講義では、プログラミングを中心に担当しています。情報分野は小中高で学ぶ期間が短く、理解の個人差も大きいため、つまずく学生を置き去りにせず、深く学びたい学生にも応えられる講義を心がけています。
研究では、プログラミングだけでなく、自分の手でモノを作る経験も積んでほしいと考えています。生成AIがコードを書いてくれる時代だからこそ、学生にはアイデアを現実の形にし、ハードとソフトをつないで動かす力を身につけてほしいと思っています。
強化学習をはじめとするAIの学習手法、物理シミュレーションの活用方法、そして学習したAIをロボット実機で動かす技術を学ぶことができます。
強化学習、モデル予測制御、数理最適化などを用いて、ロボットが環境に応じて適応的に行動できる知能制御を研究しています。主な対象は六足ロボットの歩行制御で、シミュレーションで学習した制御を実機へ適用するSim-to-Real技術にも取り組んでいます。状況に応じて自ら適切な行動を選択できる、柔軟で賢いロボットの実現を目指しています。
画像・言語・深度情報などを扱うAIの基盤モデルの仕組みや活用方法、さらに大規模AIをエッジデバイス上で効率的に動作させるための技術を学ぶことができます。
画像や言語を理解し、人の指示に従って行動できるロボットの実現を目指し、基盤モデルを活用した環境理解と行動生成の研究を進めています。また、最新のAIを小型コンピュータ上で動作させ、実機ロボットへ組み込むための実装・最適化にも取り組んでいます。AIとロボティクスを融合し、現実世界で活躍する知能ロボットの実現を目指しています。