研究のビジョン
安全に動かす，無駄なく動かす，環境とともに動かす
本研究室では，制御工学を「対象を操作するための技術」にとどまらず，情報・知能・環境・人を含めたシステム全体の振る舞いを設計するための学問として捉えています。
現実のシステムは，限られた情報，エネルギー，計算資源，不確実な環境といった制約の中で動作します。本研究室では，そのような制約を前提として，安全性・省エネルギー性・軽量性を実現するシステム制御の研究を行っています。
信号圧縮，AIとの統合，環境刺激の活用といったアプローチを通じて，従来の枠組みを拡張した新しい制御理論とその社会実装を目指しています。
代表的な研究課題
限られた情報しか使えない状況でも，精度の高い制御を可能にする技術の研究を進めています。一般に，信号やモデルの情報を圧縮すると，制御システムの性能が低下してしまいます。この性能劣化をできるだけ小さくするために，制御システムのモデル情報を活用してスマートに圧縮する「ノイズシェーピング量子化」を提案しています。この手法は，ロボット制御をはじめ，画像圧縮，分散最適化アルゴリズム，ニューラルネットワークの軽量化など，多様な分野へ展開しています。情報を賢く扱うことで，より省リソースで高機能なシステムの実現を目指しています。
制御技術とAI技術を統合し，両者の強みを活かしたAI制御システムを構築する研究を進めています。AI予測を制御システムに活用する動きが加速していますが，AI予測には誤差が伴い，その影響を無視することはできません。そこで，予測誤差が制御性能に与える影響を抑えるために，予測値を適切に整形する「予測ガバナ」という技術を開発しています。そして，電力システムや自動運転システムなどへの応用を目指しています。さらに，AI予測の不確かさそのものを積極的に活用し，より信頼性の高い制御を実現する研究や，AIと人，AIと環境をつなぐテーマにも取り組んでいます。
