強化学習を用いたロボットの知能化
近年，人工知能・機械学習技術の発展もあり，これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています．しかし，強化学習を含む機械学習は，一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています．従って，学習時間を短縮することが，実時間で学習する実ロボットにとって，特に解決すべき重要な課題です．私達は，遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し，より高度なロボットの知能化の実現を目指しています．
数理物理学の研究分野の一つに量子幾何学があります．量子幾何学は理論物理学のアイデアを基に表現論や代数幾何，位相幾何といった数学の諸分野を結びつける研究分野です．この研究分野の応用研究の一つとして，ファットグラフに基づくRNAおよびタンパク質の構造分類問題に取り組んでいます．
論文
「The boundary length and point spectrum enumeration of partial chord diagrams using cut and join recursion」(2017)『Travaux Mathematiques』25p.213-232.
「Partial chord diagrams and matrix models 」(2017)『Travaux Mathematiques』25p.233-283.
「Enumeration of chord diagrams via topological recursion and quantum curve techniques 」(2017)『Travaux Mathematiques』25p.285-323.
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