大阪大学
2024年〜
Dead Zone Transfer and Partitioning (DTP)
量子化によってゼロに丸められた重みは、圧縮を強めるほど拡大する空き容量(リザーバー)を形成する。DTPはこの容量を独立した適応オーバーレイに分割し、固定された量子化ベースを完全な精度で保持したまま適応を行う。
ML:事後学習・ファインチューニング・モデルアライメントML:転移学習・ドメイン適応・継続学習
ML研究者 フルスタックエンジニア 3D・レンダリング DevOps・インフラ AIエンジニア
概要
- 現在
- 大阪大学大学院 修士課程 — ML & Systems ラボ(2024年〜)
- 実務
- GarDsign エンジニア(2023年〜)
- 共同研究
- 日産自動車とのサロゲートCFD研究
- 学歴
- ライデン大学 計算機科学 学士(2019〜2023)・神戸大学 交換留学(2022)
01
できること
01
AI研究
サロゲートモデリングと、機械学習のためのシステム。
02
AIエンジニアリング
LLMを活用した機能開発・パイプライン・評価。プロダクション第一。
03
インフラ・DevOps
CI/CD、クラウド基盤、監視。安定して動き続ける仕組みをつくります。
04
3D・リアルタイムエンジニアリング
Three.js / WebGL によるプロダクトコンフィギュレータやビジュアライゼーション。
05
フルスタック開発
データモデルからUIまで、Webアプリケーションを一気通貫で。TypeScript / SvelteKit / Node。
02
研究
継続学習とサロゲートCFDに注力。
産学連携
進行中
サロゲートCFD × 日産
数値流体力学(CFD)を近似する学習型サロゲートモデルにより、空力設計のシミュレーションコストを削減。
論文
発表論文はまだありません — 初投稿に向けて準備中です。
03
経歴
2023年〜
GarDsign
エンジニア:フルスタック・インフラ・レンダリング・AI
- — 会社全体のインフラをベアメタルからKubernetesへ移行し、デプロイの高速化と柔軟なスケーリングを実現。
- — 大規模な庭園シーンの3Dレンダリング読み込み速度を10倍に高速化。
- — ユーザーのワークフローを支援するローカル実行型MLモデルの研究・実装を推進。 テスト中
2024年〜
大阪大学
修士課程:ML & Systems ラボ
2022年
神戸大学
交換留学:国際人間科学部
2019〜2023年
ライデン大学
計算機科学 学士
04
スタジオ
仕事の外側 — デザイン、プリント、写真。
キットデザイン
モロッコ × 韓国
モロッコの伝統と韓国のデザイン言語を融合させたコンセプトキット。デザインから印刷まで一貫して制作。
MEDIA
キットデザイン
大阪大学:El Machikane
El Machikane のために制作した2着目のフルキット — コンセプトから生地まで。
MEDIA
フットボールとランニング、そしてカメラが原動力。