ロボットやドローン、自動車などのさまざまな物理システムを計算機（情報システム）で管理し制御するサイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）において、多種多様かつ複雑なタスクを実行するための制御機能を低コストで学習する新たな人工知能（ＡＩ）技術を開発しました。ＣＰＳにおいて想定される複雑なタスク仕様を信号時相論理（ＳＴＬ）で記述し、それらをベクトルに変換する技術（ＳＴＬ２ｖｅｃ）を新たに構築することで、多種多様なタスクの下での制御機能を統一的かつ省メモリーで学習することを可能としました。