履歴書

栄誉・受賞:

• HDTV Grand Alliance Fellowship [2026年] — 卓越した学業・研究成果により研究資金賞に選出

研究:

• 医療AI @ Katabi Lab [2026年–]

研究:

• 機械学習 @ Jha Lab [2025–2026年] — 糖尿病検出論文の筆頭著者、主要ML担当、主執筆者
  • 論文: SweetDeep: A Wearable AI Solution for Real-Time Non-Invasive Diabetes Screening
  • 論文: Machine Learning for Type 2 Diabetes Prediction using Continuous Glucose Monitors
• ロボティクス @ Silver Lab [2025–2026年] — 知覚とシミュレーションの研究を通じてReal-to-Sim-to-Real転移を改善
  • 内部研究: Optimizing Robust Object-Centric Prompts for VLM-Based Robot Perception
  • 内部研究: Building a Kinematic Simulator for the Princeton Robot Planning and Learning Lab

アウトリーチ:

• ロボティクス @ Silver Lab [2026年] — 制作： Scratch風ウェブサイト。その後、中学生にロボティクスの抽象概念を教えるために活用

栄誉・受賞:

• Class of 1939 Award [2024年] — Princeton 2025年卒業予定の1300人超の中で最高の学業成績を収め表彰
• James Hayes-Edgar Palmer Prize [2025年] — 工学分野における優れた学業成績、リーダーシップ、創造性を評価
• G David Forney Jr Prize [2025年] — 通信科学、システム、信号関連科目における卓越した成績により受賞
• Shapiro Award for Outstanding Academic Achievement（2回） [2022年、2023年]； Manfred Pyka Memorial Physics Prize [2022年]
• Harvard Pacbot Robotics Competition 1位 [2023年]； Princeton Computer Science Contest 2位 [2023年]

リーダーシップ:

• Princeton Robotics Team代表・メンター・ソフトウェア＋ファームウェア責任者 [2023–2025年] — PacbotチームとGolf Cartチームを統括
• Loaves & Fishes 学内奉仕リーダー [2023–2025年] — ホームレスや低所得の住民への食事提供ボランティア

研究:

• ロボティクス @ Fisac Lab [2024–2025年] — 模型トラックの障害物回避を改善するILQRベースの自動運転手法を開発
• 機械学習 @ Jha Lab [2025年] — 高精度・小型で適切に較正されたスマートウォッチ疾患検出モデルを学習
  • 学士論文: Real-Time Disease Detection with Energy-Based Models
  • 内部研究: PreCEPT: Pretraining Classifiers using Energy-based Priors and Teachers
• ハードウェア @ Martonosi Lab [2024年] — 頻出する優先度キュー操作を連結するパイプラインアクセラレータを設計・検証

• Burnett Honors Scholar

• 学年順位 1030人中1位
• 卒業生総代
• 物理オリンピック予選通過

• 視覚言語モデルでGoogle Slidesを翻訳・整形するエンドツーエンドサービスを完成・展開し、組み込みのバージョン管理、精密な課金設計、コンテンツ変更時の遅延整形更新を実装
• コードローカライズエージェントにGitHubとSlackのWebhookを統合し、開発者のフィードバックサイクルを高速化
• エージェントの課金パイプラインにおけるエッジケースの脆弱性を仮説立案・検証し、過少請求を防ぐよう修正
• 自然言語翻訳品質の回帰をベンチマークし修正する自動検証パイプラインを設計
• 視覚言語エージェントを用い、LottieやSVGを含む翻訳対応ファイル形式を拡充

• 臨床チームと協働し、ウェアラブルセンサのデータストリームを処理・同期して疾患分類用データセットを作成
• 生理時系列データでTransformerと多層パーセプトロンを学習する新手法を設計・検証し、較正を改善して学習試行間の性能一貫性を向上
• 臨床的に有用な特徴量を構築・選定し、100分の1のサイズで精度とF1スコアが10%以上高い分類器を学習
• 既存CI/CD基盤で並列マルチフォールド学習・評価を自動化し、モデル反復速度を3倍に向上
• C++、Java、Android Studioを用い、機械学習スクリーニングモデルのスマートウォッチへの統合を調整

• 多様な表形式・生理データの疾患検出タスクでエネルギーベース分類器を学習するPythonライブラリを構築
• 新しいエネルギーベースモデル蒸留手法により、複数の独自臨床データセットで最高水準の精度を達成
• エネルギーベースモデリングにより、既存の表形式データセットで分布外検知と半教師あり学習を実現
• 較正済みモデルを鑑別診断へ応用する学部研究プロジェクトを発案・指導
• 生理信号から感情を予測する博士研究員プロジェクトのデータ処理とモデル学習を支援

• 物理、高等ベクトル解析、高等力学、プログラミングシステム、アルゴリズム、論理設計、回路、自律システム実験、知能ロボットシステムの9科目で個別指導、課題支援、実験設計、授業を担当
• 200人以上の学生に対し、演習問題、実験、コードのデバッグ、試験準備を支援

• 複数のデータセンタークラスターワークロードにわたる実行の自動プロファイリング、性能・電力解析、可視化フレームワークを導入し、チームの標準ツール群へ完全統合
• 共有テストボードの使用状況を自動追跡・可視化するAnsibleツールを設計・展開
• 広く利用される社内ベンチマークテストスイートへのバグ混入を検知する新しいCI/CDパイプラインを計画・導入
• Linuxトレーシングでプロファイリングイベントをサンプリングし、ワークロードを高速に特性評価するカーネルドライバをテスト・改良

• 自動車エンジニアと顧客がDrive Orin上のOS・仮想化層の起動時および実行時効率を改善するために使う、包括的なクラウド型カーネルイベント解析ツールを拡張
• OSトレースログを解析するパイプラインを構築し、一般的な性能問題の診断を自動化
• 自動運転車のCPU・メモリ使用率を推定する軽量リアルタイムユーティリティをデバッグ・改良

• Grace CPUスーパーチップの電力測定手法に関する探索的研究を実施
• 電力テレメトリと監視を可能にするため、チップへの電力センサ入力を設定・処理するカーネルデバイスドライバ、Device Treeバインディング、ACPIテーブルエントリ、Bashスクリプトを調査・修正・作成
• 電力解析ツールを改良し、大規模な電力・温度トレースを対話的に可視化できるようにした

• 組み込みNVIDIA Quadro GPU、PCIe接続、自社グラフィックスカードのリアルタイム性能・温度・電力指標を評価・集約するC/C++テストライブラリを実装
• TensorFlowとOpenCVのアプリケーションを通じてハードウェアのグラフィックス・マルチプロセッシング性能を実証