CV

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履歴書

鈴木敬将 (Suzuki Takamasa)

情報工学・機械学習・計算化学

mail: suzuki.t.dq__at__m.titech.ac.jp (replace __at__ to @)

TwitterDM: http://x.com/xeT1T

T. Suzuki, D. Ma, Yasuo N., Sekijijma M., “Mothra: Multi-objective de novo Molecular Generation using Monte Carlo Tree Search”, Journal of Chemical Information and Modeling, ([Link])
Erikawa D., Yasuo N., Suzuki T., Nakamura S., Sekijima M.,”Gargoyles: An Open Source Graph-based molecular optimization method based on Deep Reinforcement Learning”,ACS Omega (Link)
K. Murakumo, N. Yoshikawa, K. Rikimaru, S. Nakamura, K. Furui, T. Suzuki, H. Yamasaki, Y. Nishigaya, Y. Takagi, M. Ohue,”LLM Drug Discovery Challenge: A Contest as a Feasibility Study on the Utilization of Large Language Models in Medicinal Chemistry”, NeurIPS 2023 AI4Mat workshop, (Link)

期間	機関	事業内容	職名
2023年2月 - 2023年 9月	東京工業大学関嶋研究室	共同研究	RA
2022年7月 - 2022年10月	東京工業大学関嶋研究室	研究補佐	RA

叢雲くすり（創薬ちゃん）, Nakamura S., Furui K., Suzuki T., Yamasaki H., 「#LLM創薬チャレンジ開催報告～創薬における大規模言語モデル活用のフィージビリティスタディとして～」, 日本薬学会構造活性フォーラム2023, オンライン, 2023年8月25日

Suzuki T., Yasuo N., Sekijima M., “Development of Hit-to-Lead Molecular Optimization by Multi-objective Monte Calro Tree Search”, CBI学会2023年大会, タワーホール船堀, 2023年10月25日
鈴木敬将, 安尾信明, 関嶋政和「パレート最適を考慮したHit-to-Leadにおける多目的最適化手法の開発」, 情報処理学会第74回バイオ情報学研究会, 沖縄先端科学技術大学院大学, 2023年6月30日
鈴木敬将, Ma Dian, 中村彰吾, 安尾信明, 関嶋政和,「パレート最適化を用いた多目的最適なde novo分子生成」, 日本薬学会第143年会, 北海道大学, 2023年3月26日
鈴木敬将, 安尾信明, 関嶋政和,「パレート最適モンテカルロ木探索によるde novo化合物生成手法の開発」, 情報処理学会第73回バイオ情報学研究会, 北陸先端科学技術大学院大学, 2023年3月9日
鈴木敬将, 安尾信明, 関嶋政和, 「パレート最適化MCTSを用いたde novo分子生成手法の開発」, 情報処理学会第85回全国大会, 電気通信大学, 2023年3月4日
Suzuki T., Ma Dian, Yasuo N., Sekijima M., “Multi-Objective Molecular Optimization Using Monte Calro Tree Search”, CBI学会2022年大会, タワーホール船堀, 2022年10月25日

Suzuki T., Yasuo N., Sekijima M., “Development of Multi-objective Hit-to-Lead Optimization Using Monte Carlo Tree Search” 第12回生命医薬情報学連合大会, 柏の葉カンファレンスセンター, 2023年9月7日