Strumenti di intelligenza artificiale per la ricerca sui materiali e le nanotecnologie – Physics World

Negli ultimi anni sono stati diversi gli sviluppi tecnologici e scientifici resi possibili dalla convergenza tra machine learning e fisica su scala nanometrica. Questo webinar esamina questo campo in rapida evoluzione della "nanotecnologia intelligente" e riunisce quattro importanti ricercatori al suo interno.

Durante il webinar, ospitato da Futuri nano, conosceremo alcuni degli sviluppi e delle scoperte più recenti che stanno avvenendo, la direzione prevista che il settore potrebbe prendere in futuro e le sfide più critiche attualmente poste.

Keith Brown, Università di Boston, Stati Uniti
Presentazione: Verso la scoperta di materiali a circuito chiuso su scala femtogramma utilizzando sonde di scansione
Keith A Brown è professore associato di ingegneria meccanica, scienza e ingegneria dei materiali e fisica presso la Boston University. Il KABlab studia approcci per accelerare lo sviluppo di materiali e strutture avanzati con particolare attenzione ai polimeri. Il gruppo utilizza laboratori a guida autonoma, produzione additiva, tecniche di sonda di scansione e apprendimento automatico per raggiungere questi obiettivi. Keith è coautore di oltre 100 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria e ha rilasciato sei brevetti. Keith ha ricevuto il premio Frontiers of Materials dalla Minerals, Metals, & Materials Society (TMS), è stato nominato "Future Star of AVS" e ha ricevuto il premio Omar Farha per la leadership nella ricerca dalla Northwestern University. Keith ha prestato servizio nel Nano Letters Comitato consultivo per l'inizio della carriera, ha co-organizzato un workshop delle Accademie nazionali di scienza, ingegneria e medicina sull'intelligenza artificiale per la scoperta scientifica e attualmente guida la task force di allestimento dell'intelligenza artificiale MRS nello sviluppo dei materiali.

Sergei Kalinin, Università del Tennessee, Knoxville e Pacific Northwest National Laboratory, USA
Presentazione: Scoperta della fisica e delle relazioni struttura-proprietà tramite microscopia con sonda a scansione automatizzata
Sergei V Kalinin è professore di Weston Fulton presso l'Università del Tennessee a Knoxville e scienziato capo di ML/AI per le scienze fisiche presso il Pacific Northwest National Laboratory. I suoi interessi di ricerca includono l'apprendimento automatico per la scoperta e l'ottimizzazione dei materiali, l'assemblaggio atomico diretto tramite fasci di elettroni, le applicazioni dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale per l'estrazione fisica dai dati di imaging risolti atomicamente e mesoscopici e l'accoppiamento tra fenomeni elettromeccanici, elettrici e di trasporto su la nanoscala. Ha ricevuto numerosi premi, tra cui la medaglia Medard Welch di ACS (2023) e i Blavatnik National Awards for Young Scientists (2018). Sergei ha pubblicato più di 700 articoli su riviste sottoposte a revisione paritaria, ha curato quattro libri ed è titolare di oltre 10 brevetti. Sergei ha organizzato numerosi simposi in tutto il mondo, funge da consulente per aziende come Intel e diversi produttori di microscopi a sonda a scansione e fa parte del comitato editoriale di numerose riviste accademiche internazionali.

Amanda Bernard, Università Nazionale Australiana, Australia
Presentazione: caratteristiche interpretabili, istanze influenti e modelli spiegabili di apprendimento automatico per la nanoscienza e la tecnologia
Amanda Barnard è una delle scienziate computazionali più premiate d'Australia. Attualmente conduce ricerche sull'interfaccia tra modellazione computazionale, supercalcolo ad alte prestazioni, apprendimento automatico applicato e intelligenza artificiale (AI). Ha conseguito la laurea con lode in fisica applicata nel 2000, il dottorato di ricerca in fisica teorica della materia condensata nel 2003 e il dottorato di ricerca nel 2020 presso la RMIT University. Con oltre 20 anni di esperienza nel calcolo ad alte prestazioni, nella modellazione computazionale e nell'informatica, Amanda fa parte di consigli di amministrazione di varie istituzioni. È stata riconosciuta per la leadership ed è stata premiata in cinque discipline scientifiche. È membro dell'Australian Institute of Physics (FAIP), della Royal Society of Chemistry (FRSC) e nel 2022 è stata nominata membro dell'Ordine dell'Australia (AM). Amanda è l'attuale redattore capo di Futuri nano e i suoi attuali interessi di ricerca includono l'apprendimento automatico applicato e l'intelligenza artificiale, la scienza dei dati, l'eResearch e il calcolo ad alte prestazioni.

Yaroslava Yingling, Università statale della Carolina del Nord, Stati Uniti
Presentazione: Verso la fusione dei dati nella scienza dei materiali: collegare simulazioni ed esperimenti con la scienza dei dati
L'illustre professore di Kobe Steel, Yaroslava G Yingling, è capo dipartimento associato, studioso di facoltà universitaria e direttore di programmi universitari. Ha conseguito il diploma universitario in informatica e ingegneria presso l'Università Tecnica Statale Russa di San Pietroburgo e il dottorato di ricerca in ingegneria dei materiali e calcolo ad alte prestazioni presso la Pennsylvania State University nel 2002. Ha svolto ricerca post-dottorato presso il dipartimento di chimica della Penn State University e presso il National Institutes of Health National Cancer Institute, prima di unirsi alla North Carolina State University nel 2007. È redattrice per Springer Jrivista di scienza dei materiali e un membro del comitato editoriale di ACS Scienza e ingegneria dei biomateriali ed Materiali e interfacce applicate da ACS. Ha ricevuto il premio CAREER della National Science Foundation e l'Open Eye Young Investigator Award dell'American Chemical Society ed è stata nominata borsista della facoltà della NC State University. È stata inserita nella NC State Research Leadership Academy nel 2021 e ha ricevuto il premio per la ricerca eccezionale della NC State Alumni Association.

A proposito di questo diario

Futuri nano è una rivista multidisciplinare di grande impatto che pubblica ricerche fondamentali e applicate all'avanguardia nel campo delle nanoscienze e dell'innovazione tecnologica.

Redattore capo: Amanda Barnard, professoressa senior di scienze computazionali e vicedirettrice della School of Computing presso l'Australian National University.

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/ai-tools-for-materials-research-and-nanotechnology/