研究者詳細 - 李　鴻敏

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リ　ホンミン

李　鴻敏

LI HONGMIN

所属

生命理工学院研究員

ホームページ

https://li-hongmin.github.io/

通称等の別名

李鴻敏

プロフィール

現在、東京科学大学生命理工学院佐藤研究室（生命データサイエンス分野）の研究員として、AIによる自動化された科学研究ワークフロー、AI for Science、バイオインフォマティクス、AI研究・評価に取り組んでいます。また、東京大学 Frith Lab の Guest Researcher として、生物配列解析と計算手法の研究を継続しています。AlphaScience Lab のFounderとして、専門家の判断に基づく、監査可能で責任あるAI支援科学発見ワークフローを探究しています。

最近の研究では、LLM推論の監査制約付き評価プロトコル、shortcut learning と cross-family OOD failure の分離、proxy-based explanations の限界を示す controlled counterexample、bipartite landmark sampling による FastUMAP を発表しました。ID3 は biomolecular sequence design を現在の応用の一つとしつつ、入力データを微分可能に扱う task-general な枠組みとして、より一般の最適化・設計タスクへ拡張できると考えています。

外部リンク

研究キーワード

大規模言語モデル
AI for Science
バイオインフォマティクス
AI自動化科学研究ワークフロー

研究分野

情報通信 / 数理情報学 / 機械学習
情報通信 / 生命、健康、医療情報学 / バイオインフォマティクス、AI for Science

学歴

筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス

2019年4月 - 2022年3月

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筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス

2017年4月 - 2019年3月

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筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス

2016年10月 - 2017年3月

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備考：研究生

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寧夏大学物理电气工程学群电子信息工程学類

2011年9月 - 2015年7月

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国名：中華人民共和国

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ウランチャブ市集寧第一中学(高校)

2008年9月 - 2011年5月

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経歴

東京大学 Frith Lab 客員研究員

2026年4月 - 現在

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備考：バイオインフォマティクスおよび生物配列解析に関する共同研究

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東京科学大学生命理工学院佐藤研究室（生命データサイエンス分野）研究員

2026年4月 - 現在

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備考：AI自動化科学研究ワークフロー、AI for Science、バイオインフォマティクスに関する研究

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東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻特任研究員

2023年5月 - 2026年3月

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HAOMO.AI Machine learning engineer

2022年11月 - 2023年4月

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東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻特任研究員

2022年4月 - 2022年10月

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論文

Separating Shortcut Transition from Cross-Family OOD Failure in a Minimal Model

李鴻敏

arXiv arXiv:2605.12945 2026年5月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者

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A Controlled Counterexample to Strong Proxy-Based Explanations of OOD Performance: in a Fixed Pretraining-and-Probing Setup

李鴻敏

arXiv arXiv:2605.11554 2026年5月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者

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FastUMAP: Scalable Dimensionality Reduction via Bipartite Landmark Sampling

李鴻敏

arXiv arXiv:2605.11428 2026年5月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者

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Targeted Tests for LLM Reasoning: An Audit-Constrained Protocol

李鴻敏

arXiv arXiv:2605.11599 2026年5月

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担当区分：筆頭著者,　責任著者

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LSEC: Large-scale spectral ensemble clustering.

Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

Intelligent Data Analysis 27 ( 1 ) 59 - 77 2023年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.3233/IDA-216240

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Divide-and-conquer based Large-Scale Spectral Clustering

Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

Neurocomputing 501 664 - 678 2021年4月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Spectral clustering is one of the most popular clustering methods. However,
how to balance the efficiency and effectiveness of the large-scale spectral
clustering with limited computing resources has not been properly solved for a
long time. In this paper, we propose a divide-and-conquer based large-scale
spectral clustering method to strike a good balance between efficiency and
effectiveness. In the proposed method, a divide-and-conquer based landmark
selection algorithm and a novel approximate similarity matrix approach are
designed to construct a sparse similarity matrix within extremely low cost.
Then clustering results can be computed quickly through a bipartite graph
partition process. The proposed method achieves the lower computational
complexity than most existing large-scale spectral clustering. Experimental
results on ten large-scale datasets have demonstrated the efficiency and
effectiveness of the proposed methods. The MATLAB code of the proposed method
and experimental datasets are available at
https://github.com/Li-Hongmin/MyPaperWithCode.

DOI： 10.1016/j.neucom.2022.06.006

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2104.15042v1
Ensemble Learning for Spectral Clustering 査読

Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 1094 - 1099 2020年11月

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/icdm50108.2020.00131

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Large generative mRNA language foundation model for efficient coding sequence generation and design with mRNA-GPT

Bian Bian, Yiming Zhang, Hongmin Li, Jiuzhou Zhong, Yutaka Saito

2025年12月

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DOI： 10.64898/2025.12.22.695962

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Gradient-based Optimization for mRNA Sequence Design

Hongmin Li, Goro Terai, Takumi Otagaki, Kiyoshi Asai

2025年10月

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DOI： 10.1101/2025.10.22.683691

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An Oversampling Framework for Imbalanced Classification Based on Laplacian Eigenmaps 査読

Xiucai Ye, Hongmin Li, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

Neurocomputing, 2020 399 107 - 116 2020年2月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.neucom.2020.02.081

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Hubness-based Sampling Method for Nystrom Spectral Clustering 査読

Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2020 1 - 8 2020年

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担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/IJCNN48605.2020.9207089

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnn/ijcnn2020.html#LiYIS20
Distributed Collaborative Feature Selection Based on Intermediate Representation 招待査読

Xiucai Ye, Hongmin Li, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai

28th International Joint Conference on Artificial Intelligence 4142 - 4149 2019年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.24963/ijcai.2019/575

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcai/ijcai2019.html#YeLIS19
Large scale spectral clustering using landmarks based on hubness

李鴻敏

筑波大学 2019年3月

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記述言語：英語掲載種別：学位論文（その他）

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Ensemble Feature Learning to Identify Risk Factors for Predicting Secondary Cancer

Xiucai Ye, Hongmin Li, Tetsuya Sakurai, Pei-Wei Shueng

International Journal of Medical Sciences 16 ( 7 ) 949 - 959 2019年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Ivyspring International Publisher

DOI： 10.7150/ijms.33820

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Large Scale Spectral Clustering Using Sparse Representation Based on Hubness 招待査読

Xiucai Ye, Hongmin Li, Tetsuya Sakurai, Zhi Liu

Proceeding of the IEEE International Conference on Cloud and Big Data Computing 1731 - 1737 2018年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

添付ファイル： CBDCom-Xiucai Ye-large scale spectral clustering.pdf

DOI： 10.1109/SmartWorld.2018.00293

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/uic/uic2018.html#YeLSL18

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講演・口頭発表等

A novel large scale spectral clustering

Li Hongmin

The 2021 International Collaborative Workshop of RUB-UGA-UT, 3rd Edition - Recent Trends in Computer Science and Artificial Intelligence (CollaboTICS 2021) 2021年12月

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開催年月日： 2021年12月

会議種別：シンポジウム・ワークショップパネル（公募）

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ハブネスに基づくランドマークを用いた大規模スペクトルクラスタリング招待国際会議

李鴻敏

デジタルサイエンス国際シンポジウム〜デジタルサイエンスの今〜 2019年6月

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記述言語：英語会議種別：ポスター発表

添付ファイル： hubs spectral clustering.pdf

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受賞

Google Cloud TPU Builders Award

2026年6月 Google.org Research Credits Program Team / Google Cloud USD 5,500 in GCP credits for TPU-based AI and scientific workflow experiments

李鴻敏

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第1回AETA地震予測AIアルゴリズムコンテスト2位

2020年11月北京大学深圳大学院

李鴻敏

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優秀論文賞 IEEE CBDCom国際学会の賞

2018年10月 IEEE CBDCom国際学会 Large Scale Spectral Clustering Using Sparse Representation Based on Hubness

叶秀彩, 李鴻敏, 櫻井鉄也, 劉志

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共同研究・競争的資金等の研究課題

生物分子配列設計のための入力データ微分可能統合フレームワーク（ID3）の開発

研究課題/領域番号：26K21370 2026年4月 - 2028年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究

李鴻敏

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担当区分：研究代表者

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RNA配列とテキストを統合した大規模言語モデルの開発

研究課題/領域番号：24K20890 2024年4月 - 2026年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究

李鴻敏

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配分額：4420000円（直接経費：3400000円、間接経費：1020000円）

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Google Grant: Input Data Differentiable Designer: A Novel ML Algorithm for Biological Sequence Optimization $30,000

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その他

リサーチ・アシスタント制度RA

2019年5月

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博士後期課程の学生にリサーチ・アシスタントとして研究の補助業務を行わせる制度。

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共通科目情報（実習）の TA

2018年4月

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情報処理に関する基本的概念，情報化社会におけるコンピュータの役割と情報倫理を理解するとともに，実際にコンピュータを操作し，その仕組みと様々な利用法を習得する．

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チューター

2018年3月

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留学生の日本語指導，日常の世話（学内外の案内，諸手続きのための市役所等への同行，買い物，宿舎探しの補助）等です。

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