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【香港理工大学】2027年材料与AI驱动发现国际会议(MAID 2027)
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2027年材料与AI驱动发现国际会议(MAID 2027) 2027 International Conference on Materials AI Discovery (MAID 2027) 【2027/8/13-15】中国·香港 https://maid2027.org/ 一、会议简介 2027材料人工智能发现国际会议（MAID 2027）由香港理工大学‑华南理工大学先进与绿色复合材料联合研究中心主办，香港机械工程师学会（HKSME）协办，将于2027年8月13‑15日在中国香港举办。 MAID 2027 以“人工智能驱动的新材料发现与化学空间探索”为主题，是面向人工智能驱动材料发现、计算材料科学、智能制造等广阔领域，展示与交流技术进展及研究成果的国际学术平台。会议旨在汇聚全球顶尖研究人员、工程师与科研学者，分享最新科研成果与工程实践。我们热忱欢迎潜在投稿作者及参会人员莅临 MAID 2027，共同推动人工智能驱动材料发现与化学空间探索领域的发展。 二、出版检索信息 1）所有完成注册并现场报告的论文将提交至出版社审核，符合要求的论文收录于会议论文集（在线出版）。出版后，出版社将向 Engineering Village、Scopus、Web of Science 等数据库提交论文，进行审核与索引收录。 2）部分高质量、具备良好拓展价值的遴选论文，将获推荐至国际期刊发表。 三、征稿主题包括但不限于： 1. 机器学习势函数与力场：用于加速材料模拟的机器学习原子间势，包含神经网络势、高斯近似势、等变模型。 2. 面向材料设计的生成模型：GAN、扩散模型、VAE、Transformer 架构，用于逆向设计、晶体预测、全新分子生成。 3. 高通量计算筛选：基于 DFT、机器学习加速的大化学空间虚拟筛选、材料数据库、自动化工作流。 4. 自主实验室与机器人技术：自动驾驶实验室、自动化合成平台、机器人实验、AI 闭环材料性能优化。 5. 多模态数据融合与大语言模型：将文本、图像、光谱、模拟结果结合大语言模型、视觉语言模型、多模态基础模型应用于材料科学。 6. 物理信息机器学习与不确定性量化：将物理约束、对称性、守恒律嵌入机器学习模型；贝叶斯方法、共形预测实现可靠材料性能预测。 7. 面向可持续与能源材料的人工智能：电池、催化剂、光伏、热电、二氧化碳捕获、储氢材料相关 AI 应用。 会议议题持续更新中，请密切关注官网：https://maid2027.org/CFP.html 组委会公开征集专题分会（Special Sessions）提案。专题分会用于补充常规会议议程，聚焦新兴、前沿、跨学科热点，覆盖学术界与产业界的新颖、挑战性研究方向。国内外意向组织者需通过会议邮箱提交专题信息：maid@smehk.org。 - 专题分会场申请须由意向组织者提交； - 申请者将以分会场主席 / 联合主席身份，负责本场专题分会的宣传推广及稿件评审统筹工作； - 单场专题分会时长为 2 小时，可容纳 6–10 位口头报告人； - 若申报报告人数超出会场承载上限，部分报告将调整至海报专场展示； - 所有录用并完成现场宣讲的论文均收录于会议论文集，并推送至对应学术数据库。 五、投稿方式 投稿系统：https://cmt3.research.microsoft.com/MAID2027 六、投稿须知 1）稿件必须用英文书写，图片、表格、公式中不允许有外文出现； 2）稿件应按照模板标准编写; 3）论文应为原创且从未公开出版的，投稿内容应与主题相关，且有深度性，有创新性； 4）禁止抄袭； 5）禁止一稿多投。 七、其他参会方式 1.报告者：如果你只想参加会议并作报告，不出版论文，只需要将摘要提交给会务组，经过评审后，将告知结果。注册成功的报告，将列入会议日程。有意者将摘要发送到会议邮箱maid@smehk.org 2.听众：注册成功的听众可以参加会议的所有分会。 3.审稿人：我们诚挚欢迎相关专家参与审稿。 八、联系方式 Ms. Joy Mou WeChat: HKSME15756362251 电话: 19983106382 会议邮箱：maid@smehk.org 会议官网：https://maid2027.org/ |
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