曽我部 理翔(Reed Sogabe)

幼少期をドイツ・イギリスで過ごし、帰国後インターナショナルスクールで学び、小6で英検（実用英語技能検定）1級取得。小学生からプログラミングを学び中学２年生で電気通信大学 Pythonプログラミング教室二期生終了。 第34回人工知能学会全国大会にて口頭発表。発表タイトル "Bootstrapping Baysian Inverse Reinforcement Learning in Robotics through VR Demonstration” (ブースティングベイジアン逆深層強化学習を用いたVRによるロボット遠隔制)が、人工知能学会 2020の国際セッションにおけるトップ21の1本に選出される(2020)。"Impact of Domain Knowledge Quality on Various Inverse ReinforcementLearningAlgorithms”が SpringerNature発行の 「Advances in Artificial Intelligence」に 掲載(2021)。 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-73113-7_9 2021年より高校生を対象としたUTokyoGSCプログラムに参加。2022年よりUTokyoGSC第２段階として田中研究室に配属となり研究指導を受けながら「強化学習、逆強化学習、不確実性を考慮したエネルギーの最適化・リスク評価」をテーマとした研究活動に取り組み中。