대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 처리하는 것과 유사하게, **대규모 MUAP 모델(LMM)**은 근육 움직임을 관장하는 신경 신호인 운동 단위 활동 전위(MUAP) 데이터로 훈련된 AI 모델이다 . LMM은 이 신경 신호를 '신경 토큰(neural token)' 표현으로 변환하며, AI 에이전트, AR/XR 기기, 로봇 시스템이 사용자의 의도로 해석할 수 있도록 한다
. 동사는 이를 "LLM이 AI를 위해 언어의 힘을 열었다면, LMM은 인간 의도의 힘을 여는 것"이라고 표현했다
.
카메라 기반 모션 트래킹이 시야 확보(line-of-sight)가 필요하고 실제 동작을 기다려야 하는 반면, 머드라 기술은 움직임이 발생하기 전에 신경 자극을 해독하기 때문에 더 빠르고 눈에 띄지 않으며 사회적으로 수용 가능한 상호작용 방식을 제공한다 .
백서 및 관련 발표는 다중 계층의 하드웨어 생태계를 설명한다:
핵심 지원 인프라는 ai6 랩스(ai6 Labs) 생태계(2026년 2월 출시)다. 이는 폐쇄 루프 신경 AI 생태계로, LMM 기반 의도 디코딩의 기초 계층, 머드라 하드웨어의 제품 계층, 그리고 급속 AI 혁신 테스트를 위한 실험 계층의 세 가지 축으로 구성된다 . 동사는 이를 "뇌-AI 버스(Brain-AI Bus) — 생물학적 의도를 AI에 연결하는 초고속 신경 데이터 고속도로"를 구축하는 것이라고 설명한다
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백서는 다섯 가지 주요 상용화 목표를 제시한다:
미국 특허상표청(USPTO)이 2026년 4월 승인한 특허는 생물학적 신호와 제스처를 이용한 생체 인증을 다룬다 . 이 기술은 각 사용자에게 고유한 생체 신경 서명을 지속적인 인증 메커니즘으로 활용하여 비밀번호 없이 안전한 결제와 사용자 확인을 가능하게 한다
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에이전틱 AI 시스템에 실시간 의도 신호를 제공하여 사용자가 텍스트나 음성 대신 생각과 연결된 신경 명령으로 AI 에이전트를 지시하고 방향을 전환할 수 있게 한다 . 한 분석가가 더 넓은 의도 계층 개념에 대해 언급한 것처럼, 이는 머드라 기술을 "에이전틱 AI로 가는 결정적인 관문"으로 위치시킨다
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기존 컨트롤러와 카메라 기반 제스처 트래킹을 시야 확보가 필요 없고 실제 움직임보다 먼저 작동하는 손목형 신경 입력으로 대체한다 . 특히 백서는 AR 글래스와 공간 컴퓨팅 기기를 주요 타깃으로 삼으며, 공간 인식을 갖춘 스마트 글래스가 시장에 진입함에 따라 신경 입력이 필수적이 된다고 주장한다
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산업용 및 서비스용 로봇을 포함한 로봇 시스템을 신경 수준에서 사용자의 의도된 동작을 해독하여 직관적이고 의도 기반의 제어를 가능하게 한다 . 또한 웨어러블 디바이스는 손목에서 무게, 토크 및 힘을 신경 기반으로 측정하는 미국 특허를 보유하고 있으며, 로봇 공학 및 스포츠 기술 분야에 응용 가능하다
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소로카 대학 의료센터(Soroka University Medical Center)와의 임상 파일럿 연구는 운동 피질 뇌 손상 후 악력 제어 능력이 손상된 환자를 위한 재활 도구로서 머드라 링크의 유효성을 검증하고 있다 .
웨어러블 디바이스는 직판(B2C)을 통한 머드라 하드웨어 판매와 기업 라이선스 및 협업(B2B)의 이중 채널 모델로 운영된다 . 동사는 빠르게 성장하는 XR, AI 웨어러블 및 공간 컴퓨팅 시장에서 자사 기술을 포지셔닝하며, 신경 입력이 터치스크린과 마우스가 이전 컴퓨팅 시대의 표준 제어 계층이 되었던 것처럼 표준이 될 수 있다고 주장한다
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제스처 인식, 음성 제어 및 생체 인증을 통합한 '제스처 및 음성 제어 인터페이스 장치'에 대한 미국 특허 와 손목에서 물리적 힘을 신경 기반으로 측정하는 별도의 특허를 보유하고 있다
.
위 정보는 모두 회사의 보도 자료, 백서 및 유사한 기업 커뮤니케이션에서 비롯된 것으로, 불확실성이 내재된 미래 지향적 진술을 포함한다. 백서는 상업적으로 배포된 표준에 대한 설명이 아니라 비전을 제안하는 포지셔닝 문서다. LMM과 의도 계층 개념은 여전히 개발 중이며, 제3자 AI 또는 AR 플랫폼에 의해 독립적으로 검증되거나 채택되지 않았다 .
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