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。

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。

人物動作生成技術を発展させ、人のデジタルツインモデルの構築を目指します。クリエイション、ロボットの学習、産業におけるシミュレーションなど、応用は多岐にわたる技術になると考えています。博士課程修了後は獲得した知見を活かした社会実装、後学育成に注力したいと考えています。

Accurate and Efficient Scene Reconstruction for Industrial Applications.

I started my work with reconstruction of static scene from images and applying to industry especially in visual inspection of manufactured parts. In the future, I aim to expand my work to reconstruction of dynamic environments and pursue more accuracy and efficiency in reconstructed scenes. During my studies, I aim to collaborate with institutes outside of Japan and build connects globally.