本研究では、IMUセンサーと機械学習モデルを用いた直感的なユーザーインターフェースの実装を行った。従来のコントローラは精度や速度に利点を持つが、ボタンベースの入力は直感性や没入感を損なう。ここでは、IMUセンサーを用いて取得した連続的な身体データを軽量な機械学習モデル（MLP）で学習させることでリアルタイムな行動識別を行うシステムを実装し、識別能力の検証を行った。本システムにより、識別された行動をリアルタイムでコマンド入力に変換でき、カメラや大規模な設備を必要とせずに直感的な操作が可能となる。

「機械学習を用いた慣性式モーションキャプチャによる動作識別システム」渋谷朋暉