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.
採択者紹介Selected person Introduction
Keywords
33人の学生が見つかりました
理工学研究科 杉田 俊平
経路誘導による多光源照明計算の効率化
通信技術の発展とハードウェアの向上により,IoT技術が普及し始めており,我が国においても仮想空間と現実世界が接続されたSociety 5.0の実現に向けて,産官学の連携を行い積極的に取り組まれている.このような環境において,CG技術は人とコンピュータの間を接続する視覚的なインタフェースとして,ますます重要性が増していくと考えている.ゆえに CG技術の知見を活かして,仮想世界と現実世界の懸け橋となる技術者を目指している.
理工学研究科 藤田 晃成
ハイブリッド集積型チップ上識別不能単一光子源の研究
私は、ナノスケールの光学構造を用いて光を自在に操作するナノフォトニクスの研究をしています。特に、半導体微細加工とハイブリッド集積技術を駆使して、量子光集積回路に必要不可欠な量子光源の開発に取り組んでいます。学位取得後も、ナノフォトニクスを応用した光学デバイスの開発を進め、ハードウェアの観点から科学技術の進展と社会の発展に貢献することを目指しています。
理工学研究科 横田 壮真
遊色効果のビジュアルシミュレーションとその応用
本研究の目的は,複雑な内部構造をもつ鉱石であるオパールをコンピュータグラフィックスで再現することである.オパールの視覚的特性を失わない程度に内部構造を簡略化したモデルを構築したうえで,効率の良い光学計算を行い,オパール特有の光学現象である「遊色効果」を再現する手法について取り組んでいる.文化財の保存,宝飾産業の支援への応用を検討している.
理工学研究科 松原 智也
エンドデバイスのローカルマップを利用したメタバースグローバルマップ更新
博士課程修了後は民間企業にて、実環境と仮想環境の統合プラットフォームの開発に携わりたいと考える。ここ数年で空間コンピューティングが注目されているが、基盤技術や開発を行うためのフレームワークが十分に整っていないという課題がある。技術手法は研究的なアプローチで生まれる一方、プラットフォームとしてのフレームワークは開発的な要素が強い。私は開発経験の幅広さを活かし、研究と開発の両方の素養が求められるプラットフォーム・フレームワークの開発を率先して行いたい。
理工学研究科 上田 栞
フォーカルスタック画像処理がもたらす撮像から表示処理までの利用価値の創出
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。
薬学研究科 飯野 温
ウェアラブルデバイスを活⽤した新たな薬学的ケア⼿法の確⽴に関する研究
ウェアラブルデバイスのデータを活用した取り組みに関する研究を行っております。
現在はヘルスケアのスタートアップでインターンを行っており、将来はスタートアップに関わる仕事に興味があります。
理工学研究科 柴﨑 圭
画像変換、物体検出のための軽量かつ強力な深層学習ネットワークに関する研究
私の将来の展望は、深層学習における軽量なネットワーク構築に関する研究を深め、実用的で効率的なモデルの開発に貢献することです。モデルのサイズを削減し、計算効率を向上させ、リソース制約の厳しい環境での利用を可能にすることで、幅広いアプリケーションの進化を進めていくことを目標としています。同時に、新たなアルゴリズムやアーキテクチャの提案により、複雑なタスクにおいても優れた性能を発揮できる手法を追求します。研究によってAI技術の発展に寄与し、社会にポジティブな影響をもたらしたいと考えています。