ayaka-hand
試作 · 公開デモあり
223万パラメータのモデルが、正解を教えられた検出器を上回る
手首のカメラが、触れる前に把持の形を決めます。閉じるタイミングは装着者が筋電信号で決め、どう握るかは視覚系が決めます。
把持精度 72.3 % · パラメータ 2.23M · 入力は画素のみ · Apache-2.0
操作する本人の機器上で動く、機械学習システム。
現在あるのは二つです。義手の把持制御と、日本語から英語への翻訳パイプライン。どちらも遅延が許されない機械学習システムで、手元の機器上で動作します。
個人事業 · ドイツ・バイロイト · 2026年開業
ayaka は、ソフトウェアと機械学習を扱う個人事業の屋号です。2026年8月11日にバイロイトで開業しました。推論が手元の機器で完結するシステムを作り、その研究をオープンソースとして公開しています。うまくいかなかった計測結果も、そのまま載せています。
制作物
Hime
研究継続中
一段落あたり四つの小さなモデル、そして撤回した結果がひとつ
長文の文芸日本語を英語へ。下訳・統合・推敲・検証まで、原稿が機械の外に出ることはありません。
四段階のパイプライン · 民生用 GPU 一枚 · 完全オフライン
ローカル優先
125ミリ秒で答えを出す推論に、通信を待つ余裕はありません。
ここでのローカル優先は、好みではなく条件です。義手の把持は、手が物に届く前に決まっていなければならず、その時点で外部の推論エンドポイントへ往復する余地はありません。本一冊を読み込む翻訳パイプラインのほうは理由が違います。その原稿を第三者へ送る必然性が、そもそもないからです。異なる二つの問題が、同じ答えに行き着きました。
そこから決まることがあります。学習は手元の機器で行い、特定の事業者に縛られない形式で書き出し、性能の数値は実際に動かす機器の上で計測します。
四つの業務領域
2026年8月11日に届け出た事業内容から取っています。その範囲の外にある依頼は、間に合わせで請けるのではなくお断りしています。
仕事の進め方
うまくいかなかった計測も、うまくいったものと並べて載せています。
良い数値しか出したことのないモデルは、まだ十分に測られていないということです。Hime の評価では、一度だけ良い結果が出たことがありました。原因をたどると正解データ側の漏れで、結果は撤回し、検証の仕組みを組み直しました。その経緯は変更履歴の奥ではなく、プロジェクトのページに書いてあります。
お預かりした資料が外部の推論エンドポイントに渡ることはありません。学習は手元の機器で行います。このサイトに出てくる数値はすべて実測値で、数値があれば話が早い場面でも、分かっていないものは書かずに済むよう文を組んでいます。