【こんな方に、ぜひ読んでいただきたい】
①AIやデータサイエンスの本質を理論と実務の両面から理解したい学生・社会人
②産学連携や異分野融合による研究・事業開発に関心を持つ研究者・企業担当者
③AI時代に必要なスキルやキャリアの考え方を模索している若手人材
【前編のエッセンス】
静岡で生まれ育ち、サッカー文化に囲まれつつ理数の道を選んだ池田氏。東京大学で数理工学を学び、方法論で課題を解く研究者となった。特定分野に縛られず、依頼や社会課題に応じて研究領域を拡張し続け、生命科学からスポーツ、介護支援まで幅広く関与している。研究は「役に立つこと」を軸とし、予算や共同研究を契機に展開する実践志向が特徴である。NAISTでは境界領域と産学連携の中核として、多分野横断型の問題解決に取り組んでいる。
【前編のキーメッセージ】
キーメッセージ①
数理工学は対象ではなく方法で課題を解く学問である。
キーメッセージ②
研究は依頼と社会課題から広がる実践志向である。
キーメッセージ③
役に立つことを重視し境界領域で価値を生む姿勢である。