社会とのつながり

GhostDrift数理研究所（GMI）は、有限閉包（Finite Closure）および Uniform Window Positivity（UWP）に基づく数理を、社会に資する実装可能な技術として提供することを目的とする独立研究拠点です。AI 時代の根幹にある「数理的安定性」と「意味の整合」を担保し、研究成果を再現可能な形で公開・普及します。

数理と社会の関係

現代の AI は巨大な計算資源の上に成立していますが、基盤を支えるのは数理の健全性です。GMI は Finite Closure Principle を出発点とし、意図と結果の乖離（semantic drift）を抑制し得る形式的保証を整備して、以下の基盤領域へ数理的安全性を提供します。

• エネルギー・EV 制御：Finite-Closure Energy Kernel による安定化（ISS/受動性）と安全余裕の明示。

• セキュリティ（意味セキュリティ／ZTA 拡張）：SemOps による意味整合監査層の設計。

• センサー・PUF・同期鍵：窓処理・自己相関・モジュラ写像に基づく低負荷かつ頑健な鍵導出。

• 暗号・プロトコル：下界／上界を伴う実装指針（Σ₁証明書）による安全性と資源効率の両立。

• 半導体・実装最適化：FY 窓と Yukawa カーネルに立脚した帯域設計による演算・電力・メモリの削減。

• 金融・市場インテグリティ：異常度指標の定義とリアルタイム監視による説明可能な安定化。

共通原理：有限窓 × 正値性 × 可検証性（Σ₁証明書）。研究主張は必ず証跡（データ・コード・丸め方針）と結び付けて提示します。

社会への貢献

GMI の社会貢献は、応用の列挙ではなく、数理の透明化にあります。数式・証明・データ・コードを一体の再現可能セットとして公開し、知見を知的インフラとして共有します。これにより、信頼性・説明可能性・資源効率の三要件を同時に満たす実装へ接続します。

• 理論成果の プレプリント化 と Σ₁証明書 の併置

• 実データ・制約下での 相互検証（小規模検証から段階拡張へ）

• 計算資源の節約 を前提とする設計（電力・装置規模・コストの低減）

公開物（継続更新）

• 特許サマリー／適用分野概説（クレーム図解・ブロック図・導入効果）

• セーフ・パッケージ（Σ₁証明書、外向き丸め表、評価ログ、最小再現スクリプト）

• プレプリント／技術ノート（実装に必要な範囲を優先して整理）

基本姿勢

• 厳密性：主張・境界・停止条件を明示し、誇張を排する。

• 可検証性：第三者が追試できる最小単位を常に併記する。

• 最小からの実装：小規模検証で有効性を確認し、実需要に応じて拡張する。