Inertia-1：手首センサーで学習したモデルが全身・全デバイスに転移する統一モーション基盤モデル

Inertia-1: An Open Exploration to a Unified Motion Foundation Model

Yang AI Labが公開したInertia-1は、断片化されたモーションセンシングの分野を統一するための基盤モデルです。手首の加速度計データで事前学習したモデルが、訓練時に見たことのない身体部位（頭、胸、腰など）やセンサータイプ（ジャイロスコープ、磁力計）に転移し、追加学習なしで高い性能を発揮します。18,000時間以上の大規模データで自己教師あり学習を行い、行動認識から健康モニタリングまで、単一のバックボーンで対応します。また、サンプリングレートやウィンドウサイズなどの設計選択が性能に与える影響も明らかにしています。