2024年8月5-7日，ASME第7届国际微纳尺度传热传质大会（7th ASME Inernational Conference of Micro/Nanoscale Heat and Mass Transfer）在英国诺丁汉举行。本次大会由美国机械工程师学会（ASME）主办、英国诺丁汉大学承办。来自全球各地从事微纳尺度传热传质研究的近300位专家学者，围绕新能源、芯片及电子器件冷却、航空航天、生物科技等领域涉及的微纳尺度传热传质问题开展学术讨论，共同推动微纳尺度传热传质领域的发展和进步。课题组鞠生宏副教授、博士生马圣荦代表课题组参会，分别围绕AI辅助的高导热聚合物和热电材料设计主题参加学术交流讨论。

会上，鞠生宏副教授以Informatics assisted thermal conductive polymer design: recent progress and perspective为题分享了团队在AI辅助的高导热聚合物设计方面的研究进展。博士生马圣荦做了题为“基于可解释机器学习的高温热电金属氧化物高通量筛选”的口头报告，研究提出了一种数据驱动的筛选框架，将可解释的机器学习与高通量计算相结合，以识别一系列具有高温耐受性和高功率因子的金属氧化物。数据驱动分析和输运计算表明，富含铈(Ce)、锡(Sn)和铅(Pb)等元素的金属氧化物在高温下往往表现出高功率因子。