Een jaar geleden kreeg ik het inzicht waarop mijn visie op de natuur is gebaseerd: een verrassend eenvoudig principe. Dat inzicht leidde tot een intensief onderzoekstraject en uiteindelijk tot mijn boek It’s All Bubbleflow. Niet om beroemd te worden, maar om vast te leggen hoe ik naar natuurlijke dynamiek kijk en welke gevolgen die manier van denken volgens mij kan hebben.
Zoals het gezegde luidt: the proof of the pudding is in the eating. Daarom besloot ik na het schrijven van het boek niet alleen over het principe te publiceren, maar het ook daadwerkelijk toe te passen. De reacties na de verschijning van het boek, begin dit jaar, maakten duidelijk dat de onderliggende basis nog dieper ligt dan ik aanvankelijk dacht. Mijn verhaal – en vooral wat daaruit volgens mij mogelijk zou moeten zijn op wetenschappelijk, ecologisch, organisatorisch en logistiek gebied – werd vaak met scepsis ontvangen. Dat is begrijpelijk. Het is moeilijk voor te stellen dat een eenvoudig principe als Emerging Natural Dynamics (END) zou kunnen leiden tot een vorm van lokale intelligentie die in veel toepassingen een groot deel van de functies kan vervullen waarvoor nu zware AI-systemen worden ingezet.
Ik verwacht dat END de basis kan vormen voor zelforganiserende sensoren, voorspellende besturing en autonome netwerken die lokaal samenwerken, met minimale energie, minimale data-uitwisseling en zonder voortdurende afhankelijkheid van centrale cloudsystemen.
Vanuit de klankbordgroep kreeg ik daarom een duidelijke uitdaging: bouw eerst een werkend computermodel. Niet alleen een filosofie, maar tastbaar bewijs dat de onderliggende principes ook technisch toepasbaar zijn.
Zonder me te laten beperken door bestaande conventies ben ik die uitdaging aangegaan. Daarbij kon ik terugvallen op mijn ervaring met relationele databanken, scripting, bestandsformaten, audiovisuele techniek, ergonomie, design en mijn brede belangstelling voor natuurwetenschap.
Kernel, Core en Coreshell
Na vele experimenten resulteerde dat in de eerste werkende END-kernel. Met slechts een beperkt aantal routines kan deze informatie onthouden, patronen herkennen, ontwikkelingen voorspellen en complexe groeiprocessen doorlopen. De architectuur is ontworpen om op enorme aantallen locaties gelijktijdig te kunnen werken, waarbij realtime op de kleinste rekeneenheid kan worden gestuurd – van een slimme stekker tot een supercomputer, of een zwerm van samenwerkende systemen.
Rond deze kernel ontstaat nu stap voor stap een complete software-architectuur. De kernel verzorgt de fundamentele dynamiek. Daarboven komen de corefuncties voor onder meer opslag, communicatie en gegevensverwerking. Daaromheen wordt de CoreShell gebouwd, die de basisvoorzieningen levert voor gebruikersinterfaces, beeldschermen, invoerapparaten en andere algemene functionaliteit. Dat is de ontwikkelfase waarin ik mij momenteel bevind.
De manier waarop END werkt verschilt fundamenteel van traditionele software. Vrijwel alles wordt opnieuw opgebouwd vanuit elementaire, relationele principes. Daardoor ontstaat een zeer compacte architectuur waarin functies niet vooraf worden vastgelegd, maar vanuit dezelfde basismechanismen ontstaan.
Dat betekent ook dat END zelf moet leren hoe geluid, beeld, tekst en muziek als dynamische patronen kunnen worden waargenomen en geïnterpreteerd. De basis daarvoor ligt in Wamatica, waarin ik onderzoek hoe de canonieke dynamiek van beeld- en geluidsfragmenten kan worden beschreven. Hoe dat precies werkt, vertel ik graag op een later moment. Voorlopig ligt mijn volledige aandacht bij het verder ontwikkelen van de technologie.
Meer achtergrond over de onderliggende inzichten is te vinden op www.wamatica.org. Uiteindelijk moeten deze inzichten uitmonden in Kwantrix, een nieuw operating system dat gebruikmaakt van het canonieke bestandsformaat .end.