慶應義塾研究者情報データベース

プロフィール 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1984 年に筑波大学で学士号を取得。1998 年に慶応義塾大学で量子光学の博士号を取得。1984年よりシャープ株式会社に5年、富士ゼロックスに11年、サムスン電子に3.5年、トッパンホールディングスに20年勤務した後、2023年12月より慶応義塾大学に勤務。
  2015年以前はフォトニクス、量子光学、半導体/微細加工の研究に取り組んできました。2013 年からはコンピューター ビジョン (光学計測)、2018 年からは量子情報 (量子機械学習、量子光学)の研究に取り組んでいます。
  開発した製品には、A0サイズプリンターのTFT 駆動のプリンターヘッド、リアプロジェクションテレビ用のレンズシート、医療用マイクロニードルなどがあります。
  
  学会：IEEE Senior Member(Computer Society, Photonics Society)、人工知能学会 (JSAI)、応用物理学会、日本光学会の会員。
  委員会活動：IEEE SA(Standard for Quantum Computing Architecture)、他複数の国際会議会議の委員を兼任。

その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

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• 理工学研究科, 特任教授

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2023年12月

  -

  継続中

  慶應義塾大学, 政策・メディア研究科, 特任教授

• 2024年01月

  -

  継続中

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 特任教授

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1980年04月

  -

  1984年03月

  筑波大学, 第三学群基礎工学類

  大学, その他, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 博士（工学）, 慶應義塾大学, 論文, 1998年02月

  シクロブテンジオン系有機物の分子配向および 非線形光学特性に関する研究

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• 自然科学一般 / 数理物理、物性基礎 （量子AI）

• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 電子デバイス、電子機器 （光デバイス）

• 情報通信 / 知能ロボティクス （機械学習）

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 光デバイス

• 微細加工

• 機械学習

• 量子AI

• 量子光学

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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• 量子インターネット, 

  2023年12月

  -

  継続中

• 量子AI, 

  2018年04月

  -

  継続中

• 量子光学, 

  1991年04月

  -

  継続中

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• AI 課題マップとAI マップのビジネス応用

  吉岡 健, 友野 孝夫, 一般社団法人 人工知能学会, 2023年07月

  • Access to Document (DOI)

• 有機非線形光学材料の開発と応用

  中西, 八郎, 小林, 孝嘉, 中村, 新男, 梅垣, 真祐, シーエムシー, 2001年08月,  ページ数： xiii, 558p

  担当範囲: 7.シクロブテンジオン環を有する新しい有機非線形光学材料

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Liquid crystal waveguide film and its application to smart glasses

  T Tomono, R Yamaguchi

  Discover Electronics 1 (1), 6 （Springer Science and Business Media LLC）  1 （ 1 ）  2024年06月

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者, 査読有り,  ISSN  2948-1600

  　概要を見る

  <jats:title>Abstract</jats:title><jats:p>Liquid crystal waveguide film that we can control through wide visible wavelength has been proposed. Recently, small optical system is needed for various industrial application. Among the application, liquid crystal is the material for controlling optical ray. The application includes optical switch and display by controlling birefringence. These applications include AR/VR display, for manufacturing, inspection, and so on. In this study, we have investigated liquid crystal (LC) waveguide film that light is emitted from the waveguide film on glasses toward the eye when the power is turned on. The cut-off of waveguide film is based on liquid crystal switch using refractive index anisotropy. We select smart glasses as one of the applications for AR/VR display. The potential of LC waveguide films is demonstrated by simulating the propagation characteristics of waveguides film, LC reorientations, and diffraction gratings in the field of RGB wavelength range. By using the waveguide structure, the film thickness can be configured to be less than 1 mm. We can expect the liquid crystal waveguide has much application to optical integrated circuit as other application except for smart glasses.</jats:p>

  • Access to Document (DOI)

• Quantum kernel learning Model constructed with small data

  T Tomono, K Tsujimura

  arXiv preprint arXiv:2412.00783 2024年

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者, 査読有り

• Discover Electronics

  T Tomono, R Yamaguchi

  2024年

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者, 査読有り

• Quantum kernels for difficult visual discrimination

  T Tomono, K Tsujimura, T Godo

  2023 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE … （Proceedings - 2023 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering, QCE 2023）  2   262 - 263 2023年

  研究論文（国際会議プロシーディングス）, 筆頭著者, 責任著者, 査読有り

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  Quantum machine learning has attracted much attention in recent years as one of the applications of quantum computing. In particular, classification using quantum kernels has attracted attention as a means of efficient classification by mapping to a feature space. We aim to use quantum machine learning to identify good and defective products in images including factory products, building, and farm products. Though a fruit apple looks delicious, it has a vine crack inside when it is split in two, it loses its commercial value. It is very difficult to distinguish normal apples from apples with internal vine cracks which are not visible on the exterior, using photographs of the exterior. In this study, an attempt was made to classify internal defects with classical and quantum kernels using binarized images of apples, which are difficult to distinguish with the naked eye. As a result, the accuracy of the classical kernel was less than 0.75. However, with the quantum kernel, an accuracy of over 0.94 could be obtained. The performance of the quantum kernel varied significantly depending on its type. We found that quantum kernel circuits having Hadamard, and control Ry gate have affected the construction of the learning model. We have demonstrated that high accuracy can be achieved by using quantum kernels for the classification of images that are difficult to discriminate visually.

  • Access to Document (DOI)

• Shipping inspection trial of quantum machine learning toward sustainable quantum factory

  T Tomono, S Natsubori

  PHM Society Asia-Pacific Conference 4 (1) （PHM Society）  4 （ 1 ）  2023年

  研究論文（国際会議プロシーディングス）, 筆頭著者, 責任著者, 査読有り,  ISSN  2994-7219

  　概要を見る

  <jats:p>In recent years, the diversification of consumer values has led to an increase in the number of small-quantity, high-mix products. For many manufacturing companies, shipping inspections of such products are of great importance. As all products have the same value, good and defective products need to be efficiently identified. Now, a promising future application of quantum technology is considered to be quantum machine learning. We believe that the quantum classifier for SVMs using quantum kernels is one of the areas where quantum advantages can be demonstrated. At present, there are few examples of quantum classifiers applied to real problems in manufacturing processes. In this study, we aim to build a classifier that can demonstrate the quantum advantage and compare SVMs using classical and quantum kernels with conventional ResNet. Initially, a binarised image was generated after image pre-processing. After principal component analysis and dimensionality reduction were performed on the images, SVM with kernels was carried out. The kernel-based SVMs was then compared with the conventionally implemented Residual neural network (ResNet) using an evaluation index: F1-score. The results showed that the F1-score of SVMs using classical kernels was equivalent to that of Resnet. In addition, SVMs using quantum kernels showed higher F1-score than ResNet. In addition, the impact of the feature map and principal components of the quantum kernel was also investigated. It was found that when the feature map became more complex, conversely, circuit generation took more time. It was also found that the principal components are highly relevant to the image and cannot lead to simple results. In the future, we plan to accumulate more experimental data, look for scenes where quantum machine learning can be used and apply it to the manufacturing field.  </jats:p>

  • Access to Document (DOI)

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• AI 課題マップとAI マップのビジネス応用

  吉岡 健, 友野 孝夫

  人工知能 （一般社団法人 人工知能学会）  38 （ 4 ） 529 - 538 2023年07月

  最終著者, 責任著者,  ISSN  2188-2266

  • Access to Document (DOI)

• 量子カーネル学習を用いた工場検査工程のトライアル

  友野 孝夫, 夏堀 智子

  人工知能学会全国大会論文集 （一般社団法人 人工知能学会）  JSAI2023   3Xin475 - 3Xin475 2023年

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者,  ISSN  2758-7347

  　概要を見る

  機械学習分類器は、医療、工場検査、自動運転で使用されています。 分類器の 1 つであるサポート ベクター マシン (SVM) は便利で、さまざまな場面で使用されています。 特に、カーネル法は、非線形で解けない分類にとって非常に重要です。 一方、量子機械学習は近年大きな注目を集めていますが、具体的な評価はあまり行われていません。 この研究では、量子カーネル学習を工場検査プロセスに適用しました。 その結果、従来のカーネル学習よりも高いパフォーマンスを示しました。 今回は、画像データを前処理して2値化し、主成分分析を行いました。 累積寄与率は75%でしたが、量子カーネル学習を行うと精度は97%を超えました。 古典的なカーネル学習でも 93% の精度が得られます。 カーネル学習はデータセットの性質に依存することが知られていますが、今後はどのようなデータセットが量子の優位性を示すのか、データを蓄積していきたいと考えています。

  • Access to Document (DOI)

• 量子カーネル機械学習の性能評価

  友野 孝夫, 夏堀 智子, 今泉 克己

  人工知能学会全国大会論文集 （一般社団法人 人工知能学会）  JSAI2022   4Yin250 - 4Yin250 2022年

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者,  ISSN  2758-7347

  　概要を見る

  機械学習の分類器は、医療、工場検査、自動走行などに利用されている。分類器の一つであるサポートベクターマシン（SVM）は、有用であり、様々な場面で活用されている。特に、非線形で解けない分類にはカーネル法が非常に重要である。一方、量子機械学習は近年注目されているが、その具体的な評価はあまりなされていない。今回我々は、心臓病データセットを用いて、分類のための学習モデル構築の過程を検討した。その結果、古典カーネル法はランダムなモデルから真陽性率を向上させて学習モデルを構築する手法であり、量子カーネル法は高い真陽性率と偽陽性率から偽陽性率を低減させる手法であることが分った。以上、我々はROC空間を用いることで量子回路学習の過程を初めて実証した。さらに、古典的なカーネル法で構築した学習モデルよりも高い精度で、量子カーネルを用いた学習モデルを構築することができた。

  • Access to Document (DOI)

• テンソルネットワーク手法を用いた光量子計算2:実問題への適用

  永井隆太郎, 友野孝夫

  応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM) 69th 2022年

  研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）, 最終著者, 責任著者,  ISSN  2436-7613

• テンソルネットワークを用いた非ガウス状態生成回路の効率的な最適化手法

  永井隆太郎, 友野孝夫

  Optics & Photonics Japan講演予稿集(CD-ROM) 2022 2022年

  筆頭著者, 最終著者, 責任著者

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

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• 量子カーネル学習を用いた工場検査工程のトライアル

  友野 孝夫, 夏堀 智子

  人工知能学会全国大会論文集, 

  2023年

  , 

  一般社団法人 人工知能学会

  　概要を見る

  機械学習分類器は、医療、工場検査、自動運転で使用されています。 分類器の 1 つであるサポート ベクター マシン (SVM) は便利で、さまざまな場面で使用されています。 特に、カーネル法は、非線形で解けない分類にとって非常に重要です。 一方、量子機械学習は近年大きな注目を集めていますが、具体的な評価はあまり行われていません。 この研究では、量子カーネル学習を工場検査プロセスに適用しました。 その結果、従来のカーネル学習よりも高いパフォーマンスを示しました。 今回は、画像データを前処理して2値化し、主成分分析を行いました。 累積寄与率は75%でしたが、量子カーネル学習を行うと精度は97%を超えました。 古典的なカーネル学習でも 93% の精度が得られます。 カーネル学習はデータセットの性質に依存することが知られていますが、今後はどのようなデータセットが量子の優位性を示すのか、データを蓄積していきたいと考えています。

• テンソルネットワークを用いた非ガウス状態生成回路の効率的な最適化手法

  永井隆太郎, 友野孝夫

  Optics & Photonics Japan講演予稿集(CD-ROM), 

  2022年

• 量子カーネル機械学習の性能評価

  友野 孝夫, 夏堀 智子, 今泉 克己

  人工知能学会全国大会論文集, 

  2022年

  , 

  一般社団法人 人工知能学会

  　概要を見る

  機械学習の分類器は、医療、工場検査、自動走行などに利用されている。分類器の一つであるサポートベクターマシン（SVM）は、有用であり、様々な場面で活用されている。特に、非線形で解けない分類にはカーネル法が非常に重要である。一方、量子機械学習は近年注目されているが、その具体的な評価はあまりなされていない。今回我々は、心臓病データセットを用いて、分類のための学習モデル構築の過程を検討した。その結果、古典カーネル法はランダムなモデルから真陽性率を向上させて学習モデルを構築する手法であり、量子カーネル法は高い真陽性率と偽陽性率から偽陽性率を低減させる手法であることが分った。以上、我々はROC空間を用いることで量子回路学習の過程を初めて実証した。さらに、古典的なカーネル法で構築した学習モデルよりも高い精度で、量子カーネルを用いた学習モデルを構築することができた。

• テンソルネットワーク手法を用いた光量子計算2:実問題への適用

  永井隆太郎, 友野孝夫

  応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM), 

  2022年

• Frame Superposition Cluster(FSC)を用いた量子アルゴリズムVQE法における非対角項の導出とその評価

  若浦 光, 友野 孝夫

  応用物理学会学術講演会講演予稿集, 

  2021年02月

  , 

  公益社団法人 応用物理学会

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知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 発電機及び発電方法

  出願日：   2018年07月 

  公開日： 特開2020022222-A  2020年02月 

  特許権

• 三次元形状計測装置、三次元形状計測方法及び薄膜計測装置

  出願日：   2015年07月 

  公開日： 特開2017032409 A  2017年02月 

  特許権

• 立体視画像表示体

  出願日：   2013年11月 

  公開日： 特開2015099187-A  2015年05月 

  特許権

• 偽造防止用デバイスおよびその製造方法

  出願日：   2013年11月 

  公開日： 特開2015089638-A  2015年05月 

  特許権

• 偽造防止用デバイスおよびその製造方法

  出願日：   2013年09月 

  公開日： 特開2015069070A  2015年04月 

  特許権

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学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• 物理学会研究所

  2023年12月

  -

  継続中

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  machine Learning: Science and Technology
  Qauntum Science and Technology
  New Journal of physics
  の査読

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

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• IEEE computer society, 

  2018年10月

  -

  継続中

• IEEE Photonics Society, 

  2018年10月

  -

  継続中

• 人工知能学会, 

  2018年04月

  -

  継続中

• IEEE, 

  2016年04月

  -

  継続中

• 日本光学会, 

  2015年01月

  -

  継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2024年05月

  -

  継続中

  Program committee, QAIO

• 2023年04月

  -

  継続中

  IEEE SA Standard for Quantum Computing Architecture, IEEE

• 2020年10月

  -

  継続中

  AI マップ委員会, 人工知能学会

• 2009年04月

  -

  継続中

  Workshop on Flexible electronics, International Display Workshop

• 2006年04月

  -

  継続中

  Workshop on FPD Manufacturing, Materials and Components, International Display Workshop

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