東京大学 / 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 博士後期課程
予測符号化の創発と予測学習によって獲得される神経表現についての研究
日本学術振興会 特別研究員 (DC2) に採択され、研究課題「予測符号化の創発と予測学習によって獲得される神経表現についての研究」に研究代表者として従事しています。
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株式会社ACES / Deltaチーム / アルゴリズムエンジニア
大学院で理論神経科学および計算論的神経科学に関する基礎研究に従事しながら、ヒトとAIが協働する社会に向けて、AI技術の社会実装のお仕事をしています!
研究者として脳の情報処理への理解を深め、それを通じて人工知能技術のさらなる発展にも寄与したいと考えています。個人的なキャリアとしてはアカデミアを志向していますが、アカデミアでの研究成果がもっとスムーズに社会に実装される世界になることを夢見ています。
アルゴリズムパッケージの開発・実装および、プロジェクトのアルゴリズム開発・検証等のエンジニアリング業務に従事しています。特に現在は、「DXパートナーサービス」を提供するチームにて、AI技術を用いたDXソリューションの開発・提供にエンジニアとして参画しています。
在学中。理論神経科学の研究室で、「階層的予測符号化理論」と呼ばれる、大脳皮質系ネットワークにおける情報処理に関する仮説理論について、数理的観点とモデルシミュレーションを用いたアプローチで網羅的に研究しています。
日本学術振興会 特別研究員 (DC2) に採択され、研究課題「予測符号化の創発と予測学習によって獲得される神経表現についての研究」に研究代表者として従事しています。
修士(学術)。理論神経科学の研究室で、self-supervised learningを通して獲得される神経ネットワークのモデル内の情報表現に、ヒトが持つセマンティクスや認知と共通・類似する性質が見られないかについての研究を行いました。
東京大学 先進基礎科学推進国際卓越大学院 卓越リサーチアシスタントに採択され、修士課程の頃から関連する活動に従事しています。
引き続きAI技術と神経科学について学びながら、株式会社ACESでのインターンも始めました。卒業研究では、畳み込みニューラルネットワークを利用して色恒常性(ヒトや動物が証明スペクトルが変化しても不変な色の知覚を得られる現象)の背後にある情報処理のメカニズムについて調べました。
理化学研究所 脳科学総合研究センターにて毎年開講している若手向けの神経科学のセミナー「脳科学塾」を9ヶ月にわたって受講しました。このセミナーは講義や議論のすべてが英語で行われます。この期間に英語でのコミュニケーションの能力も相当向上したと思います。
地元、高知県の中学を卒業し、香川県で高専に進学しました。情報工学を学んでインフラ等のエンジニアになることを目指していましたが、ちょうどAIブームが訪れ、当時の最新技術であったCNNベースのAI技術について学び始めました。高専4年の頃には、そこから派生して生物の知能にも興味を持つようになり、理論神経科学/計算論的神経科学についても学び始めています。卒論・学業成績ともにトップで卒業しました。
東京大学 / 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 博士後期課程
日本学術振興会 特別研究員 (DC2) に採択され、研究課題「予測符号化の創発と予測学習によって獲得される神経表現についての研究」に研究代表者として従事しています。