大規模言語モデルは、その高度な能力により、様々な応用分野で革新をもたらしている。しかし、この急速な展開は新たな問題点も浮かび上がらせており、倫理的な懸念、バイアス、プライバシー問題、そしてモデルの解釈可能性といった課題に直面している。これらの問題に対する現在の理解と、それらを克服するための技術的な挑戦について紹介する。

遠隔制御されるロボットにおいては、無線通信は重要な技術のひとつになります。ロボットの利用場所や用途は拡大の一途をたどっています。この期待の実現には、無線通信の高度化もまた必要になり、例えば、複雑な構造を持つ建物内でも通信途絶リスクを把握できる技術や、通信だけでなくロボット位置推定のようなセンシング機能を提供する技術が求められます。本講演では、ロボットなどの移動体を対象とした無線通信技術について、これまでに行った実験結果（AI/MLを利用した電波強度予測やロボット位置推定）や国際的な技術動向（5G/6G）についてご紹介します。

AI技術はさまざまな社会課題を解決できるポテンシャルを有しているものの、その応用展開には、エネルギー消費の増大が課題となっています。本講演では、エネルギー 供給の制約された環境（エッジ端末など）への応用展開を図る技術として、不揮発ロジックを取り上げ、その実現例を紹介します。

現実の情景に付加的な情報を重畳して視覚提示する拡張現実感システムにおいては、映像ディスプレイには厳しい低遅延性が要求され、そのため高フレームレートの確保が重要視されている。一方、ディスプレイの方式によってはフレームレートそのものを上げることなく実効的な遅延を短く取ることが可能であり、うまく活用するとシステム全体の低コスト化につながる。本講演ではそのようなシステムの実現例を紹介するとともに、拡張現実感を含むインタラクション応用等の取り組みについて報告する。

動物に比肩しうるようなしなやかかつタフな動きをロボットに発現させるためには、「限られた計算資源で、全身に遍在する膨大な運動自由度を即時適応的に操る運動機能を生み出す制御原理とは何か？」という問いに対して真っ向から取り組み、その本質を徹底的に紐解く必要がある。動物の動物たる所以の発露であるさまざまなロコモーション様式には、動物が進化過程という壮大な試行錯誤の場を通して獲得した人智を超えるような制御原理が伏在しているはずである。その本質を炙り出すために、われわれはムカデなどの多足類に着目した研究を進めている。多足類は節足動物の中でも進化的に早い時期に出現した動物種であり、例えばムカデは恐竜が闊歩していた時代以前から、ほぼ四億年以上もの長きに渡ってその姿かたちを変えずに生き残ってきた。このため、多足類には昆虫を含めた節足動物が示す優れた運動能力の原型がシンプルなかたちで内在していると考えられ、特に脚式ロボットの制御法の構築に資する、得難いモデル生物となることが期待される。 最近の研究を通して、多足類が示す多様なロコモーション様式の背後には、脚数などの形態に非依存な普遍性の高い制御原理の存在が見えてきた。本講演では、われわれの試みをわかりやすく紹介したい。

自然を相手にするロボットの移動メカニズムとして、水陸が混合した領域や、雪原・泥濘などの軟弱地盤にも対応可能な全方向移動メカニズム、螺旋式能動メカナム車輪を紹介する。踏破性向上を実現するスクリュー形状や能動大口径サブローラといった基礎技術をはじめ、本車輪を総合した全方向移動体や、副次的に得られる滑らかなステアリング走行能力などについても取り上げる。

This study explores a garment manufacturing system that integrates reinforcement learning with a multi-agent setup of autonomous and stationary robots alongside human workers to enable dynamic, on-demand clothing production. By leveraging reinforcement learning for real-time optimization of task allocation and scheduling, the framework adapts to personalized manufacturing demands, enhancing efficiency and showcasing the potential of human-machine collaboration in Industry 6.0.