日常環境において支援を必要とする方のための家庭用ロボットの研究に取り組んでいます。世界最大の生活支援ロボットのベンチマークテストであるロボカップ＠ホームで２度世界大会優勝しています。
ロボットの機能の一部をクラウド化することで、低コストで高性能な処理が可能になります。我々は、クラウドロボティクス基盤rospeexを構築し、2013-18年に50,000ユニークユーザ以上に利用されました。
観光スポットを選択するためにガイドブック・地図・検索エンジンを使うことも多いですが、曖昧な嗜好を元に推薦してほしいというニーズもあります。我々は、ユーザの気分や雰囲気から観光スポットを推薦する手法を開発し、京都市観光局にライセンスしました。
太陽フレアは電波障害の原因となり、飛行機の航路変更に影響を及ぼします（1機あたり200万円の損失）。我々はResNetに基づく予測手法Deep Flare Netを開発し、世界最高性能を達成しました。
大気汚染物質PM2.5等による早期死亡者数は全世界で年間330万人と言われて いますが、現状では正確な予測が困難です。我々は、Dynamic Pretrainingを 導入したDeep Learningによる予測手法を開発しました。
ウェブ上には論文やデータが多く公開されるようになってきましたが、そ れらの検索精度はウェブページと比較するとかなり低いのが現状です。我々は、 時空間情報を用いた擬似適合性フィードバック手法を開発し、ウェブサービスとして公開しました。
