AIMP — AIメッシュプロトコル

実験的なサーバーレスネットワーキングプロトコルで、断片化された低帯域ネットワークにおける自律エージェント間の耐障害性のある状態同期を実現します。 Merkle-CRDTと暗号化IDに基づいて構築されています。中央機関、グローバルDNSは不要で、常に書き込み可能です。

論文

著者プロフィール: ResearchGate · ResearchHub

プロトコルスタック

新機能

v0.4.0 — 決定論的意味トポロジー

L3 v0.3.0では、アプリケーションが手動で知識グラフ（Support/Contradictエッジ）を構築する必要がありました。v0.4.0では自律エッジ生成によりこのボトルネックを解消します。

• クレームはオプションの QuantizedEmbedding([u64; 4]) を持つことができます。これはアプリケーション側で正規の埋め込みモデルから計算された256ビットのSimHashです。
• 各エポック境界で、プロトコルはペアごとのハミング距離（XOR + popcount、ペアあたり約1 ns）を計算し、近いペア（d <= 30ビット）に対してSupportsエッジを、遠いペア（d >= 200ビット）に対してContradictsエッジを発行します。
• エッジの強度は、距離に比例してベーシスポイントで線形にスケーリングします（d=0 → 10000 bps、d=30 → 1000 bps）。
• max_k_nearest 上限により、エッジ密度をO(N)に制限し、信頼伝播の爆発を防ぎます。
• embedding_version: u32 は、プロトコルレベルのモデルアップグレードのために異なる潜在空間を分離します。
• 自動エッジはL2ゴシップを介して具体化され、ホログラフィックルーティングによりGCを生き延びます。
• デッドゾーン（31-199ビット）は曖昧なクレームを孤立させます — 認識論的に正しい分離です。

// 自律的真実発見: 10,000件のクレーム → 50msスキャン、O(N)エッジ
// 浮動小数点なし、調整なし、中央機関なし
let edges = auto_edge_generator.generate_edges(&epoch_claims);

v0.3.0 — 相関認識信念集約

L3 v0.2.0では、すべてのエビデンスソースが統計的に独立していると仮定していました（ナイーブベイズ）。これにより、物理的に相関のあるセンサー（例：同じ屋上にある100のIoTデバイス）や意味的に相関のあるエージェント（例：同じデータセットでファインチューニングされたLLM）が一致した観測を報告した場合、病的な過信頼が生じます。

v0.3.0ではグリッドセル相関割引を導入します。

• 各クレームにはオプションの CorrelationCell(u64) — 空間的、意味的、または時間的近接性の離散座標が含まれます。
• 各セル内では、エビデンスは強度でランク付けされ、幾何学的に割引されます：最強のソースは100%の重みを保持し、後続の各ソースは discount_bps^rank / 10000^rank を受け取ります（デフォルト30%）。
• 30%割引の場合、N個の相関センサーは単一センサーの約1.42倍のエビデンスに収束します（Nに関わらず）。ナイーブなアプローチではN倍の増幅が生じます。
• CRDTの結合律性の課題（幾何学的減衰は部分的なマージに対して非結合的）は、アーキテクチャ的に解決されます：エポック還元は (temporal_grid, fingerprint, correlation_cell) でバケット化し、完全なセットに対するアトミック計算を保証します。
• correlation_cell: None のクレームはv0.2.0と同一に動作します（ゼロ回帰）。
• すべての演算は整数のみ（i32/i64、ベーシスポイント）です。浮動小数点はありません。ZK対応です。

// 100の同一場所センサー、各70%の確信度：
// v0.2.0（ナイーブ）: 100 × 847 = 84,700 ミリ対数オッズ → 約100%（過信頼）
// v0.3.0（30%）: 847 × Σ(0.3^i) ≈ 1,207 ミリ対数オッズ → 約77%（現実的）

アーキテクチャ

aimp_node/          Rust参照実装（Cargoワークスペースメンバー）
  src/
    crdt/           Merkle-DAGエンジン、アクターモデル、アリーナアロケータ、クォーラム合意
    crypto/         Ed25519アイデンティティ、BLAKE3ハッシュ、ゼロトラストファイアウォール
    network/        UDPゴシップ、Noise Protocol XXセッション、ピアごとのレート制限
    protocol/       ワイヤフォーマット（MessagePack）、型付きペイロードenum
    epistemic.rs    L3認識層（v0.3.0）：対数オッズ、信頼伝播、相関割引
    semantic_topology.rs  L3意味トポロジー（v0.4.0）：SimHash埋め込み、自動エッジ生成
    decision_engine.rs  プラグイン可能な決定論的決定エンジン（トレイト＋ルールエンジン＋ホットリロード）
    error.rs        統合AimpError型階層
    dashboard/      Ratatui TUI
    config.rs       動的設定とバリデーション
    event/          構造化ログ＋Prometheusメトリクス（カウンター＋ヒストグラム）
  tests/            統合テスト
  benches/          Criterionベンチマーク
aimp_testbed/       Python SDK (aimp-client) + CLIツール + カオステスト
deploy/             Systemdサービス、FirecrackerマイクロVM、インストールスクリプト
formal/             TLA+収束＋クォーラム安全性＋信念収束仕様
docs/               論文1（Typstソース＋PDF）
v0.2.0/             論文2：認識層（Typstソース＋PDF）
v0.3.0/             論文3：相関認識集約（Typstソース＋PDF）

戦略的優位性

主要機能

コアエンジン (v0.1.0)

• tokio::mpscによるゼロ共有状態CRDTのアクターモデル
• O(1)挿入とSoAレイアウトのSlab/Arena割り当て
• ChaCha20Poly1305暗号化による保存時の耐久性永続化（redb）
• ドメイン分離によるHKDF-SHA256鍵導出
• キャッシュされたマークルルートと書き込み時無効化
• スラブメモリ回収によるリアルマークアンドスイープGC
• CRDTアクターに統合されたエポックベースのGC追跡

認識層 (v0.2.0 — v0.4.0)

• 整数対数オッズ演算（i32、ミリ対数オッズ） — 浮動小数点なし、100%決定論的
• 2パスマルコフ信頼伝播（Support → Contradiction、発振なし）
• Sybil耐性レピュテーション：新規ノードは0から開始、委任が必要、レピュテーション消費
• グリッド整列エポック還元と具体化された圧縮（サマリーはGCを生き残る）
• サイクル検出（ソートDFS）により確信度インフレループを防止
• v0.3.0: 相関認識集約 — 同一場所センサー/LLMの幾何学的割引
• v0.3.0: アトミックセル還元 — (epoch, fingerprint, cell)によるバケット化でCRDT安全性を確保
• v0.4.0: 決定論的意味トポロジー — SimHash埋め込み、自律エッジ生成
• 主観論理/Dempster-Shaferより98-142倍高速（アーキテクチャ間でビット同一）

ネットワーキングとセキュリティ

• Noise Protocol XX暗号化セッション（デフォルト有効）
• ピアごとのトークンバケットレート制限（整数演算）
• HashSet + VecDequeによるO(1)ゴシップ重複排除
• TTLリプレイ攻撃検出とサーキットブレーカー
• セッションLRU退避（TTL + 最大数）
• ローリングアップグレードのためのプロトコルバージョン範囲ネゴシエーション

決定エンジンと合意

• RuleEngine実装を持つプラグイン可能な DecisionEngine トレイト
• aimp_rules.jsonからホットリロード可能なルール（再起動不要）
• 永続的な検証済み決定を持つBFTクォーラム投票
• オペコードごとの型付き Payload enum（コンパイル時安全性）

観測性

• Prometheusカウンター、ゲージ、レイテンシヒストグラム
• サブチェックとHTTPステータスコードを持つ複合 /health エンドポイント
• TUIダッシュボードによる構造化 SystemEvent ログ

運用

• 統合 AimpError 型階層（Box<dyn Error> 不要）
• 設定バリデーション（無効な組み合わせを拒否）
• 5秒タイムアウトによるグレースフルシャットダウン
• Systemd強化サービスファイル
• CI/CD: lint、テスト、セキュリティ監査、ドキュメント、クロスコンパイルリリース

ベンチマーク

Apple Silicon (Mシリーズ)、シングルスレッド、fast-crypto モードでCriterion測定:

システムレベル

5ノードクラスタ、アンチエントロピー同期（インプロセス、Apple Silicon）でシミュレーション:

ネットワーク障害（netemシミュレーション）

パケットロス、レイテンシ、パーティション下での収束（5ノード、各ノード50ミューテーション）:

AIMPは約80%のパケットロスまで、数ラウンドのアンチエントロピー内で収束し、優雅に劣化します。

クロスプラットフォーム（ARM64リソース制約）

Docker ARM64 Linux、RPiクラスのリソース制限:

RPi Zeroクラスのハードウェアでも、スループットはレート制限より3桁高いです。

Automerge v0.7との比較

同一ハードウェア、同一操作、シングルスレッド、target-cpu=native:

ring を使ったAIMPは、ミューテーションでAutomergeを1.37倍（書き込み毎にEd25519使用）、マージで2.4倍上回ります。Yrsはミューテーション最速（暗号化なし）ですが、AIMPのマージはYrsの26%以内です。

# 最大スループットのためにringバックエンドを有効にする
RUSTFLAGS="-C target-cpu=native" cargo run --release --features fast-crypto,fast-alloc

ベンチマークをローカルで実行:

cargo bench --manifest-path aimp_node/Cargo.toml             # マイクロベンチマーク
cargo run --release -p aimp_node --example bench_convergence  # システムベンチマーク
cargo run --release -p aimp_node --example bench_netem        # ネットワーク障害
docker build -f Dockerfile.bench -t aimp-bench . && \
  docker run --rm --memory=1g --cpus=1 aimp-bench             # ARM64制約

形式検証 (TLA+)

L2 — CRDT収束

TLCは、深さ16まで46,063状態（うち9,558が一意）を10並列ワーカーで1秒未満で探索し、違反はありませんでした。発見されたバグ: 2つの正しさのバグ（順序外れのヘッド、クォーラム二重投票）。両方修正済み。

L3 — 信念収束

網羅的な有界検証: 199,902構成（5プロパティ、最大N=6ノード）。発見されたバグ: 1つの信頼伝播式のバグ（t_{k+1} = t_k + At_k が正解で、t_{k+1} = t_0 + At_k だった）。修正済み。

クイックスタート

1. ノードを実行

cargo run -- --port 1337 --name node1

2. Python CLI

cd aimp_testbed
pip install -e .
aimp-cli health --target 127.0.0.1 --metrics-port 9090
aimp-cli infer "Check valve pressure in sector north"

3. テストとベンチマークを実行

make test                     # プロパティベース＋統合テスト
make bench                    # Criterionベンチマーク
make lint                     # フォーマット＋clippy
make docs                     # rustdoc生成

エッジデプロイ

AIMPは単一の静的バイナリとして動作するように設計されており、ランタイム依存関係はゼロです。Docker、コンテナランタイム、JVMは不要です。

クイックデプロイ（ベアメタル）

# アーキテクチャに合わせたバイナリをダウンロード
curl -LO https://github.com/fabriziosalmi/aimp/releases/latest/download/aimp_node-aarch64-linux
chmod +x aimp_node-aarch64-linux

# systemdサービスとしてインストール
sudo deploy/install.sh ./aimp_node-aarch64-linux

# 起動
sudo systemctl start aimp-node
curl localhost:9090/health

ソースからクロスコンパイル

make install-cross-targets   # 初回のみ：muslターゲットをインストール
make edge-arm64              # ARM64 (RPi 4/5, Jetson, Graviton)
make edge-armv7              # ARMv7 (RPi 2/3, 産業用PLC)
make edge-x86                # x86_64 (エッジゲートウェイ)
make edge-all                # すべて

FirecrackerマイクロVM（マルチテナント分離）

複数の信頼できないワークロードを実行するエッジゲートウェイ向け:

sudo make microvm-rootfs     # AIMPを含む約15MBのAlpineルートファイルシステムをビルド
firecracker --no-api --config-file deploy/firecracker/vm-config.json

起動時間:約125ms。メモリ:64MB。vCPU:1。

Systemdサービス

同梱のサービスファイル (deploy/systemd/aimp-node.service) は以下を提供します:

設定

設定は次の優先順位で読み込まれます（高いものから順に）:

1. CLI引数 (--port, --name)
2. 環境変数 (AIMP_PORT, AIMP_NOISE_REQUIRED, AIMP_PEER_RATE_LIMIT, ...)
3. aimp.toml ファイル（オプション）
4. ハードコードされたデフォルト値

データフロー

graph TD
    UDP[UDP Socket] -->|Envelope| RL[Rate Limiter]
    RL -->|Allowed| NP[Noise Protocol]
    NP -->|Decrypt| FW[Security Firewall]
    FW -->|Valid| BP[Backpressure Semaphore]
    BP -->|Permit| Parser[Protocol Parser]
    Parser -->|AimpData| CRDT[CRDT Actor]
    CRDT -->|Mutation| DAG[Merkle-DAG + redb]
    DAG -->|Prune| GC[Epoch GC]
    CRDT -->|Evaluation Req| DE[Decision Engine]
    DE -->|Decision + Evidence| CRDT
    CRDT -->|Quorum Vote| QM[QuorumManager]

関連研究

AIMPは、分散システム研究の以下の分野の概念に基づいています:

• CRDT — Shapiro et al., "A Comprehensive Study of Convergent and Commutative Replicated Data Types" (INRIA, 2011)
• Merkle-CRDT — Kleppmann & Howard, "Byzantine Eventual Consistency and the Fundamental Limits of Peer-to-Peer Databases" (2022)
• BFT合意 — Castro & Liskov, "Practical Byzantine Fault Tolerance" (OSDI, 1999)
• ベイズ集約 — Jaynes, "Probability Theory: The Logic of Science" (2003); 信念融合のための対数オッズ算術
• 信頼ネットワーク — Kamvar et al., "The EigenTrust Algorithm for Reputation Management in P2P Networks" (WWW, 2003)
• 主観論理 — Jøsang, "Subjective Logic: A Formalism for Reasoning Under Uncertainty" (Springer, 2016)
• Copulas — Nelsen, "An Introduction to Copulas" (Springer, 2006); 依存エビデンスのための相関モデリング
• Noise Protocol — Perrin, "The Noise Protocol Framework" (2018); snow クレートを介してXXハンドシェイクパターンに使用
• ゴシッププロトコル — Demers et al., "Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance" (1987)
• Merkle木 — Merkle, "A Digital Signature Based on a Conventional Encryption Function" (CRYPTO, 1987)
• ベクトルクロック — Mattern, "Virtual Time and Global States of Distributed Systems" (1988)

ライセンス

MIT — Fabrizio Salmi, 2026.