自動車業界では，安全で自由なモビリティ社会の実現を目指して，自動運転の実用化に取り組んでいる．自動運転の実用化にあたっては，技術的な観点はもちろんのこと，法制度(交通ルール) や社会受容性などの観点からも大きな課題がある．本講演では，それらの課題を解決する取り組みの一例として，自動運転の安全性を示すための「安全論証」についてお話する．

5G など移動通信システムの通信カバレッジ拡張の観点から、衛星や高高度通信プラットフォーム（HAPS）など、様々な通信ノードを3次元的に接続する非地上系ネットワーク（NTN：Non-Terrestrial Network）と呼ばれる新しい概念の検討が進められている。本講演では、宇宙通信をベースとしたNTNの概要と、NICT が行なっている NTN に関する研究開発について紹介する。

本講演では，足立研究室と共同研究しているシステム同定法の理論的な側面について解説する．具体的には，一定値外乱や正弦波外乱といった持続外乱のもとでのシステム同定法を考える．特に，予測誤差法を用いた同定法について紹介する．予測誤差法の基礎原理について考察することで，どのような条件下でシステムの同定が可能になるかを示す．

LSTMやGRUと呼ばれるゲート構造を持った recurrent neural network (RNN) は時系列データを扱うために広く用いられる。本講演では、長期記憶と呼ばれる、過去数百ステップ離れたデータと現在のデータの依存関係を精度よく学習するためのこれまでのRNNの研究を概説し、我々の研究グループで行ったゲート関数の工夫による長期記憶の学習改善について紹介する。

信号時相論理式（STL: Signal Temporal Logic）は計算機科学の分野で提案された論理式であり、近年自動運転の安全性検証やロボットの経路タスクの仕様記述に用いられている。本講演では、信号時相論理とは何か、それが制御工学にどう適用されるかをまず説明し、その後発表者らが提案した、信号時相論理式の「ベクトル埋め込み」手法についてお話しする。