構成的知識圧縮理論 / Constructive Knowledge Compression Theory

概要

本特許は、知識構造を構成的に分解・再構築することで、意味的冗長性を最小限に抑えた高効率な圧縮理論を提案します。
知識の伝達・保存・自律学習における最適化を実現するための、新たな圧縮モデルです。

応用例

• ナレッジマネジメントにおける、重複知識の統合と整理による情報圧縮
• 教育AIが学習内容を最小情報量で再構築し、最適な教材生成を行う手法
• 認知アーキテクチャ内での、短期記憶から長期記憶への効率的移行構造
• IoTやセンサネットワークにおける、省電力・高効率通信を実現する知識圧縮
• LLM応用：プロンプト最適化のための知識圧縮エンジンの組込

ファイル構成

• README.md：理論の概要と応用例
• LICENSE：Apache License 2.0
• sections/definition.md：知識圧縮理論の定義と背景
• sections/architecture.md：圧縮フレームワークの構成詳細
• sections/applications.md：応用シナリオと導入例

ライセンス

このリポジトリは Apache License 2.0 の下で公開されており、商用利用、改変、配布が可能です。