社会情勢の急速な変化に素早く対応するためにはシステム開発の効率化が必須であり、その手段として機械学習に基づくデータ駆動のシステム設計法に期待が寄せられています。データの性質に依存せず制御の安定性をより高めるため、私たちは特殊な構造の機械学習モデルで制御対象を学習する方法を提案しました。そのモデルを予測器として用いると、多様な制約下で最適な制御を求める数学的問題（最適制御問題）の解が一意かつ連続に求まることが数理的に保証されます。現在、エンジン制御への応用により加速性や環境性能を改善しつつ、スムーズな制御を実現する制御設計法の実現に取り組んでいます。~{※1}
※1：一部株式会社豊田自動織機との共同開発
安定性の高い制御システム開発を実現する機械学習モデル