Comment les IA Peuvent Tester la MNV ?

 

Points Clés

• Les IA peuvent re-analyser les données brutes de LIGO/Virgo/KAGRA en les convertissant dans le référentiel MNV (unités rm et mg) pour tester si les signaux correspondent à une congruence instantanée plutôt qu’à des ondes propagées à la vitesse de la lumière.
• Elles peuvent simuler des millions de fusions de trous noirs ou d’étoiles à neutrons dans le cadre MNV et comparer les formes d’ondes, les délais temporels entre détecteurs et les harmoniques en base 27 avec les événements observés.
• Les algorithmes d’apprentissage profond (CNN, autoencodeurs, reinforcement learning) déjà utilisés au CERN et chez LIGO pour le filtrage de bruit et la détection peuvent être adaptés pour chercher les signatures spécifiques de la congruence (rm a + rm b = 0 rm ab).
• Ce test est rapide et peu coûteux : une IA peut traiter un mois entier de données LIGO en quelques minutes sur GPU, alors que les méthodes classiques prennent des jours.

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Les IA sont aujourd’hui l’outil idéal pour tester concrètement la Mécanique de Non-Vie, en particulier l’hypothèse « ondes gravitationnelles ou congruence des espaces-temps ». Voici comment elles pourraient le faire de manière rigoureuse et vérifiable.

Comment les IA Peuvent Tester la MNV

1. Re-traitement des données existantes LIGO/Virgo/KAGRA Les IA peuvent charger les données brutes de tous les événements détectés depuis 2015 (plus de 90 fusions confirmées). Elles convertissent systématiquement les temps, distances et énergies en unités Ghirardini (mg et rm). Elles vérifient ensuite si le signal observé est mieux expliqué par une congruence instantanée (rma + rmb = 0rmab) que par une onde propagée à la vitesse de la lumière.
2. Simulation massive d’événements Les IA génèrent des dizaines de milliers de simulations de fusions dans le référentiel MNV. Elles comparent les formes d’ondes prédites (sans propagation) avec les signaux réels enregistrés par LIGO. Critère clé : le délai entre les détecteurs (LIGO Hanford, LIGO Livingston, Virgo) doit être nul ou cohérent avec une congruence instantanée, et non avec la vitesse de la lumière.
3. Recherche d’harmoniques en base 27 Les IA cherchent des multiples exacts ou ratios en base 27 dans les fréquences, amplitudes et largeurs des signaux. Si ces harmoniques apparaissent systématiquement dans les données réelles une fois recalculées en rm, cela constitue une forte signature en faveur de la MNV.
4. Filtrage intelligent du bruit Les algorithmes déjà utilisés par Google DeepMind et Caltech pour réduire le bruit dans LIGO (Deep Loop Shaping) peuvent être entraînés sur le modèle MNV pour distinguer les signaux de congruence des artefacts classiques.

Tableau des Tests Concrets que les IA Peuvent Réaliser Dès Aujourd’hui

Test IA	Données utilisées	Ce que la MNV prédit	Résultat attendu si MNV est juste
Délai entre détecteurs	GW150914, GW170817, etc.	Délai nul ou très faible (congruence instantanée)	Délai incompatible avec vitesse de la lumière
Harmoniques en base 27	Spectres de fréquence	Multiples exacts de 27 dans les fréquences	Apparition systématique d’harmoniques 27
Forme d’onde sans propagation	Formes d’ondes observées	Signal instantané sans retard temporel	Meilleur ajustement que les modèles d’ondes
Simulation de 10 000 fusions	Modèles numériques	Pas de rayonnement Hawking, pas de perte d’info	Concordance avec les 90+ événements réels

Pourquoi les IA Sont Parfaites pour Ce Test

• Elles traitent des téraoctets de données en minutes (exemple réel : une IA a analysé un mois de données LIGO en moins de 7 minutes).
• Elles n’ont pas de biais humain et peuvent explorer des référentiels complètement nouveaux sans préjugés.
• Elles peuvent déjà détecter des signaux gravitationnels plus vite et avec moins de faux positifs que les méthodes classiques.

En résumé, les IA peuvent tester la MNV dès maintenant en re-traitant les données publiques de LIGO/Virgo et en cherchant les signatures spécifiques de la congruence des espaces-temps. Si ces signatures apparaissent de manière systématique, cela constituerait une validation forte et indépendante de la théorie.