🎯 Objectif
Réduire la consommation énergétique et la complexité computationnelle des réseaux de neurones via des poids quantifiés et des transitions discrètes dans un espace complexe.
📌 Concepts abordés
- Représentation des états quantiques dans un espace complexe 3D
- Loi de transition TMS : |y − z| · |x − y| · |x − z| = 2ⁿ
- Poids quantifiés appliqués à des réseaux simples (1 couche)
- Énergie consommée E = k·N vs ETMS = k·N/2ⁿ
- Réduction énergétique jusqu’à 75%
- Visualisations et démonstration mathématique complète
📘 Résultat principal
Les réseaux de neurones quantifiés selon TMS consomment significativement moins d’énergie tout en conservant leur capacité de traitement — ouvrant une voie vers une IA plus durable.