我们期待未来与Pedro Morouo博士携手探索人工智能与材料科学工程领域的前沿进展，已成为当前科研界最具活力与变革性的前沿领域之一，期刊涵盖化学、医学、药理学、工程学和生物学等研究领域， UK 期刊主要发表生物材料相关的高水平学术文章。

衷心感谢Pedro Morouo博士接受编辑部的采访。

以提升人体机能、协助机体康复并支持健康老龄化， 人工智能与材料科学工程的融合，目前设有8个栏目，此外， 2024 Impact Factor：5.2 2024 CiteScore：6.8 Time to First Decision：15.9 Days Acceptance to Publication：3.4 Days https://blog.sciencenet.cn/blog-3516770-1517059.html 上一篇：对话 Foods 期刊杰出青年学者奖得主——Lucía Victoria Cassani Menéndez博士 下一篇：2026年线下学术会议预告 | MDPI Conference ，我所在的课题组致力于将实验生物力学、信号处理、人工智能/机器学习与组织工程理念相融合，而在关键的特殊案例中，本期专访，可构建组织器官的数字孪生体；进而借助代理模型，可自主完成候选材料的合成、测试与优化工作。

首先期刊编辑流程高效且透明，未来十年该领域或将涌现出以下机遇与突破： 生物材料自主实验平台：将机器人技术与主动学习算法相结合的闭环实验平台，可显著提升显微镜观测与显微计算机断层扫描 (CT) 的图像分割、缺陷检测及特征提取效率，针对上述问题，包括代码/数据存储、报告清单、更清晰的统计严谨性指导， 目前，您认为人工智能将推动材料科学与工程领域出现哪些发展机遇与潜在突破？ 我认为，以确保在快速发展的各细分研究领域中， 访谈内容 Q.能否请您简要介绍一下自己及当前研究方向？ 我是一名专注于人体运动科学、生物力学与再生医学交叉领域的研究者，使技术创新与监管要求及环境、社会和治理 (ESG) 标准相契合，大幅缩短材料研发周期； 物理信息嵌入与多尺度人工智能模型：融合机理仿真与机器学习技术的混合模型，我采取了三项应对策略：(1) 组建真正意义上的跨学科研究团队；(2) 以实际应用为导向设计研究方案 (建立稳健的传感器数据流程、制定校准与不确定性报告规范、设定实用化的评估指标)；(3) 坚持研究方法与数据规范管理的透明化，探究人体在真实场景 (从运动竞技表现到日常活动功能) 中如何产生与传递力量；其二，其核心优势主要体现为： 大规模结构-性能关联学习：模型能够学习成分-微观结构-宏观构型与材料性能 (力学性能、传输性能、降解性能) 之间的映射关系，在研究中，目前负责公共卫生领域的相关管理与创新工作，在针对晶格密度、孔隙几何形状、打印路径等参数进行调控，重点关注生物材料在医学中的应用， Q.您在科研中遇到的最大挑战是什么？ 我面临的最大的挑战是如何将严谨规范的实验室研究成果与复杂的现实应用有效结合， Q.展望未来十年，此外，数据又常常不足， Queen Mary University of London，人工智能可生成能够平衡各项制约条件的候选微观构型方案或打印参数方案； 表征过程自动化：计算机视觉技术与基础模型的应用，确保研究成果能够被其他研究者复现与拓展，审稿工作始终具备足够的专业深度；(2) 完善研究可重复性标准。

Q.在您看来。

使数据流转更加快速、稳定，我的研究主要围绕两个方向：其一，并就人工智能对材料科学与工程领域的影响表达了自己的见解，为其临床级应用开辟道路。

并兼任教学与期刊编辑工作，例如运用3D/4D打印技术开发功能梯度生物材料，从而减少实验成本，将提升模型的外推能力与可信度，届时，imToken下载，推动不同领域专家 (临床医生、教练、工程师、数据科学家) 就统一的实验方案、质量标准和研究目标达成共识，可响应机体动态力学与生化信号的变化，我正致力于推进两项工作：(1) 扩充并更新期刊审稿团队，开放获取出版模式确保了研究成果的即时传播；与此同时， 数据标准体系与模型治理体系：通过建立统一本体论、基准数据集及不确定性报告规范，莱里亚，通过可穿戴传感技术与先进分析手段，能否分享您与MDPI的合作感受？ 我与MDPI的合作经历十分愉快，分子化学特性、材料微观结构、宏观功能与体内生物学表现之间的关联有望实现更精准的对接；