実験や従来の数値解析による材料・構造物の設計は,経済的・時間的なコストが大きく,効率に限界があります.そこで私は,機械学習を取り入れ,自動車のクラッシュボックスのような構造物を高速に設計する手法の開発に取り組んでいます.将来的には,計算力学と機械学習の知見を生かし,日本のものづくりに貢献する研究者を目指しています.

採択者紹介Selected person Introduction
Keywords
119人の学生が見つかりました
理工学研究科 安藤 慎平
理工学研究科 貝塚 泰介
理工学研究科 鈴木 琉生
理工学研究科 袁 睦茜
理工学研究科 楊 迪昕
動的環境下における全天候・全時間・全方位の統合センシングシステムの構築
研究の目標として、国際的な難関会議(CVPR等)やトップジャーナル(TPAMI等)に、年間少なくとも1本のペースで主著論文を採択されることを目指している。このような挑戦を通じて自身の研究能力を大きく成長させたいと考えている。
将来的な展望として、私はAI技術のさらなる発展が、日本が現在直面している少子高齢化といった社会課題の解決に不可欠であると考えている。博士課程修了後もAI研究の最前線で活躍することで、社会への貢献を目指したいと考えている。産業や生活における課題に基づいて、AIの応用研究に専念したいと考えている。この目標を達成することで、日本社会への感謝を行動で示し、未来の課題解決に貢献できる存在でありたい。
理工学研究科 原田 康生
低温X線回折イメージング・トモグラフィーによる生体非結晶粒子の非侵襲三次元構造解析
アカデミック
理工学研究科 孟 凡
High-Performance Heat Sinks via Enhanced Phase-Change Cooling: The Role of Surface Nanostructures
将来のキャリアにおいて、私は自身の言語能力と文化的理解、国際的な協力の架け橋となることを目指している。私は中国語、日本語、英語に堪能であり、中国と日本の文化にも深い理解を持っている。これらの多言語能力と文化間の洞察は、異なる背景を持つ研究者や企業間のコミュニケーションを円滑にし、より効果的な協力を実現するための貴重な資源である。
具体的には、最新の研究成果を産業界に迅速に適用し、実践的な解決策を提供することで、両国の技術革新を推進する。さらに、国際会議や共同研究プロジェクトを通じて、日本と中国の研究者間のコラボレーションを深め、新たな科学技術の開発に貢献することも重要な役割と考えている。このような活動を通じて、国際的な課題に対する効果的な解決策を模索し、より持続可能な未来のための基盤を築くことを目指している。