- 2024年11月上旬
- オンライン
- 3日間
- 交通費支給あり
ES
| 提出締切時期 | 2024年10月中旬 |
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学部時代の研究テーマ:機械学習による物体検出精度の向上
物体検出精度の向上を目的に、ファインチューニング(事前学習済みのモデルを対象データに再学習させる手法)を活用し、画像内の小さな対象物を検出するモデルの高精度化に取り組みました。データ拡張やハイパーパラメータの最適化により、従来手法に比べて検出精度を約7%向上させることに成功しました。本研究成果は査読付きの国際学会で発表しました。
大学院での研究テーマ:屋内環境におけるドローンの自律飛行制御
屋内における小型ドローンの自律飛行を対象に、安全性を確保した飛行制御手法の研究を進めています。静止障害物には画像ベースの距離推定と回避制御を、動的障害物にはモデル予測制御(将来の挙動を予測しながら最適な動作を決定する手法)を適用し、安全な経路選択を実現することを目指しています。これにより、人と共有する空間でも安心して活用できる飛行技術の構築を目指しています。
20名が所属する熱気球サークルの広報として、部員数減少の改善に取り組みました。年々部員数が減少し、安定した活動継続のため部員10名獲得を目標に掲げました。熱気球がマイナー競技なゆえに、新入生が活動の実態を想像できないことが部員数減少の原因と考え、PR動画の作成を提案しました。しかし、動画制作は部で初挑戦のため部員各々が考える意見に差異が見られ、方向性を定めることが困難でした。そこで、意見を発信し合う場を設けることで解決を図りました。会議では話の進行とまとめ役を担い、動画で伝えたい要点を整理し、1日の練習風景を2分間に凝縮した内容に方向性を定めることで質の高い動画を完成させることができました。新歓ブースで動画を紹介した結果、「雰囲気が伝わった」と言ってもらうことが多く、目標を大幅に上回る23名の新入部員を獲得することができました。この経験から、意識共有が成果の最大化に繋がることを学びました。
読み手が理解しやすいように、結論から述べることと簡潔で具体的な表現を心がけることに注意しました。