太田 佳
三菱電機株式会社 / 研究員神奈川県川崎市
太田 佳
三菱電機株式会社 / 研究員
私は大学在学中に模擬人工衛星・ロボットマニピュレータ・超小型人工衛星の開発を通し、エンジニアリング力を身に付けました。 社会人になってからは主に強化学習・ロボティクスの研究開発に従事し、ICMLやCoRL、IROSなどの機械学習・ロボティクスのトップ国際会議に論文を投稿し採択されています。
- 深層学習を応用した革新的姿勢センサの開発
革新的技術実証1号機に搭載した「深層学習を応用した革新的姿勢センサ」の開発において下記を担当 ・深層学習を用いた軌道（宇宙）上リアルタイム画像認識システム開発 ・プロジェクトマネージャ
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この先やってみたいこと
未来
・機械学習（特に強化学習） ・ロボティクス（ロボットマニピュレータ、車両制御）
三菱電機株式会社7年間
研究員現在
- 現在
【研究】 ・強化学習を用いたロボットマニピュレータの軌道最適化（IROS2019） Trajectory Optimization for Unknown Constrained Systems using Reinforcement Learning, https://arxiv.org/abs/1903.05751
arxiv.org
arxiv.org
xtech.nikkei.com東京工業大学大学院
理工学研究科機械宇宙システム専攻
- 超小型衛星TSUBAME開発
超小型衛星TSUBAMEの開発において下記を担当 ・Command & Data Handling（C&DH）系 ・プロジェクトマネージャ ・衛星運用自動化システムの開発
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株式会社アクセルスペース3年間
インターンシップ
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・人工衛星の管制・制御（地上局）自動化アプリケーション開発 ・人工衛星の組込ソフトウェア・ハードウェア開発 ・人工衛星の送受信データの誤り訂正など各種信号処理 など
東京工業大学
工学部機械宇宙学科
伊勢高等学校
スキルと特徴
出版と執筆
- Towards Human-Level Learning of Complex Physical Puzzles, under submission
- Deep Reactive Planning in Dynamic Environments, CoRL2020
- ロボ大手の三菱電機が強化学習の通説覆す、世界最高性能の手法, 日経ロボティクス9月号 トップページ
- Efficient Exploration in Constrained Environments with Goal-Oriented Reference Path, IROS2020
- Can Increasing Input Dimensionality Improve Deep Reinforcement Learning?, ICML2020
実績
受賞と資格
言語
- 日本語 - ネイティブレベル
- 英語 - ビジネス会話レベル
