CV

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履歴書

鈴木 敬将 (Suzuki Takamasa)

専門

情報工学・機械学習・計算化学

連絡先

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

TwitterDM: http://x.com/xeT1T

LinkedIn: 鈴木敬将

略歴

• 2023年9月　東京工業大学物質・情報卓越教育院所属
• 2023年4月　東京工業大学情報理工学院情報工学系知能情報コース修士課程入学
• 2023年3月　東京工業大学情報理工学院情報工学系卒業
• 2019年4月　東京工業大学情報理工学院入学
• 2018年3月　都立八王子東高等学校卒業

奨学金・研究費獲得

• 2023年4月-2028年3月　ヒロセ財団研究者育成プログラム

研究業績

• 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)

受賞歴

• 2023年8月　#LLM創薬チャレンジ　第3位
• 2023年3月　情報処理学会第85回全国大会学生奨励賞　受賞

教育歴

期間	機関	事業内容	職名
2024年 9月 - 2024年 9月	東京工業大学	基盤データサイエンス	TA
2024年 8月 - 2024年 8月	東京工業大学	システム解析	TA
2024年 6月 - 2024年 8月	東京工業大学	応用実践データサイエンス	TA
2022年10月 - 2022年11月	東京工業大学	基盤データサイエンス演習	TA
2020年 9月 - 2025年 3月	都立八王子東高等学校	探究活動	TA
2019年10月 - 2022年 3月	都立八王子東高等学校	進路部	学習サポーター
2019年 6月 - 2022年12月	個別教室のトライ/家庭教師のトライ	医学部難関大コース	ヒアリング担当
2019年 4月 - 2020年 3月	河合塾	個別指導	講師

研究歴

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

発表

招待講演

• 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

口頭発表

• Suzuki T., Yasuo N., Sekijima M., “Development of a Molecular Generative model via the Decoupled Setting on Multi-objective Bayesian Optimization”, CBI学会2024年大会, タワーホール船堀, 2024年10月29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

ポスター発表

• 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