早稲田で開催された，第37回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2019）で，
「パラメータの定着とスパース化を統合した正則化による継続学習」
というタイトルで発表しました．
内容は，深層学習の問題点である，逐次的にタスクを追加学習すると過去のタスクを忘れる「破滅的忘却」の緩和手法についてです． 従来手法であるEWCではパラメータを浪費しやすく新しいタスクを学習する余地がなくなりがちであるところ，提案したスパース化を加えたEWCSにより改善しました．
また，以下2件を学生が発表しました．
「身体的インタラクションを伴う移動支援を目的とした動作状態推定に基づくインピーダンス制御」
「状況により変化する利害関係の推定に基づくマルチエージェント強化学習」