研究のビジョン
システム制御を柱として，制御システムの安全化・軽量化・省エネ化の技術を構築し，モビリティ，AIシステム，サイバーフィジカルヒューマンシステムなどに展開します。
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。
