在工业4.0和智能制造的浪潮中，数据分析和知识模型正成为推动制造业创新的核心力量。本次讲座将深入探讨如何通过工业大型知识模型（ILKMs）和大型语言模型（LLMs）解决工业应用中的复杂挑战，以及AI在增材制造（AM）动力学建模中的应用。我们将讨论这些技术如何增强制造过程的效率、生产力和灵活性，并探索它们在预测性维护、实时决策支持系统以及跨学科工业应用中的潜力。本研讨会将于北京时间11月11日上午9:00开始，欢迎大家关注与参与！
制造行业的工程师与技术专家
对AI跨行业应用感兴趣的学者
智能制造领域的研究人员
对工业4.0技术感兴趣的学者
智能制造中的先进数据分析及知识模型
北京时间 2024年11月11日，上午9:00
线上直播
科研云直播间链接
https://live.bilibili.com/h5/21963219
主编Wai Yee Yeong教授
Nanyang Technological University
作为新加坡南洋理工大学机械与航空航天工程学院的教授、院长，Wai Yee Yeong教授是2024年亚洲科技界50位女性领袖之一，取得了显著的成就。她曾获得2019年TCT 3D打印创新者奖、斯坦福大学2024年全球前2%科学家称号以及Bio-Design and Manufacturing（BDM）最佳论文奖等荣誉。
Wai Yee Yeong教授的研究团队专注于3D生物打印、智能材料和先进制造技术。她的工作不仅推动了生物医学工程的进步，还为可持续发展和新材料的探索提供了创新的解决方案。
Jay Lee教授
University of Maryland
Jay Lee教授是马里兰大学帕克分校机械工程系的Clark Distinguished Chair Professor，并且是工业人工智能中心的创始主任。他之前曾担任智能维护系统（Intelligent Maintenance Systems, IMS）的国家科学基金会（NSF）工业/大学合作研究中心（I/UCRC）的创始主任，该中心自2000年以来已经与全球超过100家公司建立了研究会员关系，并在2012年被选为NSF经济影响研究报告中最具经济影响力的I/UCRC。此外，他也曾担任富士康科技集团的副主席和董事会成员。
他的研究兴趣主要集中在工业4.0、预测性健康维护（PHM）、智能制造、工业人工智能和机器学习以及数字孪生技术。
Hanqi Su博士
University of Maryland
Hanqi Su 是马里兰大学帕克分校机械工程系工业人工智能中心的博士生。在本科四年级时，他参加了麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT）为期一年的特别学生项目。
他的研究兴趣主要集中在以下几个领域：机器学习、深度学习、预测性健康维护（PHM）、工程设计、工业人工智能。Hanqi Su博士正在积极投身于机械工程和人工智能的交叉领域，致力于通过先进的技术提高工业系统的智能化水平。
Hyunwoong Ko助理教授
Arizona State University
Hyunwoong Ko是亚利桑那州立大学制造系统与网络学院的助理教授，同时也是数字制造与设计实验室的负责人。他的研究背景跨学科，涉及人工智能（AI）、数据分析、机器学习、基于物理信息的数据驱动建模以及在设计和制造中的自主系统。他的研究团队专注于开发用于多模态和多尺度数据融合的尖端机器学习方法和理论，以及整合先前和新发现的数据驱动知识。
他的研究兴趣包括：增材制造、设计与制造中的数据分析、机器学习与人工智能、数据融合整合与管理、网络物理制造系统、基于物理信息的数据驱动建模、过程-结构-属性分析。
Online-ISSN: 3029-2573
Print ISSN: 3041-0746
International Journal of AI for Materials and Design是一本国际性的同行评审开放获取期刊，旨在将人工智能与材料、人工智能与设计之间的前沿研究联系起来。
本期刊重点关注机器学习对以下主题的影响，但不限于：
人工智能在先进制造工艺中的应用，如增材制造、物联网、传感器、机器人技术
基于云的制造
用于生物技术、能源等各种应用的智能制造
自主实验
材料智能
能源智能
与人工智能相关的脱碳技术
…………
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