Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Materialwissenschaft und -technik, indem sie neue Ansätze zur Analyse, Vorhersage und Entwicklung von Materialien eröffnet. Die AI MSE 2025 bietet eine interdisziplinäre Plattform, auf der Fachleute aus den Bereichen Mikrosystemtechnik, KI, Informatik, Robotik und Smart Manufacturing ihre Forschung und praktischen Anwendungen im Bereich der intelligenten Materialintegration teilen und diskutieren.
Schwerpunkte der Konferenz
- Microstructure characterization and reconstruction (image-based methods)
Bildbasierte Methoden zur Mikrostrukturanalyse und -rekonstruktion ermöglichen die Bewertung und Optimierung von Materialeigenschaften. Aus 2D-Bildern lassen sich 3D-Strukturen ableiten, was zu einem tieferen Verständnis und gezielter Verbesserung der Materialien führt. - Prediciting properties/microstructures
Mithilfe von KI-Technologien werden die Materialeigenschaften basierend auf deren Mikrostruktur vorausgesagt. Diese innovativen Ansätze beschleunigen die Materialentwicklung erheblich. Im Mittelpunkt steht dabei der Einsatz von maschinellem Lernen in atomistischen Simulationen sowie dessen Übertragung auf simulationsbasierte Modelle des Kontinuums. - Materials Discovery
KI beschleunigt nicht nur den Entdeckungsprozess neuer Materialien, sondern ermöglicht auch die gezielte Entwicklung von Materialien mit den gewünschten Eigenschaften. Adaptive Lernmethoden in der Materialentdeckung befähigen die KI, relevante Informationen selbstständig zu identifizieren und priorisierte Experimente vorzuschlagen. Diese Ansätze sind besonders hilfreich, wenn physische Experimente kostspielig oder schwer durchzuführen sind, da KI-gestützte Simulationen die Experimentierzyklen erheblich verkürzen können. - Emerging technologies
Unter diesem Schwerpunkt werden aufstrebende Technologien in der Materialwissenschaft behandelt, die derzeit noch wenig Anwendung finden, aber großes Zukunftspotenzial versprechen. Dazu zählen neurosymbolische Methoden, die neuronale Mustererkennung mit logikbasierten Systemen kombinieren, um komplexe und nachvollziehbare KI-Entscheidungen zu ermöglichen; Natural Language Processing (NLP), das Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, essenziell für Anwendungen wie Sprachassistenten und Übersetzungssysteme; Physically-informed Neural Networks (PINNs), die physikalische Gesetze in neuronale Netze integrieren, um genauere Vorhersagen in Ingenieurwissenschaften zu liefern; und Neural ODEs (Neural Ordinary Differential Equations), die neuronale Netze erweitern, um kontinuierliche und dynamische Prozesse realistisch abzubilden und zeitabhängige Systeme zu modellieren.
Neben diesen Themen haben Sie die Möglichkeit, mehr über die Zukunft der Materialwissenschaft mit KI zu erfahren.
Teilen Sie ihr Wissen
Die Konferenz bietet nicht nur erfahrenen Wissenschaftler*innen, sondern auch Nachwuchsforschenden die Möglichkeit, Ihre neuesten Forschungsergebnisse bei der AI MSE vorzustellen. Sie sind eingeladen, Ihre Abstracts für Vorträge, Poster und Poster-Pitch-Präsentationen zu den Konferenzthemen bis zum 10. Januar 2025 einzureichen.
Programmkomitee
Das Programmkomitee der AI MSE-Konferenz vereint führende Wissenschaftler*innen der KI und Materialwissenschaft. Ihre gebündelte Expertise und zukunftsweisende Forschung garantieren ein herausragendes wissenschaftliches Programm, das die Brücke zwischen diesen beiden Disziplinen schlägt.
Den Vorsitz des Programmkomitees übernimmt Prof. Dr. Markus Stricker von der Ruhr Universität Bochum, unterstützt von seinem Stellvertreter Prof. Dr. Alexander Hartmaier und zahlreichen Wissenschaftler*innen im Programmbeirat.
Wir freuen uns auf eine inspirierende Konferenz, die voller spannender Entwicklungen und neuer Erkenntnisse steckt. Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit Expert*innen auszutauschen, Ihre Forschung voranzutreiben und Ihr Netzwerk zu erweitern!