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、ソフトマテリアルで構成されたマイクロ流路を構築し、人工血管モデルとして応用する研究を行っています。特に、ゲル中に埋め込まれた材料を溶解除去することでマイクロ流路を作製する手法を用い、培養細胞の足場であるECMベースの流体デバイスを作製しています。キャリア展望としては、豊富な流体デバイスのデザイン・作製経験や培養システムの構築経験を活かし、一般企業や研究機関、起業など幅広く検討しています。

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。

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。