本研究では、超解像におけるデータセット構築方法の確立を目標としている。これを達成するために、超解像の学習に必要な要素の解明し、得られた知見を基にデータセットの構築に取り組んでいる。博士号取得後は、企業の研究者として画像復元分野の問題に取り組むことを視野に入れている。

私は博士課程で保型形式と呼ばれる特殊関数の研究をしています。特に、保型形式の具体的な構成に取り組んでおり、得られた具体例を用いた、非自明な現象の発見を目指しています。今後はこの構成を基盤に、保型形式のさらなる性質を明らかにし、関連分野への応用も視野に入れた研究を進めていきたいと思っています。

高速かつ高精度な数値シミュレーションを実現するため、機械学習と計算力学を融合させた新たな数値シミュレーションフレームワークの構築に取り組んでいます。将来的には、計算力学分野での新技術の創出を通じて、日本の産業界の発展に貢献できる国際的視点を持った研究者を目指しています。