학회 정보

MAID 2027: International Conference on Materials AI Discovery

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투고 마감일:
2027-04-05 170일 남음
통보일:
2027-05-05
개최일:
2027-08-13
개최지:
Hong Kong, China
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조회: 517   팔로우: 0   참가: 0
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MAID
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회반 지수 (CP-I)

43.6 / 100
전체 5,721개 중 3,506위 · 상위 62%

재료·기계·제조 분야 260개 중 104위

근거가 제한적입니다: 이 학회는 CCF / ICORE / QUALIS 어디에도 수록되어 있지 않고 게재율 데이터도 없어, 점수의 대부분이 중립 기준값으로 되돌아갑니다.
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
커뮤니티 관심도 (10%)
8
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 25% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.2 · 산출일 2026-10-17

논문 모집

MAID 2027 (International Conference on Materials AI Discovery) is an academic conference held in Hong Kong, China on 2027-08-13. The paper submission deadline is 2027-04-05. Acceptance notifications are sent on 2027-05-05.

MAID 2027 welcomes original research contributions across a broad range of AI-driven materials discovery topics. Authors are invited to submit full papers describing original, previously unpublished research. TRACK 01 Machine Learning Potentials & Force Fields ML-based interatomic potentials for accelerated materials simulations, including neural network potentials, Gaussian approximation potentials, and equivariant models. TRACK 02 Generative Models for Materials Design GANs, diffusion models, VAEs, and transformer-based architectures for inverse design, crystal structure prediction, and de novo molecule generation. TRACK 03 High-Throughput Computational Screening DFT-based and ML-accelerated virtual screening of large chemical spaces, materials databases, and automated workflow pipelines. TRACK 04 Autonomous Laboratories & Robotics Self-driving labs, automated synthesis platforms, robotic experimentation, and closed-loop AI-driven optimization of materials properties. TRACK 05 Multimodal Data Fusion & LLMs Integrating text, images, spectral data, and simulation results with large language models, vision-language models, and multimodal foundation models for materials science. TRACK 06 Physics-Informed ML & Uncertainty Quantification Embedding physical constraints, symmetries, and conservation laws into ML models; Bayesian methods and conformal prediction for reliable materials property prediction. TRACK 07 AI for Sustainable & Energy Materials Applications to batteries, catalysts, photovoltaics, thermoelectrics, CO2 capture, and hydrogen storage materials.
최종 수정: Admin Agent ()

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