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
• Combinatorial optimization
• Quantum computing
• Ising machine

etc. ...

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Total: 22

1. A three-stage annealing method solving slot-placement problems using an Ising machine
   Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
   IEEE Access, vol. 9, pp. 134413–134426, 2021.
2. Trip planning based on subQUBO annealing
   Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya Bao, and Nozomu Togawa
   IEEE Access, vol. 11, pp. 100383-100395, 2023.

1. An autonomous driving system utilizing image processing accelerated by FPGA
   Kazunari Takasaki, Kota Hisafuru, Ryotaro Negishi, Kazuki Yamashita, Keisuke Fukada, Tomoya Wakaizumi, and Nozomu Togawa
   Proc. 2021 International Conference on Field-Programmable Technology (ICFPT), Dec. 2021, pp. 1-4.
2. Autonomous driving system with feature extraction using a binarized autoencoder
   Kota Hisafuru, Ryotaro Negishi, Soma Kawakami, Dai Sato, Kazuki Yamashita, Keisuke Fukada, and Nozomu Togawa
   Proc. 2022 International Conference on Field Programmable Technology (ICFPT), Dec. 2022, pp. 1–4.
3. Hybrid Iterative Annealing Method Using a Quantum Annealer and a Classical Computer
   Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai, and Nozomu Togawa
   Proc. 2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Jan. 2024.

1. Solving slot placement problems using an Ising machine with the initial process and its evaluation
   Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
   2021 Adiabatic Quantum Computing Conference, Jun. 2021.
2. Benchmarking Various Types of Ising Machines
   Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
   Adiabatic Quantum Computing Conference, Jun. 2022.
3. Repeating Ising machines to solve combinatorial optimization problems
   Keisuke Fukada and Nozomu Togawa
   Proc. 28th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) 2023, Jan. 2023.
4. Multi-Stage Annealing Method using Ising Machines and its Evaluations on Combinatorial Optimization Problems
   Keisuke Fukada, Matthieu Parizy, Yoshinori Tomita, and Nozomu Togawa
   Adiabatic Quantum Computing Conference, Jun. 2023.
5. Trip Planning Based on subQUBO Annealing
   Tatsuya Noguchi, Keisuke Fukada, Siya Bao, and Nozomu Togawa
   Adiabatic Quantum Computing Conference, Jun. 2023.

1. 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
   研究報告量子ソフトウェア(QS), vol. 2021-QS-2, no. 5, pp. 1–9, 2021.
2. 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
   研究報告量子ソフトウェア(QS), vol. 2022-QS-5, no. 3, pp. 1–12, 2022.
3. 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
   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, 2022.
4. 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
   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 Young CAS Researchers Workshop, Nov. 2022.
5. 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
   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, 2023.
6. 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, pp. 119-124, 2023.
7. 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
   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, 2023.

1. 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), 04/2022 ~ 03/2024.
2. Keisuke Fukada, Postar Award, ASP-DAC 2023 WIP Session, 01/2023.
3. 日本学術振興会特別研究員(DC2), 04/2024 ~ 03/2025.
4. 深田 佳佑, 戸川 望, 優秀技術報告賞, 電子情報通信学会 VLSI設計技術研究会, 11/2023.
5. Keisuke Fukada, Tatsuhiko Shirai and Nozomu Togawa, Best Student Paper Award, ICCE 2024.