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業績

講演

  • 【講演】

    曽我部東馬:「人工知能・気象予測を用いた再生可能エネルギーシステムの最適化研究」 電通大技術士会 第三回総会及び拡大技術士会(2016/6/7)

  • 曽我部東馬:「ハイブリッド量子古典機械学習および最適化アルゴリズムの開発における好機と課題」 データアントレプレナーコンソーシアム データサイエンス・ワーキンググループ第四回ミーティング (2020/11/26)

  • 曽我部東馬:「D2T Special Seminar, The University of Tokyo」東京大学大学院工学系研究科附属システムデザイン研究センター主催(2020.09.18)

  • (Invited) Tomah Sogabe :“Implementing Classical-Quantum Hybrid Machine Learning Algorithms”, The International Workshop on Quantum Computing, Information Processing and Machine Learning (IWQCIPML) Taipei, Taiwan (2019.12. 2-4)

  • 曽我部東馬:「量子機械学習の基礎と応用及び最新動向」産業技術総合研究所主催(2019.8.20)

  • 曽我部東馬:「GRID Inc: Deep learning framework for industrial and engineering optimization application~産業最適化のための深層学習フレ  ームワーク~」Stanford Silicon Valley New Japan Project主催(2017.5.26)

  • 曽我部東馬:「量子物理と深層学習を合した量子人工知能の開発」東京大学先端研所主催(2017.4.13)

  • T. Sogabe, K. Nii, K. Sakamoto, K. Yamaguchi, Y. Okada, Investigation of Hot Carrier Transportation Dynamics in InAs/GaAs Quantum Dot Solar Cell, PVSEC-26 Singapore ( 2016.10.24)

  • Tomah Sogabe, (Invited)Investigation of Hot Carrier Transportation Dynamics in InAs/GaAs Quantum Dot Solar Cell, High Efficiency Materials for Photovoltaics workshop (2016.9.15)

  • Tomah Sogabe, (Invited)”Epitaxial lift off (ELO) thin film InAs/GaAs quantum dot solar cell: current status and strategies toward 30% efficiency”, 2016 EMN Prague Meeting  (2016.6.21)

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