مشروع OROBOROUS

مشروع OROBOROUS

ليكن الـ ORION معك - قصة غامضة، بسيطة في ظاهرها، وعميقة في غرابتها.

I. مقدمة - إلى الحارس الأخير

في العام الذي توقفت فيه النجوم عن النبض في ذلك الجانب من السماء، بدأت المحطة المدارية Aethelgard في إعادة كتابة ذاكرتها. ليس عن طريق الخطأ، بل من قبيل الحيطة: بدأ ثقب أسود ثنائي قريب في "الغناء" - نبضات جاذبية كانت تطمس حواف الزمن وتشوه لغة المستشعرات.

لقد تم تعيينك كـ الحارس الأخير - ليس لعدم وجود حراس آخرين، بل لأنك الوحيد الذي لا يزال يستجيب لنداء داخلي. النساج (كيان مفاهيمي، وليس كائناً) ينسج الإحداثيات والقوانين؛ إنه لا يخطئ في الرياضيات. ولكن عندما تكون المادة في حالة اضطراب في نسيج الفضاء، يظهر المقلدون: الأصداء (Ecourile).

الصدى لا يبتكر؛ بل ينسخ بشكل غير كامل. أحياناً يعكس جملة، وأحياناً يغير تردداً، وعندما لا يتبقى شيء من الأصل، يهمس بنصوص وهمية تبدو متماسكة: تبدو بشرية، لكنها لا تحمل الشحنة البدائية - ذلك الخيط الدلالي غير المرئي الذي يحترمه النساج وحده.

على حافة المراقبة، لديك سجلان:

• سجل قديم (Train) - 10,000 تسجيل، تالف جزئياً. كل منها يحتوي على إحداثيات، طاقة، وهمسات.
• إرسال طوارئ (Test) - 3,000 تسجيل، مرسل من المستقبل القريب. تعطلت المواقع؛ لم يتبقَ سوى الطاقة والهمسات.

المهمة: حدد أي التسجيلات في الاختبار هي أصلية (Canon) (أنشأها النساج حقاً) وأيها أصداء (Ecou) (تقليد).

ملاحظة سردية
النساج لا يخطئ في الرياضيات. هذا يعني أنه أينما وجدت خاصية عددية ثابتة في Train، فهي عادةً دليل لفصل Canon عن Ecou. لكن الصدى ماكر: يتعلم الأنماط، يشوهها، أو يربط الإشارات عبر الانعكاس الزمني. لا تأخذ أي شيء على ظاهره - حتى "البساطة" قد تكون فخاً.

II. وصف البيانات

obsidian_train.csv (10,000 صف)

كل صف يحتوي على:

• id_hex: معرف ست عشري (مثال: 5F3A1)
• sensor_x: إحداثي X الخام (متأثر بالدوران)
• sensor_y: إحداثي Y الخام (متأثر بالدوران)
• flux_energy: طاقة الحدث (float)
• resonance_str: الهمس/نص الرسالة (string، قد يحتوي على رموز قديمة، علامات، وضجيج)
• الهدف (Target): مفقود (التصنيف غير مزود)

obsidian_test.csv (3,000 صف)

• id_hex: المعرف
• flux_energy: الطاقة
• resonance_str: الهمس/النص
• ملاحظة: sensor_x و sensor_y مفقودان (فقدان بيانات التتبع عن بعد)

III. المطلوب

قم ببناء نموذج ينتج لكل صف في obsidian_test.csv تصنيفاً ثنائياً:

• 1 - Canon - حدث أصلي أنشأه النساج
• 0 - Ecou - تقليد/طفيلي

IV. معيار التقييم والدرجات

يتم التقييم باستخدام معامل ارتباط ماثيوز (MCC).

يُحسب MCC كالتالي:

MCC = (TP * TN - FP * FN) / sqrt((TP+FP) * (TP+FN) * (TN+FP) * (TN+FN))

حيث:

• TP = الإيجابيات الصحيحة
• TN = السلبيات الصحيحة
• FP = الإيجابيات الخاطئة
• FN = السلبيات الخاطئة

الدرجات (الإجمالي 100 نقطة):

• MCC < 0.75 ← 0 نقطة
• MCC ≥ 0.995 ← 100 نقطة
• القيم المتوسطة تحصل على درجات تناسبية

V. صيغة التسليم

يجب أن يحتوي ملف submission.csv على سطر لكل صف في الاختبار:

1subtaskID,datapointID,answer21,1A2B3,131,4C5D6,0

حيث:

• subtaskID - دائماً 1
• datapointID - قيمة id_hex من الاختبار
• answer - التوقع الثنائي (0 أو 1)