2025 人工智能与科学论坛
会议介绍
2025年人工智能与科学论坛（Machine Learning for Science 2025）将是一场顶级的科技盛会，聚集名企科学家、青年研究者和产业领袖，共同探索机器学习在多种科学领域的革命性应用前景。本次两天的会议将紧密结合IOP出版社新系列刊物Machine Learning: Science and Technology, Machine Learning: Engineering, Machine Learning: Health和Machine Learning: Earth，联合工程技术、卫生健康、环境科学等多个领域，精炼探讨机器学习的应用和融合。该会议将成为全球性的思想交流与前沿研究的平台，全面展示机器学习技术的最新成果和应用。主题包括理论基础和实际应用两大维度，应用于多种科学和产业场景。
- 会议时间：2025年10月25–26日 （24号全天注册报到）
- 会议地点：浙江省温州市（具体地点请关注后续通知）
- 会议形式：线下会议 + 线上同步直播
会议注册
>>您可以点击此处链接或扫描下方的二维码进行注册。
组织单位
- 主办单位：IOP出版社
- 支持单位：中国物理学会
拟定议题
会议科学计划主要包括以下核心领域:
- 机器学习与理科：物理学、化学、材料科学、生物学和自动实验室
- 机器学习与工程：系统、自动化和机器人领域的创新应用
- 机器学习与健康：以数据为驱动的个性化医疗、诊断和健康技术
- 机器学习与地理科学：气候模拟、环境监测和可持续发展
组织委员会
联合主席:
- 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:
- 基思·巴特勒，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
- 皮埃尔·让坦，美国哥伦比亚大学
- 马坚伟，北京大学
- 奥尔加·芬克，瑞士洛桑联邦理工学院
- Liang Xuan，新加坡南洋理工大学
最新确认报告的嘉宾
- 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！
会议专刊
更多信息，敬请期待。
支持期刊
IOP出版的领先期刊展示了前沿的机器学习技术:
- 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。