論文：Machine Learning: Science and Technology に掲載されました。 | 曽我部研究室 SogabeLab 国立大学法人電気通信大学│AI 人工知能 量子

曽我部研究室卒業生の 佐藤信治さん（基盤理工学専攻博士前期課程2年当時）が筆頭著者を務めた論文が、英国物理学会（Institute of Physics, IOP）の出版社 IOP Publishing より刊行されている学術誌 Machine Learning: Science and Technology に掲載されました。

【論文概要】

“Randomized Tensor Network Reservoir Computing: Validity and Learnability Phase Transitions”
Shinji Sato, Daiki Sasaki, Chih-Chieh Chen, Kodai Shiba and Tomah Sogabe
Machine Learning: Science and Technology, Vol. 6, 035011 (2025) DOI 10.1088/2632-2153/aded56

本論文では、ランダム化テンソルネットワークを用いた新しい量子インスパイアード・リザバーコンピューティング手法を提案し、その学習特性における相転移現象を理論的および実証的に解明しました。さらに、本手法が従来手法と比較して優れた予測性能を有することを示しました。

本論文は佐藤さんが在学中に執筆されたものであり、曽我部研究室としても初めての同誌掲載となります。