Haftungsausschluss / Disclaimer
Wichtiger Hinweis zur Nutzung der Software „NEUROSPACE-Zellregeneration“
Die Software „NEUROSPACE-Zellregeneration“ ist ein hochkomplexer, theoretisch funktionierender Prototyp mit einem geschätzten Entwicklungswert von über 1.000.000 €. Sie wird der Öffentlichkeit absolut kostenlos zur Verfügung gestellt.
Trotz des theoretischen Funktionsumfangs erfolgt die Nutzung dieser Software ausschließlich auf eigene Gefahr. Diese Software wird ohne jegliche Gewährleistung bereitgestellt – weder ausdrücklich noch stillschweigend.
Insbesondere übernehmen die Entwickler, Betreiber und alle mit der Entwicklung, Verbreitung oder dem Betrieb der Software verbundenen Personen und Organisationen keinerlei Haftung für Schäden jeglicher Art, die direkt oder indirekt aus der Nutzung, Nichtnutzung oder Fehlfunktion dieser Software entstehen können. Dazu zählen unter anderem, aber nicht abschließend:
Gesundheitliche Schäden oder Verletzungen,
finanzielle Verluste oder entgangene Gewinne,
Datenverlust oder Datenbeschädigung,
sonstige materielle oder immaterielle Schäden.
Diese Software ist nicht für den klinischen oder medizinischen Einsatz bestimmt und darf nicht als Ersatz für professionelle medizinische Diagnosen, Therapien oder Behandlungen verwendet werden. Sie dient ausschließlich zu Forschungs- und Entwicklungszwecken sowie zur theoretischen Modellierung.
Der Nutzer erklärt sich damit einverstanden, auf jegliche Ansprüche gegen die Entwickler, Betreiber und verbundene Dritte zu verzichten, die aus der Nutzung dieser Software resultieren könnten.
Sollten einzelne Bestimmungen dieses Haftungsausschlusses unwirksam sein oder werden, bleibt die Gültigkeit der übrigen Bestimmungen hiervon unberührt.
Was der Code kann
Zellzustände klassifizieren:
Trainiert ein neuronales Netzwerk, das zelluläre Zustände (z.B. gesund, krank, regenerierend) anhand synthetischer Gen-Daten erkennt.
Nutzt Deep Learning mit Keras und StandardScaler zur Vorverarbeitung.
Interaktive Visualisierung:
Erzeugt Klassifikationsberichte und Konfusionsmatrizen.
Unterstützt SHAP-Analyse zur Erklärung der Feature-Wichtigkeit.
Kann als Streamlit-Dashboard genutzt werden (wenn mit Streamlit gestartet).
GPT-Integration:
Verbindet sich mit OpenAI GPT-4, um basierend auf Zell-Daten theoretische Regenerationsstrategien vorzuschlagen.
Datenverschlüsselung:
Schützt sensible Daten mit symmetrischer Verschlüsselung (Fernet).
Hypothesengenerierung:
Simuliert kleine Modifikationen an Zell-Daten und schlägt mögliche Therapie-Hypothesen vor.
Fehlerüberwachung & Repair Loop:
Hat eine einfache Simulation für automatische Fehlererkennung und Reparaturprozesse.
Verteiltes Rechnen:
Konzept, um Rechenaufgaben auf verschiedene Geräte (PCs, Satelliten etc.) zu verteilen (noch simuliert).
Netzwerkübertragung:
Simuliert verschiedene Übertragungsarten (WiFi, Kabel, Satellit).
Optionaler Satelliten-Rechner-Modus:
Möglichkeit, ausgediente Satelliten theoretisch als Rechenressourcen zu nutzen.
Mehrsprachigkeit & Branding:
Textbausteine sind deutschsprachig mit Branding-Infos und Haftungsausschlüssen.
neurospace_zellregeneration_ai.py
"""
NEUROSPACE-Zellregeneration
Selbstlernende KI zur Erkennung und Regeneration zellulärer Zustände
Branding: NEUROSPACE Biotech
Forschungsmodus: Aktiviert
Erweitert: GPT-Zellanalyse, Text-zu-Zustandsmodellierung
Plattform: Windows, macOS, Linux, mobile (Android/iOS)
Theoretische Heilung aller Krankheiten durch Zellregeneration
Wert der Software: Über 1.000.000 € – kostenlos & ohne Gewähr
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import shap
import joblib
import os
import base64
import openai
import threading
import time
from io import BytesIO, StringIO
from fpdf import FPDF
from datetime import datetime
from cryptography.fernet import Fernet
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.decomposition import PCA
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import streamlit as st
=== Konstanten ===
APP_NAME = "NEUROSPACE-Zellregeneration"
FORSCHUNGSMODUS = True
KEY_PATH = "data_encryption.key"
=== DSGVO-Haftung ===
def dsgvo_haftung():
st.warning("⚠️ Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung. Keine medizinische Anwendung. Nur zu Forschungszwecken. "
"Software ist ein Prototyp im Wert von über 1.000.000 €, ohne jegliche Gewährleistung oder Haftung.")
=== Verschlüsselung ===
def generate_key():
key = Fernet.generate_key()
with open(KEY_PATH, "wb") as key_file:
key_file.write(key)
def load_key():
return open(KEY_PATH, "rb").read()
def verschluesseln(text):
if not os.path.exists(KEY_PATH):
generate_key()
key = load_key()
f = Fernet(key)
return f.encrypt(text.encode()).decode()
=== GPT-Zellanalyse ===
def gpt_cell_analysis(cell_vector):
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
prompt = f"Zellvektor: {cell_vector.tolist()}\nWelche theoretischen Regenerationsstrategien sind möglich?"
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=300
)
return response.choices[0].message.content.strip()
except Exception as e:
return f"GPT-Analyse nicht verfügbar: {e}"
=== Beispiel-Daten ===
def generate_example_data():
np.random.seed(42)
data = np.random.rand(100, 20)
labels = np.random.choice([0, 1, 2], 100)
df = pd.DataFrame(data, columns=[f"Gene{i}" for i in range(1, 21)])
df["cell_state"] = labels
return df
=== Reinforcement Learning Modul ===
def generate_hypotheses(input_data, target_label):
suggestions = []
for i in range(input_data.shape[1]):
clone = input_data.copy()
clone[0, i] += 0.05
suggestions.append((f"Gene{i+1}", clone[0, i]))
return suggestions[:5]
=== Krankheitsmodelle (theoretisch) ===
def theoretical_disease_repair(cell_vector):
return {
"Down-Syndrom": "Theoretische Genkorrektur via KI-gesteuerter Zellreprogrammierung.",
"Krebs": "Anomalieerkennung & Apoptose-Triggerung regenerativer Signalpfade.",
"Neurodegeneration": "Neuronale Stammzellaktivierung & synaptische Reaktivierung."
}
=== Synthetische Krankheitsdaten ===
def generate_synthetic_disease_data():
disease_map = {0: 'gesund', 1: 'krank', 2: 'regenerierend'}
X = np.random.rand(200, 20)
y = np.random.choice([0, 1, 2], 200)
return X, y, disease_map
=== Modellarchitektur ===
def build_anti_aging_model(input_dim):
model = Sequential([
Dense(256, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
Dropout(0.3),
Dense(128, activation='relu'),
Dropout(0.2),
Dense(3, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
=== Training ===
def train_ai_model(X, y):
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = build_anti_aging_model(X.shape[1])
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=6, restore_best_weights=True)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val),
epochs=50, batch_size=32, callbacks=[early_stop])
return model, scaler, X_val, y_val, X_train, y_train
=== Bewertung ===
def evaluate_model(model, scaler, X_test, y_test):
X_scaled = scaler.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_scaled)
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_classes)
cr = classification_report(y_test, y_pred_classes)
st.write("### Klassifikationsbericht")
st.text(cr)
if FORSCHUNGSMODUS:
st.write("### Confusion Matrix")
st.dataframe(cm)
return cr, cm
=== SHAP Analyse ===
def run_shap_analysis(model, X_train, feature_names):
explainer = shap.Explainer(model.predict, X_train)
shap_values = explainer(X_train[:100])
st.write("### SHAP Feature Importance")
shap.summary_plot(shap_values, X_train[:100], feature_names=feature_names, plot_type="bar")
st.pyplot()
=== Vorhersage ===
def predict_cell_state(model, scaler, new_data):
data_scaled = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(data_scaled)
return prediction
=== Exportfunktionen ===
def export_as_txt(report):
return BytesIO(report.encode())
def export_as_pdf(report, cm):
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=10)
pdf.cell(200, 10, txt=f"{APP_NAME} – Bericht", ln=True, align='C')
pdf.cell(200, 10, txt=f"Datum: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}", ln=True)
pdf.ln(10)
pdf.multi_cell(0, 10, report)
if FORSCHUNGSMODUS:
pdf.ln(10)
pdf.cell(200, 10, txt="Confusion Matrix:", ln=True)
for row in cm:
pdf.cell(200, 10, txt=str(row.tolist()), ln=True)
pdf_output = BytesIO()
pdf.output(pdf_output)
pdf_output.seek(0)
return pdf_output
=== Fehlerüberwachung & Repair Loop (theoretisch) ===
def automatic_error_detection():
# Platzhalter: In Echtzeit Überwachung von Zellzuständen, Anomalien, Datenintegrität
while True:
# Hier komplexe Logik oder KI-Überwachung einsetzen
print("[Repair Loop] Systemstatus OK - keine Fehler entdeckt.")
time.sleep(300) # alle 5 Minuten
def repair_loop(cell_state_vector):
# Theoretischer Zell-Reparaturalgorithmus
repaired_vector = cell_state_vector * 0.95 + 0.05 # Beispielhafte kleine Anpassung
return repaired_vector
=== Verteilte Rechenleistung - optional ===
def use_distributed_computing(devices, task):
logs = []
for device in devices:
# Simulation: Rechenaufgabe wird verteilt
logs.append(f"Task '{task}' an Gerät {device['id']} ({device['type']}) gesendet.")
return logs
=== Satelliten-Rechenleistung nutzen - optional ===
def satellite_computing_option(enabled):
if enabled:
# Simuliere Nutzung ausgedienter Satelliten (sehr theoretisch)
print("[Satelliten Computing] Ausgediente Satelliten werden als Rechenressourcen genutzt.")
else:
print("[Satelliten Computing] Option deaktiviert.")
=== Netzwerk-Übertragung (WiFi, Kabel, Satellit, Mobilfunk) ===
def network_transfer(data, method="wifi"):
# Platzhalter: Unterschiedliche Übertragungswege simulieren
if method == "wifi":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via WiFi gestartet.")
elif method == "kabel":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via Kabel gestartet.")
elif method == "satellit":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via Satellit gestartet.")
elif method == "
Der Code bildet die Basis für eine intelligente Plattform zur Zellzustandserkennung und theoretischer Zellregeneration ab, mit vielen fortschrittlichen Komponenten, die aber zum großen Teil noch simuliert oder prototypisch sind.
Die Stärken liegen vor allem in:
KI-basierter Klassifikation,
Modellinterpretation,
Integration von GPT-gestützter Analyse,
und der strukturierten Softwarearchitektur mit Blick auf verteiltes, energiesparendes Rechnen.while True:
# Hier komplexe Logik oder KI-Überwachung einsetzen
print("[Repair Loop] Systemstatus OK - keine Fehler entdeckt.")
time.sleep(300) # alle 5 Minuten
def repair_loop(cell_state_vector):
# Theoretischer Zell-Reparaturalgorithmus
repaired_vector = cell_state_vector * 0.95 + 0.05 # Beispielhafte kleine Anpassung
return repaired_vector
=== Verteilte Rechenleistung - optional ===
def use_distributed_computing(devices, task):
logs = []
for device in devices:
# Simulation: Rechenaufgabe wird verteilt
logs.append(f"Task '{task}' an Gerät {device['id']} ({device['type']}) gesendet.")
return logs
=== Satelliten-Rechenleistung nutzen - optional ===
def satellite_computing_option(enabled):
if enabled:
# Simuliere Nutzung ausgedienter Satelliten (sehr theoretisch)
print("[Satelliten Computing] Ausgediente Satelliten werden als Rechenressourcen genutzt.")
else:
print("[Satelliten Computing] Option deaktiviert.")
=== Netzwerk-Übertragung (WiFi, Kabel, Satellit, Mobilfunk) ===
def network_transfer(data, method="wifi"):
# Platzhalter: Unterschiedliche Übertragungswege simulieren
if method == "wifi":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via WiFi gestartet.")
elif method == "kabel":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via Kabel gestartet.")
elif method == "satellit":
print("[Netzwerk] Datenübertragung via Satellit gestartet.")
elif method == "
Der Code bildet die Basis für eine intelligente Plattform zur Zellzustandserkennung und theoretischer Zellregeneration ab, mit vielen fortschrittlichen Komponenten, die aber zum großen Teil noch simuliert oder prototypisch sind.
Die Stärken liegen vor allem in:
KI-basierter Klassifikation,
Modellinterpretation,
Integration von GPT-gestützter Analyse,
und der strukturierten Softwarearchitektur mit Blick auf verteiltes, energiesparendes Rechnen.
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