
京都大学工学部物理工学科の4回生です。 大学の制御研究室では、深層学習を応用した多自由度ロボットの制御手法について研究しています。 また、学業と並行して実務面ではバックエンド開発や画像認識AIの実装にも取り組んできました。 現在は強化学習や模倣学習を活用したロボット開発に挑戦したいと考えています。
Career
TypeScriptとAWSを用いたバックエンド開発を行いました。現在はRaspberry Piを使用した開発にも取り組んでいます。
Background
4大力学(機械力学、熱力学、材料力学、流体力学)や制御工学を中心に学びました。現在は制御研究室に所属し、深層学習とモデル予測制御(MPC)を組み合わせた多自由度ロボットの制御手法について研究しています。
ロボティクスや機械学習をさらに深く学ぶため、大学院への進学を予定しています。
Selected Works
これまでに携わったプロジェクトの一部をご紹介します。詳細は各プロジェクトのリンクからご覧ください。

運動方程式の記述が困難、かつ非線形性の強い多自由度ロボットについて高精度な手先位置制御を実現するため、深層学習とモデル予測制御(MPC)を組み合わせた制御手法を研究しています。
プログラミング初心者の「1から書く」ハードルを下げるため、AI生成の不具合コードを修正する新感覚学習アプリ「Debug Master」を開発しました。間違い探し感覚で楽しく学べる体験設計により、従来より気軽にコーディングスキルを習得できる学習環境を目指しています。
Debug Masterの姉妹アプリで、ブロックを組み合わせてバグを修正するパズル形式の学習アプリです。コードを書いたことがない方でも、プログラミングの基礎概念を楽しく学べるよう設計しました。

製造業向けに、動画像から異常を検知するシステムの開発に携わっています。NVIDIA Jetsonを用いたエッジデバイス上でリアルタイムに異常検知を行い、製造ラインの品質管理と効率化に貢献しています。