NeurIPSやICML、ICLR、AAAIなど、最先端を行くさまざまなAI/MLカンファレンスで発表を行う(10回以上)
2017年 – Tan Siu Lin奨学金、DTZ/Cushman & Wakefield奨学金
2016年 – Canon奨学金

私が重点的に研究しているのは、グラフなどの複雑な構造のデータに使用する機械学習モデルの設計です。財団の一員として、私は自分の研究を継続し、グラフの機械学習や設計アルゴリズムに豊かな表現力と確かな信頼性、高度な解釈容易性をもたらし、その可能性をさらなる高みへと押し上げたいと考えています。また、機械学習モデルを現実世界の用途、たとえばマルチタスクによる解決能力を備えた汎用ロボットシステムの開発、あるいはバイオメディカル分野のナレッジ・ディスカバリーの進展などに適用することを目指します。財団の他のメンバーと連携して自分の目標、すなわち「最終的に人類の役に立つ、オープンで使いやすい、中立的なAIの設計」を実現できることをとても楽しみにしています。