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与牛津、南洋理工、帝国理工、北大、加州理工等研究人员一起,探讨机器学习在多个学科中的深度融合与应用|2025人工智能与科学论坛

环球科学科研圈 • 1 月前 • 58 次点击  
本文来自“IOPP”,文章仅代表作者观点,与“环球科学科研圈”无关。


作为世界青年科学家峰会的重要平行论坛之一,2025“人工智能与科学论坛”(Machine Learning for Science 2025)由英国物理学会出版社(IOPP)牵头组织,聚集全球知名科学家、青年研究人员和产业领袖,共同探讨机器学习技术在物理科学、工程技术、生命健康、环境科学等多个学科中的深度融合与应用。


本次会议将于2025年10月25日至26日中国温州举行,围绕机器学习的理论基础和实际应用展开高水平研讨,致力于搭建学术界与产业界的全球交流平台,展示该领域的最新研究成果与应用案例。


会议将紧密结合IOP出版社新推出的机器学习系列期刊,包括:


  • Machine Learning: Science and Technology

  • Machine Learning: Engineering

  • Machine Learning: Health

  • Machine Learning: Earth

会议注册

您可以点击此处链接(https://www.wenjuan.com/s/zi26Zbt/)或扫描下方的二维码进行注册。您还可以访问会议网站,查看更多内容:https://conferences.koushare.com/MachineLearning2025

会议详情

  • 日期:2025年10月25日–26日(报到时间为10月24日全天)

  • 地点:浙江省温州市(具体地点请关注后续通知)

  • 形式:线下会议 + 线上同步直播

组织单位

  • 主办单位:英国物理学会出版社(IOPP)

  • 支持单位:中国物理学会

拟定议题

本次会议将围绕以下核心领域展开:


  • 机器学习与理科:涵盖物理、化学、材料科学、生物学及自动化实验室

  • 机器学习与工程:系统、自动化、机器人等工程技术的创新应用

  • 机器学习与健康:个性化医疗、智能诊断与健康技术

  • 机器学习与地球科学:气候建模、环境监测及可持续发展

大会主席

  • Jay Lee,美国马里兰大学

  • 王磊,中国科学院物理研究所

组织委员会

  • Keith Butler,英国伦敦大学学院

  • 邓东灵,清华大学

  • 张潘,中国科学院理论物理研究所

  • Jimeng Sun,美国伊利诺伊大学香槟分校

  • Pierre Gentine,美国哥伦比亚大学 

  • 马坚伟,北京大学 

  • Olga Fink,瑞士洛桑联邦理工学院 

  • Liang Xuan,新加坡南洋理工大学 

最新确认报告嘉宾

  • Andy Sode Anker,丹麦科技大学、英国牛津大学

  • 顾雪梅,耶拿大学   

  • Kedar Hippalgaonkar,新加坡南洋理工大学   

  • 李珍珠,英国帝国理工学院   

  • 马坚伟,北京大学   

  • Benjamin Moss,美国加州理工学院

  • Vibhor Pandhare,印度理工学院印多尔分校

  • André Pfob ,德国海德堡大学附属医院

  • Seunghwa Ryu,韩国科学技术院

  • Huu-Tai Thai,澳大利亚墨尔本大学   

  • W.G. van der Wiel,荷兰特文特大学   

  • 吴泰霖,西湖大学

  • Liang Xuan,新加坡南洋理工大学

  • 于立伟,南开大学

  • 张林峰,北京科学智能研究院

  • 赵阳,中国海洋大学   

  • 张晓革,香港理工大学

会议日程

敬请期待详细的会议日程!如需进一步查询,请关注后续推送。

会议专刊

专题专刊正在筹备中,更多信息将陆续发布,敬请关注!


支持期刊

IOP出版社的领先期刊将展示机器学习技术的前沿研究成果:


Machine Learning: Science and Technology

 2024年影响因子:4.6  Citescore:7.7


Machine Learning: Science and Technology (MLST)是一本跨学科期刊,致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。涉及领域包括:物理学和空间科学;设计和发现新材料和分子;材料表征技术;模拟材料、化学过程和生物系统;原子和粗粒度模拟;量子计算;生物学、医学和生物医学成像;地球科学(包括自然灾害预测)和气候学;模拟方法和高性能计算。同时,也包括机器学习方法在概念上的新进展:新的学习算法;深度学习架构;核心方法;概率和贝叶斯方法;生成方法;强化和主动学习;经常性和基于时间结构的方法;神经启发方法(包括神经形态计算)。


Machine Learning: Engineering

 Machine Learning: Engineering是一本多学科开放获取期刊,致力于在所有工程领域应用机器学习、人工智能数据驱动的计算方法。该期刊还发表介绍机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展,并将其应用于所有工程领域的研究。


Machine Learning: Health

 Machine Learning: Health是一本多学科开放获取期刊,致力于在医疗保健、医学、生物、临床和健康科学领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊还发表机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展,并将其应用于医学和健康科学的研究。


Machine Learning: Earth

 Machine Learning: Earth是一本多学科开放获取期刊,致力于在地球、环境、气候科学、可持续发展的所有领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊发表应用数据驱动方法的研究报告,这些方法提高了我们对地球系统的认识,以及对生物圈、水圈、冰冻圈、大气圈和地圈之间相互作用的认识。


往期推荐

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欢迎您在全新的机器学习期刊系列发表研究文章

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备注:本文来自公众号“IOPP”,凡本公众号转载、引用的文章、图片、音频、视频文件等资料的版权归版权所有人所有,如因此产生相关后果,将由版权所有人、原始发布者和内容提供者承担,如有侵权请尽快联系删除。

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