教授が研究テーマにあげる自己組織化アルゴリズムの理論・開発・応用における知見を、同社で展開するにおいデータの視覚化における研究開発の推進に活用し、商用化に向けた各種取り組みを加速させるための連携を開始した。第一フェーズとして、2022年8月より同氏の研究室へのREVORN社員が複数回訪問することを通じ、同氏の研究内容への理解を深め、においデータの視覚化の実現を進めていくという。研究テーマ古川氏は、知能の計算原理となる学習理論とアルゴリズム開発の研究をしている。複数の異なる学習課題を学ぶことを通して、課題間に共通する汎用モデルを獲得するメタモデリングの研究を中心に取り組んでいる。メタモデリングは、未知の状況にも柔軟に適応するシステムを実現するうえで重要なテーマである。古川氏はまた、また複雑な構造を持つデータを多様体ネットワークとしてモデル化する方法の研究にも取り組んでいる。証・予測したりすることができる。多様体ネットワークは、人間の多様な感性に関するデータのモデリング・解析・予測に適しているとのこと。