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理工学研究科 北澤 瑶一

鉄錯体触媒による芳香族化合物とエンインを用いた連続的結合形成反応の開発

私は現在、鉄錯体触媒による不活性C–H結合の官能基化反応の開発を行っています。有機化合物中に遍在するC–H結合を、地殻中に豊富に存在する鉄を触媒種に用いて官能基化する環境低負荷・低コストな反応は、持続可能な社会基盤の構築とその発展に寄与できる方法論となり得るものです。私は将来、グリーンケミストリーを志向した省資源型有機合成の研究に従事し、研究者として社会に貢献したいと考えています。

理工学研究科 鄭 楚恒

機械学習に基づいた早期認知症の検出

日本をはじめとする多くの国々では、人口の高齢化と少子化が進行しており、それに伴い認知症を患う高齢者の数も増加しています。この現状を踏まえ、私は認知症の早期検出に関する研究に取り組んでいます。具体的には、診療ビデオから得られる言語、音声、顔の特徴などの様々なデータを人工知能モデルで分析し、認知症の初期兆候を示すパターンを特定する研究を進めています。

理工学研究科 清水 俊祐

参加型設計・施工・運営による木造建築の理論と実践に関する研究

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。

理工学研究科 兒嶋 佑太

3次元CNNと⾚外線応⼒測定によるCFRP構造物の⽋陥予測

In this study, a machine learning model is developed for prediction of three-dimensional information of defect from two-dimensional stress distribution of carbon fiber reinforced plastic (CFRP). A model of prosthetic leg made by CFRP is chosen. The graph neural network or transformer is employed. Both experimental data and numerical analysis results are used as the training data of stress distribution. Infrared stress analysis is used for obtaining the experimental data. The finite element analysis is performed to obtain the simulation results. Especially, the homogenized finite element analyses are conducted for the plain weave microstructure and unidirectional microstructure.

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 成島 悠貴

化合物潜在空間を用いた新規高活性ASCL1阻害剤の創製

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。

理工学研究科 戸塚 望

ホヤ変態開始時から尾部退縮期までの時空間シグナル伝達機構の解析

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。

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。