23卒 インターンES
技術職
23卒 | 大阪府立大学大学院 | 男性
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Q.
自身が取り組んでいる研究テーマについて
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A.
電子と光を融合させ光を増大できる技術「プラズモニクス」などを用いて、LEDなどに使われる窒化物半導体の発光効率の向上を目指しています。特に発光効率が低い緑色領域の高効率化を中心に取り組んでいます。 続きを読む
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Q.
上記研究テーマにおいて自身が工夫した点について
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A.
光を大きく増強することができるプラズモニクスは半導体基板上の金属ナノ構造を必要とします。しかし、窒化物半導体と金属の相性が悪く時間が経つと金属ナノ構造が崩壊するという課題がありました。そこで、私は半導体と金属の間に酸化薄膜を形成することでこの課題を解決し、さらに、金属と半導体間の酸化薄膜の光学的効果も見出しました。また、発光効率の高効率化の研究は、これまでプラズモニクスを用いるものが主流でしたが、緑色領域の発光効率の改善は、金属を用いるプラズモニクスではうまくいっていませんでした。そこで、私は先述の酸化薄膜の効果に注目し、金属を用いずに緑色領域の発光効率を著しく上昇させる手法を発見しました。 続きを読む
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Q.
組織やチーム（複数人での活動)などにおいて、あなたが新たに提案し実行した取組み等についてご記入ください
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A.
私は当時、所属人数が減少していたテニスサークルにおいて、より多くの新入生に入会してほしいと考え、テニス初心者や女性も参加しやすい新歓合宿を目指しました。初心者向けの練習やゲーム性に富んだメニューを考案すると共に、ドーム会場をもつ合宿地を提案することで炎天下での活動を避けることをアピールしました。その結果、前年比2倍超の約80人の合宿参加者を募り、40人を超える新入生がサークルに入会してくれました。 続きを読む
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Q.
インターンシップで選択したテーマを選んだ理由を教えてください
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A.
物質探索や光学分野のデータ処理にAIを活用する技術を身に着けたいと思ったので、本テーマを選びました。私は自身の研究を通して、無数にある物質の中から新たな効果を生み出す物質の組み合わせを特定することで材料物性研究の楽しさを実感しました。また、自身で学んでいたPythonのスキルを研究活動に活かして新たな研究テーマを開拓したり、ANNやCNN、RNNに加え、レザバーコンピューティングという次世代型AIを実装したりすることで、プログラミングや課題解決ツールとしてのAI技術に惹かれるようになりました。これらの経験から、将来はAI技術を活用する研究開発職に就きたいと考えています。 続きを読む
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Q.
パナソニックのインターンシップで挑戦したいことを教えてください
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A.
コロナ禍で強いられている外出自粛によってできた時間を活用して、私はこの１年Pythonを学習し、機械学習モジュールを用いたAIの実装などにも取り組んできました。自身で培ったプログラミング技術を貴社のインターンで発揮し、ハードウェア分野へのAI技術活用の有用性を示す結果を出したいです。また、現時点での研究者としての自身の実力を測りたいと考えています。 続きを読む
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