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Last Updated :2026/09/13

冨岡　莉生

工学部
助教

研究者情報

■ 学位

博士（情報工学）, 九州工業大学, 2026年03月

■ 研究キーワード

情報フォトニクス

光情報処理

光エレクトロニクス

光ニューラルネットワーク

光計算

ホログラフィ

経歴

■ 経歴

2026年04月 - 現在
福岡大学, 工学部電子情報工学科, 助教

2024年04月 - 2026年03月
九州工業大学, 九州工業大学SPRINGスカラシップ研究学生

2025年04月 - 2025年09月
北九州市立大学, 経済学部経営情報学科, 非常勤講師

2023年04月 - 2024年03月
九州工業大学, 先端研究フェロー

■ 学歴

2023年04月 - 2026年03月
九州工業大学, 大学院情報工学府, 情報創成工学専攻

2021年04月 - 2023年03月
九州工業大学, 大学院情報工学府, 学際情報工学専攻

2017年04月 - 2021年03月
九州工業大学, 情報工学部, システム創成情報工学科

研究活動情報

■ 受賞

2022年12月
映像情報メディア学会, 優秀研究発表賞
自己参照型ホログラフィックニューラルネットワークにおける透過行列を用いた学習過程の改善, 国内学会・会議・シンポジウム等の賞
冨岡莉生

■ 論文

Numerical simulations on self-referential holographic data storage with built-in denoising function by self-referential holographic deep neural network
Yuta Eto; Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
Optical Review, 2025年06月21日, 32:534 - 545, 査読有り

Numerical simulations on optoelectronic deep neural network hardware based on self-referential holography
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
Optical Review, 2023年04月28日, 30:387 - 396, 査読有り
責任著者

Fundamental Studies of Optoelectronic Deep Neural Network Using Cluster-wise Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation Algorithms
Takumi Hashiguchi; Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
Program and Abstracts, the 8th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2026年03月06日, :92 - 92, 査読有り

Numerical Study of Interface Design for Spatial Light Modulation-Based Deep Neural Networks Using Hyperparameter Optimization
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
Program and Abstracts, the 8th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2026年03月06日, :93 - 93, 査読有り
筆頭著者

空間光変調に基づく光電融合深層ニューラルネットワークハードウェアに関する研究
冨岡莉生
九州工業大学博士学位論文, 2026年03月

Numerical Simulations of Parallel Image Recognition with Self-Referential Holographic Deep Neural Network
Shoichi Sakai; Rio Tomioka; Yuta Eto; Masanori Takabayashi
IWH2025, 2025年11月12日, 査読有り

Numerical simulations on denoising capability of self-referential holographic data storage with built-in denoising function
Yuta Eto; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
IWH2025, 2025年11月12日, 査読有り

Numerical Simulation of Autonomous Mask Design for Optoelectronic Deep Neural Network by Hyperparameter Optimization
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
IWH2025, 2025年11月12日, 査読有り
筆頭著者

Numerical Simulations of Optoelectronic Neural Network Using Off-Axis Binary Holograms on Digital Micromirror Device
Yusaku Matsumoto; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
ISOM2025, 2025年10月19日, 査読有り

Numerical Simulation of Output Filter Design for Optoelectronic Deep Neural Network Using Hyperparameter Optimization
Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
the 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2025年03月03日, (P1-21):39 - 39, 査読有り
筆頭著者

Numerical simulation of deep reinforcement learning using self- referential holographic deep neural network
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
IWH2024, 2024年12月10日, (S5-2), 査読有り
筆頭著者

Self-referential holographic data storage with integrated denoising function by deep learning
Yuta Eto; Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
ISOM2024, 2024年10月20日, (Mo-D-01), 査読有り

Numerical Simulations of Optoelectronic Deep Neural Network Using Trainable Activation Function
Taichi Takatsu; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
ISOM2024, 2024年10月20日, (Tu-E-44), 査読有り

Numerical simulations on image recognition by self-referential holographic deep neural network with electronic output layer
Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
ODF2024, 2024年07月10日, (ThP-39), 査読有り
筆頭著者

Numerical analysis on contributions of individual layers in self-referential holographic deep neural network
Taichi Takatsu; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
ODF2024, 2024年07月10日, (ThP-40), 査読有り

Numerical simulation on wavefront transformation using self-referential holographic deep neural network
Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Masanori Takabayashi
the 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2024年03月01日, (O3-04/P1-22):14 - 14, 査読有り
筆頭著者

Effective training method using transmission matrix for optoelectronic deep neural network
Taichi Takatsu; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
the 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2024年03月01日, (P1-12):25 - 25, 査読有り

Self-referential holographic neural network with single spatial light modulator
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
the 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2022年12月13日, (P2-2):35 - 35, 査読有り
筆頭著者

Numerical Simulations of Optoelectronic AI Hardware using Transmission Matrix of Real Object
Masanori Takabayashi; Rio Tomioka; Kaito Inoue; Atsushi Shibukawa
the 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2022年12月13日, (S-4):7 - 7, 査読有り

Dependence of activation function on image recognition accuracy in self-referential holographic deep neural network
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
ISOM2022, 2022年07月31日, (ITuPJ_01), 査読有り
筆頭著者

Self-referential holographic neural network with electronically implemented nonlinear layer
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
the 3rd International Symposium on Neuromorphic AI Hardware, 2022年03月18日, (P-AM8):17 - 17, 査読有り
筆頭著者

Hyperparameter tuning for accurate image classification using self-referential holographic neural network
Masanori Takabayashi; Sae Isayama; Rio Tomioka
IWH2021, 2022年03月11日, (11-P08), 査読有り

Numerical simulations of neural network hardware based on self-referential holography
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
ISOM21, 2021年10月03日, (We-A-02):123 - 124, 査読有り
筆頭著者

■ MISC

自己参照型ホログラフィの原理を用いた光電子深層ニューラルネットワークハードウェア
髙林正典; 冨岡莉生
フォトニクスニュース, 2024年03月10日, 9(3):147 - 151, 査読有り

自己参照型ホログラフィックニューラルネットワークにおける透過行列を用いた学習過程の改善
冨岡莉生; 高林正典
映像情報メディア学会技術報告, 2022年02月21日, 46(6):61 - 66
筆頭著者

自己参照型ホログラフィック深層ニューラルネットワークを用いた並列画像デノイジングに関する数値シミュレーション
坂井翔一; 江藤優太; 冨岡莉生; 髙林正典
映情学技報, 2026年02月18日, 50(5):17 - 20

深層学習によるデノイズ機能を内在した自己参照型ホログラフィックメモリのための効率的な学習手法の検討
江藤優太; 冨岡莉生; 髙林正典
第86回応用物理学会秋季学術講演会, 2025年09月07日, :8p-N205-01

散乱媒質を挿入した光電子融合型深層ニューラルネットワークを用いた画像識別実験
井上快斗; 橋口拓実; 高津太一; 冨岡莉生; 渋川敦史; 髙林正典
映情報学技報, 2025年02月19日, 49(4):161 - 166

深層学習に基づく再生データページのデノイズ機能を内在する自己参照型ホログラフィックメモリ～学習用データセットの生成法に関する検討～
江藤優太; 冨岡莉生; 高津太一; 髙林正典
映情報学技報, 2024年12月05日, 48(41):1 - 6

Numerical simulation on phase-to-intensity conversion by self-referential holographic deep neural network
Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
The 13th Japan-Korea Workshop on Digital Holography and Information Photonics, 2023年12月18日, :54 - 54
筆頭著者

訪問地事前体験のための仮想空間アプリケーションの開発及び実証実験
山崎駆; 山口健太; 冨岡莉生; 梶谷柊; 高津太一; 根崎翔; 井上快斗; 岸田隆之; 井上創造; 柴田智広
第7回福祉工学会九州支部大会, 2022年12月10日, (P1-3):30 - 31

仮想空間アプリケーションを利用した訪問地の事前体験と高齢化社会への適用
山崎駆; 山口健太; 冨岡莉生; 梶谷柊; 高津太一; 根崎翔; 井上快斗; 岸田隆之; 井上創造; 柴田智広
第25回ASD研究会, 2022年12月02日, (2022-ASD-25-6)

■ 講演・口頭発表等

自己参照型ホログラフィック深層ニューラルネットワークによる並列画像識別
坂井翔一; 冨岡莉生; 江藤優太; 髙林正典
光の極限性能を生かすフォトニックコンピューティング第7回領域会議, 2025年12月15日

自己参照型ホログラフィック深層ニューラルネットワークを用いた画像デノイズに関する数値シミュレーション
江藤優太; 冨岡莉生; 髙林正典
光の極限性能を生かすフォトニックコンピューティング第6回領域会議, 2025年08月04日

空間光変調に基づく複素深層ニューラルネットワーク
冨岡莉生; 高津太一; 高林正典
「光の極限性能を生かすフォトニックコンピューティングの創成」第2回公開シンポジウム, 2024年12月17日

学習可能な電子演算部を有する光電融合深層ニューラルネットワークに関するシミュレーション
冨岡莉生; 高津太一; 高林正典
光の極限性能を生かすフォトニックコンピューティング第4回領域会議, 2024年08月05日

Numerical simulations of efficient training method on optoelectronic deep neural network using transmission matrix
Taichi Takatsu; Rio Tomioka; Masanori Takabayashi
Materials Meet Robots 2024, 2024年05月07日

Numerical simulations on complex-valued optoelectronic deep neural network
Rio Tomioka; Taichi Takatsu; Kaito Inoue; Atsushi Shibukawa; Masanori Takabayashi
The First International Symposium on Photonic Computing, 2024年03月11日

複素振幅分布を入出力とする光電子融合型深層ニューラルネットワークハードウェアにおける複素活性化関数の影響
冨岡莉生; 高林正典
光の極限性能を生かすフォトニックコンピューティング第3回領域会議, 2023年08月07日

自己参照型ホログラフィックメモリの光学系を用いたニューラルネットワークハードウェア
冨岡莉生; 高林正典
情報フォトニクス研究討論会2023, 2023年07月21日

自己参照型ホログラフィの原理に基づく光電子融合型ニューラルネットワークハードウェア
冨岡莉生
第２回光ニューロワークショップ, 2023年03月13日

■ 担当経験のある科目_授業

コンピュータシステム
2025年04月 - 2025年09月
北九州市立大学

■ 所属学協会

2023年05月 - 現在
日本光学会

2022年11月 - 現在
映像情報メディア学会