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0816keisuke/README.md

Hi there, I'm Keisuke 👋 0816keisuke

I am a Ph.D. student at Waseda University 🧑🏼‍🎓
I am studying computer science, and my major is mathematical optimization (especially combinatorial optimization) utilizing quantum computers.

My interest :

  • Mathematical optimization
  • Quantum computing
  • Ising machine

etc. ...

Career

Japanese/日本語

年月日 経歴
2017/04 早稲田大学 基幹理工学部 学系II 入学
2021/03 早稲田大学 基幹理工学部 情報通信学科 卒業
2022/04 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻 修士課程 入学
2022/03 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻 修士課程 早期修了
2022/04 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻 博士課程 入学
2025/03 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻 博士課程 修了
現在 SIer企業 勤務
2024/04
~2025/03		 日本学術振興会特別研究員(DC2)

English/英語

When Career
2021/03 Bachelor of Engineering, Waseda University
2022/03 Master of Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Waseda University (Early Degree Completion)
2025/03 Ph.D. Program, Graduate School of Science and Engineering, Waseda University
~ Now Working at System Integration company
2024/04
~2025/03		 Research Fellowship for Young Scientists, Japan Society for the Promotion of Science

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  • 💬 If you have any questions/feedback, please do not hesitate to reach out to me!

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🧑🏽‍💻 Technical Skills

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Total: 35

査読付き論文/Peer reviewed journal articles

  1. Hybrid Iterative Annealing Method Usinga Quantum Annealer and a Classical Computer and its Evaluation
    Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai, and Nozomu Togawa
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2024.

  2. Trip planning based on subQUBO annealing
    Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya Bao, and Nozomu Togawa
    IEEE Access, vol. 11, pp. 100383–100395, 2023.

  3. A three-stage annealing method solving slot-placement problems using an Ising machine
    Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, and Nozomu Togawa
    IEEE Access, vol. 9, pp. 134413– 134426, 2021.

査読付き国際会議/Peer reviewed conference papers

  1. SubQUBO Annealing Based on Efficient Binary Variable Selection for Combinatorial Optimization Problems with One-Hot Constraints
    Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya bao, and Nozomu Togawa
    Proc. 43rd IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2025), pp. 1-2, Las Vegas, NV, USA, Jan. 2025.

  2. Personalized Course Selection Optimization Using QAOA
    Takeru Ota, Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai, and Nozomu Togawa
    Proc. 43rd IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2025), pp. 1-2, Las Vegas, NV, USA, Jan. 2025.

  3. Solving Task-Select Problems Using a Quantum Annealer
    Koki Mita, Yuta Yachi, Keisuke Fukada, and Nozomu Togawa
    Proc. 43rd IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2025), pp. 1-2, Las Vegas, NV, USA, Jan. 2025.

  4. Large-sized VQE Performance Profiling in Quantum Chemistry using a Multi-node Quantum Simulator
    Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai, Mikio Morita, Yoshinori Tomita, Koji Kimura, and Nozomu Togawa
    Proc. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Montréal, Québec, Canada, Sep. 2024.

  5. Multi-day Intermodal Trip Planning Using subQUBO Annealing with Interpretation Processing
    Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya Bao, and Nozomu Togawa
    Proc. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Montréal, Québec, Canada, Sep. 2024.

  6. Personalized Course Selection Optimization Using an Ising Machine
    Takeru Ota, Keisuke Fukada, and Nozomu Togawa Proc. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Montréal, Québec, Canada, Sep. 2024.

  7. Hybrid Iterative Annealing Method Using a Quantum Annealer and a Classical Computer
    Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai, and Nozomu Togawa
    Proc. 42nd IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2024), pp. 1–6, Las Vegas, NV, USA, Jan. 2024.

  8. Autonomous driving system with feature extraction using a binarized autoencoder
    Kota Hisahuru, Ryotaro Negishi, Soma Kawakami, Dai Sato, Kazuki Yamashita, Keisuke Fukada, and Nozomu Togawa
    Proc. 2022 International Conference on Field-Programmable Technology (ICFPT), pp. 1–4, Hong Kong, Dec. 2022.

  9. An autonomous driving system utilizing image processing accelerated by FPGA
    Kazunari Takasaki, Kota Hisahuru, Ryotaro Negishi, Kazuki Yamashita, Keisuke Fukada, Tomoya Wakaizumi, and Nozomu Togawa
    Proc. 2021 International Conference on Field-Programmable Technology (ICFPT), pp. 1–4, Auckland, New Zealand, Dec. 2021.

国際会議/Non-peer reviewed conference participation

  1. Multi-Stage Annealing Method using Ising Machines and its Evaluations on Combinatorial Optimization Problems (Poster presentation)
    Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
    Adiabatic Quantum Computing Conference 2023 (AQC 2023), Albuquerque, New Mexico, USA, Jun. 2023.

  2. Trip Planning Based on subQUBO Annealing (Poster presentation)
    Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya Bao, and Nozomu Togawa
    Adiabatic Quantum Computing Conference 2023 (AQC 2023), Albuquerque, New Mexico, USA, Jun. 2023.

  3. Repeating Ising machines to solve combinatorial optimization problems (Poster presentation)
    Keisuke Fukada, and Nozomu Togawa
    28th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC 2023), WIP Poster Session, Tokyo, Japan, Jun. 2023.

  4. Benchmarking Various Types of Ising Machines
    Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
    Adiabatic Quantum Computing Conference 2022 (AQC 2022), Trieste, Italy, Jan. 2022.

  5. Solving slot placement problems using an Ising machine with the initial process and its evaluation
    Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
    Adiabatic Quantum Computing Conference 2021 (AQC 2021), Online, Jun. 2021.

国内学会/Domestic Conference

  1. 1-hot制約付き問題に対する二値変数選択法を用いた部分QUBOアニーリング手法
    野口 竜弥, 深田 佳佑, 鮑 思雅, 戸川 望
    信学技報, vol. XXX, no. XXX, VLD-XXX, pp. XXX-XXX, 大分市, Nov. 2024.

  2. QAOAを用いた履修最適化の一検討
    太田 岳, 深田 佳佑, 戸川 望
    信学技報, vol. XXX, no. XXX, VLD-XXX, pp. XXX-XXX, 大分市, Nov. 2024.

  3. 補正処理を導入した部分QUBOアニーリングによる複数日インターモーダル旅程最適化
    野口 竜弥, 深田 佳佑, 鮑 思雅, 戸川 望
    信学技報, vol. 124, no. 111, VLD2024-24, pp. 128–133, 弘前市, Jul. 2024.

  4. イジングマシンを用いた履修最適化
    太田 岳, 深田 佳佑, 戸川 望
    信学技報, vol. 124, no. 111, VLD2024-13, pp. 69–74, 弘前市, Jul. 2024.

  5. 部分QUBOアニーリングを用いたインターモーダル旅程最適化
    野口 竜弥, 深田 佳佑, 鮑 思雅, 戸川 望
    情報処理学会研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS), vol. 2024-ITS-96, no. 6, pp. 1–8, 長崎市, Feb. 2024.

  6. 補正処理を導入した部分QUBOアニーリングによる複数日旅程最適化
    野口 竜弥, 深田 佳佑, 鮑 思雅, 戸川 望
    情報処理学会研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM), vol. 2023-SLDM-204, no. 7, pp. 1–6, 熊本市, Nov. 2023.

  7. 量子アニーリングマシンと古典計算機を組み合せたハイブリッドイテレーティブアニーリングによる組合せ最適化問題の評価
    深田 佳佑, 戸川 望
    信学技報, vol. 123, no. 98, VLD2023-24, pp. 119–124, 小樽市, Jul. 2023.

  8. 部分QUBOアニーリングによる複数日旅程最適化問題の解法
    野口 竜弥, 深田 佳佑, 鮑 思雅, 戸川 望
    情報処理学会研究報告高度交通システムとスマー トコミュニティ(ITS), vol. 2023-ITS-92, no. 4, pp. 1–8, 京都市, Mar. 2023.

  9. イジングマシンを繰り返し用いるイテレーティブアニーリング手法と組合せ最適化問題の評価
    深田 佳佑, パリジ マチュー，富田 憲範, 戸川 望
    情報処 理学会研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM), vol. 2022-SLDM-200, no. 18, pp. 1–6, 金沢市, Nov. 2022.

  10. 実イジングマシンを反復的に用いるイテレーティブアニーリングと組合せ最適化問題の評価 (ポスター発表)
    深田 佳佑, パリジ マチュー，富田 憲範, 戸川 望
    IEEE Circuits and Systems Society Japan Joint Chapter (CASS JJC), Young CAS Researchers Workshop, 金沢市, Nov. 2022.

  11. さまざまなイジング計算機による組合せ最適化問題の解法と比較
    深田 佳佑, パリジ マチュー，富田 憲範, 戸川 望
    情報処理学会研究報告量子ソフトウ ェア(QS), vol. 2022-QS-5, no. 3, pp. 1–12, オンライン, Mar. 2022.

  12. 初期処理を導入したイジング計算機によるスロット配置問題の解法
    深田 佳佑, パリジ マチュー，富田 憲範, 戸川 望
    情報処理学会研究報告量子ソフトウェア(QS), vol. 2021-QS-2, no. 5, pp. 1–9, オンライン, Mar. 2021.

受賞/Award

  1. 42nd IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2024), Best Student Paper Award, Jan. 2024.

  2. 電子情報通信学会 VLSI設計技術研究会, 優秀技術報告賞, Nov. 2023.

  3. 28th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC 2023), WIP Session, Postar Award, Jan. 2023.

  4. 早稲田大学基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻専攻賞, Mar. 2022.

研究費・助成金/Fellowship

  1. 日本学術振興会特別研究員奨励費, "イジングマシンと古典計算機を併用した組合せ最適化ハイブリッドシステムの構築," Apr. 2024–Mar. 2026, 総額160万 円 (2024年度: 80万円).

  2. 早稲田オープン・イノベーション・エコシステム挑戦的研究プログラム(W-SPRING), “イジングマシンと古典計算機を組み合わせたハイブリッド システムの構築とそれを利用した組合せ最適化問題の効率的な解法,” Apr. 2022–Mar. 2024, 総額100万円 (2022年度: 50万円, 2023年度: 50万円).

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