Od 13. do 17. maja 2024 je Institut “Jožef Stefan” v Ljubljani gostil delavnico Machine Learning Modalities for Materials Science 2024 (ML4MS 2024), dogodek, namenjen raziskovanju presečišča med strojnim učenjem in materialnimi znanostmi. Delavnica je bila namenjena spodbujanju sodelovanja in inovacij med raziskovalci, s čimer se je zmanjšala vrzel med naprednimi tehnikami strojnega učenja in praktičnimi aplikacijami v znanosti o materialih.
Dogodek je ponudil bogat nabor predavanj, interaktivnih panelnih razprav in praktičnih srečanj, ki so udeležencem omogočila celovito razumevanje trenutnih trendov in prihodnjih usmeritev na tem področju.
Uveljavljeni in novi voditelji z izkušnjami na področjih (avtomatiziranih) poskusov, strojnega učenja, simulacij in modeliranja, od organske kemije do fizike trdne snovi, so delili svoja spoznanja o najnovejših prebojih, s čimer so širili dragoceno znanje in navdihnili nove ideje. Udeleženci so imeli številne priložnosti za sodelovanje s predavatelji, kar je spodbujalo živahno izmenjavo idej in potencialna sodelovanja.
Eden od vrhuncev delavnice je bil poudarek na praktičnih aplikacijah, s srečanji, zasnovanimi tako, da so udeležence opremile z veščinami za uporabo tehnik strojnega učenja pri reševanju realnih problemov v znanosti o materialih. Ta praktični pristop je zagotovil, da so udeleženci odšli z globljim razumevanjem, kako izkoristiti te tehnologije v svojih raziskovalnih in razvojnih prizadevanjih.
Delavnica ML4MS 2024 je služila tudi kot platforma za mreženje, ki je udeležencem omogočila, da so vzpostavili stike s kolegi, strokovnjaki iz industrije in akademskimi voditelji. Ti stiki so ključni za izgradnjo močne, interdisciplinarne in raznolike skupnosti, posvečene napredku na področju materialnih znanosti z inovativnimi rešitvami strojnega učenja.
ML4MS 2024 je bil prelomni dogodek, ki je poudaril preobrazbeni potencial strojnega učenja v materialnih znanostih. Z združevanjem raznolikih strokovnjakov in spodbujanjem sodelovalnega okolja verjamemo, da bo delavnica utrla pot za prihodnje napredke in preboje na tem področju.
Za več podrobnosti o dogodku obiščite spletno stran ML4MS.
