Ces dernières années, plusieurs développements technologiques et scientifiques ont été rendus possibles grâce à la convergence entre l’apprentissage automatique et la physique à l’échelle nanométrique. Ce webinaire examine ce domaine en évolution rapide qu'est la « nanotechnologie intelligente » et rassemble quatre chercheurs de premier plan.

Pendant le webinaire, animé par Futurs nanos, nous découvrirons certains des développements et percées les plus récents, l'orientation projetée que le domaine pourrait prendre dans le futur et les défis les plus critiques actuellement posés.

Keith Brown, Université de Boston, États-Unis
Présentation : Vers la découverte de matériaux en boucle fermée à l'échelle du femtogramme à l'aide de sondes à balayage
Keith A Brown est professeur agrégé de génie mécanique, de science et d'ingénierie des matériaux et de physique à l'Université de Boston. Le KABlab étudie des approches visant à accélérer le développement de matériaux et de structures avancés en mettant l'accent sur les polymères. Le groupe utilise des laboratoires autonomes, la fabrication additive, des techniques de sondes à balayage et l'apprentissage automatique pour atteindre ces objectifs. Keith est co-auteur de plus de 100 publications évaluées par des pairs et possède six brevets délivrés. Keith a reçu le prix Frontiers of Materials de la Minerals, Metals, & Materials Society (TMS), a été nommé « Future Star de l'AVS » et a reçu le prix Omar Farha pour le leadership en recherche de l'Université Northwestern. Keith a servi sur le Nano Lettres Le Conseil consultatif en début de carrière a co-organisé un atelier des Académies nationales des sciences, de l'ingénierie et de la médecine sur l'IA pour la découverte scientifique et dirige actuellement le groupe de travail MRS sur l'intelligence artificielle dans le développement des matériaux.

Sergueï Kalinine, Laboratoire national de l'Université du Tennessee, Knoxville et Pacific Northwest, États-Unis
Présentation : Physique et découverte des relations structure-propriétés via la microscopie à sonde à balayage automatisée
Sergei V Kalinin est professeur Weston Fulton à l'Université du Tennessee à Knoxville et scientifique en chef pour le ML/AI pour les sciences physiques au Pacific Northwest National Laboratory. Ses intérêts de recherche incluent l'apprentissage automatique pour la découverte et l'optimisation des matériaux, l'assemblage atomique direct via des faisceaux d'électrons, les applications de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour l'extraction physique à partir de données d'imagerie atomiquement résolues et mésoscopiques, et le couplage entre les phénomènes électromécaniques, électriques et de transport sur l’échelle nanométrique. Il est récipiendaire de nombreux prix, dont la médaille Medard Welch de l'ACS (2023) et les Blavatnik National Awards for Young Scientists (2018). Sergei a publié plus de 700 articles dans des revues à comité de lecture, édité quatre livres et est titulaire de plus de 10 brevets. Sergei a organisé de nombreux symposiums dans le monde entier, agit en tant que consultant pour des sociétés telles qu'Intel et plusieurs fabricants de microscopies à sonde à balayage, et siège aux comités de rédaction de nombreuses revues universitaires internationales.

Amandine Barnard, Université nationale australienne, Australie
Présentation : Caractéristiques interprétables, instances influentes et modèles d'apprentissage automatique explicables pour les nanosciences et la technologie
Amanda Barnard est l'une des informaticiennes les plus récompensées d'Australie. Elle mène actuellement des recherches à l’interface de la modélisation informatique, du calcul intensif haute performance, de l’apprentissage automatique appliqué et de l’intelligence artificielle (IA). Elle a obtenu son BSc (Hons) en physique appliquée en 2000, son doctorat en physique théorique de la matière condensée en 2003 et son DSc en 2020 de l'Université RMIT. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le calcul haute performance, la modélisation informatique et l'informatique, Amanda siège aux conseils d'administration de diverses institutions. Elle a été reconnue pour son leadership et a été récompensée dans cinq disciplines scientifiques. Elle est membre de l'Institut australien de physique (FAIP) et de la Royal Society of Chemistry (FRSC) et, en 2022, elle a été nommée membre de l'Ordre d'Australie (AM). Amanda est l'actuelle rédactrice en chef de Futurs nanos et ses intérêts de recherche actuels comprennent l'apprentissage automatique appliqué et l'intelligence artificielle, la science des données, la recherche électronique et le calcul haute performance.

Iaroslava Yingling, Université d'État de Caroline du Nord, États-Unis
Présentation : Vers la fusion des données en science des matériaux : relier les simulations et les expériences avec la science des données
Yaroslava G Yingling, professeur émérite de Kobe Steel, est chef de département associé, chercheuse universitaire et directrice des programmes de premier cycle. Elle a obtenu son diplôme universitaire en informatique et ingénierie de l'Université technique d'État de Saint-Pétersbourg en Russie et son doctorat en génie des matériaux et calcul haute performance de l'Université d'État de Pennsylvanie en 2002. Elle a effectué des recherches postdoctorales au département de chimie de la Penn State University et à du National Institutes of Health National Cancer Institute, avant de rejoindre la North Carolina State University en 2007. Elle est rédactrice en chef du Springer J.revue de la science des matériaux et membre du comité de rédaction de ACS Science et ingénierie des biomatériaux ainsi que ACS Applied Materials et Interfaces. Elle a reçu le prix CAREER de la National Science Foundation et le prix Open Eye Young Investigator de l'American Chemical Society, et a été nommée boursière de la NC State University. Elle a été intronisée à la NC State Research Leadership Academy en 2021 et a reçu le prix de recherche exceptionnel de la NC State Alumni Association.

À propos de cette revue

Futurs nanos est une revue multidisciplinaire à fort impact publiant des recherches fondamentales et appliquées à la pointe des nanosciences et de l'innovation technologique.

Rédactrice en chef : Amanda Barnard, professeure principale de sciences informatiques et directrice adjointe de la School of Computing de l'Université nationale australienne.

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