研究：これまでの専門である非線形化学に加え、AI、生物工学、ソフトロボティクス、非線形物理学に関する知識や技術を習得し、より複雑で生命に近い自己組織化現象にアプローチしたい。
キャリア：専門外の分野を勉強し複合領域的な研究を考案することが大きなモチベーションになっているので、今後もそういった挑戦をしていきたい。 また、海外でキャリアを積むことに興味があるため、国際的な経験や人脈作りをしていきたい。

現在の研究では，高張力鋼を中心に最先端材料に焦点を当て，将来的には金属に限らない広範なナノ材料や半導体関連の研究に進展する意向である．将来的には，学術研究と産業界との連携を一層強化し，国際的な視野で最先端の材料研究に取り組むことで，両国の産業界や学術界との相互の発展に貢献したいと考えている．異なる環境での経験を通して，国際社会で活躍する一翼を担うことが目標である．

My research is a study of modeling algorithms for recommender systems. I am currently creating an H-PLE model with higher performance and interpretability based on multitasking. My future career plan is to join a tech company like Google or Alibaba and work on related algorithms.

Galacto-oligosaccharides (GOS) is composed of a chain of 1~n galactose units with a sucrose terminal unit, which has many useful biological activities, especially immune activity. However, it is still difficult to total synthesis of GOS. In this year, I successfully accomplished stereoselective synthesis of α-GOS (n=1~8) with boron-mediated aglycon delivery (BMAD) method, which is developed in our lab for the stereoselective synthesis of 1,2-cis glycosides. The most effective α-GOS found in the evaluations will be used as lead compounds for vaccine adjuvants to stimulate human immunity and for therapeutic agents in the future.

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。

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。

金属3Dプリンタの一種である指向性エネルギー堆積法を用いた金属コーティングにおいて，機械的性質等の表面特性制御手法の開発に取り組んでいます．伝熱シミュレーションや実験で得られる熱履歴や金属ミクロ組織を用いて，加工条件と表面特性を理論的に関連付けることを目指します．将来は，様々な「もの」や「こと」の根幹である生産工学分野で研究者として働ける人材になることを目標に日々研究に取り組んでいます．

研究に専念できる環境を頂いているため，この環境を生かして知識や人とのつながりを大事にする．恵まれた環境を生かして，光集積回路の研究立案・計算・設計・実験を総合的に行うことが可能な研究者になりたいです．

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。