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。

私の研究では、有機合成化学の知識と経験を活かし、獲得免疫応答の機構を解明するため、免疫調整機能をもつ分子の設計と合成に取り組んでいます。医療技術が目覚ましく進歩を遂げる一方で、依然として十分な治療が困難な病気（アンメットメディカルニーズ）も数多く存在しています。私は、現在の研究を創薬の基盤として社会に還元し、将来的には創薬研究者として不治の病に挑む革新的な治療ツールの開発を目指しています。

貧困や気候変動など世界が直面する喫緊の課題に対処するため、持続可能な開発目標（SDGs）の達成が求められている。その際に、各国各地域の事情を考慮し、読み替えられたSDGs（ローカルSDGs）を推進することが重要であるが、その進捗状況を日本の自治体を対象に測定した事例は乏しい。私の研究では、全国自治体（47都道府県、1741市区町村）を対象に、ローカルSDGs達成に向けた進捗測定を行うことを目的とする。

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。

半導体ナノ構造の1つである量子ドットは、高感度な電磁波検出器としての応用や、太陽光発電の高効率化のための活用が期待され、その光物性は注目を集めています。私はその基礎研究として、量子ドットに電磁波を照射した時の光電流について理論的考察を行っています。学位取得後は専門性と課題発見、解決能力を活かし、社会課題の解決を目指した応用研究に携わりたいと考えております。