近年，現実世界の様々な現象を，ニューラルネットを用いたモデルで表現することで，これまで解くことの難しかった多くの課題が解けるようになってきた．特にシーンのジオメトリ（3次元）やフォトメトリ（色やテクスチャ）情報の取得や再現に大きな進展があった．本研究では，これに加えて，シーンを照らす光の情報や，光が通る空間（媒質）の情報などをアクティブ光線空間と呼び，これをニューラルネットで表現する手法を開発する．これにより，従来難しかった，固定されないカメラからのシーン情報の取得や，動く人物の自由視点生成や動作解析などが解決できる可能性がある．加えて，生成AIによる人物のアクション生成の実現も目指す．
