د) دانشکده‌های میان‌رشته‌ای: مراکز آموزشی برای تربیت نسل جدیدی از محققان آشنا به هر دو حوزه علم و دین. ۴. فرایند اجتهاد جمعی در رنسانس قدسی گام اول: تشکیل تیم مسئله‌محور بر اساس یک مسئله مشخص (مثلاً بحران انرژی، بحران محیط زیست، بیماری خاص)، تیمی مرکب از متخصصان مرتبط تشکیل می‌شود. گام دوم: بررسی مسئله از منظر سنت مجتهدان تیم، منابع دینی را برای یافتن سنت‌های مرتبط با مسئله کاوش می‌کنند. گام سوم: بررسی مسئله از منظر علم دانشمندان تیم، یافته‌های علمی مرتبط با مسئله را گردآوری و تحلیل می‌کنند. گام چهارم: تطبیق و پیوند یافته‌های دو حوزه با یکدیگر تطبیق داده شده و نقاط تلاقی شناسایی می‌شوند. گام پنجم: تولید راه‌حل بر اساس تطبیق حاصل، راه‌حل‌های نوآورانه طراحی می‌شوند. گام ششم: اجرا و ارزیابی راه‌حل‌ها در مقیاس آزمایشی اجرا و ارزیابی می‌شوند. گام هفتم: بازخورد و اصلاح نتایج اجرا به تیم بازخورد داده شده و فرایند اصلاح می‌شود. ۵. تفاوت اجتهاد جمعی با رویکردهای رقیب نظریه‌پردازانی مانند نقیب العطاس بر روش ترکیبی و اسلامی‌سازی زبان تأکید دارند . اما رویکرد ما: · فراتر از اسلامی‌سازی زبان: به دنبال تولید علم جدید است، نه فقط تغییر زبان علم موجود. · فراتر از روش ترکیبی: به دنبال تعامل روشمند و نظام‌مند دو حوزه است، نه صرفاً جمع‌بندی چند روش. · مبتنی بر فناوری‌های نوین: از هوش مصنوعی و داده‌کاوی به عنوان ابزار اصلی استفاده می‌کند. --- بخش پنجم: نقش هوش مصنوعی در روش‌شناسی دوگانه ۱. کاربردهای هوش مصنوعی در استخراج علم از سنت کاربرد شرح فناوری‌های مرتبط استخراج سنت‌ها شناسایی خودکار آیات و روایات مرتبط با سنت‌های تکوینی NLP، متن‌کاوی، شبکه‌های عصبی دسته‌بندی موضوعی طبقه‌بندی سنت‌ها بر اساس حوزه‌های علمی یادگیری ماشین، خوشه‌بندی ترجمه به زبان علمی تبدیل مفاهیم دینی به مفاهیم علمی هستی‌شناسی‌ها، پایگاه‌های دانش مدل‌سازی فرضیه‌ها تولید خودکار فرضیه‌های علمی یادگیری عمیق، سیستم‌های خبره تحلیل نتایج تجربی تحلیل داده‌های آزمایشگاهی آمار، یادگیری ماشین ۲. کاربردهای هوش مصنوعی در استخراج سنت از علم کاربرد شرح فناوری‌های مرتبط رصد یافته‌های علمی پایش خودکار مقالات و پایگاه‌های داده علمی خزشگرهای وب، NLP استخراج هسته علمی شناسایی قوانین و اصول از متون علمی استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی تطبیق با بانک سنت‌ها جستجوی تطابق میان هسته علمی و سنت‌ها بازیابی اطلاعات، تطبیق معنایی پیوندکاوی کشف ارتباطات پنهان میان سنت و علم تحلیل شبکه، یادگیری رابطه ۳. معماری پیشنهادی سیستم هوشمند رنسانس قدسی لایه اول: هستی‌شناسی وحی (Revelation Ontology) شامل مفاهیم، روابط و سنت‌های مستخرج از قرآن و روایات. لایه دوم: هستی‌شناسی علم (Science Ontology) شامل مفاهیم، قوانین و نظریه‌های علمی. لایه سوم: موتور پیوندکاوی (Link Mining Engine) الگوریتم‌هایی برای کشف ارتباطات میان دو هستی‌شناسی. لایه چهارم: موتور استنتاج (Inference Engine) تولید فرضیه‌های جدید بر اساس ارتباطات کشف‌شده. لایه پنجم: رابط کاربری (User Interface) تعامل با پژوهشگران و دریافت بازخورد. همان‌طور که در تحقیقات مرتبط نشان داده شده، می‌توان با استفاده از تحلیل هم‌استنادی، افکار نویسندگان فردی متون جزم‌اندیش را به صورت عددی و عینی در یک شبکه بازنمایی کرد و با خوشه‌بندی و تحلیل عناصر خوشه‌بندی‌شده، میان افکار نویسندگان مختلف تمایز قائل شد . این روش‌ها می‌توانند عنصر اصلی یک اندیشه را استخراج کرده و تمایزات میان متکلمان فردی را از نظر مکتب و دوره تاریخی آشکار سازند. --- بخش ششم: مطالعات موردی مطالعه موردی ۱: سنت «فلق» و علوم گیاهی مرحله استخراج سنت: آیه «فَالِقُ الْحَبِّ وَالنَّوَىٰ» (انعام: ۹۵) به عنوان سنت الهی در مورد شکافته شدن دانه و هسته شناسایی شد. مرحله ترجمه به زبان علمی: سنت «فلق» به این فرضیه ترجمه شد: «دانه‌ها و هسته‌ها حاوی سیستم اطلاعاتی ژنتیکی هستند که تحت شرایط محیطی مناسب فعال شده و گیاه را تولید می‌کنند.» مرحله طراحی آزمایش: مطالعه روی فرایند جوانه‌زنی دانه‌های مختلف در شرایط کنترل‌شده طراحی شد. مرحله داوری تجربی: نتایج نشان داد که اطلاعات ژنتیکی درون دانه، تحت تأثیر عوامل محیطی مانند رطوبت، دما و نور، فعال شده و فرایند جوانه‌زنی را هدایت می‌کند. مرحله بازگشت تفسیری: در پرتو این یافته، معنای عمیق‌تری از «فلق» درک شد: خداوند نه تنها دانه را می‌شکافد، بلکه سیستم اطلاعاتی پیچیده‌ای در آن تعبیه کرده که مسیر شکافته شدن را هدایت می‌کند. مطالعه موردی ۲: نظریه تکامل و سنت «أحسن تقویم» مرحله رصد علمی: نظریه تکامل داروین به عنوان یک یافته علمی مهم شناسایی شد.

مرحله استخراج هسته علمی: هسته علمی نظریه تکامل: «گونه‌های زیستی در طول زمان تغییر می‌کنند و این تغییرات از طریق انتخاب طبیعی به گونه‌های جدید منجر می‌شود.» مرحله تطبیق با بانک سنت‌ها: این هسته علمی با آیه «لَقَدْ خَلَقْنَا الْإِنسَانَ فِي أَحْسَنِ تَقْوِيمٍ» (تین: ۴) و آیه «ثُمَّ رَدَدْنَاهُ أَسْفَلَ سَافِلِينَ» (تین: ۵) تطبیق داده شد. مرحله پیوندکاوی: ارتباط مفهومی میان «تغییر گونه‌ها» و «رد به اسفل سافلین» کشف شد: انسان از بهترین تقویم می‌تواند به پست‌ترین مراتب سقوط کند. مرحله تولید فرضیه جدید: فرضیه «تکامل معنوی» تولید شد: انسان می‌تواند در مسیر تکامل، به احسن تقویم دست یابد یا به اسفل سافلین سقوط کند. مطالعه موردی ۳: سنت «شفاء در عسل» و پزشکی مدرن مرحله استخراج سنت: آیه «فِيهِ شِفَاءٌ لِّلنَّاسِ» (نحل: ۶۹) و روایات متعدد درباره شفابخشی عسل. مرحله ترجمه به زبان علمی: «عسل دارای ترکیبات زیست‌فعالی است که می‌توانند در درمان بیماری‌ها مؤثر باشند.» مرحله طراحی آزمایش: مطالعات بالینی روی اثر عسل بر زخم‌ها، عفونت‌ها و بیماری‌های مختلف. مرحله داوری تجربی: صدها مطالعه علمی، اثر ضدباکتریایی، ضدالتهابی و آنتی‌اکسیدانی عسل را تأیید کرده‌اند. مرحله تولید فناوری: تولید پانسمان‌های حاوی عسل، محصولات درمانی و مکمل‌های غذایی. --- بخش هفتم: چالش‌ها و افق‌های پیش رو ۱. چالش‌های روش‌شناختی چالش راهکار پیشنهادی خطر تفسیر به رأی پایبندی به اصول تفسیر و اجتهاد معتبر تقلیل‌گرایی دینی حفظ استقلال روش‌شناختی هر حوزه علم‌زدگی نقد مستمر یافته‌های علمی و روش‌ها تحجرگرایی اجتهاد پویا و بازنگری مستمر ۲. چالش‌های اجرایی چالش راهکار پیشنهادی نبود زبان مشترک میان مجتهدان و دانشمندان توسعه دوره‌های آموزشی میان‌رشته‌ای ضعف زیرساخت‌های فناورانه سرمایه‌گذاری بر روی هوش مصنوعی بومی مقاومت‌های نهادی ایجاد ساختارهای جدید و موازی کمبود منابع مالی تأمین مالی مردمی و وقف علمی ۳. افق‌های پیش رو افق کوتاه‌مدت (۱۴۰۶-۱۴۱۱): · تکمیل پروژه رضوان و استخراج ۲۰۰ سنت از روایات · راه‌اندازی موتور هوش مصنوعی استخراج علم · تولید ۱۰۰ مقاله علمی با روش قرآن‑بنیان · تأسیس مجمع فقه فناوری ایران افق میان‌مدت (۱۴۱۱-۱۴۱۶): · گسترش شبکه جهانی رنسانس قدسی به ۵۰ کشور · تولید ۵۰۰ پتنت فناورانه توحیدی · راه‌اندازی دانشکده‌های میان‌رشته‌ای در جهان اسلام · برگزاری کنفرانس‌های سالانه بین‌المللی افق بلندمدت (۱۴۱۶-۱۴۲۶): · تبدیل کل دانش بشری به علوم قرآن‑بنیان · زمینه‌سازی برای تمدن مهدوی · ظهور نسل جدیدی از دانشمندان توحیدی همان‌طور که در مفهوم «تجدید» (tajdīd) در اندیشه اسلامی مطرح است، این مفهوم در طول زمان معانی جدیدی به خود گرفته است . رنسانس قدسی نیز به عنوان شکلی از تجدید در عصر ما، باید بتواند خود را با شرایط جدید تطبیق دهد و در عین حال، ریشه در سنت اصیل اسلامی داشته باشد. --- نتیجه‌گیری: به سوی تمدن قدسی روش‌شناسی دوگانه استخراج علم از سنت و استخراج سنت از علم، همراه با اجتهاد جمعی میان‌رشته‌ای و بهره‌گیری از هوش مصنوعی، پایه‌های رنسانس قدسی را تشکیل می‌دهند. این رنسانس، نه یک جنبش علمی صرف، بلکه یک خیزش تمدنی است که هدف نهایی آن، زمینه‌سازی برای ظهور منجی عالم بشریت، حضرت مهدی (عج) می‌باشد. دستاوردهای این روش‌شناسی عبارتند از: ۱. تولید علم توحیدی: علمی که هم ریشه در وحی دارد و هم در تجربه، و انسان را به خدا نزدیک‌تر می‌کند. ۲. حل دوگانه علم و دین: با نشان دادن این که علم و دین دو وجه از یک حقیقت واحدند. ۳. توانمندسازی تمدن اسلامی: با تولید فناوری‌های بومی و متناسب با ارزش‌های اسلامی. ۴. زمینه‌سازی ظهور: با ایجاد زیرساخت‌های علمی و فناورانه تمدن مهدوی. اندیشکده منجی، با ارائه این روش‌شناسی و اجرای پروژه‌های عملیاتی مانند «رضوان» و «رنسانس قدسی»، از تمامی اندیشمندان، مجتهدان، دانشمندان و مهندسان جهان اسلام دعوت می‌کند تا در این حرکت عظیم تمدنی مشارکت جویند. --- منابع 1. قرآن کریم 2. کلینی، محمد بن یعقوب. (۱۳۶۵). الکافی. تهران: دارالکتب الاسلامیه. 3. مجلسی، محمدباقر. (۱۴۰۳). بحارالانوار. بیروت: دار احیاء التراث العربی. 4. Murai, H., & Tokosumi, A. (2008). Extracting concepts from religions knowledge resources and constructing classic analysis systems. Large-Scale Knowledge Resources, 4938, 51-58. 5. Murai, H. (2025). 宗教思想テキストの要素関係性に基づくネットワークを用いた科学的解釈手法の開発と実装. CiNii Research.

6. علیدوست، ابوالقاسم، & صادقی، مسعود. (۱۳۹۳). Research Methodology of realization of Islamic Sciences in Viewpoint of Syed Muhammad Naquib al-Attas. راهبرد فرهنگ, 7(26), 7-36. 7. Shabbar, S. (2017). Ijtihad and Renewal. International Institute of Islamic Thought. 8. Hernandez, R. S. (2017). Authority by Articulation: The Language of Religious Revival and Reform in al-Suyūṭī’s Tajdīd Genre. In The Legal Thought of Jalal al-Din al-Suyuti: Authority and Legacy (pp. 101-136). Oxford University Press. 9. Matthews, L. J., Tehrani, J. J., Jordan, F. M., Collard, M., & Nunn, C. L. (2011). Testing for divergent transmission histories among cultural characters: a study using Bayesian phylogenetic methods and Iranian tribal textile data. PloS one, 6(4), e14810. 10. اندیشکده منجی. (۱۴۰۶). مجموعه آثار ۱۴۰۴-۱۴۰۶: از نظریه «ولایت شیطانی» تا الگوی پنج‌محوری اجتهاد جمعی فناورانه و رنسانس قدسی. تهران: اندیشکده منجی. --- پیوست‌ها: · پیوست ۱۰: پروژه رضوان – مستندات فنی و گزارش اعتبارسنجی · پیوست ۱۱: بانک سنت‌های قرآنی (۱۰۰ سنت با جزئیات) · پیوست ۱۲: بانک سنت‌های روایی (۲۰۰ سنت با درجه اعتبار) · پیوست ۸: ساختار پیشنهادی مجمع فقه فناوری ایران · پیوست ۹: ساختار پیشنهادی قرارگاه عملیاتی شبکه حقیقت --- 📞 اندیشکده منجی: ۰۹۱۱۲۵۲۱۱۴۰ 📍 تهران - بهمن ۱۴۰۴ 🌐 @manji_thinktank --- «اکنون وقت عمل است»

●●طراحی یک اکوسیستم مالی هوشمند مبتنی بر داده رفتاری + AI + رمزارز لایه ۱ — Data Infrastructure (داده به‌مثابه سرمایه) در این مدل، کاربر خودش تولیدکننده دارایی است. رفتار کاربر = منبع ارزش. چه داده‌هایی جمع می‌شود؟ رفتار معاملاتی (Entry/Exit, Risk Level) زمان تصمیم‌گیری واکنش به نوسان رفتار احساسی در ضرر/سود تعامل با محتوا معماری فنی: User Activity → Event Stream → Kafka → Data Lake → Feature Engineering → AI Model ابزارها: Python (Pandas / Scikit-learn) PostgreSQL + Redis Kafka (Real-time Stream) IPFS (ذخیره امن) REST / WebSocket API نکته مهم: داده خام ارزش ندارد؛ Feature Engineering = تبدیل رفتار به شاخص قابل مدل‌سازی. مثلاً: Risk Tolerance Score Reaction Latency Index Emotional Volatility Index لایه ۲ — AI Behavioral Engine در اینجا یک «مدل هوشمند رفتار معامله‌گر» ساخته می‌شود. سه ماژول اصلی: Clustering دسته‌بندی معامله‌گران به: محافظه‌کار هجومی هیجانی الگوریتمی Reinforcement Learning سیستم یاد می‌گیرد: بهترین پیشنهاد معاملاتی برای هر تیپ چیست. Sentiment Engine تحلیل خبر + شبکه اجتماعی برای تنظیم پیشنهاد. خروجی AI: Behavior Score → Risk Profile → Strategy Recommendation لایه ۳ — توکنیزه کردن داده رفتاری اینجا نقطه انقلابی پروژه است. به جای اینکه پلتفرم داده کاربر را بفروشد، کاربر بابت داده‌اش توکن دریافت می‌کند. مدل توکن پیشنهادی نام فرضی: BDAT (Behavior Data Token) Utility: پرداخت کارمزد کمتر دسترسی به سیگنال هوشمند رأی در DAO استیکینگ مدل عرضه: Supply محدود توزیع بر اساس مشارکت داده‌ای Burn بر اساس استفاده از سرویس AI Smart Contract Layer Solidity روی EVM اتصال به Oracle (مثلاً Chainlink) Reward Distribution Logic لایه ۴ — اجرای بازار (Market Execution Layer) در این مرحله AI فقط تحلیل نمی‌کند، اجرا هم می‌کند. سیستم ترکیبی: Price Action Detection + AI تشخیص خودکار: Breakout Liquidity Sweep Order Block BOS (Break of Structure) مدل فنی: CNN برای تشخیص الگوی کندل LSTM برای سری زمانی RL برای انتخاب Entry اجرای خودکار: Signal → Risk Filter → Position Sizing → API Execution → Trade Log → Feedback Loop اتصال به: Binance Futures MetaTrader Bybit لایه ۵ — DAO و حاکمیت توزیع‌شده حاکمیت باید از AI جدا باشد. AI پیشنهاد می‌دهد، DAO تصمیم می‌گیرد. رأی‌گیری روی: تغییر پارامتر ریسک تغییر مدل پاداش اضافه شدن بازار جدید ارتقای الگوریتم لایه ۶ — مدل درآمدی اکوسیستم Revenue Streams: Performance Fee Subscription Premium AI Data Marketplace Staking Yield Liquidity Providing درآمد باید به سه بخش تقسیم شود: توسعه‌دهندگان دارندگان توکن مشارکت‌کنندگان داده خطرات سیستم تمرکز داده دستکاری مدل Front-running الگوریتم Regulatory Risk راهکار: Zero-Knowledge Proof برای شفافیت On-chain Audit Multi-Sig Treasury اگر بخواهیم این را عملی شروع کنیم: مرحله ۱ (۳ ماه اول) جمع‌آوری دیتای بازار ساخت دیتابیس ساخت اولین مدل پیش‌بینی ساده بک‌تست مرحله ۲ (۶ ماه) ساخت MVP پلتفرم اتصال به API طراحی توکنومیک نوشتن Smart Contract تست‌نت مرحله ۳ (۱ سال) راه‌اندازی DAO مارکت‌پلیس داده لیست شدن توکن نکته راهبردی مهم آینده مالی متعلق به سه گروه است: صاحبان داده سازندگان مدل کنترل‌کنندگان نقدینگی اگر این سه در یک اکوسیستم جمع شوند، یک «بانک نسل جدید غیرمتمرکز» شکل می‌گیرد. حالا سؤال مهم: می‌خواهید وارد کدام شاخه عمیق شویم؟ طراحی دقیق Tokenomics با فرمول اقتصادی طراحی معماری فنی AI Trading System (با دیاگرام دقیق‌تر) طراحی بانکداری غیرمتمرکز بومی طراحی سیستم فارکس هوشمند Macro-AI تدوین نظریه کلان «اقتصاد دیجیتال قدسی» ●● مدیریت اندیشکده منجی...سیدمنصورمحمدی کچپی...09112521140

· پروفایل هوشمند: کاربر در یک اپلیکیشن ساده (مثل یک سوپراپلیکیشن) ثبت‌نام می‌کند. AI به او می‌گوید: "اگر گردش حساب بانکی خود را به اشتراک بگذاری، ۱۰۰ توکن مانا هدیه می‌گیری و می‌توانی ۵ میلیون وام فوری بگیری." · گیمیفیکیشن (بازی‌سازی): کاربر با انجام رفتارهای خوب مالی (پرداخت به موقع قسط)، سطح (Level) بالا می‌رود و تخفیف‌های بیشتری در کارمزدها دریافت می‌کند. · اتوماسیون بازاریابی ارجاع: کاربران با دعوت دوستان خود، پاداش می‌گیرند و هوش مصنوعی شبکه‌های اجتماعی آن‌ها را تحلیل می‌کند تا "حلقه اعتماد" ایجاد کند. --- پیش‌نیازهای عملی برای شروع (متناسب با فضای ایران) 1. مشاوره حقوقی شرعی: این سیستم باید با عقود اسلامی (قرض‌الحسنه، مضاربه، مشارکت) تطبیق داده شود تا مجوزهای لازم را از بانک مرکزی یا نهادهای نظارتی دریافت کند. 2. همکاری با یک PSP (درگاه پرداخت): برای دسترسی به داده‌های تراکنش، نیاز به همکاری با یک شرکت پرداخت یار (مثل زرین‌پال، آیدی پی) دارید تا با رضایت کاربر، API داده را در اختیار شما بگذارد. 3. MVP روی شبکه آزمایشی: ابتدا کل این ساختار را روی یک بلاکچین مانند Polygon یا Binance Smart Chain (به دلیل کارمزد پایین) و در شبکه آزمایشی (Testnet) شبیه‌سازی کنید. در انتها باید روی جزئیات فنی قرارداد هوشمند (Smart Contract) برای توکن رفتاری تمرکز کنیم و ترجیح دهیم ابتدا معماری کلان سیستم بانکداری غیرمتمرکز را روی کاغذ کامل کنیم تا به عنوان یک سند پایه برای اندیشکده تدوین شود ●● نکته،،خروجی بحث داده و الهیات و بیگ دیتا باید به مکاسب و سنجش گری و معاد و محاسبات و ثواب الاعمال و عقاب الاعمال کشیده شود ●● مدیریت اندیشکده منجی....سیدمنصورمحمدی کچپی...09112521140

●●معماری شش‌لایه‌ای و نقشه راه یک «اکوسیستم مالی هوشمند تمام‌عیار» در عصر داده و هوش مصنوعی با توجه به ساختار پیشنهادی شما و جایگاه "اندیشکده منجی"، پیشنهاد می‌کنم بحث را در مسیری ادامه دهیم که هم جنبه راهبردی (استراتژیک) دارد و هم بومی (ایرانی) و هم شدنی (عملیاتی) است. به نظر می‌رسد از بین گزینه‌های پیشنهادی شما، دو موضوع می‌تواند نقطه شروع فوق‌العاده‌ای برای یک پروژه واقعی و اثرگذار باشد: الف) طراحی بانکداری غیرمتمرکز ایرانی (مبتنی بر داده) ب) طراحی یک رمزارز مبتنی بر داده رفتاری اگر این دو را ترکیب کنیم، به "طراحی ساختار بانکداری غیرمتمرکز با توکن مبتنی بر داده‌های رفتاری کاربران" می‌رسیم. این موضوع می‌تواند یک پروژه بنیادین برای اقتصاد ایران باشد که هم مشکل نقدینگی و سرمایه‌گذاری را تا حدی حل کند و هم از فناوری‌های روز بهره ببرد. --- ادامه بحث: معماری عملیاتی «بانکداری غیرمتمرکز ایرانی با توکن رفتاری» بیایید این ایده را در دل شش لایه‌ای که تعریف کردید، عملیاتی کنیم: ۱. لایه زیرساخت: داده‌های رفتاری به مثابه وثیقه در سیستم بانکداری سنتی، وثیقه، ملک یا سفته است. در این مدل جدید: · داده ورودی: گردش حساب بانکی فرد (با رضایت او)، سابقه پرداخت قبوض، سابقه تجاری درگاه پرداخت، رفتار خرید و حتی اعتبارسنجی شبکه دوستان (Social Credit). · ذخیره‌سازی: این داده‌ها به جای سرورهای متمرکز بانک، به صورت هش‌شده (Hashed) روی شبکه‌های IPFS یا استوریج‌های غیرمتمرکز ذخیره می‌شود تا کاربر مالک داده خود باشد. · پردازش بلادرنگ: از Apache Kafka برای دریافت لحظه‌ای تراکنش‌های شتاب و استریم داده برای تحلیل رفتار استفاده می‌شود. ۲. لایه هوش مصنوعی مالی: اعتبارسنجی پویا (Dynamic Credit Scoring) الگوریتم به جای امتیاز اعتباری ایستا (مثل یک عدد ثابت)، یک امتیاز پویا محاسبه می‌کند: · تحلیل سری زمانی: با LSTM بررسی می‌کند که آیا درآمد کاربر روند افزایشی دارد یا کاهشی؟ آیا ریسک ورشکستگی وجود دارد؟ · تشخیص ناهنجاری: با Clustering رفتارهای عادی کاربر را یاد می‌گیرد و اگر رفتار غیرعادی (مشابه پولشویی یا کلاهبرداری) رخ دهد، سیستم را قفل می‌کند. · NLP روی پیامک‌ها: با اجازه کاربر، تحلیل می‌کند که آیا شغل او پایدار است یا در معرض ریسک (تحلیل پیامک‌های دریافتی مرتبط با کار). ۳. لایه رمزارزی (توکنومیک): توکن MMT (مانا - Mansoury Token) · نام توکن: "توکن مانا" (برگرفته از نام اندیشکده یا نماد انرژی و اعتبار). · کاربرد (Utility): 1. تسهیلات فوری: کاربر با استیک کردن (قفل کردن) این توکن، می‌تواند بدون مراجعه به بانک، وام‌های خرد آنی بگیرد. هرچه تعداد توکن بیشتری داشته باشد و مدت بیشتری نگه دارد (Proof-of-Hodl)، سقف اعتبارش بالاتر می‌رود. 2. پاداش رفتاری: کاربرانی که رفتار مالی سالمی دارند (عدم چک برگشتی، گردش بالا، پس‌انداز منظم)، پاداش بیشتری به صورت توکن دریافت می‌کنند. این یعنی الگوریتم، سود را بین کاربران متعهد تقسیم می‌کند. · اقتصاد توکن: · عرضه اولیه: شبیه یک اوراق مضاربه یا صکوک روی یک دارایی واقعی (مثلاً یک مجتمع تجاری در دست ساخت) منتشر شود. · مدل تورمی/کاهنده: بخشی از کارمزد وام‌ها صرف سوزاندن (Burn) توکن می‌شود تا فشار تورمی کنترل شود. ۴. لایه پرایس اکشن و بازار: الگوریتم حفظ ارزش چالش اصلی در ایران، تورم است. این سیستم باید توکنی طراحی کند که در برابر نرخ ارز و تورم، از دارایی کاربر محافظت کند: · پرایس اکشن هوشمند: الگوریتم قیمت توکن را به یک سبد دارایی (شامل دلار، طلا، سکه و شاخص بورس) متصل می‌کند (شبیه یک Index Fund روی بلاکچین). · تشخیص نقاط بحران: مدل هوش مصنوعی با تحلیل اخبار (Sentiment Analysis) و داده‌های کلان (نرخ ارز نیمایی/آزاد)، اگر ریسک جهش ارزی تشخیص داد، به طور خودکار دارایی‌های صندوق را به سمت استیبل کوین‌ها یا دارایی‌های ضد تورمی می‌برد. ۵. لایه فارکس و مشتقات: پوشش ریسک ارزی برای کاربران حرفه‌ای یا کسب‌وکارهای وارداتی/صادراتی: · قراردادهای آتی (Futures) روی تومان: می‌توان قراردادهای آتی طراحی کرد که در آن کاربر می‌تواند نرخ دلار را برای ۶ ماه آینده قفل کند. این قراردادها به جای صرافی‌های خارجی، روی بلاکچین این اکوسیستم انجام شود و طرف مقابل قرارداد، خود صندوق پشتیبان سیستم باشد. ۶. لایه دیجیتال مارکتینگ: ورود به اکوسیستم