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主辦單位：英國物理學(xué)會出版社，清華大學(xué)

日期：2026年5月10日，周日

地點(diǎn)：清華大學(xué)，北京

IOP出版社Reports on Progress in Physics（ROPP）期刊將聯(lián)合清華大學(xué)于5月10日舉辦為期一天的“量子機(jī)器學(xué)習(xí)前沿”國際研討會。本次研討會將匯聚國際學(xué)術(shù)界的頂尖研究人員、企業(yè)專家，共同分享、交流量子機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新前沿研究，涵蓋量子物質(zhì)與計(jì)算、新材料發(fā)現(xiàn)、高能粒子物理、藥物設(shè)計(jì)與量子化學(xué)，以及量子算法與軟件開發(fā)等領(lǐng)域。今年清華大學(xué)物理系迎來了建系100周年，本次研討會作為清華大學(xué)物理系建系100周年慶典活動的一部分，我們熱烈祝賀清華物理百年發(fā)展歷程的同時(shí)也誠摯邀請領(lǐng)域內(nèi)學(xué)者參與，共同探討未來量子機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與研究前沿。

｜參會方式｜

熱誠歡迎相關(guān)領(lǐng)域的科研學(xué)者參會交流學(xué)習(xí)，本次會議線下參會者注冊費(fèi)為800元。與此同時(shí)，會議將通過Zoom和蔻享平臺免費(fèi)在線直播，線上參會者可免費(fèi)注冊參會。歡迎點(diǎn)擊文章下方“閱讀原文”或掃描下方二維碼注冊參與在線研討會。

溫馨提示：本次在線研討會使用Zoom平臺，首次觀看前需要安裝插件，建議您提前下載并安裝插件。

｜會議海報(bào)提交｜

歡迎您在2026年4月30日前將摘要和海報(bào)的PDF版本提交至郵箱shuyanliu@tsinghua.edu.cn。并在郵件主題中注明“量子機(jī)器學(xué)習(xí)前沿研討會海報(bào)”。海報(bào)提案由清華大學(xué)的評審委員會審核后，在大會當(dāng)天設(shè)有海報(bào)展示環(huán)節(jié)，并且有組委會專家評比頒獎(jiǎng)，歡迎大家踴躍提交。

｜大會特邀嘉賓｜

薛其坤 院士

南方科技大學(xué)

金石 教授

歐洲科學(xué)院院士

上海交通大學(xué)

Mauro Paternostro 教授

英國貝爾法斯特女王大學(xué)

陸朝陽 教授

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)

Wolfgang Mauerer 教授

德國雷根斯堡應(yīng)用科學(xué)大學(xué)

張勝譽(yù)

騰訊

Alexey Melnikov 教授

瑞士Terra Quantum公司

鄧東靈 副教授

清華大學(xué)

Lirand? Pira

新加坡國立大學(xué)

｜大會主席及副主席｜

大會主席

段文暉 院士

清華大學(xué)

大會副主席

孫曉明 研究員

中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所

大會副主席

王磊 研究員

中國科學(xué)院物理研究所

大會副主席

張潘 研究員

中國科學(xué)院理論物理研究所

大會副主席

袁驍 研究員

北京大學(xué)

大會副主席

羅迪 副教授

清華大學(xué)

大會副主席

David Gevaux 博士

ROPP期刊總編輯

｜大會議程｜

期刊介紹

Reports on Progress in Physics

● 2024年影響因子：20.7 Citescore：31.0

Reports on Progress in Physics（ROPP）作為涵蓋物理學(xué)各分支的權(quán)威性綜述期刊，長期以來享有盛譽(yù)。所有綜述均由編委會邀請全球頂尖專家撰寫，覆蓋物理的經(jīng)典和熱點(diǎn)議題。同時(shí)，ROPP現(xiàn)在開始接受原創(chuàng)研究文章投稿。

Reports on Progress in Physics

● 2024年影響因子：5.0 Citescore：10.9

Quantum Science and Technology（QST）是一本多學(xué)科、高影響力的期刊，致力于出版涵蓋所有量子技術(shù)科學(xué)和應(yīng)用的高質(zhì)量和重要的研究。QST涵蓋應(yīng)用數(shù)學(xué)、凝聚態(tài)物質(zhì)、量子光學(xué)、原子物理和材料科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，并涉及到化學(xué)、生物學(xué)、工程學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。除了定期的原創(chuàng)研究外，QST還出版專題綜述和征集熱點(diǎn)問題文章的特刊，從而對該領(lǐng)域最新和最有趣的研究進(jìn)行概述。

Machine Learning: Science and Technology

● 2024年影響因子：4.6 Citescore：7.7

Machine Learning: Science and Technology （MLST）是一本跨學(xué)科期刊，致力于發(fā)表智能機(jī)器在物理、材料科學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、地球科學(xué)、天文學(xué)和工程學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。涉及領(lǐng)域包括：物理學(xué)和空間科學(xué)；設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)新材料和分子；材料表征技術(shù)；模擬材料、化學(xué)過程和生物系統(tǒng)；原子和粗粒度模擬；量子計(jì)算；生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)成像；地球科學(xué)（包括自然災(zāi)害預(yù)測）和氣候?qū)W；模擬方法和高性能計(jì)算。同時(shí)，也包括機(jī)器學(xué)習(xí)方法在概念上的新進(jìn)展：新的學(xué)習(xí)算法；深度學(xué)習(xí)架構(gòu)；核心方法；概率和貝葉斯方法；生成方法；強(qiáng)化和主動學(xué)習(xí)；經(jīng)常性和基于時(shí)間結(jié)構(gòu)的方法；神經(jīng)啟發(fā)方法（包括神經(jīng)形態(tài)計(jì)算）。

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文章轉(zhuǎn)載自“IOPP”公眾號