Yusuke Ogura 研究室
主宰者:Yusuke Ogura
大阪大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
小倉研究室は、光を用いた高速な情報処理システムの構築に取り組んでいます。主な研究テーマは、組合せ最適化問題(輸送ルート計画や資源配分など)を解く「光イジング機械」と、光学素子を利用した「光学的機械学習」の開発です。これらのシステムでは、光の位相や空間分布を制御することで、従来の電子計算では難しい大規模な問題を短時間で処理することを目指しています。
光イジング機械に関しては、空間的に光を多重化することで複数の解を同時に探索する手法を提案し、処理速度の向上に成功しています。また、機械学習の実装では、量子ドット(極めて小さな半導体粒子)の時間的・空間的な蛍光特性を計算資源として活用し、神経回路網の振る舞いを光で模倣する「光学レザバーコンピューティング」を実験的に実証しています。さらに、光の波長より細かい構造を扱うため、ホログラムを使って回折限界以下の微細な光パターンを生成する技術や、蛍光タンパク質の組み合わせを利用した分子センシング技術も開発しており、様々な応用領域との融合を進めています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(20 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo/europe-eqec57999.2023.10231623
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3007939
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- [2022] Numerical Demonstration of Spatial Photonic Ising Machine by Using Time-Division MultiplexingDOI: https://doi.org/10.1109/cleo-pr62338.2022.10432264
- [2022] Numerical demonstration of spatial photonic Ising machine by using time-division multiplexingDOI: https://doi.org/10.1364/cleopr.2022.cthp13d_03
- [2022] Experimental Verification of Fluorescence Tags Using FRET Networks Responding to Molecular InputsDOI: https://doi.org/10.1109/cleo-pr62338.2022.10432056
- DOI: https://doi.org/10.2184/lsj.50.11_604
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.441236
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2615670
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2600713
- DOI: https://doi.org/10.1364/psc.2021.tu5a.2
- DOI: https://doi.org/10.1364/psc.2021.tu5b.4
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