論文の概要: Speaking to Silicon: Neural Communication with Bitcoin Mining ASICs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12032v1
- Date: Sat, 17 Jan 2026 12:20:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.427187
- Title: Speaking to Silicon: Neural Communication with Bitcoin Mining ASICs
- Title（参考訳）: Silicon氏に聞く - BitcoinマイニングASICによるニューラルコミュニケーション
- Authors: Francisco Angulo de Lafuente, Vladimir Veselov, Richard Goodman,
- Abstract要約: 本研究は,Bitcoinマイニング用アプリケーション集積回路(ASIC)を用いたニューラルネットワークの数学的検証手法を提案する。
陳腐化した暗号通貨マイニングハードウェアは、AIシステムとシリコン基板間の双方向情報交換を可能にする創発的な計算特性を示す。
重要な貢献は、Lean 4とMathlibを使ったマシンチェックによる数学的形式化であり、あいまいな定義、マシン検証された定理、レビューアプロテクションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This definitive research memoria presents a comprehensive, mathematically verified paradigm for neural communication with Bitcoin mining Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), integrating five complementary frameworks: thermodynamic reservoir computing, hierarchical number system theory, algorithmic analysis, network latency optimization, and machine-checked mathematical formalization. We establish that obsolete cryptocurrency mining hardware exhibits emergent computational properties enabling bidirectional information exchange between AI systems and silicon substrates. The research program demonstrates: (1) reservoir computing with NARMA-10 Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) of 0.8661; (2) the Thermodynamic Probability Filter (TPF) achieving 92.19% theoretical energy reduction; (3) the Virtual Block Manager achieving +25% effective hashrate; and (4) hardware universality across multiple ASIC families including Antminer S9, Lucky Miner LV06, and Goldshell LB-Box. A significant contribution is the machine-checked mathematical formalization using Lean 4 and Mathlib, providing unambiguous definitions, machine-verified theorems, and reviewer-proof claims. Key theorems proven include: independence implies zero leakage, predictor beats baseline implies non-independence (the logical core of TPF), energy savings theoretical maximum, and Physical Unclonable Function (PUF) distinguishability witnesses. Vladimir Veselov's hierarchical number system theory explains why early-round information contains predictive power. This work establishes a new paradigm: treating ASICs not as passive computational substrates but as active conversational partners whose thermodynamic state encodes exploitable computational information.
- Abstract（参考訳）: この決定的な研究思い出は、Bitcoinマイニングによるニューラルネットワークのための包括的で数学的に検証されたパラダイムを提示し、熱力学貯水池計算、階層数システム理論、アルゴリズム解析、ネットワーク遅延最適化、マシンチェックされた数学的形式化の5つの補完的なフレームワークを統合する。
陳腐化した暗号通貨マイニングハードウェアは、AIシステムとシリコン基板間の双方向情報交換を可能にする創発的な計算特性を示す。
1) NARMA-10正規化ルート平均角誤差(NRMSE)0.8661、(2)熱力学的確率フィルタ(TPF)92.19%、(3)仮想ブロックマネージャ+25%有効ハッシュレート、(4)Antminer S9、Lucky Miner LV06、Goldshell LB-Boxを含む複数のASICファミリーのハードウェア普遍性を示す。
重要な貢献は、Lean 4とMathlibを使ったマシンチェックによる数学的形式化であり、あいまいな定義、マシン検証された定理、レビューアプロテクションを提供する。
独立性はゼロリークを意味し、ベースラインは非独立性(TPFの論理コア)を意味する。
ウラジーミル・ヴェセロフの階層的数体系理論は、アーリーラウンド情報が予測力を含んでいる理由を説明する。
この研究は、ASICを受動的計算基板ではなく、熱力学状態が利用可能な計算情報を符号化する活発な会話パートナーとして扱うという新しいパラダイムを確立した。
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