I specialize in optimizing Federated Learning for wireless edge networks. My research addresses critical energy and latency bottlenecks, highlighted by the development of the “FedBDC” framework which significantly reduces power consumption for IoT devices. Moving forward, I aim to bridge the gap between theoretical algorithms and practical applications, expanding into fields like Smart Agriculture. My vision is to become a global innovator, delivering sustainable, cross-disciplinary AI solutions to solve real-world societal challenges.

AIと教育を掛け合わせた研究を行っております。現在はLLMと洋書を用いた英単語学習法を開発しております。エビングハウスの忘却曲線という人間の記憶の時間の経過と記憶の関係について掛け合わせた曲線に沿って複数回単語を洋書内に登場させることにより、洋書を楽しみながら単語を学習できるものとなっています。このシステムを利用することで洋書を読み切るまでにその中で出会った分からない単語を、洋書のストーリーも楽しみながら覚えることができるようにすることを目標としています。

I am specializing in microfluidic engineering and vascular mechanobiology. My research focuses on developing advanced microchannel-based vascular models to investigate how mechanical stimuli, particularly oscillatory shear stress (OSS), regulate venous valve formation. By integrating microfluidics, 3D printing, and groove-assisted sacrificial molding, I aim to construct biomimetic vascular geometries with controlled branching and diameter variation. Through international collaborations and interdisciplinary approaches, my long-term goal is to establish versatile in vitro platforms that bridge engineering and vascular biology, contributing to both fundamental and future biomedical applications.

修士課程の研究を基盤に、電磁気学と力学を融合させた「次世代知的サスペンションシステム」の開発に取り組んでいます。具体的には、リニアモータ等の電磁アクチュエータを用いたアクティブ制御、エネルギー回生、および電磁界解析を主たる研究対象としています。将来的には、これらの技術開発を通じて自動車産業の発展に貢献することを目指しています。

I am a doctoral researcher working on multimodal intent recognition based on implicit human signals. My research focuses on understanding human actions and intentions from biosignals, vision, and physiological cues, with the goal of enabling natural and unobtrusive human–machine interaction. Currently, I develop systems that infer hand motion and task intent from low-channel electromyography and wearable sensors, and extend them to real-world interactive environments. Through this work, I aim to bridge machine perception and human intuition, and to contribute to human-centered intelligent systems applicable to healthcare, daily assistance, and collaborative environments.

本研究では、データ科学的手法であるマテリアルズ・インフォマティクスを活用し、広大な探索空間の中から高エネルギー密度な有機正極を発見する。膨大な実験数を減らすため効率的な探索手法を立案し、抽出化合物の電極性能の向上により電池正極としての応用を目指す。博士課程修了後は、実験とデータ科学の両面から新材料設計を推進する研究者を目指している。

私は貝殻の構造から学んだ知見をもとに、材料開発に取り組んでいます。バイオミネラルは、身近な元素から環境に優しい条件で合成され、優れた機能を示します。その模倣は、将来のカーボンニュートラル社会に向けた材料開発に大きく貢献し得るものです。しかし現状では、バイオミネラルの解析が中心であり、模倣材料の開発例はまだごく限られています。
そこで私は、生物から学ぶという視点を活かし、社会課題の解決につながる新たな材料開発を進めていきたいと考えています。将来は国際的に通用する研究者となり、社会に役立つ材料に関わる研究職に就くことを目指しています。