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移動体への光ワイヤレス電力伝送（光無線給電）
携帯電話への充電は電磁誘導を用いてワイヤレスで実現しています。 ただしこの方法はケーブルレスではあるもののパッド上から離すことはできません。 そこでワイヤレス電力伝送の長距離化が実現することで、この問題から解放されます。 本研究室では送電側に半導体レーザー、受電側にダイオード型光検出器を用いて光無線給電を実現しています。 また光は自由にビーム走査することができるため、移動体への無線給電を実現しています（下記動画）
ダイヤモンドNVセンターを用いた量子磁気センサー
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光集積回路を用いた機械学習
機械学習の基本は「大量のデータ中に法則性を見出し，それに基づいて分類する」というものである．近年機械学習に求められるのは，複雑な私たちの研究室では、機械学習の新たな方法論として注目されている「リザーバーコンピューティング（RC）」の研究に取り組んでいます。機械学習の基本は大量のデータから規則性を見出し、それに基づいて分類を行うことですが、近年求められる複雑な事象の予測には、膨大なデータ解析と精密な分類が必要となります。現在主流の深層学習ではこれらの処理に多大な学習時間と消費電力を要するという課題があります。そこで私たちは、これらのコストを大幅に削減できるリザーバーコンピューティングに着目し、特に光技術を用いて完全に物理系でRCを実現することで、低消費電力かつ高速動作するニューラルネットワークの開発を目指しています。この研究は情報科学と光学の融合領域であり、次世代AI技術の基盤となる可能性を秘めています。
シリコンと化合物半導体とのハイブリッド光検出器
次世代シリコンLSIのグローバル配線として従来の電気配線から光配線へ移行することにより、動作速度10GHz以上のLSIが実現できる。 ただし、そのためには導波路、光源、検出器などが必要であり、導波路以外はシリコン以外の材料で形成する必要がある。 そこで、これまでの光通信分野で培われてきた化合物半導体とハイブリッド化させることで、シリコンLSI上への光デバイス （特に光検出器）の作製を試みている。
CMOS技術を用いた光インターコネクション用光集積回路
上記で示したように、LSI上に光導波路が必要となる。 しかし、従来の光導波路は各研究機関が半導体微細プロセスを用いて独自に作製しているのみであり、 LSIプロセスとの融合は困難である。 そこで、LSI作製に用いるCMOS技術用いて光配線の作製を行っている。 具体的には、LSI設計用のCADを用いて光導波路パターンを設計し、 この設計データを用いてVDECによるCMOSプロセスラインに依頼し光導波路の作製を行っている。