En los últimos años, han sido posibles varios avances tecnológicos y científicos gracias a la convergencia entre el aprendizaje automático y la física a nanoescala. Este seminario web examina este campo en rápido progreso de la "nanotecnología inteligente" y reúne a cuatro investigadores destacados del mismo.

Durante el seminario web, organizado por Nano Futuros, aprenderemos sobre algunos de los desarrollos y avances más recientes que se están produciendo, la dirección proyectada que puede tomar el campo en el futuro y los desafíos más críticos que se plantean actualmente.

Keith Brown, Universidad de Boston, EE.UU.
Presentación: Hacia el descubrimiento de materiales en circuito cerrado a escala de femtogramos utilizando sondas de escaneo
Keith A Brown es profesor asociado de ingeniería mecánica, ciencia e ingeniería de materiales y física en la Universidad de Boston. El KABlab estudia enfoques para acelerar el desarrollo de materiales y estructuras avanzados centrándose en los polímeros. El grupo emplea laboratorios autónomos, fabricación aditiva, técnicas de sonda de escaneo y aprendizaje automático para lograr estos objetivos. Keith es coautor de más de 100 publicaciones revisadas por pares y tiene seis patentes emitidas. Keith recibió el Premio Fronteras de Materiales de la Sociedad de Minerales, Metales y Materiales (TMS), fue nombrado "Estrella futura de AVS" y recibió el Premio Omar Farha al Liderazgo en Investigación de la Universidad Northwestern. Keith sirvió en el Nano Letters Junta Asesora de Carrera Temprana, coorganizó un taller de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina sobre IA para el descubrimiento científico y actualmente dirige el Grupo de Trabajo de Puesta en Escena de Inteligencia Artificial en el Desarrollo de Materiales de MRS.

Serguéi Kalinin, Universidad de Tennessee, Knoxville y Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, EE.UU.
Presentación: Física y descubrimiento de la relación estructura-propiedad mediante microscopía de sonda de barrido automatizada
Sergei V Kalinin es profesor Weston Fulton en la Universidad de Tennessee en Knoxville y científico jefe de ML/AI para ciencias físicas en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje automático para el descubrimiento y optimización de materiales, el ensamblaje atómico directo mediante haces de electrones, las aplicaciones del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para la extracción física de datos de imágenes mesoscópicas y resueltas atómicamente, y el acoplamiento entre fenómenos electromecánicos, eléctricos y de transporte en la nanoescala. Ha recibido numerosos premios, incluida la Medalla Medard Welch de ACS (2023) y los Premios Nacionales Blavatnik para Jóvenes Científicos (2018). Sergei ha publicado más de 700 artículos en revistas revisadas por pares, ha editado cuatro libros y es titular de más de 10 patentes. Sergei ha organizado numerosos simposios en todo el mundo, actúa como consultor para empresas como Intel y varios fabricantes de microscopías de sonda de barrido, y forma parte de los consejos editoriales de numerosas revistas académicas internacionales.

amanda barnard, Universidad Nacional Australiana, Australia
Presentación: Características interpretables, instancias influyentes y modelos de aprendizaje automático explicables para la nanociencia y la tecnología.
Amanda Barnard es una de las científicas computacionales más premiadas de Australia. Actualmente dirige investigaciones en la interfaz del modelado computacional, la supercomputación de alto rendimiento y el aprendizaje automático aplicado y la inteligencia artificial (IA). Obtuvo su licenciatura (con honores) en física aplicada en 2000, su doctorado en física teórica de la materia condensada en 2003 y su doctorado en ciencias en 2020 de la Universidad RMIT. Con más de 20 años de experiencia en informática de alto rendimiento y modelado computacional e informática, Amanda forma parte de juntas directivas de varias instituciones. Ha sido reconocida por su liderazgo y premiada en cinco disciplinas científicas. Es miembro del Instituto Australiano de Física (FAIP), de la Real Sociedad de Química (FRSC) y en 2022 fue nombrada miembro de la Orden de Australia (AM). Amanda es la actual editora en jefe de Nano Futuros y sus intereses de investigación actuales incluyen el aprendizaje automático aplicado y la inteligencia artificial, la ciencia de datos y la investigación electrónica y la informática de alto rendimiento.

Yaroslava Yingling, Universidad Estatal de Carolina del Norte, EE.UU.
Presentación: Hacia la fusión de datos en la ciencia de materiales: uniendo simulaciones y experimentos con la ciencia de datos
Yaroslava G Yingling, profesora distinguida de Kobe Steel, es jefa asociada de departamento, académica universitaria y directora de programas de pregrado. Recibió su diploma universitario en ciencias de la computación e ingeniería de la Universidad Técnica Estatal de Rusia de San Petersburgo y su doctorado en ingeniería de materiales e informática de alto rendimiento de la Universidad Estatal de Pensilvania en 2002. Realizó investigaciones postdoctorales en el departamento de química de la Universidad Estatal de Pensilvania y en el Instituto Nacional del Cáncer de los Institutos Nacionales de Salud, antes de unirse a la Universidad Estatal de Carolina del Norte en 2007. Es editora de Springer J.diario de ciencia de materiales y miembro del consejo editorial de ACS Biomateriales Ciencia e Ingeniería y Materiales e interfaces aplicados de ACS. Recibió el premio CAREER de la National Science Foundation y el premio Open Eye Young Investigator de la American Chemical Society, y fue nombrada becaria de la facultad de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. Fue incluida en la Academia de Liderazgo en Investigación del Estado de Carolina del Norte en 2021 y recibió el Premio a la Investigación Destacada de la Asociación de Antiguos Alumnos del Estado de Carolina del Norte.

Acerca de este diario

Nano Futuros es una revista multidisciplinaria de alto impacto que publica investigaciones fundamentales y aplicadas a la vanguardia de la nanociencia y la innovación tecnológica.

Editora en jefe: Amanda Barnard, profesora titular de ciencias computacionales y subdirectora de la Escuela de Computación de la Universidad Nacional de Australia.

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