2020年12月12日・13日、情報工学科の斎藤卓也研究室が、静岡県富士見市のあさぎりフードパークで開催された「あさぎりCanSat投下試験（ACTS）」カムバック部門で、ゴールまでの距離で1位となり優勝しました。

同大会は、例年アメリカ・ネバダ州で開催されている「ARLISS（A Rocket Launch for International Student Satellites）」の代替大会として行われたもので、完全自律制御惑星探査ローバ（CanSat）を気球から地上へ投下し、目標地点（ゴール）までどれだけ近づくことができるかを競い合います。

本学チームは、全3回の気球からの投下すべてで0ｍゴールを達成し、ARLISS 2019で0mゴールで優勝して以来、完全制覇でカムバック部門での優勝を成し遂げました。

斎藤研究室は、これまでにも国内外のさまざまな大会に出場し、好成績を収めてきました。
同大会に出場した同研究室の大学院・電気情報工学専攻博士後期課程1年の秋山実穂さんのコメントは以下の通りです。

本学のCanSatは、最新の人工知能技術Deep Learningを用いて高精度でゴールを発見し、完全自律制御でCanSatが地上の目標地点に向かってゴールまで0mを目指すことが特徴になっています。
従来は、ゴールから約5mの距離までが、ゴールを発見できる限界でしたが、今回はゴールから10mの距離からでもDeep Learningでゴールを発見することを目標に開発を行ってきました。
全3回の気球から投下のうち、1回目は確実に0mゴールを目指すため、GPSでゴール約2mまで近づき、そこから0mゴールを実現しました。
2回目、3回目は、本チームが独自に定めたミッションである、ゴールまでの距離10mからDeep Learningでゴール発見を確かめるため、GPSでゴールから10m地点で停止させ、そこからDeep Learningでゴールへ誘導しました。
その結果、2回ともゴールを発見し、距離0mまでの誘導に成功して、ゴール到達距離1位となりました。
独自のミッションを成功させた上に、カムバック賞を受賞することができ、大変嬉しく思っています。