論文の概要: ZIA: A Theoretical Framework for Zero-Input AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16124v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 07:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:59.969831
• Title: ZIA: A Theoretical Framework for Zero-Input AI
• Title（参考訳）: ZIA: ゼロ入力AIのための理論的フレームワーク
• Authors: Aditi De, NeuroBits Labs,
• Abstract要約: Zero-Input AI(ZIA)は、明示的なユーザコマンドを使わずに、積極的な意図予測を可能にすることによって、人間とコンピュータのインタラクションのための新しいフレームワークを導入している。 リアルタイム推論のためのマルチモーダルモデルに、視線追跡、バイオシグナル(EEG、心拍数)、コンテキストデータ(時間、位置、使用履歴)を統合する。 ZIAは、アクセシビリティ、ヘルスケア、消費者アプリケーションのためのスケーラブルでプライバシ保護フレームワークを提供し、AIを予測知性に向けて前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Zero-Input AI (ZIA) introduces a novel framework for human-computer interaction by enabling proactive intent prediction without explicit user commands. It integrates gaze tracking, bio-signals (EEG, heart rate), and contextual data (time, location, usage history) into a multi-modal model for real-time inference, targeting <100 ms latency. The proposed architecture employs a transformer-based model with cross-modal attention, variational Bayesian inference for uncertainty estimation, and reinforcement learning for adaptive optimization. To support deployment on edge devices (CPUs, TPUs, NPUs), ZIA utilizes quantization, weight pruning, and linear attention to reduce complexity from quadratic to linear with sequence length. Theoretical analysis establishes an information-theoretic bound on prediction error and demonstrates how multi-modal fusion improves accuracy over single-modal approaches. Expected performance suggests 85-90% accuracy with EEG integration and 60-100 ms inference latency. ZIA provides a scalable, privacy-preserving framework for accessibility, healthcare, and consumer applications, advancing AI toward anticipatory intelligence.
• Abstract（参考訳）: Zero-Input AI(ZIA)は、明示的なユーザコマンドを使わずに、積極的な意図予測を可能にすることによって、人間とコンピュータのインタラクションのための新しいフレームワークを導入している。 リアルタイム推論のためのマルチモーダルモデルに、視線追跡、バイオシグナル(EEG、心拍数)、コンテキストデータ(時間、位置、使用履歴)を統合する。 提案アーキテクチャでは, クロスモーダルアテンション, 不確実性推定のための変分ベイズ推定, 適応最適化のための強化学習を用いたトランスフォーマーモデルを用いる。 エッジデバイス(CPU、TPU、NPU)へのデプロイメントをサポートするため、ZIAは量子化、ウェイトプルーニング、線形アテンションを活用して、シーケンス長の2次から線形への複雑性を低減する。 理論的解析は、予測誤差に対する情報理論的境界を確立し、マルチモーダル融合が単一モーダルアプローチよりも精度を向上することを示す。 期待されるパフォーマンスは、EEG統合と60-100msの推論レイテンシによる85-90%の精度を示している。 ZIAは、アクセシビリティ、ヘルスケア、消費者アプリケーションのためのスケーラブルでプライバシ保護フレームワークを提供し、AIを予測知性に向けて前進させる。

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