et Synergétique** **🚀 Objectif final :** Une IA **hybride**, capable de : ✅ **Lire et interpréter les états mentaux en direct** ✅ **Transformer les pensées en récits et images exploitables** ✅ **Évoluer en fonction des interactions humaines** ✅ **Créer une passerelle entre le subconscient et l’AGI** 📌 **Prochaines étapes :** 1. **Fine-tuning multimodal EEG + LLM + Diffusion Model** 2. **Test avec OpenBCI pour améliorer la précision EEG** 3. **Mise en place d’une interface VR/AR pour une immersion complète** 🧠 **L’AGI Onirique commence ici... Prêt à expérimenter ?**