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Preprint

  1. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo, Masamitsu Tanaka, Yasunari Suzuki, Yutaka Tabuchi,
    “NEO-QEC: Neural Network Enhanced Online Superconducting Decoder for Surface Codes”,
    arXiv preprint arXiv:2208.05758, 2022. [arXiv]

International Journals and Conferences

  1. Yosuke Ueno, Yuna Tomida, Teruo Tanimoto, Masamitsu Tanaka, Yutaka Tabuchi, Koji Inoue, Hiroshi Nakamura,
    “Inter-temperature Bandwidth Reduction in Cryogenic QAOA Machines”,
    IEEE Computer Architecture Letters, Vol. xxx, Num. xxx, pp. xxx. (Accepted) (CAL 2023) DOI: 10.1109/LCA.2023.3322700 [poster] [arXiv]

  2. Francesco Battistel, Christopher Chamberland, Kauser Johar, Ramon W. J. Overwater, Fabio Sebastiano, Luka Skoric, Yosuke Ueno, Muhammad Usman,
    “Real-Time Decoding for Fault-Tolerant Quantum Computing: Progress, Challenges and Outlook”,
    Nano Futures, Vol. 7, Num. 3, pp. 032003. (Nano Futures 2023) [arXiv]

  3. Yasunari Suzuki, Yosuke Ueno, Wang Liao, Masamitsu Tanaka, Teruo Tanimoto,
    “Circuit Designs for Practical-Scale Fault-Tolerant Quantum Computing”,
    2023 Symposium on VLSI Technology and Circuits. (Invited) (VLSI 2023)

  4. Francesco Battistel, Muhammad Usman, Christopher Chamberland, Swamit Tannu, Ramon Overwater, Fabio Sebastiano, Yosuke Ueno, Luka Skoric, Jordy Gloudemans, Damaz de Jong, Wouter Vlothuizen, Jules van Oven, Cornelis Christiaan Bultink,
    “Real-Time Decoding for Fault-Tolerant Quantum Computing: Towards higher decoding speed and lower communication latency”,
    American Physical Society March meeting 2023. (APS 2023)

  5. Wang Liao, Yasunari Suzuki, Teruo Tanimoto, Yosuke Ueno, Yuuki Tokunaga,
    “WIT-Greedy: Hardware System Design of Weighted ITerative Greedy Decoder for Surface Code”,
    28th Asia and South Pacific Design Automation Conference. (ASP-DAC 2023)
    [acceptance rate: 102/328=31.1%]

  6. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo, Masamitsu Tanaka, Yasunari Suzuki, Yutaka Tabuchi,
    “QULATIS: A Quantum Error Correction Methodology toward Lattice Surgery”,
    28th IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture. (HPCA 2022)
    [acceptance rate: 80/262=30.5%]

  7. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo, Masamitsu Tanaka, Yasunari Suzuki, Yutaka Tabuchi,
    “QECOOL: On-Line Quantum Error Correction with a Superconducting Decoder for Surface Code”,
    58th IEEE/ACM Design Automation Conference. (DAC 2021) [arxiv]
    [acceptance rate: 23%]

  8. Motoki Sakurai, Yosuke Ueno, Masaaki Kondo,
    “Path Planning and Moving Obstacle Avoidance with Neuromorphic Computing”,
    IEEE International Conference on Intelligence and Safety for Robotics. (ISR 2021)

  9. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo,
    “Neuromorphic Graph Processing for Minimum Weight Perfect Matching”,
    The 2nd R-CCS International Symposium, 2020. (Poster)

  10. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo,
    “A Base DNN Model Selection Method for Efficient Transfer Learning toward Smart Society”,
    The 1st R-CCS International Symposium, 2019. (Poster)

Talks

  1. Yosuke Ueno, Yuna Tomida, Teruo Tanimoto, Masamitsu Tanaka, Yutaka Tabuchi, Koji Inoue, Hiroshi Nakamura,
    “Toward System-Level Optimization of Superconducting Quantum Computers: The Case of QAOA”,
    5th Workshop on Quantum and Classical Cryogenic Devices, Circuits, and Systems (QCCC), 2023. [slide]

  2. Yosuke Ueno,
    “Online surface code decoder with a superconducting circuit”,
    56th RQC Seminar, RIKEN Center for Quantum Computing, 2023. [slide]

  3. Yosuke Ueno,
    “Online decoding of surface code with a superconducting circuit”,
    Workshop on Real-Time Decoding for Fault-Tolerant Quantum Computing in IEEE Quantum week, 2022. [slide]

  4. Yosuke Ueno, Masaaki Kondo, Masamitsu Tanaka, Yasunari Suzuki and Yutaka Tabuchi,
    “Quantum Error Correction with a Superconducting Decoder”,
    2nd Workshop on Quantum and Classical Cryogenic Devices, Circuits, and Systems (QCCC), 2020. (Invited talk)

  5. Yosuke Ueno, Takayuki Hoshi, Atsushi Hiyama, and Masahiko Inami,
    “Virtual Experiments of Augmentation of Transparent Cockpit”,
    24th International Display Workshops (IDW), 2017. (Invited talk)

Talks (in Japanese)

  1. 上野洋典,
    “量子計算機アーキテクチャ分野の研究動向”,
    情報処理学会第10回量子ソフトウェア研究会, 2023年10月. (招待講演) [資料]
  2. 上野洋典,
    トップコンファレンスセッション “超伝導回路を用いたオンライン量子誤り訂正”,
    第22回情報科学技術フォーラム(FIT2023), 2023年9月. (招待講演) [資料]
  3. 上野洋典,
    “表面符号を用いた誤り耐性計算へ向けた超伝導デバイスアーキテクチャ”,
    第34回量子情報関東Student Chapter, 2023年9月. (招待講演) [資料]
  4. 天野 英晴, 谷本輝夫, 上野洋典, 小松一彦, 佐野健太郎, 平木敬
    BoFセッション “コンピュータ研究者は、量子コンピュータを研究する(勉強する)必要があるのだろうか?”,
    並列/分散/協調処理に関するサマー・ワークショップ(SWoPP 2023), 2023年8月. [資料]

Domestic Conferences (in Japanese)

  1. 上野洋典, 富田祐永, 谷本輝夫, 田中雅光, 田渕豊, 井上弘士, 中村宏,
    “超伝導量子計算機のシステムレベル最適化に向けて 〜QAOAを対象とした場合〜”,
    xSIG (Cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming), 2023. (ポスター)

  2. 多賀直史, 上野洋典, 近藤正章,
    “量子ビットの誤り率の偏りを考慮したニューラルネットワークによる量子誤り訂正手法の検討”,
    第246回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2023.

  3. 廖望, 鈴木泰成, 谷本輝夫, 上野洋典, 徳永裕己,
    “WIT-Greedy: Hardware System Design of Weighted ITerative Greedy Decoder for Surface Code”,
    第7回情報処理学会量子ソフトウェア研究会, 2022.

  4. 富田祐永, 上野洋典, 谷本輝夫, 田中雅光, 井上弘士, 中村宏,
    “通信量に着目した QAOA 向け極低温 NISQ コンピューティングのアーキテクチャ検討”,
    第242回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2022.

  5. 小畠晟裕, 上野洋典, 近藤正章,
    “ニューラルネットワークを用いた量子誤り訂正手法の改良の検討”,
    第240回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2022.

  6. 上野洋典, 近藤正章, 田中雅光, 鈴木泰成, 田渕豊,
    “超伝導回路を用いた量子誤り訂正向けオンライン復号器の提案”,
    第2回情報処理学会量子ソフトウェア研究会, 2021.
    優秀発表賞, 情報処理学会コンピュータサイエンス領域奨励賞

  7. 水野太資, 上野洋典, 近藤正章,
    “二値化ニューラルネットワークを用いた量子誤り訂正の検討”,
    第236回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2021.

  8. 櫻井元貴, 穴澤徳明, 上野洋典, 近藤正章,
    “ニューロモーフィックコンピューティングによる移動障害物を考慮した経路探索手法”,
    情報処理学会研究報告, 第233回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2020.
    若手奨励賞

  9. 上野洋典, 近藤正章,
    “重み付きグラフの最大マッチング問題における脳型計算を用いた近似解法の検討”,
    第232回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2020.
    若手奨励賞, 情報処理学会 山下記念研究賞

  10. 穴澤徳明, 上野洋典, 近藤正章,
    “スパイキングニューラルネットワークを用いた時間依存ネットワークに対する経路探索手法の検討”,
    第232回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2020.

  11. 上野洋典, 近藤正章,
    “画像認識における効率的な転移学習のための学習モデル選択手法の提案”,
    xSIG (Cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming), 2019.

  12. 上野洋典, 近藤正章,
    “効率的な転移学習のための学習モデル構築およびモデル選択手法”,
    第223回情報処理学会 システム・アーキテクチャ研究会, 2018.

  13. 上野洋典, 東耕平, 近藤正章,
    “画像認識における効率的な転移学習のための学習モデル選択手法の検討”,
    第220回情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会, 2017.

Misc.

  1. 上野洋典, 東大システム情報学専攻「博士課程進学のすすめ」, 2023年4月14日