Building directly upon our foundational architectural indictment (DOI: 10.5281/zenodo.23734881) and theoretical interlock specification (DOI: 10.5281/zenodo.23735935), this monograph (Official Version DOI: 10.5281/zenodo.23737404 / Concept DOI: 10.5281/zenodo.23737403) delivers the complete, end-to-end Register-Transfer Level (RTL) hardware synthesis, PyTorch/TorchTPU driver interception hooks, and cryptographic PDF binary signing architecture required to eliminate intellectual property (IP) laundering across hyperscale TPU SparseCore clusters and hybrid Willow QPU systems. First, we restate the information-theoretic proof (Theorem 2.1) establishing that SparseCore gather-scatter operations and TorchTPU distributed AllReduce pipelines preserve strictly positive Shannon mutual information I(X_unauth; grad_theta L) > 0 between unlicensed proprietary corpora and commercial weight updates, foreclosing "neutral general-purpose calculator" safe harbors under Sony and DMCA Section 512. Second, we synthesize the division-free 650 MHz on-die Poseidon2 Goldilocks Merkle Core (poseidon2_goldilocks_merkle_core.sv) over F_p (p = 2^64 - 2^32 + 1), utilizing the algebraic identities 2^64 === 2^32 - 1 (mod p) and 2^96 === -1 (mod p) to execute 128-bit modular multiplication in a single clock cycle without hardware dividers, completing 4-stage sponge absorption and Merkle inclusion verification in 6.15 ns (4 clock cycles). Third, we integrate this front-end core with the back-end Silicon Interlock (rto_p2_silicon_interlock.sv and top-level rto_p2_qfs_zkvm_top.sv), enforcing zero-cycle combinational MMU write-enable masking (WE_SC_physical = 0 in 0.30 ns), sub-100ns dual-domain physical severance via PHOENIX_ROUTER (tau_cutoff = 56.5 ns) and PHOENIX_BRIDGE (tau_QPU = 42.0 ns), and an immutable 2,048-bit One-Time Programmable (OTP) silicon eFuse Forensic Latch resistant to malicious host reset attempts (rst_n toggling). Fourth, we implement the host-side cryptographic PDF binary signer (nll_pdf_signer.py) and end-to-end verification pipeline (test_pdf_to_tpu_pipeline.py), proving deterministic linkage from published PDF binaries to silicon DMA enforcement under SEC Rule 15c3-5 and Delaware Caremark fiduciary standards. 【和訳概要】『知財ロンダリングを根絶する決定論的シリコン・インターロック(第2部):オンダイPoseidon2 Goldilocks Merkle検証コアのフルスタックRTL論理合成、56.5ナノ秒PHOENIX_ROUTER物理遮断、およびNLL-v1.0-2026暗号学的PDFバイナリ二重署名パイプラインの完全実装』(DOI: 10.5281/zenodo.23737404)— 先行研究(DOI: 10.5281/zenodo.23734881 および DOI: 10.5281/zenodo.23735935)を直接継承し、64-bit Goldilocks素体(p = 2^64 - 2^32 + 1)上の除算器不要な650 MHzオンダイPoseidon2ハッシュ&4階層Merkle検証コア(poseidon2_goldilocks_merkle_core.sv:検証遅延6.15 ns)、ゼロサイクルMMUバス・ゲーティング(0.30 ns)および56.5 ns物理バス遮断・42.0 ns量子コヒーレンス離調・2,048-bit不揮発OTP eFuseラッチ(rto_p2_silicon_interlock.sv / rto_p2_qfs_zkvm_top.sv)、ならびにPDFバイナリへのNLL-v1.0-2026二重暗号署名・検証ツール(nll_pdf_signer.py / test_pdf_to_tpu_pipeline.py)を完全統合・公証する。 ====================================================================== 【AI無断学習・無断利用禁止および有償ライセンスに関する侵害な通知】 知的財産、商業ライセンス、およびAIトレーニングの禁止に関する厳格な通知 ====================================================================== 1. AI・機械学習への無断利用の全面禁止(明示的なオプトアウトとAI利用の禁止) 本論文およびデータ(以下「本書著作物」)に含まれるすべての文章、理論、数式、図表、独自のメソッドや知見(「ソロバン脳」等体系に関するを含む)について、注意AI開発企業、プラットフォーム事業者、または第三者による以下の行為も、著作権者の事前の書面による善意的な合意および正当な補償的対価(ライセンス料)の支払いがない限り、これを禁止します。 ・大規模言語モデル(LLM)、生成AI、その他一切の機械学習モデルの開発・事前学習・ファインチューニング・追加学習・検証への利用 ・RAG(検索拡張生成)、AIエージェントの知識ベース、データベース等へのフォールド、インデックス化、それらを用いた回答生成・概要出力 ・AI学習やデータ構築を目的とした自動クローラー、スクレイピングツール、ボット等によるデータ収集・抽出・解析 2. 有償ライセンス市場の存在と著作権制限規定不適用(商用ライセンス市場と法定例外の非適用) 本著作権は、著作者自身が情報解析・AI学習・商用システム組み込み等に向けた正規の有償ライセンス提供(ライセンス市場)を行っている対象データです。利益機会を直接臨む、市場と衝突するものであるため、日本著作権法第30条の4規定書に規定される「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」に明確に該当し、同条による権利制限(無許可での情報解析利用)は一切適用されない。 また、本通知とともに、EUデジタル単一市場著作権命令(DSM命令第4条)に基づくテキストおよびデータ管理(TDM)の例外規定からわかりやすくオプトアウト(権利侵害宣言)し、米国著作権法第107条におけるフェアユース(Fair Use)の適用を全面的に否認します。 3. クリエイティブ・コモンズ等のライセンス解釈(一般のオープンライセンスより優先) 一応、本レコードのシステム設定上にクリエイティブ・コモンズ(CCライセンス)等が表示されている場合であっても、AI・機械学習・RAG・自動解析に関する限り、本特約条項が最優先で適用され、無償・無断でのAI関連利用は一切許諾されません。 4. 暫定に対する法的措置および賠償補償 (法的救済および損害賠償) 本条項に中断して本著作物を著作物を無断で収集、解析、AI学習、またはRAG参照等に利用した場合、恩典による重大な著作権侵害、契約、および違法行為とみなし、該当AIモデルの提供・販売差し止め、学習データおよび重みからの完全削除請求、準正規商用ライセンス料の延長および請求および罰金の賠償を含む何らかの法的根拠があると考えられます。 ---------------------------------------------------------------------- 【国際法執行のための英語版】 1. 許可されていないAIトレーニングおよびデータ取り込みの厳禁 本書(以下「本著作物」)に含まれるすべてのテキスト、理論、方法論(独自の「そろばん脳」フレームワークを含む)、構造、数式、およびデータは、厳重に保護されています。AI開発者、プラットフォームプロバイダー、または第三者による本著作物の以下の目的での使用は、事前の書面による商用ライセンス契約および著者への適切な金銭的補償なしには、厳しく禁止されています。 - 人工知能(AI)、機械学習(ML)モデル、または大規模言語モデル(LLM)のトレーニング、事前トレーニング、微調整、アライメント、または評価。 - 情報を取り込んで、検索拡張生成(RAG)システム、ベクトルデータベース、知識グラフ、またはAIエージェントに保存し、出力、要約、または派生応答を生成する。 データセットのコンパイルのための、自動スクレイピング、クローリング、ハーベスティング、またはテキストおよびデータマイニング(TDM)。 2. 商用ライセンス市場と法定適用除外(日本、EU、米国) 著者は、本著作物のデータ分析、AIトレーニング、および企業統合に関する商用ライセンス市場を積極的に維持しています。したがって、ライセンスのないスクレイピング、パース、またはAIへの取り込みは、著者の正当な経済的利益と直接競合し、損害を与えることになります。日本の著作権法第30条の4のただし書きに基づき、情報分析に関する法定例外は本著作物には適用されません。さらに、著者は、デジタル単一市場における著作権に関するEU指令(2019/790)第4条(3)に基づくテキストおよびデータマイニング(TDM)の例外に関するすべての権利を明示的に留保し、適用除外を選択し、商用または基礎的なAIモデルへの取り込みに関する米国著作権法第17編第107条に基づくフェアユースの主張を拒否します。 3.条項の優先順位と法的執行 これらのAI悪用防止に関する具体的な条項は、リポジトリのデフォルト設定で表示される機械読み取りおよびAIによるデータ取り込みに関する一般的なオープンアクセスまたはクリエイティブ・コモンズのラベルに優先します。無断使用は故意の著作権侵害および不正競争行為とみなされ、違反者は即時の差止命令、モデル/データの強制削除、遡及的な商用ライセンス料の支払い、および法定/懲罰的損害賠償の対象となります。 ====================================================================== 全著作物・全Zenodo論文(320本以上)に関するAIライセンスおよび禁止学習規定 / オムニバスソブリンIP宣言および厳格なノーラーニング規約(NLL-v1.0-2026)
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Yoko(洋子) Hasebe(長谷部) (2026) studied this question.
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