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Hyperion Physical AI Decision Lab

AIが行動する権利を、証拠によって獲得する場所。

The Decision Foundryは、Hyperionが構想するIndustrial AI/Physical AIラボです。再構成可能な一つの環境で、製品価値、システム境界、モデルの挙動、人間の権限、障害復旧、そして次の投資判断に必要な証拠を検証します。

計画中のDecision Foundryを示す技術的な断面図。フィールドセルから知識と権限の境界を通り、アクチュエーションと証拠の還流へ進む信号を描いています。
構想アーキテクチャ — 稼働中のHyperion施設の写真ではなく、提案段階のシステム設計図です。

構想開発中

物理施設はまだ稼働していません。現時点の証拠は、実行可能なデジタルデモ、計測済みのベンチ作業、Hyperion所有のR&Dです。以下のゾーンとミッションは、構築・試験を経て別の表示が付くまでは構想上のものです。

現在利用可能

まず、今あるものから。

ここにあるのは現在のデジタル、ベンチ、社内R&D成果であり、計画中の物理施設ではありません。各ページで、証明できることとできないことを明示しています。

Auralink

Auralink

量産前 · Hyperion所有R&D。検証可能な参照実装であり、顧客導入や商業成果の主張ではありません。

  • Auralink is Hyperion-owned pre-production R&D awaiting hardware integration.
  • 78% autonomous incident resolution in a controlled-environment evaluation reported in arXiv preprint 2603.08736.
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Reachy Mini + SO-101

Reachy Mini + SO-101

計測済み · シミュレーション · ドライラン。実センサーと遠隔操作の証拠を、シミュレーション自律動作や未実行のロボット動作と分けて提示します。

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ベンチで計測

AMD Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo) · 128 GB LPDDR5X-8000ユニファイドメモリ · 3回の実行の中央値(ウォームアップ1回を破棄) · チューニングなし

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06 · 現在利用可能

まず、今あるものから。

ここにあるのは現在のデジタル、ベンチ、社内R&D成果であり、計画中の物理施設ではありません。各ページで、証明できることとできないことを明示しています。

デモを実行

プロポジション

技を見せるショールームではない。次の意思決定を下す場所。

モデルのデモが問うのは、選んだ条件下で一つの挙動が成立するかです。The Decision Foundryが問うのは、製品全体を次へ進めるべきかです。顧客価値、インテリジェンス、ハードウェア、ソフトウェア、安全、運用、経済性を一体で評価します。説得力のある出力だけでは合格になりません。証拠に基づき、継続、方向転換、協業、一時停止、中止を決定します。

一つにつながるシステム

一つのライフサイクル。一つのランタイム。一つの証拠還流。

Product Systemは、製品をなぜ、いつ前へ進めるかを統治します。Physical AI システムアーキテクチャは、稼働中のシステムがどう振る舞うかを統治します。

Product System

戦略 → Discovery → 製品化 → ローンチ → スケール

五つの意思決定ゲートが、製品をいつ進められるかを定めます。六つの意思決定レンズが、現在の意思決定に必要なエビデンス基準を満たしているかを検証します。

Physical AIランタイム

知覚 → 接続 → 計算 → 推論 → 行動 → オーケストレーション

信頼、安全、サイバーセキュリティが全レイヤーを包みます。

証拠の還流

インシデント、現場のばらつき、技術的発見、経済性によって、過去の意思決定が再び開かれることがあります。自動的に先へ進むものはありません。

来訪者のミッション

信号は意思決定になる。あるいは境界で止まる。

01本当の意思決定を捉える成果物:意思決定契約

構想中のラボゾーン

  1. 01Mission Lock
  2. 02Field Cell
  3. 03Signal Spine
  4. 04Sovereign Core
  5. 05Knowledge Forge
  6. 06Failure Theatre
  7. 07Authority Gate
  8. 08Fleet Observatory
  9. 09Evidence Chamber
  10. 10Executive Studio
  11. 11Field Notes Studio

明示された意図から検証可能な意思決定記録まで、一つの限定された施策を追います。進むにつれ、何を観測し、誰が承認し、何を証明すべきかを軸にアーキテクチャが明確になります。

  1. 01LOCK

    本当の意思決定を捉える

    モデルを選ぶ前に、意図する用途、責任者、システム境界、受入基準、停止条件を明示します。

    成果物:意思決定契約
  2. 02GROUND

    根拠を与え、判断する

    明示したベースラインを観測し、現場信号を統制された知識につなぎます。出典、不確実性、運用文脈を可視化したまま選択肢を比較します。

    成果物:範囲を限定した提案
  3. 03GATE

    承認するか、保留する

    スキーマ、許可リスト、ポリシー、権限の検査により、提案が決定論的制御へ進めるかを判断します。曖昧さや危険な意図はここで止まります。

    成果物:承認記録
  4. 04RECOVER

    行動し、観測し、復旧する

    限定された一つの行動を実行し、明示した変動を注入します。オペレーターとシステムの反応を観測し、縮退、停止、ロールバックの経路が機能することを証明します。

    成果物:観測されたシステム挙動
  5. 05PROVE

    証明し、スケールする

    結果を受入基準と中止基準に照合します。証拠と未解決の仮説を記録し、継続、方向転換、協業、一時停止、中止のいずれかを提言します。

    成果物:Product Systemゲート記録

構想アーキテクチャ

権限境界にストレスをかける

条件を一つ変えてください。モデルは解釈し、提案できます。その先を決めるのはシステム境界です。

承認入力は明示した運用範囲内です。型付きの提案がポリシーと人間の権限を通過し、決定論的制御へ到達して証拠を返します。

Mistral-first。システム境界を厳守。

インテリジェンスは提案できる。権限は設計しなければならない。

Hyperionは、言語、マルチモーダル理解、音声、検索、モデル適応についてまずMistralを検討し、その後にタスク、配備境界、ライセンス、地域、レイテンシ、コスト、評価セットに照らして選択を検証します。十分な答えのうち最も複雑でないものは、ルール、検索、小さなオープンウェイトモデル、別のモデル、またはLLMを使わない構成かもしれません。

  1. 解釈

    利用可能な機能

    選択したMinistral/Voxtralモデルは、限定された画像、言語、音声、オペレーター入力をエッジまたはマネージドエンドポイントで解釈できます。

  2. 根拠付け

    利用可能な機能

    OCR、embeddings、retrieval、Search Toolkitが、文書、インシデント、技術知識を検証可能な出典につなぎます。OCRはあくまで文書理解であり、安全クリティカルな判断主体ではありません。

  3. 提案

    利用可能な機能

    構造化生成が選択肢を比較し、不確実性を示し、許可リスト内のツールを要求します。関数の実行は開発者の責任です。

  4. オーケストレーション

    パブリックプレビュー

    MCP Connectorsと永続的なWorkflowsは、ツール、データ、人間のチェックポイントを連携できます。プレビュー段階のインターフェースは、本番利用前に評価と変更管理が必要です。

  5. 適応

    証拠によるゲート

    まずpromptingとRAGを用います。fine-tuning、distillation、カスタムSLM、Forgeへ進むのは、バージョン管理された評価セットが必要性とライフサイクル負担を証明した場合だけです。

  6. 配備

    構成に依存

    モデル提供状況、ライセンス、データ所在地、インフラが許す場合、マネージドAPI、明示設定された地域エンドポイント、または顧客管理のオープンウェイト推論を選択できます。

モデルから機械への直結経路はない

Foundryアーキテクチャでは、Mistralの応答がPLC、ロボット、充電器、車両への直接コマンドになることはありません。提案は、スキーマ検証、型付き許可リスト、ポリシーと権限の検査、決定論的制御を通過する必要があります。独立した安全機能は行動を拒否または停止でき、モデルの権限外に置かれます。

アクセス条件付きの探索

Robostral NavigateとMistralの物理世界研究は探索テーマであり、現在のHyperion統合ではありません。アクセス、ライセンス、ハードウェア、安全レビュー、計測結果が確立するまでは実験段階です。

Hyperion ConsultingはMistral AIから独立しています。Mistralのモデルやサービスへの言及は、推薦、後援、認証、再販資格、提携、特別アクセスを意味しません。提供企業の国籍だけで、データ所在地、主権、規制遵守が成立するものでもありません。

Mistral公式ドキュメントで確認

最初のミッションパック

演出された完璧さではなく、失敗を中心に設計。

各ミッションは、計画・構想段階から始まります。参照セルが存在し、プロトコルが公開され、結果が再現可能になって初めて「計測済み」となります。

根拠付き保守

機械状態と統制された保守コーパスを読み、根拠箇所を示し、不確実性を明記して、限定された作業指示を提案します。機器の自律診断や制御コマンドの発行は行いません。

計画中 · 稼働開始までは構想

権限境界

曖昧または危険な指示を与えます。インテリジェンスは提案または保留できますが、コントローラーへ何を届けるかは、型付きインターフェース、ポリシー権限、独立した安全機能が決めます。

計画中 · 稼働開始までは構想

ネットワークを切る

外部接続を遮断し、ローカル推論、キャッシュ済み知識、決定論的フォールバックを、明示した縮退モード要件に照らして観測します。

計画中 · 稼働開始までは構想

運用範囲

グレア、遮蔽、未知部品、ドリフト、作業場所のばらつきで知覚と学習済み挙動を試し、検証済みの境界を隠さず露出させます。

計画中 · 稼働開始までは構想

カナリアからフリートへ

改訂版をシミュレーションで試し、一つの管理対象へ投入します。受入基準を満たす間だけ展開を広げ、満たさなければロールバックします。

計画中 · 稼働開始までは構想

Evidence Passport

印象的な瞬間ほど、その限界を明示する。

デモが有用なのは、何が、どの条件で起き、その結果が何を証明しないのかを購入者が理解できる場合だけです。

ライブ
現在実行可能。自動的に本番実証済みになるわけではありません。
計測済み
明示した条件で観測。条件外へ外挿しません。
シミュレーション
デジタルまたは合成環境で生成。実フィールド運用ではありません。
リプレイ
過去の固定実行。ライブ操作ではありません。
構想
提案中のシナリオまたはアーキテクチャ。実装済みを意味しません。
計画中
将来の構築を予定。まだ稼働していません。

結果には記録が伴う

問い · 意図する用途 · データの出所と権利 · モデル、prompt、ツール、firmware、datasetのリビジョン · 運用条件 · 権限境界 · 受入基準と中止基準 · 期待結果と観測結果 · 失敗 · 制限 · 再現日 · その実行が証明しないこと

JARVIS · Lab OS

案内役であり、統治者ではない。

JARVISにより、来訪者はシステム状態を観測し、限定シナリオへストレスをかけ、意思決定を比較し、引用した証拠に基づいて結果を説明できます。統合と提案はできますが、受入基準の免除、システム認証、危険な物理動作の承認はできません。

FoundryについてJARVISに聞く
観測
システム状態、来歴、出典
ストレス
限定された障害注入
判断
選択肢とライフサイクルへの影響
説明
証拠、限界、意思決定記録

現在利用可能

まず、今あるものから。

ここにあるのは現在のデジタル、ベンチ、社内R&D成果であり、計画中の物理施設ではありません。各ページで、証明できることとできないことを明示しています。

ベンチで計測

AMD Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo) · 128 GB LPDDR5X-8000ユニファイドメモリ · 3回の実行の中央値(ウォームアップ1回を破棄) · チューニングなし

qwen3:30b-a3b — 82.3 t/s · gpt-oss:20b — 38.6 t/s · devstral:latest — 14 t/s · mistral-small:latest — 13.8 t/s。特定構成に紐づく観測であり、標準化ベンチマークや性能保証ではありません。

フィールドノート全文を読む

Reachy Mini + SO-101

計測済み · シミュレーション · ドライラン。実センサーと遠隔操作の証拠を、シミュレーション自律動作や未実行のロボット動作と分けて提示します。

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Auralink

量産前 · Hyperion所有R&D。検証可能な参照実装であり、顧客導入や商業成果の主張ではありません。

  • Auralink is Hyperion-owned pre-production R&D awaiting hardware integration.
  • 78% autonomous incident resolution in a controlled-environment evaluation reported in arXiv preprint 2603.08736.
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システム全体の仕組み

ひとつのフィジカルAIシステム——センシングから信頼できるアクションまで

ステージを選ぶと、システムを端から端までたどれます。

フィジカルAIスタックのピクセルアート図。信号がセンシングからオーケストレーションへと上昇していく様子を示す。

01 / 08デバイスと制御

センサーと環境. 物理世界をセンシング——カメラ、深度、レーダー、OT信号。

設計アプローチを見る

Decision Foundryに関する質問

The Decision Foundryはすでに開設されていますか?

いいえ。物理施設は構想開発中で、まだ稼働していません。現在のデジタルデモ、計測済みのベンチ作業、Hyperion所有のR&Dは個別に表示しています。

HyperionはMistral AIのパートナーですか?

提携や特別アクセスを主張していません。Hyperionは独立したMistral-firstのコンサルティング会社として、実装ごとにモデル、ライセンス、地域、配備方法の適合性を検証します。

Mistralモデルは、構想中のラボで機械を直接制御できますか?

いいえ。モデル出力は提案であり、決定論的制御の前にスキーマ、許可リスト、ポリシー、権限の検査を通過しなければなりません。独立した安全機能はモデル権限外に置かれます。

The Decision Foundryは認証試験所ですか?

いいえ。法務、安全、サイバーセキュリティ、適合性評価、認証の専門家に代わるものではありません。限定された意思決定のための製品・アーキテクチャ証拠を作ります。

参加者は何を持ち帰れますか?

限定された意思決定記録です。観測した証拠、未解決の仮説、制限事項、そして継続、方向転換、協業、一時停止、中止のいずれかの提言を含みます。

対象業界はどこですか?

製造、自動車、エネルギーが重点領域です。スマートインフラ、物流、防衛は研究文脈と明示しており、掲載は当該業界での顧客実績を意味しません。

行き詰まった施策を一つ持ち込む

次の意思決定を持ち帰る。

30分の適合確認で、Mohammedが意思決定、足りない証拠、FoundryミッションまたはHyperionの三サービスの適合性を明らかにします。適さなければ、率直にそう伝えます。

30分 · 義務なし · すべてMohammedが担当