これまで、人の動作や対象物の特性をインピーダンスとして同定し、環境変動に適応的なロボットの動作生成をおこなってきました。本プログラムの採択期間中にではCarnegie Mellon Universityにて、着衣や食事といった人との接触を伴う外乱の多い環境下におけるロボットの動作生成に取り組みます。
具体的には、遠隔操作で得られた力触覚を含む動作データから報酬関数を推定し、それに基づく制御系設計までを一気通貫で行うことで、実環境で安全かつ十分な速度で動作する生活支援ロボットの基盤を確立します。
将来はアカデミアの道へ進むことを希望しています。

私は、限られた計算資源でも大規模言語モデルを高速・省電力に動かすために、モデル圧縮とオフロードを協調的に最適化する研究に取り組んでいます。スマートフォンやロボットでクラウドに頼らず大規模言語モデルを効率的に動かし、人々の生活を支える基盤技術の確立を目指します。将来は、大学教員として計算機システムに立脚したAI研究において国際的に競争⼒のある研究を推進し、後学育成に注力したい。

専門分野に対する深い理解と洞察力をもったデジタルヒューマン技術の研究者を目指します。特に、私が現在取り組んでいるタスク、「人物姿勢推定」はヒトの状態を把握したり、それをデジタル空間にそのまま息づかせる技術であり、健康や安全の保障からエンターテイメントに至るまで幅広い分野への応用が期待されています。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。

私はコンピュータビジョンの研究を通じて、人々がより安心して生活できる社会の構築を目指します。私が取り組んできた「人物姿勢推定」は、工場での人身事故の未然防止や、病院での患者の見守りといった、様々な「人に寄り添う」シーンでの応用が期待される技術です。従来の研究で主流なRGB画像を用いた推定手法は、暗所などで推定精度が低下します。そこで、無線や音響などの低次元信号を用いることで従来手法の課題を解決します。

私はカメラや加速度センサーを身体に装着した人物の動作を推定する研究に取り組んでいます。スポーツ動作の解析やAR/VRへの応用を目指していますが、既存の手法には利用環境や動作の種類に制限があります。そこでより汎用的で高精度な動作推定技術の実現を目指します。これらの技術を活かし社会に貢献できる研究を目指します。