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。

My research has focused on the defect passivation and surface chemistry engineering of cadmium-free, red-emitting CuInS₂/ZnS (CIS/ZnS) quantum dots (QDs) for aqueous-phase applications, such as bioimaging, sensing, and LED lighting. This work lies at the intersection of chemistry, physics, and materials science, where QD s synthesis, defect chemistry, and photophysical processes are closely interconnected.

My research takes place in the field of quantum computing and aims to demonstrate quantum near terms technologies advantage based on shallow circuits. In the current NISQ era, shallow circuit play a crucial role and exhibit both fundamental and universal aspects of quantum computing. I undertake to support these advantage proof by focusing my study on AI generative model applications. Indeed, showing a concrete advantage for quantum computers in the field of AI/machine learning will translate into benefits in terms of computational speed and performances for a vast range of applications: language processing (chatbot, general AI…), images/video generation…. Therefore, I believe this is the best way to maximise the impact of current and future quantum computers.

分析化学の分野における民間企業の研究者または海外大学の研究室においてポストドクターとして従事し、分析化学の分野から社会に貢献できる研究者を目指す

専門分野に対する深い理解と洞察力をもって、将来を担う画像価値を継続的に追究する研究者を目指しています。現在まで一貫し3次元空間表現の研究に取り組んできました。博士課程では、海外研究機関で積極的に議論する環境に身を投じ、3次元空間表現の画像撮影手法の創出を計画しています。将来的には、社会の潜在的な課題を解決するための研究成果を世界に発信し、 日本の科学技術や産業の発展に貢献したいと考えています。