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2024材料多尺度计算模拟国际会议
International Conference of Multi-scale Modeling and Simulation of Materials (ICM3-2024)
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2024材料多尺度计算模拟国际会议
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International Conference of Multi-scale Modeling and Simulation of Materials (ICM3-2024)
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2024材料多尺度计算模拟国际会议
International Conference of Multi-scale Modeling and Simulation of Materials (ICM3-2024)

重要通知

Attention

根据会场条件(安排展板),本次会议统一海报尺寸为80x120(cm),请未收到报告邀请的各位摘要作者会前打印好相应规格的海报!

ICM3-2024

July 3rd-9th, 2024 |Changsha, China

材料多尺度计算模拟国际会议(International Conference of Multi-scale Modeling and Simulation of Materials, ICM3),即计算材料学分会年会,由中国材料研究学会计算材料学分会主办。会议宗旨是为国际研究人员提供一个关于材料多尺度计算与模拟最新进展的交流平台,促进多尺度计算方法的进一步发展,并将学术进展与相关产业联系起来。自2008年首次举办以来,ICM3已成为计算材料科学领域最重要的学术会议之一。 计算科学是一门新兴交叉学科,引起了多学科领域研究范式的变革,在当代科学技术和工程应用领域发挥着不可替代的作用。通过材料多尺度计算模拟国际会议,不仅要加强计算科学领域学者的沟通交流,共同促进计算科学繁荣发展;还要促进各院校协同人才培养,推动后备人才力量快速成长;紧跟科技前沿,努力提升我国计算科学的国际竞争力;并且要瞄准重大需求,协同攻关,为我国科技发展和人类进步做出积极贡献。迄今为止,该会议已成功举办了15次,第16届材料多尺度计算模拟国际会议将于2024年7月3日-9日在湖南省长沙市举行,由湖南大学、中南大学、国防科技大学和湖南师范大学联合承办,将围绕材料的多尺度计算理论方法、功能材料与结构材料的计算模拟、计算与数据驱动的高性能材料设计等方向的议题开展研讨。 组委会诚邀海内外相关领域的专家学者及企业界人士参会交流。相约长沙,共创未来。

为鼓励广大青年学者积极参会,本届会议将从投稿摘要中评选出12位青年学者做大会邀请报告,并从中择优评选3项“青年才俊奖”,每项奖金2000元,将在大会闭幕式上进行颁奖。此外,会议还将评选出10项“最佳墙报奖”,每项奖金600元,将在大会晚宴上对获奖人员进行颁奖。

大会共同主席

Important Dates

重要时间节点

注册、摘要提交评审、培训相关的重要时间节点

会议注册开放日期

2024年5月27日

提交培训选项截止日期

2024年6月14日

提交摘要截止日期

2024年6月14日

摘要评审截止日期

2024年6月21日

会议线上注册截止日期

2024年7月2日

会议注册截止日期

2024年7月4日

Conference Schedule

会议安排

July
M
T
W
T
F
S
S
  1. 会议注册

    Date
    Location
    湖南大学大礼堂前坪
  2. 湖南大学会场,大会报告

    Date
    Location
    湖南大学大礼堂
  3. 湖南师范大学会场,大会报告

    Date
    Location
    湖南师范大学逸夫图书馆
  4. 中南大学会场,大会报告

    Date
    Location
    中南大学三一大楼603
  5. 培训

    Date
    Location
    中南大学三一大楼409

Invited Speakers

大会邀请报告(陆续增加中...)

  • 张统一

    中国科学院院士,香港工程科学院院士,材料科学与固体力学专家,上海大学材料基因组工程研究院创院院长,中国材料学会材料基因组工程分会首任主任,之江实验室计算材料中心首席科学家,Journal of Materials Informatics主编,国际断裂学会副主席。

    报告题目: AI for Science (AI4S) and AI for Materials (AI4M)

    材料/力学信息学使用人工智能(AI)、机器学习及数字技术等新兴领域的技术、工具和理论,来加速材料/力学的科学技术和工业制造的创新。Chat-GPT-4等人工智能快速发展极大地推动和促进了材料信息学、材料/力学GPT、材料/力学多模态大模型、AI4S和AI4M的发展。AI4S包含“硬件”和“软件”两方面。“硬件”指AI实验机器人和AI实验室;“软件”涵盖 for AI算法及AI和其它计算相融合的各种算法。AI4SAI4S和AI4M必须夯实“硬件”和“软件”两方面。专家知识指导下可解释性机器学习强调专家知识和数据驱动的无缝紧密结合,是夯实“硬件”和“软件”的法宝。并通过具体例子,介绍如何发展专家知识指导下可解释性机器学习,如何根据专家知识处理小数据、高维度、强噪音实验数据。

  • 姚 望

    香港大学

    报告题目

    Quantum anomalous Hall effects in twisted 2D semiconductors

  • 赵瑾

    中国科学技术大学

    报告题目

    固体材料光激发准粒子动力学

  • 向红军

    复旦大学

    报告题目

    Machine learning approaches in Property Analysis and Simulation Package for materials (PASP)

  • 姚裕贵

    北京理工大学

    报告题目

    晶体群表示及在量子材料中的应用

  • 吕广宏

    北京航空航天大学

    报告题目

    金属材料中子辐照多尺度模拟平台构建

  • 高 飞

    Regents of the University of Michigan

    报告题目

    Strain Rate, Dose Rate and Rare Events in Atomistic Simulation: Past and Present

  • 宋海峰

    北京应用物理与计算数学研究所

    报告题目

    极端条件下材料物性集成计算

  • 李谦

    重庆大学

    报告题目

    高性能镁基储氢材料设计及应用