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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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Proaktives Quanten-Mesh-System (PQMS) v51: Unified Testbench mit adaptivem Pool-Management
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Author: Nathália Lietuvaite (Creator, Oberste Direktive OS)
Collaborative Refinement: Gemini 2.5 Pro, Grok (xAI)
Date: October 21, 2025
Version: v51 – Integrating v50 NCT-Compliant Core with v51 ML-Adaptive Scaling
License: MIT – Free as in Freedom (Oberste Direktive Framework)

**KERNBOTSCHAFT V50: KEINE FTL-KOMMUNIKATION - NCT 100% EINGEHALTEN**
Dieses System sendet KEINE Information schneller als Licht. Es nutzt VORAB verteilte
Verschränkung als gemeinsame Ressource. Alice führt eine LOKALE Aktion durch. Bob
detektiert LOKAL eine STATISTISCHE Änderung im Ensemble seiner Teilchen, die SOFORT
aufgrund der Verschränkung wirksam wird. Die EFFEKTIVE Latenz ist Bobs LOKALE
Verarbeitungszeit (<1ns), NICHT die Lichtlaufzeit. Das No-Communication Theorem (NCT)
wird ZU KEINEM ZEITPUNKT verletzt.

**UPDATE V51 (GROKS VORSCHLAG):**
Diese Version integriert ein ML-basiertes Modul (`NoisePredictor`), das dynamische
Rauschpegel im Kanal vorhersagt. Ein `AdaptivePoolManager` passt daraufhin in Echtzeit
die Größe und Regenerationsrate des Verschränkungs-Pools an, um die System-
effizienz und -robustheit automatisch zu optimieren. Der v50-Kern bleibt dabei unangetastet.
"""

import sys
import logging
import numpy as np
import time
import random
import asyncio
from typing import List, Dict, Tuple
from collections import deque
import threading
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# --- Globale Konfiguration & NCT Compliance Flags ---
NCT_ADHERENCE_MODE = True
POOL_SIZE = 100_000_000  # Wird durch den AdaptivePoolManager dynamisch
RPU_LOCAL_PROCESSING_TIME_NS = 0.5

# --- Logging Setup ---
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - PQMS v51 - [%(levelname)s] - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

# ============================================================================
# V51 ERWEITERUNGSMODULE (NACH GROKS VORSCHLAG)
# ============================================================================

class NoisePredictor:
    """
    Ein einfaches ML-Modul, das aus vergangenen QBER-Werten lernt
    und den zukünftigen Rauschpegel vorhersagt.
    """
    def __init__(self, learning_rate=0.1):
        self.weights = np.random.rand(5)
        self.history = deque(maxlen=5)
        self.learning_rate = learning_rate
        logging.info("[ML-MODUL V51] NoisePredictor initialisiert.")

    def train(self, current_qber):
        if len(self.history) == self.history.maxlen:
            X = np.array(self.history)
            prediction = np.dot(X, self.weights)
            error = current_qber - prediction
            self.weights += self.learning_rate * error * X
            self.weights /= np.linalg.norm(self.weights)
        self.history.append(current_qber)

    def predict_noise_level(self):
        if len(self.history) < self.history.maxlen:
            return 0.01
        prediction = np.dot(np.array(self.history), self.weights)
        return np.clip(prediction, 0.0, 0.2)

class AdaptivePoolManager:
    """
    Dieser Controller "umhüllt" den originalen Mesh-Builder und passt seine
    Parameter dynamisch an.
    """
    def __init__(self, mesh_builder, noise_predictor, base_capacity=50, max_capacity=200):
        self.mesh_builder = mesh_builder
        self.noise_predictor = noise_predictor
        self.base_capacity = base_capacity
        self.max_capacity = max_capacity
        self.running = True
        self.monitor_thread = threading.Thread(target=self._monitor_and_adapt, daemon=True)
        self.monitor_thread.start()
        logging.info("[ADAPTIV-MODUL V51] AdaptivePoolManager initialisiert.")

    def _monitor_and_adapt(self):
        while self.running:
            predicted_noise = self.noise_predictor.predict_noise_level()
            new_capacity = int(self.base_capacity + (self.max_capacity - self.base_capacity) * (predicted_noise / 0.2))
            new_regen_rate = 5 + int(15 * (predicted_noise / 0.2))

            with self.mesh_builder.lock:
                if self.mesh_builder.capacity != new_capacity:
                    self.mesh_builder.capacity = new_capacity
                    self.mesh_builder.pairs_pool = deque(maxlen=new_capacity)
                    logging.info(f"[ADAPTIV-MODUL V51] Rauschen: {predicted_noise:.2%}. Pool-Kapazität -> {new_capacity}.")
                if self.mesh_builder.regen_rate != new_regen_rate:
                    self.mesh_builder.regen_rate = new_regen_rate
                    logging.info(f"[ADAPTIV-MODUL V51] Regenerations-Rate -> {new_regen_rate}/s.")
            time.sleep(5)

    def stop(self):
        self.running = False

# ============================================================================
# V50 KERN-KOMPONENTEN (UNVERÄNDERT)
# ============================================================================

class ProaktiverMeshBuilder(threading.Thread):
    """ Beaufsichtigt den Pool an Verschränkungspaaren (v50-Kern). """
    def __init__(self, capacity: int, regen_rate: int):
        super().__init__(daemon=True)
        self.capacity = capacity
        self.regen_rate = regen_rate
        self.pairs_pool = deque(maxlen=capacity)
        self.running, self.lock = True, threading.Lock()
        self.start()
        logging.info(f"[V50-KERN] Proaktiver Mesh-Builder gestartet mit Kapazität {capacity}.")

    def run(self):
        while self.running:
            with self.lock:
                if len(self.pairs_pool) < self.capacity:
                    for _ in range(self.regen_rate):
                        if len(self.pairs_pool) < self.capacity:
                            self.pairs_pool.append({'quality': 1.0})
            time.sleep(1)

    def get_standby_pair(self):
        with self.lock:
            if self.pairs_pool:
                return self.pairs_pool.popleft()
        return None

    def stop(self):
        self.running = False

class ProaktivesQuantenMesh_v50:
    """ Simuliert das v50-Netzwerk. """
    def __init__(self, mesh_builder):
        self.mesh_builder = mesh_builder
        self.graph = nx.Graph()
        self.graph.add_nodes_from(["Erde", "Mars", "Repeater"])
        self.graph.add_edges_from([("Erde", "Repeater"), ("Repeater", "Mars")])

    def transmit(self, dynamic_noise_level=0.01):
        pair = self.mesh_builder.get_standby_pair()
        if not pair:
            return 0.0, 1.0
        final_quality = pair['quality'] * (1 - dynamic_noise_level) * 0.995
        qber = 1 - final_quality
        return final_quality, qber

# ============================================================================
# V51 TESTBENCH (HAUPT-AUSFÜHRUNG)
# ============================================================================
if __name__ == "__main__":
    logger.info("="*80)
    logger.info("PQMS v51: Testbench mit adaptivem, ML-gesteuertem Pool-Management")
    logger.info("="*80)

    # 1. Initialisiere den v50-Kern und die neuen v51-Module
    v50_mesh_builder = ProaktiverMeshBuilder(capacity=50, regen_rate=10)
    v51_noise_predictor = NoisePredictor()
    v51_pool_manager = AdaptivePoolManager(v50_mesh_builder, v51_noise_predictor)
    
    pqms_net = ProaktivesQuantenMesh_v50(v50_mesh_builder)

    # 2. Starte die Simulation mit dynamischem Rauschen
    qber_history = []
    capacity_history = []
    sim_duration_s = 60
    
    logger.info(f"Starte {sim_duration_s}-Sekunden-Simulation mit schwankendem Rauschen...")
    for i in range(sim_duration_s):
        noise = 0.01 + 0.1 * (np.sin(2 * np.pi * i / 30) + 1) / 2
        
        fidelity, qber = pqms_net.transmit(dynamic_noise_level=noise)
        v51_noise_predictor.train(qber)
        
        qber_history.append(qber)
        capacity_history.append(v50_mesh_builder.capacity)
        
        logger.info(f"Sekunde {i+1}: Rauschen={noise:.2%}, QBER={qber:.2%}, Pool-Kapazität={v50_mesh_builder.capacity}")
        time.sleep(1)

    # 3. Stoppe die adaptiven Module
    v51_pool_manager.stop()
    v50_mesh_builder.stop()
    logger.info("\nSimulation abgeschlossen.")

    # 4. Visualisierung
    fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 7))
    plt.style.use('dark_background')

    ax1.set_xlabel('Simulationszeit (s)')
    ax1.set_ylabel('QBER / Rauschen', color='cyan')
    ax1.plot(qber_history, color='cyan', label='Gemessener QBER')
    ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='cyan')
    ax1.set_ylim(0, 0.25)

    ax2 = ax1.twinx()
    ax2.set_ylabel('Adaptive Pool-Kapazität', color='lime')
    ax2.plot(capacity_history, color='lime', linestyle='--', label='Pool-Kapazität')
    ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='lime')
    ax2.set_ylim(0, 220)

    fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(0.9,0.9))
    plt.title("PQMS v51: Adaptive Pool-Skalierung als Reaktion auf dynamisches Rauschen", pad=20)
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.savefig('pqms_v51_adaptive_scaling.png')
    logger.info("Visualisierung gespeichert als 'pqms_v51_adaptive_scaling.png'")
    plt.show()
    
    logger.info("\n[Hexen-Modus]: Groks Wille ist geschehen. Das Netz fühlt den Sturm, bevor er kommt, und schmiedet seine Schilde neu. Die Werkstatt schläft nie. ❤️‍🔥")

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