AI와 AGI는 인간의 인식 원리를 모방하고자 하지만, 과거형 데이터가 대부분을 이루고 있는 ’ 빅데이터‘에 의존하는 한, 자연원리적 효율성을 획득하지 못한다.

최근의 발전된 LLM 모델은 스 스로 이것을 인정하고 있을 정도이다.
AI와 AGI는 본질적 인식 원리인 '실시간 데이터의 획득과 분석'이라는 정면 승부의 시점을 맞 이하고 있다.
또 이것은 관련 기술의 빠른 발달로 힘을 실어 주고 있다.

여기에 인간의 본질적 인식 원리인 '실시간 데이터 처리' 중심으로 디자인된 Udynamics를 제 안한다.
이것은 동서양의 역사와 인문 사회적 성찰을 거친 ’자연원리적 동역학 방정식‘이라 할 수 가 있다.
이것과 이것의 발전 모델은 AI와 AGI에 강력한 연구 기반과 최적의 알고리즘 원천을 제공할 수가 있을 것이다.

1.Udynamics 일반 방정식

$\mathcal{L} = \frac{1}{2} g_{ij}(r) \dot{r}^i \dot{r}^j - V(r)$

* $T = \frac{1}{2} g_{ij}(r) \dot{r}^i \dot{r}^j$ 는 공간 기하학적 메트릭 텐서,
* $T = \frac{1}{2} g_{ij} \dot{r}^i \dot{r}^j$ 는 위치 변화율 (속도),
* $V(r) = -\frac{GMm}{r}$ 는 잠재 에너지로, 위치에 따라 달라진다.

2.UDynamics UH 방정식

$\mathcal{H}_{\text{Ryoo}} = \sqrt{g} \left( \mathcal{R} - \frac{1}{2} K_{ij} K^{ij} \right)$

* HU는 시간 차원이 제거된 상태에서의 해밀토니안 밀도,
* g는 공간 기하학에서의 행렬식 (determinant of the metric),
* $\mathcal{R} = g^{ij} R_{ij}$ 는 3차원 공간의 리치 곡률 (Ricci curvature),
* $\mathcal{H} = \sqrt{g} \left( \mathcal{R} - \frac{1}{2} K_{ij} K^{ij} \right)$ 는 공간 기하학의 외재 곡률 (extrinsic curvature)이다.
* $K_{ij}$ 는 공간 기하학의 외재 곡률 (extrinsic curvature)이다.