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国内学会/査読なし

  • 斯波 廣大, 山口 浩一, 沈 青, 早瀬 修二, 岡田至崇, 曽我部 東馬：「光干渉効果を考慮したシースルー型ペロブスカイト/PbS量子ドット中間バンド太陽電池の逆設計と作製」第83回 応用物理学会秋季学術講演会 (2022/9/20－23)

  • 熊倉 健太, 坂本 克好, 曽我部 東馬：「ペロブスカイト配位子で不動態化されたPbS量子ドットの電子的および光学的特性と移動度シミュレーションの分析」第83回 応用物理学会秋季学術講演会 (2022/9/20－23)

  • 吉田 響, 坂本 克好, 山口 浩一, 沈 青, 岡田 至崇, 曽我部 東馬「量子ドットの光物性における強化学習逆設計手法の応用」第83回 応用物理学会秋季学術講演会 (2022/9/20－23)

  • Kimura Tomoaki, Shiba Kodai, Chen Chih-Chieh, Sogabe Masaru, Sakamoto Katsuyoshi, Sogabe Tomah： “Quantum circuit architectures via quantum observable Markov decision process planning” ,第6回量子ソフトウェア研究発表会(2022.7.7-8）

  • 斯波 廣大、坂本 克好、山口 浩一、沈 青、岡田 至崇、曽我部 東馬：「AIを用いたペロブスカイト/PbS量子ドット中間バンド太陽電池の光マネジメント構造設計」第82回 応用物理学会秋季学術講演会（2021.9.10-13）

  • 熊倉 健太、坂本 克好、曽我部 東馬：「第一原理非平衡グリーン関数輸送解析を用いたマルチ量子ビットの物理モデルの設計とゲート制御」第82回 応用物理学会秋季学術講演会（2021.9.10-13）

  • 吉田 響、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬：「コアシェル量子ドットにおける第一原理非平衡輸送解析と構造逆設計」第82回 応用物理学会秋季学術講演会（2021.9.10-13）

  • 福田 渉、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬：「PbS量子ドットにおける第一原理非平衡グリーン関数解析およびリガンド効果」第82回 応用物理学会秋季学術講演会（2021.9.10-13）

  • 小栗 直己、丁 超、早瀬 修二、曽我部 東馬、豊田 太郎、沈 青：「PbS/CdS量子ドット薄膜の光励起キャリアダイナミクス」第82回 応用物理学会秋季学術講演会（2021.9.10-13）

  • Chen Chih-Chieh, 渡部雅也, 斯波廣大, 曽我部完, 坂本克好, 曽我部東馬：”A study on the expressibility and learnability of quantum circuit learning “, 第３回量子ソフトウェア研究発表会（2021.7.1-2）

  • 斯波 廣大, 坂本 克好, 山口 浩一, 沈 青, 岡田 至崇, 曽我部 東馬：「連続行動型深層強化学習を用いた半透明薄型中間バンド太陽電池の3次元逆設計」, 第68回応用物理学会春季学術講演会(2021.3.16-19)

  • 吉田 響, 坂本 克好, 山口 浩一, 沈 青, 岡田 至崇, 曽我部 東馬：「コアシェル量子ドットの光物性予測における第一原理計算と AI 逆設計 手法の応用」, 第68回応用物理学会春季学術講演会(2021.3.16-19)

  • 熊倉 健太, 坂本 克好, 曽我部 東馬：「強化学習を用いた量子井戸の電荷型量子ビットの電磁波の振幅の最適化」, 第68回応用物理学会春季学術講演会(2021.3.16-19)

  • 曽我部 東馬, Dinesh Malla, 坂本 克好：「再生エネルギーミックスにおける深層強化学習予測・最適化技術の開発」, 第63回自動制御連合講演会(2020.11.21-22)

  • 斯波 廣大, 坂本 克好, 山口 浩一, 沈 青, 岡田 至崇, 曽我部 東馬 : 「AI予測最適化手法を用いたペロブスカイト/PbSコロイド量子ドット中間バンド太陽電池の逆設計」2020年（令和2年）第81回応用物理学会秋季術講演会（2020.9.8-11）

  • ChihChieh Chen, 斯波 廣大, 曽我部 完, 坂本 克好, 曽我部 東馬 : “Q-learning for square lattice Ising model”,　2020年(令和2年）第81回応用物理学会秋季術講演会（2020.9.8-11）

  • 斯波 廣大、Chen Chih-Chieh、曽我部 完、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬 :「量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いた複数制約条件付き最適化問題への応用」、 2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • 木村 友彰、 Malla Dinesh、曽我部 完、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬 :「部分観測マルコフ決定過程(POMDP)を用いた 異常前兆予測検知手法の開発」、2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • Malla Dinesh、木村 友彰、曽我部 完、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬 :「ベイジアン逆強化学習を用いた異常前兆予測検知手法の開発」、2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • 高柳 里紗、 Malla Dinesh、酒井 剛、曽我部 東馬 :「 深層強化学習を用いたアメリカンフット ボールコーチング戦略の研究」、2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • Chen Chih-Chieh、斯波 廣大、曽我部 完、坂本 克好 、曽我部 東馬：「ハイブリッド量子古典的 Ulam-von Neumann線形ソルバーベースの量子動的プログラミングアルゴリズムの開発」、2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • Sung Jaebok、高橋 慧、Malla Dinesh、坂本 克好、山口 浩一、曽我部 東馬：「深層強化学習を用いた AGV搬送システムのオン ライン最適化」2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • Sogabe Reed、木村 友彰、Malla Dinesh、曽我部 完、坂本 克好、曽我部 東馬：“Bootstrapping Baysian Inverse Reinforcement Learning in Robotics through VR Demonstration”, 2020年（令和2年）第34回人工知能学会全国大会（2020.6.9-12）

  • 曽我部 東馬、斯波 廣大　坂本 克好、山口 浩一 :「励起子型量子ゲートシミュレーター手法による量子ドット発光解析」第80回応用物理学会秋季学術講演会 18p-E216-9 (2019.9.18-21)

  • Dinesh Bahadur Malla, Tomoyuki Hioki, Kei Takahashi, Masaru Sogabe, Katsuyoshi Sakamoto, Koichi Yamaguchi, Tomah Sogabe,“Attention-masking extended deep Q network (AME-DQN）reinforcement learning algorithm for combinatory optimization of smart-grid energy”, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • 戸川匠，鈴木亮介，寺田圭佑，坂本克好，曽我部東馬，山口浩一 :「面内超高密度InAs量子ドット層を導入した量子ドット太陽電池の集光特性(2)」, 2019年（平成31年）第66回応用物理学会春季学術講演会 講演予稿集 10a-PB3-2 (2019.3.9-12) 

  • 高橋 慧, 坂本 克好, 山口 浩一, 沼尻 匠, 曽我部 完, 曽我部 東馬 :「密度球を用いたGraph CNN深層学習手法による渋滞予測」, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • Tomah Sogabe, et al.,:“Multi-carrier energy hub management through deep deterministic policy gradient over continuous action space”, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • 曽我部 東馬, 斯波　廣大, 坂本 克好,　山口 浩一, Dinesh Bahadur Malla :「量子コンピューティングにおける最適解の全量子探索」, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • 木村 友彰, 渡部 雅也, 坂本 克好, 山口 浩一, Dinesh Bahadur Malla, 曽我部 東馬 : 「汎化ゴールにおける連続動作型ロボットアームの深層強化学習手法の開発」, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • 渡部 雅也, 楊 坤, Dinesh Bahadur Malla, 坂本克好, 山口浩一, 曽我部東馬 :「アルファゼロ型強化学習アルゴリズムを用いた最適制御手法の開発」, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター）(2019.6.4-7)

  • 斯波　廣大, 坂本 克好,　山口 浩一, Dinesh Bahadur Malla, 曽我部 東馬 :「量子シミュレーターを用いた畳み込み型量子自己符号化器の開発」, 2019年度人工知能学会全国大会（第33回）新潟県新潟市（朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター） (2019.6.4-7)

  • 黄川田優太， 坂本克好， 山口浩一， 横川慎二， 曽我部東馬:「量子自己符号化器の開発」, 人工知能学会全国大会論文集 第 32 回全国大会 (2018)

  • 高橋慧， 沼尻匠， 曽我部完， 坂本克好， 山口浩一， 横川慎二， 曽我部東馬:「特徴グラフを用いた汎用型 CNN 深層学習手法の開発」, 人工知能学会全国大会論文集 第 32 回全国大会 (2018)

  • 曽我部東馬， 高山将太， 坂本克好， 山口浩一， 曽我部完:「離散および連続的動作空間における深層強化学習を用いたスマートアネルギーシステムの最適化」, 人工知能学会全国大会論文集 第 32 回全国大会 (2018)

  • Praveen singh THAKUR, T. Sogabe , “Hybrid Policy Gradient for Deep Reinforcement Learning” 人工知能学会全国大会論文集 第 32 回全国大会 (2018)

  • 杉山 涼、立木 象、曽我部 東馬、山口 浩一:「GaAsSb/GaAs(001)上の 高密度 高密度 InAs量子ドット 量子ドット 層の発光特性」, 第78回応用物理学会秋季学術講演会 (2017.9.5-8)

  • 鈴木 亮介、杉山 涼、加藤 智恵、曽我部 東馬、山口 浩一:「面内超高密度InAs量子ドット層を導入した太陽電池におけるUrbach tailの影響」, 第78回応用物理学会秋季学術講演会(2017.9.5-8)

  • 黄川田 優太，武石 将知，曽我部 東馬:「スマートエネルギーネットワークの最適化における深層強化学習の応用」第60回 自動制御連合講演会 (2017.11.10-12)

  • 杉山 涼 , 秋元 直己 , 曽我部 東馬, 山口 浩一:「GaAsSb/GaAs(001)上の高密度InAs量子ドット層の発光 特性」,第64回応用物理学会春季学術講演会予稿集, 17p-P2-12(2017.3.14-17)

  • 及川 信吾, 馬飼野 彰宣, 曽我部 東馬, 山口 浩一 :「InAsSb/GaAs(001) 上への InAs 3 次元島成長とその発光特性」, 2016年 第77回応用物理学会秋季学術講演会, (2016.9.15)

  • 仁井 皓大 , 南 裕太 , 坂本 克好, 曽我部 東馬, 山口 浩一 , 岡田 至崇:「InAs/GaAs 量子ドット太陽電池におけるホットキャリア輸送 ダイナミクス」, 2016年 第77回応用物理学会秋季学術講演会, (2016.9.14)

  • 岡田 至崇, 庄司 靖, 玉置 亮, 吉田 勝尚, 曽我部 東馬, （招待講演）「量子ドット中間バンド太陽電池の高効率化メカニズム」, 2016年 第63回応用物理学会春季学術講演会, (2016.3.19)

  • 岡田至崇, 庄司靖, 曽我部東馬:「自己組織化3次元量子ナノ構造の作製と高効率太陽電池応用」, 2013年第74回応用物理学会秋季学術講演会, 同志社大学(2013.9.16)

  • Praveen singh THAKUR,Tomah Sogabe et al., “Hybrid Policy Gradient for Deep Reinforcement Learning” 人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会 (2018)

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