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.

現在行っている研究では、高い安全性を備えたAMD SEV-SNP機能を活用し、複数のユニカーネルインスタンスを同時に実行させることに加えて、機密VM（Confidential Virtual Machine）同士の通信パフォーマンスを向上させることを目指しています。将来的には、クラウドコンピューティングに関連する研究や仕事に携わりたいと考えています。

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.

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。

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.

私は数学の理論的な知識を活用し、量子力学や機械学習など情報理論の分野で、第一線で活躍する研究者を目指しています。博士課程取得後には、海外で研究活動を行うことを考えています。そのためにも、博士課程在籍中には国際的にトップレベルの環境で研究を行いたいと思っています。将来的に日本で研究を行う際にも、その国際交流の経験を学生や他の研究者に対して還元することのできる研究者になりたいと考えています。

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。

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。