Message世界ではデジタル化が進み、様々な現象が大規模なデータとして与えられるようになってきました。私は学部では制御工学を専攻していましたが、データを利用したより複雑な現象の理解・制御に思いを馳せ、大学院では機械学習を用いた力学系の予測・制御法を扱っています。現在は、critical transitionと呼ばれる突発的な状態遷移を実データを利用して予測するための研究を行っています。
機械学習システムを応用して実問題の解決するには、その分野において具体的に何が求められているのか理解している必要があります。超域イノベーションプログラムを通して、分野を横断した視点を獲得し、イノベーションを巻き起こすための素養を身につけたいと考えています。