香港城市大学副教授赵仕俊和北京科学智能研究院研究员戴付志，联合为Journal of Materials Informatics(JMI)组建特刊“Machine Learning for Advanced Design and Applications of High-Performance Ceramics”，旨在全面了解高性能陶瓷领域的最新进展、挑战以及未来的方向，重点关注机器学习方法在领域内的应用，欢迎各位学者投稿！
　　特刊简介
　　高性能陶瓷具有出色的机械、热学和电学性能，使其成为航空航天、汽车、电子和生物医药等领域多方面应用的理想材料。由于高性能陶瓷在不同领域展现出巨大的应用潜力，例如提高能源效率、实现环境可持续性以及超高温服役稳定性等，因此研究日益增多。随着对先进陶瓷材料需求的增加，创新的材料设计和制造工艺变得至关重要。
　　此外，近年来，高熵概念已成功引入到高性能陶瓷的设计中。通过引入多种主要元素，可以有效调控材料的设计空间和性能。高熵陶瓷的化学复杂性，一方面赋予其卓越的性能，但同时也对陶瓷的理性设计提出了巨大的挑战。
　　机器学习已经成为解决材料科学与工程领域内复杂问题的强大工具。其分析大量数据、识别隐藏模式和生成预测模型的能力，在变革高性能陶瓷设计、开发和表征方式等方面展现出巨大潜力。通过利用机器学习技术，研究人员能够快速发现和优化新型陶瓷材料，同时提升对调控其性能基本机制的理解。
　　本特刊旨在全面了解高性能陶瓷领域的最新进展、挑战以及未来的方向，重点关注机器学习方法在领域内的应用，将主要集结来自陶瓷和机器学习领域专家的原创研究文章、综述和观点。涵盖的主题包括但不限于:
　　1、基于机器学习的高性能陶瓷材料设计和优化方法；
　　2、机器学习或机器学习辅助模拟在预测陶瓷机械、热学和电学性能中的应用；
　　3、数据驱动的陶瓷成分-加工-结构-性能关系建模；
　　4、用于表征陶瓷材料微观结构和缺陷的先进机器学习技术；
　　5、机器学习辅助的陶瓷制造过程控制与质量保证；
　　6、开发高通量实验/计算方法以建立高保真数据库。
　　关键词：高熵陶瓷、机器学习、高性能陶瓷、高通量计算与实验、材料开发、材料表征、高保真数据库
　　客编简介
　　赵仕俊，香港城市大学机械工程系副教授，分别于2008年和2013年获得北京大学物理学院学士和博士学位。当前研究聚焦在通过计算材料科学和机器学习技术研究化学无序材料（高熵材料）。团队通过灵活使用不同尺度的模拟方法，关注不同材料在变形或辐照条件下的表面效应、缺陷热力学和缺陷演变。在计算材料领域，共计发表或合著了100多篇技术论文，其中包括Joule、Mater Today、Nat Comm和Acta Mater等材料领域知名期刊，总引用超4600次，H指数为37。入选斯坦福大学于2021年及2022年发布的工程领域全球前2%顶尖科学家终身影响力排行榜。
　　戴付志，北京科学智能研究院研究员，主要致力于结构材料（包括高性能陶瓷、高熵陶瓷、高性能轻合金等）的基础研究，采用基于机器学习势的原子尺度模拟结合机器学习方法，研究材料微观结构的演变过程，材料组分与缺陷的相互作用，以及材料组分对性能的影响作用等，揭示材料”成分—结构—性能“之间的关系，并用于指导材料性能优化及新材料设计。在同行评议的期刊上发表了100多篇研究论文，被引用超过3600次，H指数为31。
　　投稿指南
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　　投稿须知请参考：https://www.oaepublish.com/jmi/author_instructions
　　投稿截止日期：2024年5月20日
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　　关于期刊
　　Journal of Materials Informatics是聚焦材料信息学领域的国际英文学术期刊。旨在通过紧密集成和智能化的方式将理论、实验、计算和人工智能协同结合，以推进和加速材料发现、设计和部署的步伐。该刊综合了物理、化学、数学、力学、计算机科学与工程、材料科学与工程、以及新兴的实验，为研究人员提供了一个展示、发表和交流材料信息学相关研究的平台，寻求打破材料科学与工程、数据科学与工程及人工智能之间的壁垒。
　　JMI由OAE出版公司主导创办，由中国科学院院士，香港工程科学院院士张统一教授担任创刊主编，哈尔滨工业大学（深圳）材料基因与大数据研究院院长刘兴军教授担任执行主编，诚挚欢迎学术界相关创新型研究工作来稿。
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