Southern California Japanese Scholars Forumとは



Southern California Japanese Scholars Forum (SCJSF)はロサンゼルスを中心とした大学や企業の日本人研究者や起業家など垣根を越えた異分野交流を目指したコミュニティです。SCJSFは、南カリフォルニアにある大学(UCLA、UCSB、UCI、UCSD、Caltech、USCなど)や企業に所属する日本人研究者、学生、大学院生また短期長期留学生、そして起業家などの方々に交流の場をご提供しています。定期的(2、3カ月おき)に様々な研究分野における専門家を数名招聘して講演会を開催しております。過去の講演会では、物理、生物、化学、医療、神経科学、分子生物学、宇宙工学、ナノテク、電子工学、機械工学、情報科学、建築、政治、経済、文学、ビジネス、金融工学など文系、理系に限らず様々な分野の専門家に講演をして頂きました。SCJSFはUCLAのビジネススクールの学生で構成される団体Japan America Business Association (JABA)と共同で活動しています。異分野交流に興味のある方は誰でも参加可能です。学生の方々の参加も歓迎します。



- 次回イベントのご案内 -


第73回SCJSF&JABAフォーラム
「代謝異常と流体力学」


日時:2024年5月25日(土)午後3時~6時
   (講演会後に交流会、懇親会があります)
会場:UCLA Anderson School of Management, Room C301

会場への行き方:こちらを参照してください。

参加費:無料

参加申し込み方法:こちらから必要事項を登録して下さい。




講演1
「閉経後女性における代謝異常の病態解明に関する研究」
岩﨑広高(イワサキヒロタカ)
Postdoctoral Research Fellow, Division of Endocrinology
Diabetes and Metabolism, Department of Medicine, UCLA

要旨:閉経は女性の生涯における重要な生理的変化の一つであり、エストロゲンの急激な減少が多くの健康問題を引き起こす。閉経後の女性は特に心血管病、糖尿病、および肥満といった代謝異常のリスクが高まる。これらのリスク要因が女性の健康と寿命に与える影響は計り知れない。しかし、これらの代謝異常が発生する具体的な生物学的メカニズムは完全には解明されていない。本研究は、閉経後女性における代謝異常の病態メカニズムを明らかにし、その分子基盤を解析することを目的とする。多くの健康リスクに直面する、この重要な時期における代謝異常の理解を深めることで、より良い健康管理と病気予防が可能となることが期待される。

ご略歴::2008年3月、滋賀医科大学医学部医学科を卒業(学士)。2010年3月、長浜赤十字病院初期臨床研修修了。2010年4月、滋賀医科大学内科学講座(糖尿病内分泌・腎臓・神経)に入局。2016年3月、滋賀医科大学大学院医学研究科博士課程を修了(医学博士)。2021年3月まで滋賀医科大学にて医員、特任助教、助教。2021年4月よりUCLA医学部内分泌糖尿病代謝内科にてPostdoctoral Research Fellow。2021年7月から2024年3月までAMED研究者育成支援スカラーシップ。専門は肥満、糖尿病のインスリン抵抗性およびミトコンドリア異常。


講演2
「Let us machine-learn fluid dynamics!」
深見開(フカミカイ)
Postdoc Research Associate
Department of Mechanical and Aerospace Engineering, UCLA

要旨:世の中は様々な「流れ」で構成されています。流体現象はユビキタスである故に、色々な工学分野と相互的な関わりがあります。車や飛行機周りの空気の「流れ」はわかりやすい例かもしれません。私たちの身の回りのどこにでもある流体現象ですが、その解析は非定常性と時空間高自由度を理由にとてもチャレンジングなものです。中でも乱流現象に限ると、その研究は既に100年以上の歴史があり、理論・数値シミュレーション・実験の3本の矢から世界中の研究者がこの超難問にタックルしています。 本講演では、4本目の矢として”データ科学”の流体力学における可能性を議論します。まず世の中にある様々な流れを紹介し流体研究の工学的重要性をカバーします。講演の後半に向けて、1. 限られたセンサ情報からの流れ場超解像状態推定、および、2. 超突風下でのドローン飛行のための準備、に焦点を当てて、データサイエンスを駆使した流れ場解析の具体例を紹介します。専門的な話を極力避け、より抽象的に”ビッグデータの見方と扱い方”を流体現象という例を通して議論することで、他分野からの参加者にも、流体力学発信の新しい一般化可能な視点を提供することを目的とします。

ご略歴:2018年3月、慶應義塾大学機械工学科を卒業(学士)。2020年9月、同大学開放環境化学専攻で修士課程を修了。修士課程在学中、2018年8月から12月までFlorida State University、2019年1月から8月までUCLAにて訪問研究員。2024年2月、UCLA 機械航空宇宙工学科にてPh.D.取得。2024年3月よりUCLA同学科にてPostdoc Research Associate。専門は、流体力学におけるデータサイエンス。Amazon Fellow 2022に選出。ホームページはこちら(https://sites.google.com/view/kai-fukami/)。



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