強化学習ベース多船航路探索法（基礎）
近年、船員の高齢化や後継者不足を解決するためにAIを活用した自動運航船の開発が盛んに行われている。一方、本研究室では、AIの中でも強化学習に着目した多船航路探索用マルチエージェントシステム（MARLS）の開発し、改良を続けている。図はMARLSの基本的な枠組みを示しており、そのシステム構成は性能向上と計算コスト低減の両面を考慮したものとなっている。
強化学習ベース多船航路探索法（応用）
本研究室では、多船航路探索用MARLSの性能向上や応用に関して研究を行っている。最近の研究では、変動安全マージンを導入することにより、航路の安全性を保証しつつ、回避開始点を明確化する手法を提案した．本手法により、従来法と同程度の航路効率性を維持したまま、航路探索効率を従来法の60%程度に抑えることに成功した。
進化的計算における探索の多様化に関する研究
ある性能を最大するための変数の調整は評価関数の最大値探索問題として定式化できる。粒子群最適化（PSO）に代表される進化的計算はその解法として広く知られている。しかし、変数が多くなると探索の難易度が急上昇する。本研究室では、この問題を解決するために、主にPSOにおける探索の多様化について研究している。