森田 圭祐 Keisuke Morita

プレプリント

  1. Phase transition in compressed sensing using log-sum penalty and adaptive smoothing

    Keisuke Morita, Federico Ricci-Tersenghi, and Masayuki Ohzeki.

    arXiv:2604.13511 [cs.IT].

査読付き学術誌掲載論文

  1. Filtering out mislabeled training instances using black-box optimization and quantum annealing

    Makoto Otsuka, Kento Kodama, Keisuke Morita, and Masayuki Ohzeki.

    Scientific Reports 15, 37892 (2025), DOI: 10.1038/s41598-025-21686-z, arXiv:2501.06916 [cs.LG].

  2. Random Postprocessing for Combinatorial Bayesian Optimization

    Keisuke Morita, Yoshihiko Nishikawa, and Masayuki Ohzeki.

    Journal of the Physical Society of Japan 92 (12), 123801-123801 (2023). DOI: 10.7566/JPSJ.92.123801, arXiv:2309.02842 [cs.LG].

査読付き国際会議録

  1. Sparse signal recovery using log-sum regularization and adaptive smoothing

    Keisuke Morita and Masayuki Ohzeki.

    (Accepted/Forthcoming) 2026 International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA 2026), Okinawa, Japan, November 1-4, 2026. arXiv:2605.10626 [cs.IT].

国際会議発表

  1. Statistical-Mechanical Analysis of Compressed Sensing for Ising Hamiltonian Estimation with the Horseshoe Prior

    Keisuke Morita and Masayuki Ohzeki.

    [Poster] Adiabatic Quantum Computing (AQC 2025), The University of British Columbia Vancouver Campus, Canada, June 9, 2025.

  2. Bayesian Optimization using Factorization Machines and Annealing

    Keisuke Morita and Masayuki Ohzeki.

    [Poster] International Network on Quantum Annealing Conference 2024 (INQA Conference 2024), Tokyo, Japan, October 17, 2024.

  3. Fast algorithm for Bayesian optimization of high-dimensional combinatorial problems

    Keisuke Morita, Yoshihiko Nishikawa, and Masayuki Ohzeki.

    [Poster] Adiabatic Quantum Computing (AQC 2024), Glasgow, United Kingdom, June 13, 2024.

  4. A Simple Post-Processing Method for Improving Bayesian Optimization of Combinatorial Problems

    Keisuke Morita, Yoshihiko Nishikawa, and Masayuki Ohzeki.

    [Oral] 28th International Conference on Statistical Physics (Statphys28), Tokyo, Japan, August 11, 2023.

国内会議発表

  1. 対数和ペナルティを用いた圧縮センシングによる信号復元

    森田圭祐, 大関真之.

    [口頭] 最適化のモデリングとアルゴリズム：未来を担う若手研究者の集い 2026, つくば, 2026年5月31日.

  2. 能動学習に基づく線形回帰の統計力学的解析

    森田圭祐, 大関真之.

    [口頭] 日本物理学会第80回年次大会, 東広島市, 2025年9月17日. onsite.gakkai-web.net/jps/jps_search/2025au/

  3. オンライン機械学習手法を用いた高次元ブラックボックス最適化について

    森田圭祐, 西川宜彦, 大関真之.

    [口頭] 日本物理学会第79回年次大会, 札幌市, 2024年9月17日. onsite.gakkai-web.net/jps/jps_search/2024au/

  4. Factorization Machines を用いたベイズ最適化の性能評価

    森田圭祐, 大関真之.

    [口頭] 日本物理学会2024年春季大会, オンライン, 2024年3月18日. onsite.gakkai-web.net/jps/jps_search/2024sp/

  5. 組合せ構造に対するベイズ最適化の後処理法の数値的検証

    森田圭祐, 西川宜彦, 大関真之.

    [ポスター] 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 北九州市, 2023年10月30日. ibisml.org/ibis2023/

外部セミナー・招待講演等

  1. [外部セミナー] 量子アニーリングを利用した反復最適化の紹介. 東京農工大学大学院工学研究院・宮代研究室, 東京農工大学小金井キャンパス, 2026年7月27日.

  2. [招待講演] アニーリングマシンを用いたブラックボックス最適化の新たな探索手法の検討. 第3回量子アニーリング及び関連技術に関する研究会, 東京科学大学大岡山キャンパス, 2025年2月17日.
    sites.google.com/view/quantum-annealing-workshop2025/,

  3. [外部セミナー] 比較的計算コストの低い目的関数に対する組合せベイズ最適化. 東京大学大学院総合文化研究科・福島研究室, 東京大学駒場キャンパス, 2024年11月18日.

研究助成・フェローシップ等

  1. [学内支援] 東北大学高等大学院LEAPプログラム (AGS RISE Program移行枠), 東北大学.

  2. [学内フェローシップ] 東北大学高等大学院国際卓越研究者育成支援プログラム (AGS RISE Program).
    研究課題: アニーリング法を用いた組合せ構造に対するブラックボックス最適化に関する研究.

アウトリーチ活動

  1. 高校生向け研究講演, 東北大学オープンキャンパス2026, 東北大学, 仙台市, 2026年7月29日.
    講演題目: 弱凸ペナルティ最小化を使って連立一次方程式を解く.
    altema.is.tohoku.ac.jp/q_universe/events/19/.

  2. ワークショップ企画運営, Sapienza University of Rome, Rome, Italy, February 2-4, 2026. Quantum Infinity for You in Italy: From HPC to Quantum Computing (QI4U in Italy).
    altema.is.tohoku.ac.jp/expo/.

  3. 高校生向け研究講演, 東北大学オープンキャンパス2025, 東北大学, 仙台市, 2025年7月31日.
    講演題目: 馬蹄分布型圧縮センシングを用いたイジングスピングラス模型のエネルギー関数の推定.
    altema.is.tohoku.ac.jp/oc2025.html.

  4. 高校生向け研究講演, 東北大学オープンキャンパス2024, 東北大学, 仙台市, 2024年7月31日.
    講演題目: オンライン機械学習手法を用いた高次元ブラックボックス最適化について.
    altema.is.tohoku.ac.jp/oc2024.html.

  5. ワークショップ運営, 熊本大学, 熊本市, 日本, 2024年3月4日-6日. Quantum Infinity for You, The First Session with You, in Kumamoto (QI4U in Kumamoto).
    altema.is.tohoku.ac.jp/q_universe/.

商業誌掲載

  1. 三井化学(株) 槇大輔, 岩水佑大, 中村健作, 渡久平俊樹; シグマアイ(株) 羽場廉一郎, 森田圭祐. 接着剤組成開発への組合せ最適化を用いた組成探索手法の適用. MATERIALSTAGE, 2025年10月. www.gijutu.co.jp/doc/magazine/