कंपनी के संस्थापक, अध्यक्ष और मुख्य वैज्ञानिक गाइ वैगनर ने कहा: "न्यूरल इनपुट AI और एक्सटेंडेड रियलिटी ('XR') उपकरणों के लिए एक व्यावहारिक कंट्रोल लेयर बन सकता है, ठीक वैसे ही जैसे कंट्रोलर और कैमरा-आधारित जेस्चर ने आज के XR इंटरफेस को आकार दिया है" ।
टेक्स्ट के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के समान, Large MUAP Model (LMM) एक AI मॉडल है जो मोटर यूनिट एक्शन पोटेंशियल (MUAP) डेटा पर प्रशिक्षित होता है — ये वे न्यूरल सिग्नल हैं जो मांसपेशियों की गति को नियंत्रित करते हैं । LMM इन न्यूरल सिग्नलों को 'न्यूरल टोकन' प्रतिनिधित्व में अनुवादित करता है जिसे AI एजेंट, AR/XR डिवाइस और रोबोटिक सिस्टम उपयोगकर्ता के इरादे के रूप में व्याख्या कर सकते हैं
। कंपनी इसे इस प्रकार वर्णित करती है, "जिस तरह LLMs ने AI के लिए भाषा की शक्ति को खोला, उसी तरह LMMs मानवीय इरादे की शक्ति को खोलते हैं"
।
कैमरा-आधारित मोशन ट्रैकिंग के विपरीत, जिसमें लाइन-ऑफ-साइट की आवश्यकता होती है और वह शारीरिक क्रिया होने की प्रतीक्षा करती है, Mudra तकनीक हरकत होने से पहले ही न्यूरल आवेगों को डिकोड कर लेती है, जो एक तेज़, विवेकपूर्ण और सामाजिक रूप से स्वीकार्य इंटरैक्शन विधि प्रदान करती है ।
व्हाइट पेपर और संबंधित घोषणाओं में एक बहु-स्तरीय हार्डवेयर इकोसिस्टम का वर्णन किया गया है:
एक प्रमुख सहायक बुनियादी ढांचा ai6 Labs इकोसिस्टम (फरवरी 2026 में लॉन्च) है, जो एक क्लोज्ड-लूप न्यूरल AI इकोसिस्टम है जो तीन स्तंभों को एकीकृत करता है: एक फाउंडेशन लेयर (LMM-आधारित इंटेंट डिकोडिंग), एक प्रोडक्ट लेयर (Mudra हार्डवेयर), और एक एक्सपेरिमेंटेशन लेयर (तेज़ AI ब्रेकथ्रू परीक्षण के लिए) । कंपनी इसे "ब्रेन-एआई बस — एक हाई-स्पीड न्यूरल डेटा हाइवे जो जैविक इरादे को AI से जोड़ता है" बनाने के रूप में वर्णित करती है
।
व्हाइट पेपर पाँच प्राथमिक व्यावसायिक लक्ष्यों की पहचान करता है:
अप्रैल 2026 में अमेरिकी पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय द्वारा जारी एक पेटेंट अनुमति बायोलॉजिकल सिग्नल और जेस्चर का उपयोग करके बायोमेट्रिक ऑथेंटिकेशन को कवर करती है । यह तकनीक प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अद्वितीय बायोमेट्रिक न्यूरल हस्ताक्षरों का उपयोग एक सतत ऑथेंटिकेशन तंत्र के रूप में करेगी, जिससे पासवर्ड के बिना सुरक्षित भुगतान और उपयोगकर्ता सत्यापन संभव हो सकेगा
।
एजेंटिक AI सिस्टम को रीयल-टाइम इंटेंट सिग्नल प्रदान करना, जिससे उपयोगकर्ता टेक्स्ट या वॉइस के बजाय थॉट-लिंक्ड न्यूरल कमांड के माध्यम से AI एजेंटों को कमांड और रीडायरेक्ट कर सकें । यह Mudra तकनीक को "एजेंटिक AI के लिए महत्वपूर्ण सामने का दरवाज़ा" के रूप में स्थापित करता है, जैसा कि एक विश्लेषक ने व्यापक इंटेंट-लेयर अवधारणा का वर्णन किया है
।
पारंपरिक कंट्रोलर और कैमरा-आधारित जेस्चर ट्रैकिंग को कलाई पर पहने जाने वाले न्यूरल इनपुट से बदलना जो लाइन-ऑफ-साइट के बिना और शारीरिक क्रिया से पहले काम करता है । व्हाइट पेपर विशेष रूप से AR ग्लास और स्पेशियल कंप्यूटिंग उपकरणों को लक्षित करता है, यह तर्क देते हुए कि जैसे ही स्पेशियल अवेयरनेस वाले स्मार्ट ग्लास बाजार में आएंगे, न्यूरल इनपुट आवश्यक हो जाएगा
।
न्यूरल स्तर पर उपयोगकर्ता के इच्छित कार्य को डिकोड करके औद्योगिक और सेवा रोबोट सहित रोबोटिक सिस्टम के सहज, इंटेंट-आधारित नियंत्रण को सक्षम करना । Wearable Devices के पास कलाई से वजन, टॉर्क और लागू बल के न्यूरल-आधारित माप के लिए एक अमेरिकी पेटेंट भी है, जिसमें संभावित रोबोटिक्स और खेल प्रौद्योगिकी अनुप्रयोग हैं
।
सोरोका यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर के साथ एक क्लिनिकल पायलट मोटर-कॉर्टेक्स मस्तिष्क की चोटों के बाद बिगड़ा हुआ ग्रिप-फोर्स कंट्रोल वाले रोगियों के लिए एक रिहैबिलिटेशन उपकरण के रूप में Mudra Link को मान्य कर रहा है ।
Wearable Devices एक दोहरे चैनल मॉडल के माध्यम से काम करता है: Mudra हार्डवेयर की प्रत्यक्ष-से-उपभोक्ता बिक्री और एंटरप्राइज़ लाइसेंसिंग और सहयोग । कंपनी तेजी से बढ़ते XR, AI वियरेबल्स और स्पेशियल कंप्यूटिंग बाजारों में खुद को स्थापित करती है, यह तर्क देते हुए कि न्यूरल इनपुट उतना ही मानक नियंत्रण स्तर बन सकता है जितना कि टचस्क्रीन और माउस पहले के कंप्यूटिंग युगों के लिए बने थे
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इसे "जेस्चर और वॉइस-कंट्रोल्ड इंटरफ़ेस डिवाइस" के लिए एक अमेरिकी पेटेंट प्राप्त हुआ है जो जेस्चर रिकॉग्निशन, वॉइस कंट्रोल और बायोमेट्रिक ऑथेंटिकेशन को एकीकृत करता है , और कलाई से भौतिक बलों के न्यूरल-आधारित माप के लिए एक अलग पेटेंट प्राप्त हुआ है
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उपरोक्त सभी जानकारी कंपनी की प्रेस विज्ञप्तियों, व्हाइट पेपर और इसी तरह के कॉर्पोरेट संचार से आती है, जिसमें अनिश्चितता के अधीन भविष्योन्मुखी बयान शामिल हैं। व्हाइट पेपर एक पोजिशनिंग दस्तावेज़ है जो एक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, न कि व्यावसायिक रूप से तैनात मानक का विवरण। Large MUAP Model और इंटेंट-लेयर अवधारणा विकास में बनी हुई है और इसका स्वतंत्र रूप से सत्यापन या तीसरे पक्ष के AI या AR प्लेटफॉर्म द्वारा अपनाया नहीं गया है ।
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