NumTag / TinyLLM-CIA ― 数論ベースのエッジAI・データ完全性技術
統計・微分積分ではなく数論で「計算の地図」を作り、直接答えを指し示す。超軽量マイコンでAI推論、暗号化したままLLM実行を実現する次世代コンピューティング。
弊社は数論の未解決問題Erdős-Straus予想を45年間探究した代表者が開発した、全く新しいコンピューティングアプローチを事業化しています。現在のAIは統計と微分積分に基づき膨大な演算を力ずくで解きますが、弊社は数論で「計算の地図」を作り、答えを直接指し示します。
【NumTag】数論的恒等式でデータ改ざんを検知。外部サーバー・ネット不要、1ms未満でエッジデバイス上で動作。閉域・重要インフラに最適。
【TinyLLM-CIA / Estrypt】AI推論を加算とビットシフトのみで再定義した整数AIアーキテクチャ。FPUを持たない超軽量マイコン上で画像認識・LLM推論をクラウド不要で実証済み（弊社調査の範囲では同種の実装報告なし）。また整数演算のみの特性からFHE（完全準同型暗号）との親和性が高く、暗号化したままのLLM推論実現に向け社内検証実験段階に到達。世界的にも未到達の領域。
1980年にニューヨークでダートマス大学の数論の世界的権威・Carl Pomerance教授と出会い、数論の未解決問題Erdős-Straus予想の探究を始めてから45年。その長い問いへの答えが、現代のAIが抱える根本的な問題――膨大な計算資源・電力・インフラへの依存――を解く鍵になると確信している。統計と微分積分で力ずくに解く現在のコンピューティングのパラダイムを、数論による「計算の地図」で根本から変えたい。暗号化したままAIを動かし、インフラのない場所でもAIが機能する世界をつくることが、弊社の存在理由である。
数論的恒等式を活用したFastESCアルゴリズムを核に、AI推論を加算とビットシフトのみで再定義した整数AIアーキテクチャ「TinyLLM-CIA / Estrypt」と、データ完全性検証技術「NumTag」を開発している。ソフトウェア実証からFPGA実装、ASICテストチップへと段階的に進め、FHE（完全準同型暗号）との統合により「暗号化したままLLM推論を実行する」世界初の実用システムの構築を目指す。
