MACHINE LEARNING SCHOOL @ ILUM
O evento visa reunir a comunidade científica local em áreas associadas ao machine learning, cálculos de alto rendimento, mineração de dados e processamento de linguagem natural aplicada à ciência dos materiais. Além disso, pesquisadores de fora do Brasil também participarão de modo a cobrir tópicos de pesquisa que estão sendo investigados em suas instituições de origem, dando uma visão mais ampla à comunidade local. Várias aplicações de machine learning para materiais serão abordadas durante o evento, incluindo:
- materiais quânticos;
- ligas de alta entropia (high entropy alloys – HEAs);
- descritores moleculareas;
- machine-learned potentials;
- materiais para energia;
- nanotoxicologia;
- materiais bidimensionais, entre outros.
Formato do evento
Sendo um dos primeiros eventos desta envergadura no país, o principal objetivo do encontro é consolidar a área de machine learning para materiais no Brasil, reunindo a comunidade local, criando um ambiente para possíveis colaborações interdisciplinares. O evento será dividido em três dias, sendo os dois primeiros seminários para a comunidade acadêmica, em que participantes externos são bem-vindos para participar on-line ou pessoalmente na Ilum (limitado a um máximo de 80 pessoas). O terceiro dia é focado nos estudantes do Ilum, com tutoriais de nível universitário; neste dia, os participantes externos poderão participar exclusivamente de modo online.
Scientific committee
Adalberto Fazzio (Ilum/CNPEM)
Amauri J. de Paula (Ilum/CNPEM)
Daniel Roberto Cassar (Ilum/CNPEM) CHAIR
James Mores de Almeida (Ilum/CNPEM) CHAIR
Felipe D. C. de Lima (Ilum/CNPEM)
Gustavo Dalpian (UFABC)
