By constantly seeking innovative solutions and pushing the boundaries of knowledge, I aspire to contribute to various fields such as technology, data analysis, and problem-solving. The ability to collect and analyze data, optimize algorithms, and draw meaningful insights can have a profound impact across different industries. By continually adapting to emerging trends and collaborating with experts in different domains, I look forward to leveraging my skills and knowledge to make a significant contribution, create value, and drive positive change wherever I go.

私の研究では1980年前後に欧州で発展した木造参加型建築構法を日本へ適応させた新たな木造構法の開発を目指しています。これまで慶應義塾大学でも日吉・湘南藤沢キャンパスをフィールドとして、数多くの学生参加型建築プロジェクトが実践されてきました。新たな構法の開発に留まらず、欧州で発展した木造参加型建築の歴史や理論、慶應義塾での参加型建築の実践についても展覧会や書籍出版を通して、広く社会に普及していきたいです。

私は、ソフトマテリアルで構成されたマイクロ流路を構築し、人工血管モデルとして応用する研究を行っています。特に、ゲル中に埋め込まれた材料を溶解除去することでマイクロ流路を作製する手法を用い、培養細胞の足場であるECMベースの流体デバイスを作製しています。キャリア展望としては、豊富な流体デバイスのデザイン・作製経験や培養システムの構築経験を活かし、一般企業や研究機関、起業など幅広く検討しています。

我々は、機械学習により作成された化合物潜在空間を用いて、医薬品の種になり得る化合物の構造をより簡略化かつ最適化することを目的に研究を行っている。本研究は、創薬化学と情報科学の組み合わせであり、狙った活性を持つ新規化合物を自在に生み出すという、創薬・化学・生物学分野における新たなスタンダードを作れる可能性がある。卒業後も研究機関に在籍し、難治性疾患にこの技術を応用していけるよう研究を進めていきたい。

私は将来、企業のバイオ系研究者として働きたいと考えている。私の目指す研究者像は、自分で実験して集めたデータをビッグデータのように集積し、そこからプログラミングやAIを活用して解析し過去のデータと統合することで、今までにない知見を生み出す研究者である。現在博士課程で実験技術を学びながら、独学で情報技術の勉強も行っている。ウェットな実験とドライな解析の二本柱を強みとして社会で活躍していきたい。

深い専門性と幅広い知識によって、画像の多角的な利用価値を創出する研究者になることを目指しています。これまで、機械学習と三次元画像処理の分野で専門性を磨きました。また、共同研究や研究インターンシップを通じて多様な研究テーマに挑戦し、幅広い知識を身につけました。博士課程では、専門性を更に深めるとともに、海外留学や長期インターンシップの経験を積み、より広い視野を持つ研究者へと成長したいと考えています。

My research intersects neuroscience and AI, aiming to develop intelligent, resilient and adaptable robots that operate in dynamic environments. I aspire to help build AI technologies that universally enhance quality of life and support human society. Building on the huge successes of disembodied AI systems, like large language models, my goal is to help drive similar transformative progress in embodied AI and robotics through groundbreaking research. In the future, I hope to work as a research scientist, continuing to solve problems related to intelligent embodied AI systems, grounded in key ideas from cognitive science and neuroscience.