本研究では、以下の検討を行った。

(ⅰ) 看護師ロボット

　CNNとLSTMを組み合わせて動画像から手術工程を認識する方法を提案し、有効性の見通しを得た。

(ⅱ) 社会インフラの迅速な復旧システム

　深層学習を用いて航空写真画像を解析し、道路の抽出と渋滞状況の出力を行う方法を実験的に検討し、有効な結果を得た。さらに、燃料運搬用車両が効率的に巡回可能とするため、深層強化学習を利用する方法を提案し、有効性の見通しを得た。

(ⅲ) 森林環境のモニタリング

　深層学習により動画像から検出されたオプティカルフローから、植物の柔軟度を出力する方法を提案した。また、森林環境における変化を発見する方法を提案し、有効性の見通しを得た。