微細加工技術を駆使すれば、ポンプやバルブなどの能動的な素子を小さなチップの上に集積することができます。 一つ一つの素子が小さく、また、フォトリソグラフィーにより多数の集積素子を一括して作成できることも、マイクロシステムの面白さの一つであると考えられます。 このような集積システムを実現すれば、様々な応用への展開が可能になることが期待されますが、 集積度があまりにも大きくなり、システムの構成が複雑化すると制御が大変になります。このような高集積化されたマイクロ（機械）システムを上手に制御して、 機能を十分に活かすためには、動作モードの選択や、パラメーターのチューニングを柔軟に調整してくれる、 インテリジェントな制御技術の実現が重要であるといえます。このような問題意識から、当研究室では人工知能の一つの枠組みである、 強化学習をマイクロシステムに適用する研究にも取り組んでいます。