1. Frontend: wavemind.html
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>WaveMind Framework — Arquitetura de Ressonância da IA</title>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/4.4.1/chart.umd.min.js"></script>
*, *::before, *::after { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; }
--border: rgba(10,15,28,0.10);
--ff-head: 'Georgia', 'Times New Roman', serif;
--ff-mono: 'Courier New', monospace;
--ff-body: 'Palatino Linotype', 'Palatino', Georgia, serif;
html { scroll-behavior: smooth; }
background: var(--paper);
font-family: var(--ff-body);
width: 100%; height: 100%;
.page { position: relative; z-index: 1; max-width: 1160px; margin: 0 auto; padding: 0 32px; }
header { padding: 64px 0 48px; border-bottom: 1px solid var(--border); }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
font-family: var(--ff-head);
font-size: clamp(36px, 5vw, 62px);
h1 em { font-style: italic; color: var(--ressonancia); }
.wave-badges { display: flex; gap: 12px; margin-top: 32px; flex-wrap: wrap; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
border: 1px solid currentColor;
.badge-r { color: var(--reflexao); }
.badge-d { color: var(--difusao); }
.badge-s { color: var(--ressonancia); }
.badge:hover { opacity: 0.7; }
background: rgba(245,242,236,0.95);
backdrop-filter: blur(12px);
border-bottom: 1px solid var(--border);
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
border-bottom: 2px solid transparent;
.nav-tab.active { color: var(--ink); border-bottom-color: var(--ink); }
.nav-tab:hover { color: var(--ink); }
.section { padding: 64px 0; display: none; }
.section.active { display: block; }
font-family: var(--ff-head);
font-size: clamp(24px, 3vw, 36px);
font-family: var(--ff-mono);
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(320px, 1fr));
background: var(--surface);
border: 1px solid var(--border);
border-radius: var(--radius);
transition: transform 0.2s, box-shadow 0.2s;
.card:hover { transform: translateY(-2px); box-shadow: 0 8px 32px rgba(0,0,0,0.08); }
.card-accent { position: absolute; top: 0; left: 0; right: 0; height: 3px; }
.card-icon { font-size: 28px; margin-bottom: 16px; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
font-family: var(--ff-head);
.card p { font-size: 14px; color: #555; line-height: 1.65; }
.wave-card-r .card-accent { background: var(--reflexao); }
.wave-card-d .card-accent { background: var(--difusao); }
.wave-card-s .card-accent { background: var(--ressonancia); }
.wave-detail { margin-top: 20px; border-top: 1px solid var(--border); padding-top: 20px; display: flex; flex-direction: column; gap: 8px; }
.wave-detail-row { display: flex; gap: 8px; font-size: 13px; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
.wave-detail-text { color: var(--ink); line-height: 1.5; }
background: var(--surface);
border: 1px solid var(--border);
border-radius: var(--radius);
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
.chart-container { position: relative; height: 300px; }
border-radius: var(--radius);
font-family: var(--ff-mono);
top: 0; left: 0; right: 0; bottom: 0;
background: repeating-linear-gradient(0deg, transparent, transparent 40px, rgba(255,255,255,0.02) 40px, rgba(255,255,255,0.02) 41px);
.math-block-inner { position: relative; }
.math-eq { font-size: 18px; color: #93C5FD; margin: 12px 0; letter-spacing: 0.05em; }
.math-comment { font-size: 12px; color: #94A3B8; margin-top: 4px; margin-bottom: 16px; }
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(180px, 1fr));
border-top: 1px solid rgba(255,255,255,0.1);
.math-param-key { color: #7DD3FC; font-size: 13px; margin-bottom: 4px; }
.math-param-val { color: #F1F5F9; font-size: 20px; }
.math-param-desc { color: #64748B; font-size: 11px; margin-top: 2px; }
table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 14px; margin-top: 16px; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
border-bottom: 1px solid var(--border);
border-bottom: 1px solid var(--border);
tr:last-child td { border-bottom: none; }
tr:hover td { background: rgba(0,0,0,0.02); }
font-family: var(--ff-mono);
.roi-r { background: #EFF6FF; color: var(--reflexao); }
.roi-d { background: #F5F3FF; color: var(--difusao); }
.roi-s { background: #ECFEFF; color: var(--ressonancia); }
background: var(--surface);
border: 1px solid var(--border);
border-radius: var(--radius);
.form-group { margin-bottom: 24px; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
input, select, textarea {
border: 1px solid var(--border);
font-family: var(--ff-body);
background: var(--paper);
transition: border-color 0.2s;
input:focus, select:focus, textarea:focus { border-color: var(--ink); }
textarea { resize: vertical; min-height: 80px; }
font-family: var(--ff-mono);
text-transform: uppercase;
.btn-primary { background: var(--ink); color: var(--paper); }
.btn-primary:hover { opacity: 0.85; }
.btn-primary:active { transform: scale(0.98); }
.diag-result { margin-top: 40px; display: none; }
.diag-result.visible { display: block; }
.diag-result-header { font-family: var(--ff-head); font-size: 22px; margin-bottom: 24px; font-weight: 400; }
.diag-wave-block { border: 1px solid var(--border); border-radius: var(--radius); margin-bottom: 20px; overflow: hidden; }
.diag-wave-header { padding: 20px 24px; display: flex; align-items: center; gap: 12px; border-bottom: 1px solid var(--border); }
.diag-wave-dot { width: 10px; height: 10px; border-radius: 50%; flex-shrink: 0; }
.diag-wave-title { font-family: var(--ff-mono); font-size: 12px; letter-spacing: 0.1em; text-transform: uppercase; font-weight: 600; }
.diag-wave-body { padding: 20px 24px; background: var(--surface); }
.diag-action { display: flex; gap: 12px; margin-bottom: 12px; font-size: 14px; }
.diag-action-num { font-family: var(--ff-mono); color: var(--dim); font-size: 11px; padding-top: 2px; flex-shrink: 0; width: 20px; }
background: linear-gradient(135deg, #EFF6FF, #F5F3FF, #ECFEFF);
border: 1px solid var(--border);
border-radius: var(--radius);
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(260px, 1fr));
background: var(--surface);
border: 1px solid var(--border);
border-radius: var(--radius);
.maturity-name { font-family: var(--ff-head); font-size: 18px; font-weight: 400; margin-bottom: 16px; }
.maturity-bar-wrap { height: 6px; background: #E5E7EB; border-radius: 3px; overflow: hidden; margin-bottom: 8px; }
.maturity-bar { height: 100%; border-radius: 3px; transition: width 1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1); }
.maturity-meta { display: flex; justify-content: space-between; font-family: var(--ff-mono); font-size: 11px; color: var(--dim); }
border-top: 1px solid var(--border);
font-family: var(--ff-mono);
justify-content: space-between;
.loading { display: flex; align-items: center; gap: 10px; font-family: var(--ff-mono); font-size: 12px; color: var(--dim); padding: 20px 0; }
.spinner { width: 16px; height: 16px; border: 2px solid var(--border); border-top-color: var(--ink); border-radius: 50%; animation: spin 0.8s linear infinite; }
@keyframes spin { to { transform: rotate(360deg); } }
border-radius: var(--radius);
.superposition-note h3 { font-family: var(--ff-head); font-size: 22px; font-weight: 400; margin-bottom: 16px; }
.superposition-note p { font-size: 15px; line-height: 1.7; color: #C4C9D4; max-width: 600px; }
@media (max-width: 640px) {
.page { padding: 0 20px; }
.diag-form { padding: 24px; }
.math-block { padding: 24px; }
footer { flex-direction: column; }
from { opacity: 0; transform: translateY(20px); }
to { opacity: 1; transform: translateY(0); }
.section.active > * { animation: fadeUp 0.4s ease both; }
.section.active > *:nth-child(2) { animation-delay: 0.05s; }
.section.active > *:nth-child(3) { animation-delay: 0.10s; }
.section.active > *:nth-child(4) { animation-delay: 0.15s; }
<canvas id="wave-canvas"></canvas>
<div class="header-label">POC — Proof of Concept</div>
<h1>Wave<em>Mind</em><br>Framework</h1>
<p class="header-sub">Arquitetura de Ressonância da IA — organizando a evolução da inteligência artificial em três ondas fundamentais inspiradas na mecânica ondulatória.</p>
<div class="wave-badges">
<span class="badge badge-r">① Reflexão · IA Preditiva</span>
<span class="badge badge-d">② Difusão · IA Generativa</span>
<span class="badge badge-s">③ Ressonância · IA Agêntica</span>
<button class="nav-tab active" onclick="showSection('ondas')">As Três Ondas</button>
<button class="nav-tab" onclick="showSection('visualizacao')">Visualização Matemática</button>
<button class="nav-tab" onclick="showSection('setores')">Setores & ROI</button>
<button class="nav-tab" onclick="showSection('diagnostico')">Diagnóstico Universal</button>
<button class="nav-tab" onclick="showSection('schema')">Schema SQL</button>
<section id="ondas" class="section active">
<div class="section-title">As Três Ondas Fundamentais</div>
<div class="section-sub">Cada onda representa uma camada de maturidade e autonomia da IA</div>
<div class="card wave-card-r">
<div class="card-accent"></div>
<div class="card-icon">〰</div>
<div class="card-label">Onda I — Reflexão</div>
<h3>IA Preditiva e Analítica</h3>
<p>Como um espelho que reflete padrões existentes, analisa dados históricos para projetar o presente. Baixo custo computacional e alta explicabilidade.</p>
<div class="wave-detail">
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Como usar</span><span class="wave-detail-text">Machine Learning clássico, regressões, árvores de decisão sobre dados estruturados.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Onde usar</span><span class="wave-detail-text">Risco de crédito, previsão de estoque, manutenção preditiva, segmentação de clientes.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Quando usar</span><span class="wave-detail-text">Quando a meta é precisão estatística com base em padrões históricos consistentes.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Por que usar</span><span class="wave-detail-text">Ideal para ambientes com exigência de conformidade, auditoria e segurança de dados.</span></div>
<div class="card wave-card-d">
<div class="card-accent"></div>
<div class="card-icon">✦</div>
<div class="card-label">Onda II — Difusão</div>
<p>Inspirada na dispersão de luz em superfícies irregulares, democratiza o acesso ao conhecimento. Não só reflete o que existe — cria novas trajetórias de dados.</p>
<div class="wave-detail">
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Como usar</span><span class="wave-detail-text">Large Language Models, modelos de difusão para imagem, áudio, texto e código.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Onde usar</span><span class="wave-detail-text">Chatbots inteligentes, criação de conteúdo, copilots de programação, tradução em tempo real.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Quando usar</span><span class="wave-detail-text">Quando a necessidade é escala criativa e síntese de informação não estruturada.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Por que usar</span><span class="wave-detail-text">Reduz drasticamente tempo de produção. Libera o humano para curadoria e estratégia.</span></div>
<div class="card wave-card-s">
<div class="card-accent"></div>
<div class="card-icon">◎</div>
<div class="card-label">Onda III — Ressonância</div>
<h3>IA Agêntica e Autônoma</h3>
<p>Quando a frequência da IA coincide com a frequência natural do negócio, a amplitude do resultado tende ao máximo. É a sincronia perfeita entre tecnologia e processo humano.</p>
<div class="wave-detail">
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Como usar</span><span class="wave-detail-text">Framework ReAct — agentes que raciocinam, agem e usam ferramentas via SDKs e APIs.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Onde usar</span><span class="wave-detail-text">Cadeias de suprimentos autônomas, infraestrutura de TI, segurança urbana, saúde integrada.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Quando usar</span><span class="wave-detail-text">Quando o problema exige decisão em tempo real e orquestração entre múltiplos sistemas.</span></div>
<div class="wave-detail-row"><span class="wave-detail-label">Por que usar</span><span class="wave-detail-text">Nível máximo de eficiência operacional. A tecnologia trabalha sozinha e corrige a própria rota.</span></div>
<div class="superposition-note">
<h3>O Princípio da Superposição</h3>
<p>Um ecossistema de IA robusto não escolhe uma onda só — aplica o princípio da superposição. Empresas de alta performance usam Reflexão para decidir onde investir, Difusão para criar ferramentas de comunicação e produção, e Ressonância para operar processos de forma autônoma. O sucesso está em ajustar a frequência de cada onda para gerar interferência construtiva, não destrutiva.</p>
<section id="visualizacao" class="section">
<div class="section-title">Modelagem Matemática das Ondas</div>
<div class="section-sub">T(x, t) = A · cos(kx − ωt + φ) — A equação da onda de inovação</div>
<div class="math-block-inner">
<div class="math-eq">T(x, t) = A · cos(kx − ωt + φ)</div>
<div class="math-comment">Capacidade de transformação de uma Onda de IA no tempo (t) e penetração setorial (x)</div>
<div class="math-eq" style="color: #86EFAC; margin-top: 20px;">T_total = T_reflexão + T_difusão + T_ressonância</div>
<div class="math-comment">Princípio da Superposição: o estado atual do ecossistema é a soma das três ondas</div>
<div class="math-eq" style="color: #FCA5A5; margin-top: 20px;">A(ω) = A₀ / √[(ω₀² − ω²)² + (γω)²]</div>
<div class="math-comment">Amplitude de ressonância — maximizada quando ω_ext → ω₀ e γ → 0</div>
<div class="math-params" id="math-params-display">
<div class="math-param"><div class="math-param-key">A (Amplitude)</div><div class="math-param-val">—</div><div class="math-param-desc">Impacto máximo / ROI potencial</div></div>
<div class="math-param"><div class="math-param-key">k (Nº de Onda)</div><div class="math-param-val">—</div><div class="math-param-desc">Densidade de integração</div></div>
<div class="math-param"><div class="math-param-key">ω (Frequência Angular)</div><div class="math-param-val">—</div><div class="math-param-desc">Velocidade de adoção</div></div>
<div class="math-param"><div class="math-param-key">φ (Fase)</div><div class="math-param-val">—</div><div class="math-param-desc">Maturidade inicial do setor</div></div>
<div class="math-param"><div class="math-param-key">λ (Comprimento)</div><div class="math-param-val">—</div><div class="math-param-desc">Intervalo entre ciclos de inovação</div></div>
<div style="display:flex; gap:12px; flex-wrap:wrap; margin-bottom:24px;">
<button class="btn btn-primary" onclick="selectWave('reflexao')">Onda de Reflexão</button>
<button class="btn" style="border:1px solid var(--border); background:var(--surface);" onclick="selectWave('difusao')">Onda de Difusão</button>
<button class="btn" style="border:1px solid var(--border); background:var(--surface);" onclick="selectWave('ressonancia')">Onda de Ressonância</button>
<button class="btn" style="border:1px solid var(--border); background:var(--surface);" onclick="selectWave('superposicao')">Superposição</button>
<div class="chart-wrap"><div class="chart-title" id="wave-chart-title">Onda de Reflexão — T(x,t) ao longo do tempo</div><div class="chart-container"><canvas id="waveChart"></canvas></div></div>
<div class="chart-wrap"><div class="chart-title">Curva de Ressonância — Amplitude A(ω) em função da frequência externa</div><div class="chart-container"><canvas id="resonanceChart"></canvas></div></div>
<div class="math-block" style="background: #1E1B4B;">
<div class="math-block-inner">
<div style="color: #C4B5FD; font-size:13px; margin-bottom:16px; letter-spacing:0.1em; text-transform:uppercase;">Conclusão do Math POC</div>
<p style="color:#DDD6FE; font-size:15px; line-height:1.7; font-family:var(--ff-body);">A transição entre as ondas de IA é uma mudança de Fase e Frequência. A Reflexão é uma onda de baixa frequência e alta fase — lenta para começar, baseada no passado. A Difusão aumenta ω, espalhando o sinal por todo o espectro. A Ressonância ajusta a fase para que tecnologia e negócio vibrem juntos, eliminando desperdício de energia e gerando o maior pico de amplitude na história do ecossistema.</p>
<section id="setores" class="section">
<div class="section-title">Setores & Casos de Uso</div>
<div class="section-sub">Índice de Maturidade Digital e ROI por onda em cada setor</div>
<div class="maturity-grid" id="maturity-grid"><div class="loading"><div class="spinner"></div> Carregando setores...</div></div>
<div class="chart-wrap"><div class="chart-title">ROI Comparativo por Onda de IA</div><div class="chart-container"><canvas id="roiChart"></canvas></div></div>
<div style="overflow-x:auto;">
<thead><tr><th>Setor</th><th>Onda</th><th>Caso de Uso</th><th>Descrição</th><th>ROI</th></tr></thead>
<tbody id="cases-table"><tr><td colspan="5"><div class="loading"><div class="spinner"></div> Carregando casos...</div></td></tr></tbody>
<section id="diagnostico" class="section">
<div class="section-title">Solucionador Universal de Ondas</div>
<div class="section-sub">Preencha o contexto do problema para receber o protocolo WaveMind completo</div>
<div class="form-group"><label>Assunto / Domínio</label><input type="text" id="d-domain" placeholder="Ex: Finanças Pessoais, Saúde, Logística, RH..." /></div>
<div class="form-group"><label>Desafio Principal</label><textarea id="d-challenge" placeholder="Ex: Reduzir inadimplência, otimizar rotas de entrega, acelerar diagnósticos..."></textarea></div>
<div class="form-group"><label>Setor</label><select id="d-sector"><option value="1">Finanças</option><option value="2">Saúde</option><option value="3">Manufatura</option><option value="4">Varejo</option><option value="5">Logística</option><option value="6">Educação</option></select></div>
<div class="form-group"><label>Nível de Automação Desejado</label><select id="d-level"><option value="baixo">Baixo — Apenas consulta e relatórios</option><option value="medio" selected>Médio — Co-criação com IA</option><option value="alto">Alto — Execução Autônoma (Agêntica)</option></select></div>
<button class="btn btn-primary" onclick="runDiagnosis()">Executar Diagnóstico WaveMind</button>
<div class="diag-result" id="diag-result">
<h2 class="diag-result-header" id="diag-title">Diagnóstico WaveMind</h2>
<div class="diag-wave-block" id="diag-reflexao"><div class="diag-wave-header"><div class="diag-wave-dot" style="background:var(--reflexao)"></div><div class="diag-wave-title" style="color:var(--reflexao)">Onda de Reflexão — Diagnóstico Histórico</div></div><div class="diag-wave-body" id="diag-reflexao-body"></div></div>
<div class="diag-wave-block" id="diag-difusao"><div class="diag-wave-header"><div class="diag-wave-dot" style="background:var(--difusao)"></div><div class="diag-wave-title" style="color:var(--difusao)">Onda de Difusão — Plano Criativo</div></div><div class="diag-wave-body" id="diag-difusao-body"></div></div>
<div class="diag-wave-block" id="diag-ressonancia-block"><div class="diag-wave-header"><div class="diag-wave-dot" style="background:var(--ressonancia)"></div><div class="diag-wave-title" style="color:var(--ressonancia)">Onda de Ressonância — Protocolo Agêntico</div></div><div class="diag-wave-body" id="diag-ressonancia-body"></div></div>
<div class="diag-superposition" id="diag-superposition"></div>
<section id="schema" class="section">
<div class="section-title">Schema SQL Server</div>
<div class="section-sub">Estrutura de banco de dados para persistência do framework em produção</div>
<div class="math-block" style="font-size:13px; line-height:1.9;">
<div class="math-block-inner">
<div style="color:#7DD3FC; margin-bottom:8px; font-size:11px; letter-spacing:0.15em;">TABELAS PRINCIPAIS</div>
<div style="color:#86EFAC; margin-bottom:4px;">CREATE TABLE Setores</div>
<div style="color:#94A3B8; margin-bottom:16px; padding-left:16px;">id · nome · maturidade_digital · onda_predominante · criado_em</div>
<div style="color:#86EFAC; margin-bottom:4px;">CREATE TABLE CasosDeUso</div>
<div style="color:#94A3B8; margin-bottom:16px; padding-left:16px;">id · setor_id → Setores · onda · titulo · descricao · roi_percentual</div>
<div style="color:#86EFAC; margin-bottom:4px;">CREATE TABLE Diagnosticos</div>
<div style="color:#94A3B8; margin-bottom:16px; padding-left:16px;">id · setor_id → Setores · dominio · desafio · nivel_automacao · onda_primaria · score_reflexao · score_difusao · score_ressonancia · payload_json</div>
<div style="color:#86EFAC; margin-bottom:4px;">CREATE TABLE ParametrosOnda</div>
<div style="color:#94A3B8; margin-bottom:24px; padding-left:16px;">id · onda · amplitude (A) · numero_onda (k) · frequencia_angular (ω) · fase (φ) · comprimento_onda (λ) · amortecimento (γ)</div>
<div style="color:#FCA5A5; margin-bottom:8px; font-size:11px; letter-spacing:0.15em;">OBJETOS DE BANCO</div>
<div style="color:#FCD34D; margin-bottom:4px;">VIEW vw_RoiPorOnda</div>
<div style="color:#94A3B8; margin-bottom:16px; padding-left:16px;">Ranking de ROI por onda usando RANK() OVER (PARTITION BY onda)</div>
<div style="color:#FCD34D; margin-bottom:4px;">PROCEDURE sp_DiagnosticoSetor</div>
<div style="color:#94A3B8; padding-left:16px;">Retorna os melhores casos de uso para um setor e nível de automação específicos. Faz JOIN com ParametrosOnda para exibir A, ω e λ da onda recomendada.</div>
<div class="card-grid" style="margin-top:32px;">
<div class="card"><div class="card-label">Conexão Python → SQL Server</div><h3>pyodbc + SQLAlchemy</h3><p>Em produção, substituir os dicionários Python por queries reais com <code>pyodbc.connect()</code> usando connection string ODBC para SQL Server. O endpoint <code>/api/diagnose</code> grava cada diagnóstico na tabela <strong>Diagnosticos</strong> via <code>INSERT INTO</code>, retornando o ID para rastreabilidade.</p></div>
<div class="card"><div class="card-label">String de Conexão</div><h3>Driver ODBC 18</h3><p style="font-family:var(--ff-mono); font-size:12px; line-height:1.8; color:#555;">DRIVER={ODBC Driver 18 for SQL Server};<br>SERVER=localhost,1433;<br>DATABASE=WaveMindDB;<br>UID=sa;<br>PWD=SuaSenha;</p></div>
<div class="card"><div class="card-label">Operação de Diagnóstico</div><h3>Stored Procedure</h3><p>O motor de diagnóstico chama <code>EXEC sp_DiagnosticoSetor @setor_id, @nivel</code> para obter os casos de uso mais relevantes já indexados no banco, reduzindo latência e centralizando a lógica de seleção de onda no SQL Server.</p></div>
<footer><span>WaveMind Framework — Arquitetura de Ressonância da IA</span><span>POC · Python · HTML · JavaScript · SQL Server</span><span>T(x,t) = A·cos(kx − ωt + φ)</span></footer>
const canvas = document.getElementById('wave-canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
function resize() { canvas.width = window.innerWidth; canvas.height = window.innerHeight; }
window.addEventListener('resize', resize);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
{ color: '#2563EB', A: 60, omega: 0.008, k: 0.012, phi: 0, y: canvas.height * 0.35 },
{ color: '#7C3AED', A: 80, omega: 0.012, k: 0.018, phi: Math.PI/3, y: canvas.height * 0.55 },
{ color: '#0891B2', A: 50, omega: 0.018, k: 0.025, phi: Math.PI/5, y: canvas.height * 0.72 },
ctx.strokeStyle = w.color;
for (let x = 0; x <= canvas.width; x += 2) {
const y = w.y + w.A * Math.sin(w.k * x - w.omega * t + w.phi);
x === 0 ? ctx.moveTo(x, y) : ctx.lineTo(x, y);
requestAnimationFrame(draw);
{id:1,name:'Finanças',digital_maturity:0.85,wave:'ressonancia'},
{id:2,name:'Saúde',digital_maturity:0.62,wave:'difusao'},
{id:3,name:'Manufatura',digital_maturity:0.45,wave:'reflexao'},
{id:4,name:'Varejo',digital_maturity:0.78,wave:'difusao'},
{id:5,name:'Logística',digital_maturity:0.55,wave:'reflexao'},
{id:6,name:'Educação',digital_maturity:0.70,wave:'difusao'},
{id:1,sector_id:1,wave:'reflexao',title:'Análise de Risco de Crédito',roi:340,description:'Modelo preditivo reduz inadimplência em 34% usando dados históricos de 5 anos.'},
{id:2,sector_id:1,wave:'difusao',title:'Copilot de Relatórios Financeiros',roi:520,description:'LLM gera relatórios de compliance em minutos, antes levavam dias.'},
{id:3,sector_id:1,wave:'ressonancia',title:'Agente de Reconciliação Autônoma',roi:890,description:'Agente ReAct monitora e reconcilia transações 24/7 sem intervenção humana.'},
{id:4,sector_id:2,wave:'reflexao',title:'Previsão de Readmissão Hospitalar',roi:280,description:'Modelo classifica pacientes de alto risco com 89% de precisão.'},
{id:5,sector_id:2,wave:'difusao',title:'Assistente de Diagnóstico por Imagem',roi:640,description:'Modelo de difusão auxilia radiologistas na detecção de anomalias.'},
{id:6,sector_id:3,wave:'reflexao',title:'Manutenção Preditiva Industrial',roi:410,description:'Sensores + ML reduzem paradas não planejadas em 67%.'},
const MATH_PARAMS = { reflexao: {A:0.60,k:0.80,omega:0.50,phi:0.000,lambda:7.854}, difusao: {A:0.85,k:1.40,omega:1.20,phi:0.785,lambda:4.488}, ressonancia: {A:1.00,k:2.00,omega:2.00,phi:0.524,lambda:3.142} };
function waveValue(A, k, omega, phi, t, x) { return A * Math.cos(k * x - omega * t + phi); }
function generateWave(type, points = 50) { const cfg = MATH_PARAMS[type]; return Array.from({length: points}, (_, i) => ({ t: +(i * 0.2).toFixed(2), v: +waveValue(cfg.A, cfg.k, cfg.omega, cfg.phi, i*0.2, i*0.3).toFixed(4) })); }
function generateSuperposition(points = 50) { return Array.from({length: points}, (_, i) => { const t = i * 0.2, x = i * 0.3; const r = waveValue(0.60, 0.80, 0.50, 0.000, t, x); const d = waveValue(0.85, 1.40, 1.20, 0.785, t, x); const s = waveValue(1.00, 2.00, 2.00, 0.524, t, x); return {t: +t.toFixed(2), r: +r.toFixed(4), d: +d.toFixed(4), s: +s.toFixed(4), total: +(r+d+s).toFixed(4)}; }); }
function resonanceCurve() { const data = []; for (let i = 1; i <= 60; i++) { const w = i * 0.1, w0 = 2.0, gamma = 0.3; const denom = Math.sqrt(Math.pow(w0*w0 - w*w, 2) + Math.pow(gamma*w, 2)); data.push({omega: +w.toFixed(1), amp: +(1/denom).toFixed(4)}); } return data; }
function showSection(id) {
document.querySelectorAll('.section').forEach(s => s.classList.remove('active'));
document.querySelectorAll('.nav-tab').forEach(t => t.classList.remove('active'));
document.getElementById(id).classList.add('active');
const tabs = document.querySelectorAll('.nav-tab');
const map = {ondas:0,visualizacao:1,setores:2,diagnostico:3,schema:4};
tabs[map[id]].classList.add('active');
if (id === 'visualizacao') initVizSection();
if (id === 'setores') initSetoresSection();
let waveChart = null; let currentWave = 'reflexao';
function initVizSection() { loadMathParams(); selectWave('reflexao'); initResonanceChart(); }
function loadMathParams() { const p = MATH_PARAMS['reflexao']; const el = document.getElementById('math-params-display'); el.querySelectorAll('.math-param-val')[0].textContent = p.A; el.querySelectorAll('.math-param-val')[1].textContent = p.k; el.querySelectorAll('.math-param-val')[2].textContent = p.omega; el.querySelectorAll('.math-param-val')[3].textContent = p.phi.toFixed(3); el.querySelectorAll('.math-param-val')[4].textContent = p.lambda; }
function selectWave(type) {
const titles = { reflexao: 'Onda de Reflexão — T(x,t): A=0.60 · k=0.80 · ω=0.50 · φ=0', difusao: 'Onda de Difusão — T(x,t): A=0.85 · k=1.40 · ω=1.20 · φ=π/4', ressonancia: 'Onda de Ressonância — T(x,t): A=1.00 · k=2.00 · ω=2.00 · φ=π/6', superposicao: 'Superposição — Soma das três ondas e interferência resultante' };
document.getElementById('wave-chart-title').textContent = titles[type];
const colors = {reflexao:'#2563EB',difusao:'#7C3AED',ressonancia:'#0891B2'};
let datasets = []; let labels = [];
if (type === 'superposicao') {
const data = generateSuperposition();
labels = data.map(d => d.t);
{label:'Reflexão', data: data.map(d => d.r), borderColor:'#2563EB', borderWidth:1.5, pointRadius:0, tension:0.4},
{label:'Difusão', data: data.map(d => d.d), borderColor:'#7C3AED', borderWidth:1.5, pointRadius:0, tension:0.4},
{label:'Ressonância', data: data.map(d => d.s), borderColor:'#0891B2', borderWidth:1.5, pointRadius:0, tension:0.4},
{label:'Superposição', data: data.map(d => d.total), borderColor:'#D97706', borderWidth:2.5, pointRadius:0, tension:0.4},
const data = generateWave(type);
labels = data.map(d => d.t);
datasets = [{ label: type.charAt(0).toUpperCase() + type.slice(1), data: data.map(d => d.v), borderColor: colors[type], borderWidth: 2, pointRadius: 0, tension: 0.4, fill: true, backgroundColor: colors[type] + '18' }];
if (MATH_PARAMS[type]) { const p = MATH_PARAMS[type]; const el = document.getElementById('math-params-display'); el.querySelectorAll('.math-param-val')[0].textContent = p.A; el.querySelectorAll('.math-param-val')[1].textContent = p.k; el.querySelectorAll('.math-param-val')[2].textContent = p.omega; el.querySelectorAll('.math-param-val')[3].textContent = p.phi.toFixed(3); el.querySelectorAll('.math-param-val')[4].textContent = p.lambda; }
if (waveChart) waveChart.destroy();
const ctx = document.getElementById('waveChart').getContext('2d');
waveChart = new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels, datasets }, options: { responsive: true, maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { display: type === 'superposicao', labels: { font: {family:'Courier New', size:11}, boxWidth:12 } } }, scales: { x: { title: {display:true, text:'t (tempo)', font:{family:'Courier New',size:11}}, grid:{color:'rgba(0,0,0,0.04)'} }, y: { title: {display:true, text:'T(x,t) — Capacidade de Transformação', font:{family:'Courier New',size:11}}, grid:{color:'rgba(0,0,0,0.04)'} } }, animation: { duration: 600 } } });
let resonanceChart = null;
function initResonanceChart() {
const data = resonanceCurve();
if (resonanceChart) resonanceChart.destroy();
const ctx = document.getElementById('resonanceChart').getContext('2d');
resonanceChart = new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels: data.map(d => d.omega), datasets: [{ label: 'A(ω) — Amplitude de Ressonância', data: data.map(d => Math.min(d.amp, 3.5)), borderColor: '#0891B2', borderWidth: 2, pointRadius: 0, tension: 0.4, fill: true, backgroundColor: 'rgba(8,145,178,0.12)' }] }, options: { responsive: true, maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { display: false }, tooltip: { callbacks: { label: ctx => `A(ω) = ${ctx.parsed.y.toFixed(3)} — ${ctx.parsed.x === 2.0 ? RESSONÂNCIA' : ''}` } } }, scales: { x: { title: {display:true, text:'ω — Frequência Angular Externa', font:{family:'Courier New',size:11}}, grid:{color:'rgba(0,0,0,0.04)'} }, y: { title: {display:true, text:'Amplitude A(ω)', font:{family:'Courier New',size:11}}, grid:{color:'rgba(0,0,0,0.04)'}, min:0, max:3.5 } }, animation: { duration: 800 } } });
function initSetoresSection() { renderMaturityGrid(); renderCasesTable(); renderRoiChart(); }
function waveColor(wave) { return {reflexao:'#2563EB',difusao:'#7C3AED',ressonancia:'#0891B2'}[wave] || '#999'; }
function renderMaturityGrid() { const grid = document.getElementById('maturity-grid'); grid.innerHTML = MOCK_SECTORS.map(s => `<div class="maturity-card"><div class="maturity-name">${s.name}</div><div class="maturity-bar-wrap"><div class="maturity-bar" style="width:0%; background:${waveColor(s.wave)}" data-target="${s.digital_maturity*100}"></div></div><div class="maturity-meta"><span>Maturidade Digital: ${Math.round(s.digital_maturity*100)}%</span><span style="color:${waveColor(s.wave)};text-transform:capitalize">${s.wave}</span></div></div>`).join(''); setTimeout(() => { document.querySelectorAll('.maturity-bar').forEach(bar => { bar.style.width = bar.dataset.target + '%'; }); }, 100); }
function renderCasesTable() { const waveLabel = {reflexao:'Reflexão',difusao:'Difusão',ressonancia:'Ressonância'}; const roiClass = {reflexao:'roi-r',difusao:'roi-d',ressonancia:'roi-s'}; const sectorName = id => (MOCK_SECTORS.find(s => s.id === id) || {}).name || '—'; document.getElementById('cases-table').innerHTML = MOCK_CASES.map(c => `<tr><td>${sectorName(c.sector_id)}</td><td><span class="roi-pill ${roiClass[c.wave]}">${waveLabel[c.wave]}</span></td><td>${c.title}</td><td style="color:#666;font-size:13px">${c.description}</td><td><span class="roi-pill ${roiClass[c.wave]}">${c.roi}%</span></td></tr>`).join(''); }
function renderRoiChart() { const labels = MOCK_CASES.map(c => c.title.split(' ').slice(0,4).join(' ')); const colors = MOCK_CASES.map(c => waveColor(c.wave)); if (roiChart) roiChart.destroy(); const ctx = document.getElementById('roiChart').getContext('2d'); roiChart = new Chart(ctx, { type: 'bar', data: { labels, datasets: [{ label: 'ROI (%)', data: MOCK_CASES.map(c => c.roi), backgroundColor: colors.map(c => c + 'CC'), borderColor: colors, borderWidth: 2, borderRadius: 6 }] }, options: { responsive: true, maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: {display:false}, tooltip: {callbacks:{label: ctx => `ROI: ${ctx.parsed.y}%`}} }, scales: { x: {grid:{display:false}, ticks:{font:{family:'Courier New',size:10}}}, y: {title:{display:true,text:'ROI (%)',font:{family:'Courier New',size:11}}, grid:{color:'rgba(0,0,0,0.04)'}} } } }); }
function runDiagnosis() {
const domain = document.getElementById('d-domain').value.trim() || 'seu domínio';
const challenge = document.getElementById('d-challenge').value.trim() || 'seu desafio';
const sectorId = parseInt(document.getElementById('d-sector').value);
const level = document.getElementById('d-level').value;
const sector = MOCK_SECTORS.find(s => s.id === sectorId);
const maturity = sector.digital_maturity;
const mat = Math.round(maturity * 100);
const wavePrimary = {baixo:'Reflexão',medio:'Difusão',alto:'Ressonância'}[level];
const reflexaoActions = [`Coletar e estruturar dados históricos de <strong>${domain}</strong> nos últimos 24–36 meses.`, `Aplicar modelo de classificação (Random Forest / XGBoost) para identificar padrões em: <em>${challenge}</em>.`, `Gerar relatório de diagnóstico respondendo: "Por que este problema ainda não foi resolvido?".`, `KPI alvo: reduzir incerteza decisória em <strong>${Math.round(mat * 0.4)}%</strong> nas primeiras 8 semanas.`];
const difusaoActions = [`Implementar LLM fine-tuned para síntese de informações sobre <strong>${domain}</strong>.`, `Criar assistente conversacional (chatbot) para o desafio: <em>${challenge}</em>.`, `Gerar automaticamente: relatórios semanais, resumos executivos e alertas proativos.`, `Meta: reduzir tempo de execução operacional em <strong>${Math.round(mat * 0.6)}%</strong> em 90 dias.`];
const ressonanciaActions = [`Implantar agente ReAct monitorando <strong>${domain}</strong> em tempo real via APIs.`, `Configurar gatilhos automáticos: sempre que critério for atingido → executar ação sobre <em>${challenge}</em>.`, `Integrar SDKs externos para execução autônoma de fluxos (Chain-of-Thought habilitado).`, `ROI projetado: <strong>${Math.round(mat * 8.5)}%</strong> em 12 meses com amortecimento γ reduzido a mínimo.`];
function renderActions(actions) { return actions.map((a, i) => `<div class="diag-action"><span class="diag-action-num">${String(i+1).padStart(2,'0')}</span><span>${a}</span></div>`).join(''); }
document.getElementById('diag-title').textContent = `Diagnóstico WaveMind — ${sector.name} · Onda Primária: ${wavePrimary}`;
document.getElementById('diag-reflexao-body').innerHTML = renderActions(reflexaoActions);
document.getElementById('diag-difusao-body').innerHTML = renderActions(difusaoActions);
document.getElementById('diag-ressonancia-body').innerHTML = renderActions(ressonanciaActions);
document.getElementById('diag-superposition').innerHTML = `<strong>Princípio da Superposição:</strong> Para ${sector.name} com maturidade digital de ${mat}%, aplique as três ondas em conjunto. A Reflexão provê o diagnóstico histórico, a Difusão cria as ferramentas de comunicação e resposta, e a Ressonância opera os processos de forma autônoma. A interferência construtiva das três ondas amplifica o resultado final do negócio.`;
const result = document.getElementById('diag-result');
result.classList.add('visible');
result.scrollIntoView({behavior:'smooth', block:'start'});
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
from datetime import datetime, timedelta
# Simulated SQL Server data (in-memory for POC)
# In production: pyodbc / sqlalchemy with SQL Server
{"id": 1, "name": "Finanças", "digital_maturity": 0.85, "wave": "ressonancia"},
{"id": 2, "name": "Saúde", "digital_maturity": 0.62, "wave": "difusao"},
{"id": 3, "name": "Manufatura", "digital_maturity": 0.45, "wave": "reflexao"},
{"id": 4, "name": "Varejo", "digital_maturity": 0.78, "wave": "difusao"},
{"id": 5, "name": "Logística", "digital_maturity": 0.55, "wave": "reflexao"},
{"id": 6, "name": "Educação", "digital_maturity": 0.70, "wave": "difusao"},
{"id": 1, "sector_id": 1, "wave": "reflexao", "title": "Análise de Risco de Crédito", "roi": 340, "description": "Modelo preditivo reduz inadimplência em 34% usando dados históricos de 5 anos."},
{"id": 2, "sector_id": 1, "wave": "difusao", "title": "Copilot de Relatórios Financeiros", "roi": 520, "description": "LLM gera relatórios de compliance em minutos, antes levavam dias."},
{"id": 3, "sector_id": 1, "wave": "ressonancia", "title": "Agente de Reconciliação Autônoma", "roi": 890, "description": "Agente ReAct monitora e reconcilia transações 24/7 sem intervenção humana."},
{"id": 4, "sector_id": 2, "wave": "reflexao", "title": "Previsão de Readmissão Hospitalar", "roi": 280, "description": "Modelo classifica pacientes de alto risco com 89% de precisão."},
{"id": 5, "sector_id": 2, "wave": "difusao", "title": "Assistente de Diagnóstico por Imagem", "roi": 640, "description": "Modelo de difusão auxilia radiologistas na detecção de anomalias."},
{"id": 6, "sector_id": 3, "wave": "reflexao", "title": "Manutenção Preditiva Industrial", "roi": 410, "description": "Sensores + ML reduzem paradas não planejadas em 67%."},
def wave_function(A, k, omega, phi, t, x):
return A * math.cos(k * x - omega * t + phi)
def compute_wave_data(wave_type, points=50):
"reflexao": {"A": 0.6, "k": 0.8, "omega": 0.5, "phi": 0.0, "color": "#3B82F6"},
"difusao": {"A": 0.85, "k": 1.4, "omega": 1.2, "phi": math.pi/4, "color": "#8B5CF6"},
"ressonancia": {"A": 1.0, "k": 2.0, "omega": 2.0, "phi": math.pi/6, "color": "#06B6D4"},
T = wave_function(cfg["A"], cfg["k"], cfg["omega"], cfg["phi"], t, x)
result.append({"t": round(t, 2), "value": round(T, 4)})
def compute_superposition(points=50):
reflexao = wave_function(0.6, 0.8, 0.5, 0.0, t, x)
difusao = wave_function(0.85, 1.4, 1.2, math.pi/4, t, x)
ressonancia = wave_function(1.0, 2.0, 2.0, math.pi/6, t, x)
superposed = reflexao + difusao + ressonancia
"reflexao": round(reflexao, 4),
"difusao": round(difusao, 4),
"ressonancia": round(ressonancia, 4),
"superposicao": round(superposed, 4)
def compute_resonance_amplitude(omega_ext, omega_0=2.0, gamma=0.3):
denominator = math.sqrt((omega_0**2 - omega_ext**2)**2 + (gamma * omega_ext)**2)
return round(numerator / denominator, 4)
@app.route("/api/waves", methods=["GET"])
"reflexao": compute_wave_data("reflexao"),
"difusao": compute_wave_data("difusao"),
"ressonancia": compute_wave_data("ressonancia"),
"superposicao": compute_superposition()
@app.route("/api/sectors", methods=["GET"])
return jsonify(SECTORS_DB)
@app.route("/api/cases", methods=["GET"])
wave = request.args.get("wave")
sector_id = request.args.get("sector_id")
filtered = [c for c in filtered if c["wave"] == wave]
filtered = [c for c in filtered if c["sector_id"] == int(sector_id)]
@app.route("/api/resonance", methods=["GET"])
def get_resonance_curve():
omega_values = [i * 0.1 for i in range(1, 60)]
curve = [{"omega": round(w, 1), "amplitude": compute_resonance_amplitude(w)} for w in omega_values]
@app.route("/api/diagnose", methods=["POST"])
domain = data.get("domain", "")
challenge = data.get("challenge", "")
automation_level = data.get("automation_level", "medio")
sector_id = data.get("sector_id", 1)
sector = next((s for s in SECTORS_DB if s["id"] == sector_id), SECTORS_DB[0])
maturity = sector["digital_maturity"]
"reflexao": round(maturity * 0.7 + random.uniform(0.1, 0.3), 2),
"difusao": round(maturity * 0.85 + random.uniform(0.05, 0.2), 2),
"ressonancia": round(maturity * 1.0 + random.uniform(0.0, 0.15), 2)
automation_map = {"baixo": "reflexao", "medio": "difusao", "alto": "ressonancia"}
primary_wave = automation_map.get(automation_level, "difusao")
"sector": sector["name"],
"digital_maturity_index": maturity,
"primary_wave": primary_wave,
"wave_scores": wave_scores,
"title": "Onda de Reflexão: Diagnóstico Histórico",
f"Coletar e estruturar dados históricos de {domain}",
f"Aplicar modelo de classificação para identificar padrões em: {challenge}",
"Gerar relatório de diagnóstico com gargalos e tendências",
f"KPI alvo: reduzir incerteza decisória em {round(maturity * 40)}%"
"title": "Onda de Difusão: Plano Criativo",
f"Implementar LLM para síntese de informações sobre {domain}",
f"Criar assistente conversacional para o desafio: {challenge}",
"Gerar conteúdo automatizado: relatórios, resumos e alertas",
f"Meta: reduzir tempo de execução operacional em {round(maturity * 60)}%"
"title": "Onda de Ressonância: Protocolo Agêntico",
f"Implantar agente ReAct monitorando {domain} em tempo real",
f"Configurar gatilhos automáticos para: {challenge}",
"Integrar APIs externas para execução autônoma de fluxos",
f"ROI projetado: {round(maturity * 850)}% em 12 meses"
"superposition_note": "Aplique as três ondas em superposição para interferência construtiva máxima.",
"generated_at": datetime.now().isoformat()
return jsonify(diagnostico)
@app.route("/api/math/wave_params", methods=["GET"])
"reflexao": {"A": 0.6, "k": 0.8, "omega": 0.5, "phi": 0.0, "lambda": round(2*math.pi/0.8, 3)},
"difusao": {"A": 0.85, "k": 1.4, "omega": 1.2, "phi": round(math.pi/4, 3), "lambda": round(2*math.pi/1.4, 3)},
"ressonancia":{"A": 1.0, "k": 2.0, "omega": 2.0, "phi": round(math.pi/6, 3), "lambda": round(2*math.pi/2.0, 3)},
if __name__ == "__main__":
print("WaveMind Framework API — running on http://localhost:5000")
app.run(debug=True, port=5000)
3. SQL Server Schema: schema.sql
CREATE DATABASE WaveMindDB;
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
nome NVARCHAR(100) NOT NULL,
maturidade_digital DECIMAL(4,2) NOT NULL CHECK (maturidade_digital BETWEEN 0 AND 1),
onda_predominante NVARCHAR(20) NOT NULL CHECK (onda_predominante IN ('reflexao','difusao','ressonancia')),
criado_em DATETIME2 DEFAULT GETDATE()
CREATE TABLE CasosDeUso (
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
setor_id INT NOT NULL REFERENCES Setores(id),
onda NVARCHAR(20) NOT NULL CHECK (onda IN ('reflexao','difusao','ressonancia')),
titulo NVARCHAR(200) NOT NULL,
criado_em DATETIME2 DEFAULT GETDATE()
CREATE TABLE Diagnosticos (
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
setor_id INT NOT NULL REFERENCES Setores(id),
nivel_automacao NVARCHAR(20) NOT NULL CHECK (nivel_automacao IN ('baixo','medio','alto')),
onda_primaria NVARCHAR(20),
score_reflexao DECIMAL(4,2),
score_difusao DECIMAL(4,2),
score_ressonancia DECIMAL(4,2),
payload_json NVARCHAR(MAX),
criado_em DATETIME2 DEFAULT GETDATE()
CREATE TABLE ParametrosOnda (
id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
onda NVARCHAR(20) NOT NULL,
numero_onda DECIMAL(6,4),
frequencia_angular DECIMAL(6,4),
comprimento_onda DECIMAL(8,4),
amortecimento DECIMAL(6,4),
INSERT INTO Setores (nome, maturidade_digital, onda_predominante) VALUES
('Finanças', 0.85, 'ressonancia'),
('Saúde', 0.62, 'difusao'),
('Manufatura', 0.45, 'reflexao'),
('Varejo', 0.78, 'difusao'),
('Logística', 0.55, 'reflexao'),
('Educação', 0.70, 'difusao');
INSERT INTO CasosDeUso (setor_id, onda, titulo, descricao, roi_percentual) VALUES
(1, 'reflexao', 'Análise de Risco de Crédito', 'Modelo preditivo reduz inadimplência em 34% usando dados históricos de 5 anos.', 340),
(1, 'difusao', 'Copilot de Relatórios Financeiros','LLM gera relatórios de compliance em minutos, antes levavam dias.', 520),
(1, 'ressonancia', 'Agente de Reconciliação Autônoma', 'Agente ReAct monitora e reconcilia transações 24/7 sem intervenção humana.', 890),
(2, 'reflexao', 'Previsão de Readmissão Hospitalar','Modelo classifica pacientes de alto risco com 89% de precisão.', 280),
(2, 'difusao', 'Assistente de Diagnóstico por Imagem','Modelo de difusão auxilia radiologistas na detecção de anomalias.', 640),
(3, 'reflexao', 'Manutenção Preditiva Industrial', 'Sensores + ML reduzem paradas não planejadas em 67%.', 410);
INSERT INTO ParametrosOnda (onda, amplitude, numero_onda, frequencia_angular, fase, comprimento_onda, amortecimento, descricao) VALUES
('reflexao', 0.60, 0.80, 0.50, 0.0000, 7.854, NULL, 'Onda lenta, baseada em padrões históricos. Alta previsibilidade, baixa frequência.'),
('difusao', 0.85, 1.40, 1.20, 0.7854, 4.488, NULL, 'Onda de média frequência. Espalha conhecimento em todas as direções do ecossistema.'),
('ressonancia', 1.00, 2.00, 2.00, 0.5236, 3.142, 0.30, 'Onda de alta frequência e máxima amplitude. Sincroniza IA com fluxo natural do negócio.');
CREATE VIEW vw_RoiPorOnda AS
RANK() OVER (PARTITION BY c.onda ORDER BY c.roi_percentual DESC) AS ranking_na_onda
JOIN Setores s ON c.setor_id = s.id;
CREATE PROCEDURE sp_DiagnosticoSetor
DECLARE @onda NVARCHAR(20);
WHEN 'baixo' THEN 'reflexao'
WHEN 'medio' THEN 'difusao'
WHEN 'alto' THEN 'ressonancia'
JOIN CasosDeUso c ON c.setor_id = s.id AND c.onda = @onda
JOIN ParametrosOnda p ON p.onda = @onda
ORDER BY c.roi_percentual DESC;
Este POC demonstra o WaveMind Framework, um modelo arquitetônico que organiza as capacidades de Inteligência Artificial em três ondas progressivas inspiradas na mecânica das ondas: Reflexão (IA Preditiva), Difusão (IA Generativa) e Ressonância (IA Agente).
O framework propõe que os ecossistemas de IA mais eficazes utilizem a superposição de todas as três ondas, ajustando suas frequências para alcançar a interferência construtiva nos resultados de negócios.
- Um frontend interativo completo (wavemind.html) com cinco seções navegáveis: explicação das três ondas, visualização matemática (gráficos de ondas animados e curva de ressonância), comparação de maturidade setorial e ROI, um motor de diagnóstico universal e documentação do esquema SQL.
- Um backend em Python (app.py) construído com Flask, fornecendo seis endpoints REST que simulam dados do SQL Server (pronto para ser substituído por consultas reais do pyodbc). Ele gera dados de simulação de ondas, curvas de ressonância e executa o motor de diagnóstico que retorna planos estruturados para cada onda com base no domínio, desafio, setor e nível de automação desejado pelo usuário.
- Um esquema do SQL Server (schema.sql) com quatro tabelas (Setores, Casos de Uso, Diagnósticos, Parâmetros de Onda), uma visão para classificação de ROI e um procedimento armazenado que filtra casos de uso por setor e nível de automação enquanto junta parâmetros matemáticos de onda.
O usuário interage com a interface web, selecionando um setor e descrevendo um desafio.
O motor de diagnóstico (JavaScript do frontend chamando o endpoint Flask /api/diagnose) computa um plano personalizado: a Reflexão fornece análise histórica, a Difusão gera ferramentas criativas de IA e a Ressonância define um protocolo autônomo agente.
A visualização matemática mostra como a superposição de ondas (T_reflexao + T_difusao + T_ressonancia) leva a uma amplitude maior (impacto) do que qualquer onda isolada.
A curva de ressonância A(ω) atinge seu pico quando a frequência externa ω corresponde à frequência natural ω₀ = 2, ilustrando a condição para o ROI máximo.
Propósito: Este POC serve como um modelo para implementar o WaveMind Framework em ambientes de produção do mundo real, demonstrando como modelar a maturidade da IA, calcular o ROI por onda, persistir diagnósticos no SQL Server e fornecer recomendações acionáveis, fundamentadas matematicamente, para a adoção de IA em diferentes setores de negócios.