セッション詳細
[23p-22B-1~13]FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」
2024年3月23日(土) 13:00 〜 16:45
22B (2号館)
河口 研一(富士通)、 橋本 俊和(NTT)
[23p-22B-1][分科内招待講演] センシングとAIが実現する新しいイメージングの世界
〇丹羽 篤親1 (1.ソニーセミコンダクタソリューションズ)
[23p-22B-2]レーザースペックルと機械学習に基づく触覚センシング
〇辻 昂平1、砂田 哲1、新山 友暁1 (1.金沢大)
[23p-22B-3]Study on correlation between GCMS mapping and QCM sensing signals for ternary gas mixtures
〇(B)THANISORN BEST OONPITIPONGSA1, Chaiyanut Jirayupat2, Wataru Tanaka1, Takuro Hosomi1, Tsunaki Takahashi1, Jiangyang Liu1, Takeshi Yanagida1,3 (1.University of Tokyo, 2.Mi6 Corporation, 3.IMCE, Kyushu Univ.)
[23p-22B-4]変分量子固有値法における変分パラメータの並列最適化
〇津嘉山 大輔1、李 山川1、汪 俊誠1、白樫 淳一1、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京大)
[23p-22B-5]Entanglement-variational Hardware-efficient Ansatz in Sequential-ADAPT-VQE
〇Shanchuan Li1, Daisuke Tsukayama1, Jun-ichi Shirakashi1, Hiroshi Imai2 (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech., 2.Univ. Tokyo)
[23p-22B-6]変分量子固有値法を用いたAu原子接合作製における実験パラメータ最適化
〇金刺 拓海1、津嘉山 大輔1、白樫 淳一1、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京大)
[23p-22B-7]確率的勾配降下法による変分パラメータの最適化を用いた量子近似最適化法の演算特性
〇草 孝祐1、津嘉山 大輔1、白樫 淳一1、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京大)
[23p-22B-8]イジングマシンによる拡散のシミュレーション
〇尾崎 仁亮1、池田 潤1 (1.村田製作所)
[23p-22B-9]FPGA実装されたイジングマシンを用いた実験パラメータのリアルタイム最適化とAu原子接合の作製
〇粟屋 康輝1、島田 萌絵1、米本 亮哉1、白樫 淳一1 (1.東京農工大)
[23p-22B-10]原子接合作製実験での実験パラメータ探索に対するベイズ最適化を用いたアニーリングスケジュールの検討
〇江澤 遥1、島田 萌絵1、津嘉山 大輔1、白樫 淳一1 (1.東京農工大)
[23p-22B-11]アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの数理モデルの提案:物理的実装を志向した単純化
〇(D)宮島 悠輔1、望月 維人1 (1.早大先進理工)
[23p-22B-12]Spin cluster glass-based Ising machine with stochastic resonance effect
〇Zhiqiang Liao1, Kaijie Ma1, Hiroyasu Yamahara1, Munetoshi Seki1, Hitoshi Tabata1 (1.Univ. of Tokyo)
[23p-22B-13]結晶構造の元素配置最適化問題におけるイジングマシンを用いた解法
〇市川 和秀1、大内 暁1、上野 航輝1、横山 智康1 (1.パナソニックHD(株))