1. 仮想世界におけるアバターへの感覚提示
重りの重さの違いを識別できる条件を検討した。実験の結果、重さを知覚できる条件を確認した。また、重さの知覚には個人差があったが、数理モデルによるモデル化により、統一のモデルで知覚を評価できることが分かった。
2. 数理モデルによる主観的な感覚のモデル化
Psychometric関数は、刺激の強度に対する応答確率をモデル化している。本実験では応答確率はどちらが重いかを答えているため、モデルとしてはシグモイド関数を利用し、 実験データに対して、各刺激強度における二項分布（成功回数と試行回数）を用いてベイズ推定を実験参加者毎に行った。その結果、各実験参加者のパラメータを得ることができた。
3. 非侵襲脳活動計測による主観的な感覚のデコーディング
仮想世界における物体保持を実現するシステムの開発を行なった。具体的には、物体や手の視覚映像をヘッドマウントディスプレイにより、また、物体を保持した際の力触覚を力覚提示装置SPIDARにより被験者に提示するアプリケーションをUNITYにより実現した。
4. 仮想世界における物体保持が可能なデジタルツインの作成
筋骨格系モデルを持ったアバターで、さまざまな重さの重りが持てるように学習アルゴリズムを作成した。本研究では、MuJoCoというツールを利用し、機械学習により、ヒトらしい動きを生成するモデルを獲得した。筋肉の発生する筋張力は、筋肉の長さや収縮速度に依存して変化するが、モデル化したモデルでは、筋肉の長さや収縮速度の信号をフィードバックするため、各筋肉の発生する筋張力を適切に表現できるモデルとなった。