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Publikationen

Forschungsausgaben

Open-Access-Publikationen, Software-Releases und Arbeiten in Vorbereitung. Alle wissenschaftlichen Outputs werden vor Veröffentlichung über OpenTimestamps verankert und nach Möglichkeit als Preprint (arXiv) sowie mit DOI (Zenodo) frei zugänglich gemacht.

Hauptarbeit

Hervorgehobenes Paper

ZenBrain: A Neuroscience-Inspired 7-Layer Memory Architecture for Autonomous AI Systems

Autor

Alexander Bering

Datum

Mai 2026

Veröffentlichungsform

Open-Access-Preprint (arXiv) und Open-Access-Publikation mit DOI (Zenodo / CERN)

Zusammenfassung (Kurzfassung)

Diese Arbeit stellt eine sieben-Schichten-Memory-Architektur für autonome KI-Systeme vor, deren Designprinzipien aus der kognitiven Neurowissenschaft hergeleitet sind. Die Architektur integriert Working Memory, Short-Term Memory, Episodic Memory, Long-Term Memory, Procedural Memory, Core Memory sowie Predictive Memory in einem einheitlichen System. Konsolidierung erfolgt in Anlehnung an Sleep-Replay-Mechanismen mit Hebbian-getriebener Verstärkung und Ebbinghaus-getriebenem Decay. Die Architektur ist als modulare Open-Source-Bibliothek unter Apache 2.0 verfügbar und wird in produktiven Anwendungen eingesetzt.

Der vollständige wissenschaftliche Abstract sowie die formale Darstellung der Methoden und Resultate stehen im Preprint und in der DOI-Version zur Verfügung.

Zugang

arXiv-Preprint: arXiv:2604.23878 → (öffnet in neuem Tab)Zenodo (DOI): 10.5281/zenodo.19353663 → (öffnet in neuem Tab)

Zitiervorschlag

So zitieren Sie diese Arbeit

APA

Bering, A. (2026). ZenBrain: A Neuroscience-Inspired 7-Layer Memory Architecture for Autonomous AI Systems. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.19353663

BibTeX

@article{bering2026zenbrain,
  author    = {Bering, Alexander},
  title     = {{ZenBrain}: A Neuroscience-Inspired 7-Layer Memory Architecture for Autonomous AI Systems},
  year      = {2026},
  publisher = {Zenodo},
  doi       = {10.5281/zenodo.19353663},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2604.23878}
}

Software-Releases

Open-Source-Pakete

Wissenschaftlich begründete Algorithmen werden als modulare Open-Source-Pakete unter Apache 2.0 auf npm und GitHub veröffentlicht.

@zensation/algorithms

v0.2.1

Apache 2.0

Neurowissenschaftlich begründete Algorithmen: Hebbian-Lernen, Bayesian Confidence Propagation, FSRS, Sleep-Replay-Simulation, Ebbinghaus-Decay und weitere. Zero Dependencies, TypeScript.

(öffnet in neuem Tab)

@zensation/core

v0.2.1

Apache 2.0

MemoryCoordinator und sieben Memory-Layer-Implementierungen. Orchestrierung von Store, Recall, Consolidate, Decay und FSRS-Review.

(öffnet in neuem Tab)

GitHub-Organisation

vzensation-ai

Apache 2.0

Vollständiger Quellcode, Issue-Tracking und Beitragsleitlinien aller Open-Source-Komponenten.

(öffnet in neuem Tab)

In Vorbereitung

Geplante Veröffentlichungen

Folgende Arbeiten befinden sich in unterschiedlichen Stadien der Vorbereitung. Veröffentlichungs- und Submission-Zeitpunkte können sich verschieben; konkrete Co-Autorinnen und Co-Autoren werden erst nach schriftlichem Einverständnis benannt.

  1. Civil-Liberties-Architektur für mehrstufige Frühwarnsysteme

    Position Paper (in Vorbereitung)

    Architekturpositionspapier zur strukturellen Verankerung von Grundrechtsbezug in prädiktiven Frühwarnsystemen — acht Pflicht-Korrektionen gegenüber etablierten Verfahren. Submission in Sondierung mit fachlich passenden Tier-1-Journals.

  2. Methodische Grundlagen der Reference-Case-Auswahl

    Methodischer Begleittext (in Vorbereitung)

    Auswahllogik, Datenschutz-Sensibilität, Annotationsschemata und Construct-Validity-Pfad für das öffentlich zugängliche Reference-Case-Dossier.

  3. Fachbeitrag öffentlicher Sektor

    Trade-Press-Beitrag (in Vorbereitung)

    Beitrag in Fachpublikation für Polizei-, Behörden- und Verwaltungspersonal zur methodischen Differenzierung gegenüber etablierten Risikoanalyse-Verfahren.

Open-Access-Prinzipien

Wie wir veröffentlichen

  • ▸Preprint auf arXiv vor formaler Submission bei Journals
  • ▸DOI-Vergabe und dauerhafte Archivierung über Zenodo (CERN)
  • ▸OpenTimestamps-Verankerung als Prioritätsanker vor Submission
  • ▸Software-Releases unter Apache 2.0 auf GitHub und npm
  • ▸Konjunktiv-Disziplin: Co-Autorinnen und Co-Autoren werden erst nach schriftlichem Einverständnis öffentlich genannt
Operative Details zur Methodik dieser Publikationen→

Identifikatoren

Wo Sie die Forschung dauerhaft finden

arXiv2604.23878 (öffnet in neuem Tab)Zenodo (DOI)10.5281/zenodo.19353663 (öffnet in neuem Tab)ORCID0009-0001-1793-012X (öffnet in neuem Tab)Google ScholarAlexander Bering (öffnet in neuem Tab)Semantic ScholarAlexander Bering (öffnet in neuem Tab)GitHubzensation-ai (öffnet in neuem Tab)

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  • Behörden & Forschung →Forschungsangebote für BMI, BSI, BBK, Hochschulen, Forschungsverbünde.
  • Principal Investigator →Profil, Werdegang, Identifier, Kontaktwege.

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