情報の取得を包含した制御理論と統計的学習理論の融合数理基盤

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本研究では機械学習手法に簡単には組み込めないダイナミクス特有のドメイン知識を活用したモデリング手法を開発することを目指している。これに関して、推論困難性を有効活用するプライバシー保護手法の提案、離散事象システムにおけるデータ駆動制御、可制御性指標のスパース最適化にもとづくネットワーク制御系設計、動的システムにおけるエントロピーと最適輸送の関係性の解明と活用、ガウス過程回帰とコントラクション理論に基づく新しい安定性解析、などの理論構築を行った。例として、ガウス過程回帰とコントラクション理論に基づく結果においては、データから得られるベクトル場の局所的安定性情報が動的システムの（大域的）安定性を意味するわけではないという統計的学習とシステム制御理論のギャップを、適切な線形行列不等式を解くことで埋められることを示している。また、ベイズ推定の意味での先見情報を動的システムの状態推定へ活用する手法を提案し、デジタルツインの構築を目指した産学連携共同研究を通じてその実用的有用性も確認している。これらの成果として、システム制御分野のトップジャーナル（IEEE Transaction on Automatic ControlやAutomaticaなど）を多く含む１０編以上の査読つき国際論文誌を出版した。また、３編のサーベイ記事を執筆し、３件の一般向けの招待講演を行うなど、成果のアウトリーチにも注力している。