自然言語処理における大規模言語モデル(LLM)と同様に、**Large MUAP Model(LMM)**は、筋肉の動きを制御する神経信号である運動単位活動電位(MUAP)データを学習したAIモデルです 。LMMはこれらの神経信号を「ニューラルトークン」表現に変換し、AIエージェント、AR/XRデバイス、ロボットシステムがユーザーの意図として解釈できるようにします
。同社はこれを「LLMがAIのための言語の力を解き放ったように、LMMは人間の意図の力を解き放つ」と表現しています
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カメラベースのモーションセンシングのように視線(ラインオブサイト)を必要とし、物理的な動作を待つ方式とは異なり、Mudra技術は動作が発生する前に神経インパルスを解読するため、より速く、目立たず、社会的に受け入れられやすいインタラクション方法を提供します 。
ホワイトペーパーおよび関連発表では、複数の階層からなるハードウェアエコシステムが説明されています。
主要な基盤インフラとして、2026年2月にローンチされたai6 Labsエコシステムがあります。これは、基盤層(LMMベースの意図解読)、プロダクト層(Mudraハードウェア)、実験層(AIブレークスルーの迅速なテスト)の3つの柱を統合した、クローズドループのニューラルAIエコシステムです 。同社はこれを「Brain-AI Bus(ブレイン-AIバス)——生物学上の意図とAIを接続する高速ニューラルデータハイウェイ」の構築と表現しています
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ホワイトペーパーは、以下の5つの主要な商用ターゲットを特定しています。
2026年4月に米国特許商標庁(USPTO)から許可を受けた特許は、生体信号とジェスチャーを用いた生体認証をカバーしています 。この技術は、各ユーザーに固有の神経シグネチャ(バイオメトリックニューラルシグネチャ)を継続的な認証メカニズムとして使用し、パスワードなしで安全な決済やユーザー認証を可能にします
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エージェンティックAIシステムにリアルタイムの意図信号を提供し、ユーザーがテキストや音声ではなく、思考に関連した神経コマンドを通じてAIエージェントを指示・制御できるようにします 。これは、あるアナリストが「エージェンティックAIへの重要な玄関口」と表現した、より広範な意図レイヤーの概念の中にMudra技術を位置づけるものです
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従来のコントローラーやカメラベースのジェスチャートラッキングを、手首に装着するニューラル入力に置き換えます。これは、視線を必要とせず、物理的な動作の前に行われます 。ホワイトペーパーは特にARグラスと空間コンピューティングデバイスをターゲットとしており、空間認識機能を持つスマートグラスが市場に登場するにつれて、ニューラル入力が不可欠になると主張しています
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ユーザーの意図したアクションを神経レベルで解読することで、産業用ロボットやサービスロボットを含むロボットシステムの直感的で意図ベースの制御を可能にします 。Wearable Devices社は、手首から重量、トルク、加えられた力を神経ベースで測定する米国特許も保有しており、ロボティクスやスポーツテクノロジーへの応用が期待されています
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Wearable Devices社は、消費者向けのMudraハードウェアの直接販売と、エンタープライズ向けのライセンス提供およびコラボレーションというデュアルチャネルモデルで事業を展開しています 。同社は、急速に成長するXR、AIウェアラブル、空間コンピューティング市場において、ニューラル入力がタッチスクリーンやマウスが以前のコンピューティング時代にもたらしたように、標準的な制御レイヤーになり得ると位置づけています
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上記の情報はすべて、プレスリリースやホワイトペーパーなど、不確実性を伴う将来予測に関する記述を含む企業の公式発表に基づいています。当該ホワイトペーパーは、商業的に展開された標準を説明するものではなく、ビジョンを提案するポジショニング文書です。Large MUAP Modelと意図レイヤーのコンセプトは開発段階にあり、第三者のAI・ARプラットフォームによる独立した検証や採用は行われていません 。
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