次のように述べています。面白いことができます。クラウドでもすごく面白いことができます。つを組み合わせれば、人々ができることは大きく変わるでしょう」。モデルを開発し、トレーニングしてデバイスにデプロイしました。モデルを利用すれば、たとえば目の前に浮かぶホログラムを知覚し、手を伸ばしてサイズや位置を変更したりすることができます。チームは、さまざまな人の手を記録するために、内側に向けたカメラをドーム状に並べたリグを構築しました。モデルを構築しました。使用してリアルな手の合成画像と合成ラベルをレンダリングし、さまざまな手の形、ポーズ、動きに対応する堅牢なモデルを作成しました。ネットワークのトレーニングを行いました。搭載されたプロセッサに適したコンパクトなサイズで、デバイスの深度センサーから取得したすべてのフレームに対して効率的に実行されます。モデルをパーソナライズします。これにより、ホログラムを本能的に操作できるようにするために必要な精密な追跡が可能になります。モデルの開発とトレーニングにも同様のアプローチを採用しました。その際に細心の注意を払ったのが瞳孔間距離、つまり右目の瞳孔の中心から左目の瞳孔の中心までの距離です。この距離には個人差があり、近くや遠くの物の見え方に影響します。モデルが完成しました。