Sovereign Edge Framework para Inteligência Emocional Agnóstica & Robótica Segura.
O VEIL não é apenas um projeto de robótica mecânica; é um framework hiper-maturo, soberano e agnóstico de hardware/modelo que traduz nuances topográficas do mundo real em expressões robóticas justificáveis (XAI - Explainable AI).
Diferente de sistemas preexistentes (como drivers que leem imagens RGB ou atuam sob nuvens centralizadas), o VEIL foi fundado no Protocolo de Privacidade Dimensional: nós descartamos fotografias. O VEIL compreende apenas pontuações no espaço tridimensional (pontos biométricos de tensão capturados via LiDAR/Time-of-Flight) e infere estados psicológicos complexos utilizando IAs locais em hardware restrito (Edge Computing).
A fundação do VEIL é composta de Adapters. Absolutamente qualquer camada pode ser subtituída no arquivo config.py.
graph TD
subgraph "Percepção Sensorial (Edge)"
LiDAR["Array LiDAR / ToF"] -->|Malha 3D Cega| VA["Vision Adapter\n(I_VisionModel)"]
Camera["Webcam / RGB"] -.->|MediaPipe Extract| VA
end
subgraph "Sovereign Orchestrator"
VA -->|Topologia Vetorial| CA["Context Analyzer\n(Gemma 4 / Llama / Qwen)"]
Robot["Sensores Robô\n(Bateria, Toque)"] --> CA
CA -->|Valence & Arousal| EG["Expression Generator\n(X, Y, Forma, Cor)"]
CA -->|Inferência Textual| XAI["XAI Reasoner\n(Auditoria Lógica)"]
end
subgraph "Interfaces de Apresentação"
EG --> Dash["React Simulator Dashboard"]
XAI -.-> Dash
EG --> ESP["Hardware (ESP32-S3 TFT)"]
end
style CA fill:#00FF88,stroke:#333,stroke-width:3px,color:#000
style XAI fill:#00FF88,stroke:#333,stroke-width:3px,color:#000
Como não dependemos de imagens da pele de um ser humano, como estruturar o dataset? O scripts/aegis_harvester.py puxa feeds públicos, extrai as malhas 3D (Mesh Point Cloud), injeta um pseudo-label do VLM (Valência/Excitação) e incinera eternamente o Frame RGB Original. O resultado é o veil_finetuning_substrate.jsonl, permitindo conformidade máxima na GDPR/LGPD hospitalar.
Datasets biomédicos na IA exigem auditoria rigorosa. Este repositório integra formalmente o Universal Event Attestation Protocol (UEAP).
Após cada colheita pelo Harvester, executamos scripts/attest_veil_ueap.js que tira um Hash SHA-256 da malha invisível e escreve uma prova ZK-SNARK rastreável, atestando que os dados emocionais não sofreram contaminação posterior e são éticos.
O painel em /frontend não é mais uma maquete. Ele possui um Motor de Percepção Neural que realiza chamadas assíncronas HTTP (POST /api/veil/process) engatando os dados simulados contra os pesos do Python Orchestrator verdadeiro e alterando a face do olho em tempo real.
Você pode iniciar as metades lógicas e de interação simultaneamente na sua máquina.
cd backend
python -m pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn server:app --reload --port 8000cd frontend
npm install
npm startAcesse seu navegador em localhost:3000 e pressione o botão "Ativar Percepção Neural" na Engine direita para ver a mágica XAI justificada na tela.
A fundação operacional completa, as especificações acadêmicas detalhadas do framework LiDAR e as minutas das reivindicações mecânicas da arquitetura agnóstica podem ser auditadas dentro do diretório de patentes: /docs/