今月の博士後コース集中照明：Pawan Tripathi

博士後研究者がCase Western Reserve Universityとその分野に貢献したことを認めるためザ・デイリー 新月刊シリーズで、博士後課程事務局と協力しました。

もともとインドのSidhauliでは、 パワントリパーティー 彼を海外に連れて行く彼の学問的追求について見知らぬ人ではありません。 で博士後研究者 新素材工学科 Case Western Reserve University では、Tripathi は最近、材料データサイエンスの仕事を発表するために日本で開催された国際会議に出席しました。

Materials Data Science for Stockpile Stewardship (MDS3) 優れたセンターに基づいた Tripathi の研究では、大規模な多次元データセットで機械学習とデータサイエンスモデルを探索します。

日本では東北大学情報科学大学院（GIGS）セミナーで講演を行い、Unprecedent-scale Data Analytics Centerで客員研究員として活動しました。 GIGSとの会話で、彼は「高エネルギーシンクロトロンビームライン2D XRDデータセットのためのデータ駆動型自動分析パイプライン」を探求しました。 彼のスピーチはまた、人の介入を排除し、AIベースの加速分析の開発を可能にする自動化された分析パイプラインを開発する「プロセス化」の原則にも言及しました。

トリパティの東北大学への訪問は、別の目的に貢献しました。 CWRUのMDS3研究センターとGIGSとの継続的な協力に関する研究と意見を交換する機会でした。 今回のコラボレーションは、新しく設立された次世代シンクロトロン放射線イノベーションスマート（SRIS）施設が提起するビッグデータ問題を解決することに重点を置いています。 CWRUのMDS3で開発されている現在のデータサイエンス慣行は、大規模なデータセットを保存、管理、および分析するためのソリューションを提供することで分析を加速することができます。

今月のスポットライトで、TripathiとCWRUで博士後研究者としての彼の経験について学びましょう。

CWRU博士後の研究者として、これまでの最高の経験は何ですか？

MDS3の博士後の研究者として、私はCWRUの刺激的な学際的な研究環境で働く特権を享受しました。 この経験により、スキルスキルを向上させることができるだけでなく、研究グループを管理および運営する方法についての知識があり、これは将来の学業に非常に役立ちます。

コンピュータ、データ科学、材料科学のほぼ50人で構成される大規模な多学術チームで働くことは挑戦的ですが、大きな分析などの実際のデータ関連の問題について専門家から学ぶ機会を提供したため、非常にやりがいがありました。 FAIRification、ディープラーニング、ビッグファンデーションニューラルネットワークモデルなど、最新のデータ科学手法と実践を使用したシンクロトロン施設のXRDおよびXCTデータセット。

MDS3センターのデータサイエンス分野の現在の開発には、大量のデータを生産する大規模な施設によって引き起こされる問題に対する革新的なソリューションがあります。されています。

博士後研究者が博士後のキャリアを最大限に活用し、将来の目標を準備する方法についての最高のアドバイスは何ですか？

• 研究分野の最新の知識と産業/実験室の潜在的なアプリケーションを最新の状態に保ちます。
• 明確なキャリア目標の設定：博士課程のコースとそれ以降に達成したいことについて明確なアイデアを持つことが重要です。
• 長期的なキャリア目標を特定し、これを達成するための計画を立ててください。
• 移転可能な技術開発：Postdocは、産業およびその他の分野で必要とされる技術開発を通じて恩恵を受けることができます。 プロジェクト管理、コミュニケーション、リーダーシップコース、ワークショップの受講を検討してください。
• 定期的に出版してください：出版物は、成功した学歴を築くために重要です。 高品質のジャーナルに研究を投稿し、会議で仕事を発表することを目指してください。
• 代替キャリアパスのナビゲーション：Academiaは、ポストポストコースで利用可能な唯一のキャリアパスではありません。 科学政策、科学コミュニケーション、産業などの他のオプションを探索する時間があります。
• また、ポダックは経験を積んで技術を開発し、ネットワークを構築する貴重な機会です。 キャリアに積極的にアプローチすることで、この機会を最大化し、将来の成功に備えることができます。