この記事では、慣性ナビゲーションのために開発された新たなモデル「ConvXformer」について説明されています。このモデルは、ConvNeXtブロックとTransformerエンコーダーを組み合わせたハイブリッド構造を採用し、優れた性能を発揮します。従来の手法と異なり、ConvXformerは、機密データを保護しつつ、モデルの精度を維持するために、適応型勾配クリッピングや勾配整合型ノイズ注入（GANI）を用いた効率的な差分プライバシー機構を提案しています。実験の結果、Benchmarksデータセット（OxIOD、RIDI、RoNIN）において、ConvXformerは従来の最先端技術に対して40%以上の位置精度向上を実現し、同時に差分プライバシーの保証も確保しています。さらに、実環境での性能を検証するために、KAISTの機械工学ビルから収集されたMech-IOデータセットが紹介されており、これにより、ConvXformerが厳しい環境下でも強固で安全なナビゲーションを提供できることが示されています。