MOT / Motor project / Physical AI
MOT
現実世界に触れる機械のための、計測グレードPhysical AI基盤。 ドローン、ロボット、モーター、安全ケース、フィールド試験、検証済み共同研究を扱います。
構想
PHYは難問を見つける。MOTはそれに身体を与える。
量子光学、レーザー冷却、Bose-Einstein凝縮のような深い研究領域はPHYの核になります。 MOTはその補完レイヤーです。自律システムを、風、地形、電池、モーター、センサー、 人間の監督、安全停止、フィールド証跡という現実の制約で測ります。
京都物理の出発点
継承するのは規律。未確認の権威付けではない。
MOTが量子光学から持ち込むのは、較正、誤差予算、ノイズ制御、反証可能なプロトコル、 再現可能な装置、保守的な公開主張です。量子優位、BEC装置、京都大学・教授・研究室の 公式承認は、明示的に確認されるまで主張しません。
起点ノート課題交換所
スライドではなく、機械を必要とするボトルネックから始める。
小型ドローンの都市風リカバリー
ビル、橋、屋上設備の近くで使える、突風回復ベンチマークを作る。
- Metric
- 1.8秒以内に回復し、除外ゾーンへ入らない
- Needs
- CFD、飛行ログ、制御調整、安全ケージ、保険者が読める安全ケース
散らかった作業台での工具受け渡し
きれいな世界を仮定せず、人間監督下でロボットアームを実用に近づける。
- Metric
- 20回の安全な受け渡し、承認外接触ゼロ
- Needs
- 視覚、触覚停止、操作者UI、失敗分類
フィールドロボットの電池真実性
空転時間ではなく、積載、地形、温度を含む「有用タスクあたりエネルギー」で測る。
- Metric
- 有用タスクあたりの消費エネルギー
- Needs
- モーターログ、電池状態、経路プロファイル、公開スキーマ
自律動作キルチェーン証跡
誰が許可し、誰が止め、誰がレビューするかを機械可読な安全証跡にする。
- Metric
- すべての走行に署名済み停止・レビュー経路がある
- Needs
- TempleMirror ID、デバイスログ、操作者ロール、インシデントテンプレート
Builder packet
各課題には、ハードウェア範囲、必要センサー、試験環境、プロトコル、テレメトリ、合否条件、提出物を持たせます。
検証済みネットワーク
世界のビルダーのための、真面目な部屋。
公開静的ページから始め、貢献者グラフが育ったら検証付き共同研究へ進む。
研究ボトルネックの所有者
未解決現象、モデル限界、測定方法、反証条件を定義。
プロトコルとリグの作り手
抽象研究をノートブック、ベンチ、治具、ログへ落とす。
用途スポンサー
産業制約、調達現実、安全審査、実証圧力を持ち込む。
信頼のアンカー
研究信用、設備、方法、学生の貢献を守りながら参加。
プロトコル補助者
ログ正規化、試験計画、矛盾チェック、公開証跡の下書き。
Patient capital only
技術ゲート後に試験能力へ資金提供。煽り部屋にはしない。
TempleMirror layer
ノイズではなく、IDと証跡。
MOTはTempleMirror IDを、提案者、操作者、レビュアー、AIエージェントの説明責任レイヤーとして使えます。 どの主張が未検証か、誰が止める権限を持つかを残します。
{
"mot_receipt": "mot-2026-field-0001",
"test": "urban-wind-recovery",
"recovery_time_p95_seconds": 1.62,
"telemetry_hash": "sha256:sample-placeholder",
"video_hash": "sha256:sample-placeholder",
"stop_authority": "human_operator_required",
"ai_role": "summary_only_no_command"
}
共同研究インテーク
信頼を作れるだけ公開し、実ラボに必要な分は守る。
問題、非機密制約、目標指標、レビュー経路、公開可能な証拠。
NDA下の装置詳細、企業制約、未公開手法、公開前成果。
認証情報、秘密鍵、学生個人情報、顧客データ、安全クリティカルな秘密。
Ticker status
MOTはまだトークンとしてローンチしていません。
MOTはまずプロジェクトTickerです。コントラクトなし、チェーンなし、販売なし、 エアドロップなし、上場・取引所主張なし、リターン期待なし。将来の実装は、 貢献台帳、法務、ガバナンス、安全、インシデント対応のレビュー後に限ります。
Persona council
最初のレビューをページへ反映済み。
研究フロンティアを見せつつ、静的な物理理論ページにしない。
1学期で再現できるベンチマーク、公開ログ、失敗例がほしい。
安全ケース、調達現実、デモから実証への道筋が必要。
AIが要約・比較・矛盾検出できる構造化パケットを公開する。