私は「イベントカメラ」という特殊なカメラで撮影されたデータの活用について研究を行っています。イベントカメラは通常のカメラとは異なり「明るさの変化」を計測するカメラで、通常のカメラでは困難な高速に移動する物体の撮影や暗い場所での撮影を可能にします。私はこれまでイベントカメラを用いた画像のブレ除去やスポーツの試合におけるボールの回転推定、動いている物体の3次元形状復元などの応用に取り組んできました。
私は特殊なセンサを用いて通常のカメラでは観測が困難な被写体や現象を観測することに興味を持っており、イベントカメラの研究にもその一環として取り組んでいます。将来的にはイベントカメラに限らず、様々なセンサを用いた研究に取り組んでいきたいと考えており、それが従来のコンピュータビジョン技術の限界を押し広げることに繋がると信じています。

私の研究は、遷移金属ナノクラスターの構造および機能を解明し、その触媒応用への展開を目指すものです。
ナノクラスターは、触媒活性や光学応答など多様な特性を示し、構成原子数を原子1個単位で制御できることから、理想的な反応場の創製が可能な次世代材料として注目されています。
本研究では、これらの特性発現の仕組みを明らかにし、酸素還元反応や酸化反応などの高効率化に資する設計指針を提示することで、ナノテクノロジーの発展に貢献することを目指しています。

low-latency, energy-efficient, and reliable wireless resource allocation

This research focuses on various phenomena induced by ultrasonic waves propagating through fluids, such as acoustic streaming, cavitation, and turbulence. The approach I employ involves integrating acoustic metamaterials into fluid systems, combined with AI-driven optimization design. By coupling experimental and simulation methods, I conduct in-depth investigations into the evolution and underlying mechanisms of these phenomena after the introduction of acoustic metamaterials. Through this work, I aim to uncover the physical principles governing the “ultrasound–fluid–metamaterial” coupled system, providing both theoretical and practical foundations for predictive modeling and enhanced heat transfer performance.
This research not only holds potential applications in areas such as high-efficiency heat transfer, electronic cooling, green energy, and microfluidics, but also promotes interdisciplinary integration of acoustic metamaterials and artificial intelligence. In the future, upon completing my doctoral studies, I plan to pursue a career as a university faculty member—engaging in cutting-edge research while mentoring the next generation of scientists. Through cross-disciplinary collaboration, I hope to gradually translate fundamental discoveries into intelligent acoustic and thermal management technologies that meet societal needs.

My research focuses on the numerical and experimental study on dental mechanics from manufacturing to orthodontic treatment using polymeric aligners. The core of my methodology lies in the use of the Finite Element Method (FEM) to model the complex mechanical behaviors of PET-G aligners. Through collaboration with dentists, I aim to establish a quantitative evaluation method for clinical treatment.

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.