病院やクリニックでの無駄なコストを削減するためにビッグデータ解析を利用。これにより医師は患者に適した薬をピンポイントで探し当てることができる。ただし機械学習による解析は、金融や工業などの分野と比較して、ヘルスケア分野では難しい（最も大きな理由はデータ不足）。今後は病院管理やナースホームの選択等で活用されるだろう。

「Additive Manufacturing」は3Dプリンティングのようにレイヤーをプリントすることで物が出来上がる。 最近では「Mutli-material addictive manufacturing」と呼んでいる。たとえば、プラスチックの中に光ファイバーをプリントすれば、コネクターがなくても接続ができるようになる。もうひとつの例はエレクトロニクス。基盤だけではなく電子部品も回路もプリントすれば、強度が上がり、結果的にコストも安くなる。

マイクロストラクチャの形状もさまざまなものが可能になるため、プリントしたもののプロパティを形と材料によってテストし、データベースを作る必要が生じる。必要な強度と柔軟性によって材料とマイクロストラクチャは変化し「Generative Design」（橋など構造物の最大サイズ、必要な強度などの条件を入力するだけで、自動的にアルゴリズムによって設計される）が可能となる。

原子力に使えるスマート材料を研究。高温や高圧などの厳しい環境で使用する金属材料のテスト方法を模索しています。課題はかなりたくさんのテスト時間が必要となること。さまざまなテスト方法を構築し、かなりの時間を短縮することができたが、レーザーなどを使用するためオンサイトでは実施できず、試験環境で行うしかない状況である。

ソーシャル研究を進めており、グループ行動を解析してリスク評価を行っている。今後はモデル生成方法の改善を目指している。

新型バッテリーの研究を行っている。セラミックを使用し、同じボリュームでリチウムイオンと比較すると、電力（アンペア）は倍増する。さらに、IoTデバイスやメディカルデバイス、インプラントなどで利用するマイクロバッテリー（数十マイクロメータ〜数ミリ）の研究も行っている。Memristorというデバイスは、読み込みスピードはDRAMより2倍速く、耐久年数は10年、I/Oサイクル数は1016（SSDの100億倍）となっている。