Aleatoriedade Determinística, Auditável e Realista.
A base técnica para decisões confiáveis em IA, Compliance e Pesquisa Científica.
A base técnica para decisões confiáveis em IA, Compliance e Pesquisa Científica.
Modelos, experimentação, testes A/B, tuning de modelos e auditoria de pipelines de Machine Learning.
Rastreabilidade, trilhas de auditoria, logs técnicos e integração em ambientes regulados e de alto risco.
Sorteios, campanhas, promoções, benefícios e mecanismos financeiros que exigem transparência matemática.
Simulações físicas, epidemiológicas, multiagente e modelos estocásticos com reprodutibilidade controlada.
Comportamento estocástico controlado, mecânicas de jogo, balanceamento e eventos com distribuição realista.
Visão geral executiva do RealisticRNG como motor de aleatoriedade determinística, auditável e realista para múltiplos setores.
Documento técnico aprofundado com fundamentos matemáticos, arquitetura, casos de uso setoriais e boas práticas de integração.
Guia prático de integração do motor via SDK, API, containers e nuvem, com exemplos de fluxos e recomendações técnicas.
Manual completo com visão operacional, modos de uso, parâmetros de configuração e diretrizes para ambientes de alta criticidade.
Ao invés de depender de um “random()” genérico, o RealisticRNG foi concebido como um motor de aleatoriedade determinística: você consegue reproduzir sequências quando precisa, provar como chegou a determinado resultado e, ao mesmo tempo, manter um comportamento estatisticamente robusto.
A proposta é simples: entregar uma base matemática sólida o suficiente para aplicações críticas — de IA e Pesquisa Científica até ambientes regulados, bancos, fintechs e cibersegurança — sem abrir mão de clareza, transparência e auditabilidade.