Japan

サイト内の現在位置

NECの研究者

2025年9月24日

小渕 喜一 （Kiichi Obuchi）

小渕 喜一の写真

主任研究員
博士(環境学)

研究分野

  • 特徴量設計技術 (特徴量エンジニアリング)
  • 少データ表現学習
  • 転移学習の材料分野への応用

論文

  • 博士学位論文
    『実験作業での行動シミュレートに向けた実験行動のモデル化と操作特性の定量的解析』
    2016年3月 東京大学

主要論文（査読付）

  • K. Obuchi, Y. Yahagi, K. Toyama, S. Tanaka, and K. Matsui, Multi-modal cascade feature transfer for polymer property prediction, Mach. Learn. Sci. Technol. 6, 035051 (2025).
  • Y. Yahagi, K. Obuchi, F. Kosaka, and K. Matsui, Transfer learning from first-principles calculations to experiments with chemistry-informed domain transformation, Mach. Learn. Sci. Technol. 6, 025026 (2025).
  • M. Kumagai, T. Kabe, K. Obuchi, K. Toyama, T. Iwata, S. Tanaka, D. Oñoro-Rubio, Enhancing α- and β-glucan esters’ material selection through machine learning: An empirical study, Polymer Degradation and Stability, 238, 111293 (2025).

学会発表・講演

  • 第28回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2025)
    『高分子マルチ物性予測向けのMulti-gate Mixture of Experts(MMoE)モデル』　(2025年11月)
  • 化学工学会第56回秋季大会　「転移学習の触媒・高分子実験データへの実践」　(2025年9月)
  • The Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024) workshop AI4Mat
    “Multi-modal cascade feature transfer for polymer property prediction” （2024年12月）
  • 第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2024)
    『Multi-modal cascade feature transfer for polymer property prediction』　（2024年11月）
  • Data-driven discovery in the chemical sciences Faraday Discussion
    “Warm Start for Polymer Property Prediction with Pretrained model by deep learning”　（2024年9月）
  • 18th ICC International Congress on Catalysis (ICC2024)
    “Improved Prediction of Catalyst Performance using Multi Catalysis Data and Transfer Learning Approach”　（2024年7月）
  • 『LLMとMIで革新する素材開発プラットフォーム』　NEC技報 Vol.75 No.2 “ビジネスの常識を変える生成AI特集 ～社会実装に向けた取り組みと、それを支える生成AI 技術～
  • ACS 2023 Fall -Harnessing the Power of Data
    “Predicting CO2 utilization catalyst performance by transfer learning using past catalyst data”　（2023年8月）
  • 日経BP主催講演会「研究開発型企業に求められるR&Dの明日を徹底討論 先駆者たちに学ぶデータ活用の最前線(2023)」　（2023年7月）
  • 化学工学会第88年会 / IChES 2023
    「転移学習を⽤いた触媒性能予測モデルの開発」　（2023年3月）
  • The 42nd edition of the International Symposium on Halogenated Persistent Organic Pollutants(2022)
    “Machine learning modeling to predict ‘global warming potential’ of fluorinated gasses” (2022年9月)

略歴

2010年
東京大学工学部化学システム工学科 卒業・学位取得
2010年～2016年
東京大学新領域創成科学研究科 修士・博士取得
2016年～2018年
ミドリ安全株式会社 商品開発部 グループ長
2018年～2021年
ダウ・ケミカル日本 研究開発部門 主任研究員
2021年～現在
日本電気株式会社（兼）国立産業技術総合研究所 主任研究員

NECの研究者一覧へ戻る

お問い合わせ