太田 佳
三菱電機株式会社 / 研究員神奈川県川崎市
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太田 佳
三菱電機株式会社 / 研究員
大学在学中に模擬人工衛星・ロボットマニピュレータ・超小型人工衛星の開発を通じてエンジニアリング力を身に付けました。 社会人になってからは主に強化学習・ロボティクスの研究開発に従事し、ICMLやCoRL、IROSなどの機械学習・ロボティクスのトップ国際会議に論文を投稿し採択されています。
個人の実績
個人の実績
個人の実績
- 深層学習を応用した革新的姿勢センサの開発
革新的技術実証1号機に搭載した「深層学習を応用した革新的姿勢センサ」の開発において下記を担当 ・深層学習を用いた軌道（宇宙）上リアルタイム画像認識システム開発 ・プロジェクトマネージャ
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この先やってみたいこと
未来
・機械学習（特に強化学習） ・ロボティクス（ロボットマニピュレータ、車両制御）
三菱電機株式会社7年間
研究員現在
- 現在
【研究】 ・強化学習を用いたロボットマニピュレータの軌道最適化（IROS2019） Trajectory Optimization for Unknown Constrained Systems using Reinforcement Learning, https://arxiv.org/abs/1903.05751
arxiv.org
arxiv.org
xtech.nikkei.com東京工業大学大学院
理工学研究科機械宇宙システム専攻
- 超小型衛星TSUBAME開発
超小型衛星TSUBAMEの開発において下記を担当 ・Command & Data Handling（C&DH）系 ・プロジェクトマネージャ ・衛星運用自動化システムの開発
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株式会社アクセルスペース3年間
インターンシップ
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・人工衛星の管制・制御（地上局）自動化アプリケーション開発 ・人工衛星の組込ソフトウェア・ハードウェア開発 ・人工衛星の送受信データの誤り訂正など各種信号処理 など
東京工業大学
工学部機械宇宙学科
伊勢高等学校
スキルと特徴
出版と執筆
- Towards Human-Level Learning of Complex Physical Puzzles, under submission
- Deep Reactive Planning in Dynamic Environments, CoRL2020
- ロボ大手の三菱電機が強化学習の通説覆す、世界最高性能の手法, 日経ロボティクス9月号 トップページ
- Efficient Exploration in Constrained Environments with Goal-Oriented Reference Path, IROS2020
- Can Increasing Input Dimensionality Improve Deep Reinforcement Learning?, ICML2020
実績
受賞と資格
言語
- 日本語 - ネイティブレベル
- 英語 - ビジネス会話レベル
