本研究は有機半導体を下地としてペロブスカイト結晶の構造を制御することに重点を置いている．このため，実用化・量産化を念頭に置いた場合，ペロブスカイト前駆体溶液を有機半導体上に塗布してペロブスカイトの結晶構造を最適化し，ペロブスカイト太陽電池を作製することが展望として挙げられる．キャリアの展望としては，半導体回路の設計開発職や半導体製造装置のエンジニアを考えている．

私は海外研究所(CERN, Max-Plank研究所)との共同研究を継続し、定期的に海外の現地研究者と互いに自身の研究をブラッシュアップしていく研究生活を望んでいる。故にこのJSTの資金を活かして海外研究者の訪問をしてきた。これらの研究経験を活かして、国内だけではなく国外の研究所に就職先を視野に入れて、就職後もこれまでのコネクションを継続しつつ自身の研究の洗練に努める。

私が現在取り組んでいる免疫バランス調節機能に関する研究は、未だ解明が進んでいない免疫機能の詳細解明につながり、自己免疫疾患の新たな治療法開発などを通して創薬などの分野にも貢献できる発展性があります。そして研究や本プロジェクトでの活動を通して研究者としてのスキルを磨くことで、現在の専門に留まらず、より幅広い分野で科学の発展に大きく貢献できる人材になるべく研究活動に取り組みます。

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。

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。

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、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。