博士課程在籍。
プリンストン大学 機械・航空宇宙工学の博士課程に在籍しており、 Egemen Kolemen 教授のもと、PPPL と連携するプラズマ制御グループで研究を行っています。核融合データの基盤モデル、それを支えるリアルタイム信号パイプライン、そしてそれらをトカマクで実際に使える形にする制御システムが研究テーマです。
2025 年 3 月にプリンストン MAE で修士課程を修了し、博士課程に進みました。学部時代は UCLA で物理学と認知科学を学び、現地で American Nuclear Society 支部を設立、また California Neurotech Conference (CNTC) を共同創設しました。
2026 年度 Princeton AI Lab Graduate Student Fellow に選出。DIII-D 国立核融合施設でリアルタイム機械学習制御実験を主導し、ORBIT-GPU プラズマシミュレータを CUDA 上で 20 倍高速化しました。研究以外では:テコンドー、Scully Food 協同組合、アニメ・漫画クラブ、そしてチューバ。
学歴
研究歴
- DIII-D 国立核融合施設にて、世界初となる実時間・機械学習を活用した emission front 制御実験を主導。
- トカマクのプラズマデータに対する基盤モデルを開発。
- TokEye を構築 — 揺らぎのあるトカマク時系列のための高速な信号抽出パイプライン。
- 視覚認知タスクのための強化学習モデルを開発。
- 重イオン衝突に対する Glauber モデル検証解析に貢献。
- ORBIT-GPU のシミュレーション速度を CUDA 上で 20 倍に向上。
- 空間と形状の 3D 視覚認知を研究;bioRxiv プレプリント(2022)を共著。
論文・講演
デバッグ実験と HPC インフラへの貢献により、 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL(NeurIPS 2025 最優秀論文賞)で謝辞に記載。
受賞・栄誉
スキル
プログラミング: Python、PyTorch、MATLAB、C/C++ (CUDA)、Bash、Mathematica。
ソフトウェア・ツール: LaTeX、OpenBCI、Microsoft Office Suite、Blender、Photoshop、CAD (SolidWorks、Fusion 360)。
言語: 英語、中国語(標準語)、日本語。