Tomah Sogabe 研究室
主宰者：Tomah Sogabe
東京理科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Sogabe研究室では、光エネルギー利用と量子情報処理という二つの大きな研究領域に取り組んでいます。
光エネルギー利用の分野では、太陽電池と光化学反応の効率化に焦点を当てています。特に、量子ドット構造を用いた次世代太陽電池、および水を分裂させて水素を生成する光電極の研究を進めています。液相成長法などの簡便な製造技術を用いて高品質な薄膜構造を作製し、キャリア輸送や光吸収のメカニズムを数値解析により詳細に調べています。これらの研究では、複数の界面を同時に制御して電荷の損失を減らし、光電変換効率を高めることを目指しています。
量子情報処理の分野では、機械学習と量子回路設計に取り組んでいます。強化学習やニューラルネットワークの手法を用いて、量子デバイスの最適設計や制御を自動化する方法を開発しています。また、現在利用可能な小規模な量子コンピュータで実行可能な量子機械学習アルゴリズムの理論と実装を研究しています。これらのアプローチにより、複雑なシステム設計や意思決定問題の効率的な解決を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matlet.2025.138010
- [2024] Liquid-phase deposition of α-Fe2O3/n-Si heterojunction thin film photoanode for water splittingDOI: https://doi.org/10.1016/j.nxmate.2024.100437
- DOI: https://doi.org/10.1109/qce60285.2024.00167
- [2024] Elucidating the Mechanisms of the Large Stokes Shift in Isolated and Coupled PbS Quantum DotsDOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.4c02008
- DOI: https://doi.org/10.1155/2023/5578627
- DOI: https://doi.org/10.1155/2023/9580055
- DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202301834
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/acd34f
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nxmate.2023.100013
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- DOI: https://doi.org/10.1088/2632-072x/ac9f9b
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0127546
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4451427
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.omx.2022.100207
- [2022] Model-Free Deep Recurrent Q-Network Reinforcement Learning for Quantum Circuit Architectures DesignDOI: https://doi.org/10.3390/quantum4040027
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac9349
- DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202270148
- DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202201676
- DOI: https://doi.org/10.1088/2399-6528/ac7d39
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0097344
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronicmat3020016
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/9711407
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4181450
- [2021] Variational Quantum Circuit-Based Reinforcement Learning for POMDP and Experimental ImplementationDOI: https://doi.org/10.1155/2021/3511029
- DOI: https://doi.org/10.3390/app112311386
- DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/ac3542
- DOI: https://doi.org/10.1145/3466797
- [2021] Quantum Circuit Learning with Error Backpropagation Algorithm and Experimental ImplementationDOI: https://doi.org/10.3390/quantum3020021
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-021-00543-1
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