私の研究は特定の条件やすでにある材料系に限定した手法ではなく、高分子材料の自己組織化を起点として分子構造から自己組織化および物性を橋渡しする汎用技術として展開することを目的としている。私はこれまで分子シミュレーションを活用してさまざまな自己組織化現象と分子構造の関わりについて調べてきた。今後はそれをさらに発展させ、材料としての物性に関わる要因までシミュレーションで明らかにすることを目指す。

触感（触り心地）は、素材や物体の認識から、日々の購買判断にも関わる重要な感覚である一方、その評価や共有の技術が十分に確立していません。そこで本研究では、触感をセンシングし、AIで推定・生成し、デバイスとして再現する研究に取り組んでいます。
私は企業との共同研究や起業を通して社会実装を進めており、「触り心地もデータとして当たり前に共有される」という新しい常識をつくることを目指しています。

超精密切削では、工具刃先が常に高温・高圧環境にさらされながら、被削材をせん断変形させています。このような過酷な条件下で安定した加工を維持することは極めて難しく、工具の変形や破損をいかに抑制するかが重要な課題です。本研究では、加工環境や加工条件の工夫に加え、工具摩耗のメカニズムの解明によって、長時間にわたり刃先形状を維持するための指針を明らかにし、製造技術の発展に貢献したいと考えています。

　外部研究機関、民間企業と積極的に協力しながら細胞の形の秘密に迫り、再生医療の発展や生命の仕組みの解明につながる新たな知見を開拓します！

希土類元素（レアアース）を用いた材料は、元素ごとに特有の機能を発現する。一方で、鉱石中に含まれる多種の元素を相互分離するには、従来、環境負荷の高い多段階の工程が必要であった。そこで本研究では、近年発見された特定の希土類元素と選択的に結合するタンパク質に着目し、分子シミュレーションなどの手法を用いてより高い元素選択性をもつタンパク質を探索することで、新たな分離材料の設計につなげる。

理工学部物理情報工学科神原研究室にて「ゼロ抵抗の電線」や「核融合炉」への応用を見据えた超伝導材料の研究を行っています。
物質探索の観点から、研究や社会の枠組みを変革する研究を目指しています。
現在は物質合成を主に、測定や理論計算などの研究しており、過去の実験事実から実験の指針を得るデータ駆動型の研究に興味を持っています。
将来は社会実装まで含めた、俯瞰的・横断的な視点を持つ研究者を目指しています。

私は、ARグラスとAIを組み合わせ、音声だけでなく視線・ジェスチャー・空間的な位置関係といったマルチモーダル情報を用いて、人がAIとより直感的にコミュニケーションできるシステムの実現を目指しています。特に、AIを単なる支援ツールやパートナーとして扱うのではなく、ARを通して人間の知覚や理解能力を拡張する「人間拡張（Human Augmentation）」の手段として活用することに関心があります。

LiDARは自動運転の物体認識・自己位置推定を支える中核センサだが、レーザを発射して反射光を受光し測距を行う仕組み上、鏡やガラス等の反射物が多い環境で誤った測距結果を出力してしまう。特にガラス反射によって本来存在しないはずの点群（ゴースト）が生成され、誤った3D形状が生まれてしまう。従来のLiDAR内部デジタル信号処理だけではゴーストを分離する情報が欠けるため、ルールベース信号処理ではこの問題を解決できなかった。ゴーストにより障害物等の誤認識が誘発され、渋滞や接触事故の直接的な要因となり得てしまうため、LiDARの環境耐性向上はレベル4自動運転実現の最優先課題と位置付けている。本研究では、“Full-Waveform LiDAR（FWL）データ”を直接活用し、実点群とゴースト点群を判別する深層学習を活用したLiDARシステムを世界で初めて提案する。従来比100倍のデータ量を含む大規模FWLデータセットを構築・公開し、信号処理中心のLiDARから、“FWLデータ”を直接推論可能な深層学習モデル一体型の次世代LiDARへの転換を目指す。