AIデータインフラ企業のEncordは、ドイツの神経技術企業Zander Labsと提携し、具身AIの訓練データ構築に脳波信号の活用を試みている。米カリフォルニア州サンレアンドロの施設では、作業者が積み木や機器を操作する際に頭部に装着した脳波計測装置が神経活動を記録している。Encordはデータ管理プラットフォームから物理AI向けデータ基盤へ事業を拡大したが、従来の第一人称動画や遥操作データでは、作業者の内部状態や意図、誤認識の瞬間を捉えきれない課題があったため、新手法を導入した。 手法はZander Labsの受動型脳波計測技術を用いる。作業者の意識的な信号生成を必要とせず、認知負荷やエラー検知に伴う脳波パターンを計測する。信号はノイズ除去と分類器処理を経て誤り関連電位などのイベントを検出し、動画・動作データと時間同期される。これにより、ロボットモデルは人間の意図やリスク発生時点を高精度に学習でき、複雑な局面では高コストの推論モデルへリソースを集中させる判断基準としても機能する。Encordは、この多モーダルデータが従来動画の数十～百倍の訓練価値を持つと試算する。 実環境では眨眼や筋肉運動、環境ノイズによる信号変動、個人差といった課題が残る。脳波は思考の直接読取ではなく、行動文脈に依存する確率的補助ラベルとして位置づけられている。両協業は現在パイロット段階にあり、ラベル付きデータセットの実機テストを経て性能を検証中だ。Encordは併せて前腕の筋電センサーも試験しており、手の姿勢推定精度向上も図っている。データ収集の効果が決着次第、次世代具身AIの学習基盤としての本格展開が進められる。