2022年10月29日至10月30日，第四届多尺度力学智能模拟与控制研讨会在北京成功举办。中国科学院何国威院士担任本次会议主席，魏宇杰研究员为执行主席。本届会议由中国科学院力学研究所、国家自然科学基金委“非线性力学的多尺度问题研究”基础科学中心、中国力学学会、中国科学院大学工程科学学院主办，《Theoretical and Applied Mechanics Letters》为本次大会协办期刊。本次会议以线下线上相结合方式召开，并通过蔻享学术、中国力学学会视频号同步直播，累计观看人次超过1.7万。

会议开幕式由会议执行主席魏宇杰研究员主持。开幕式上，会议主席何国威院士致辞：以牛顿为代表的经典力学开辟了现代科学大门，以爱因斯坦为代表的对宏观和微观世界的探索，引领了现代科学的发展。但是，结合宏观和微观的多尺度研究仍然面临很多挑战。机器学习为多尺度力学的研究提供了新的工具，改变了传统力学研究的范式，拓宽了传统力学的研究领域，推动了力学研究的前沿和交叉研究。多尺度力学智能模拟与控制研讨会正是围绕上述目标和目的组织召开的。本次会议不仅邀请了本领域的资深专家，而且邀请了一大批青年学者和学生, 因为这个领域属于未来的青年人。致辞最后，何国威院士对参会代表表示诚挚地感谢，并预祝本届会议取得圆满成功。

魏宇杰研究员在会议上的致辞：万物皆数，复杂系统包含了功能模块，信息模块，系统模块，社会效应模块，如何连接这些模块，除了数据之外似乎没有更好的方法；揭开一个系统不同尺度下的面纱，不同尺度下信息的采集与关联分析都落脚在数据上。个人在四年前对多尺度模拟与智能控制方向还处在好奇阶段，现在已经是非常感兴趣，并也开展了一些相应探索，四年来见证了大数据与多尺度智能计算融合的蓬勃发展，应该说是“数不可挡”。

会议共有30个报告，其中邀请报告包括：香港科技大学张统一院士的报告《专业知识指导下的机器学习》；西北工业大学张卫红院士的报告《我与结构多尺度问题研究》；美国工程院院士、布朗大学G. Karniadakis教授的报告《 Physics-Informed Machine Learning: Blending data and physics for fast predictions》；哈尔滨工业大学（深圳）B. Noack教授的报告《Turbulence Control — Better, Faster and Easier with Machine Learning》；大连理工大学郭旭教授的报告《基于机器学习的大规模结构分析与拓扑优化》；清华大学任祝寅教授的报告《Machine Learning in Turbulent Reactive Flow Simulations》；以及北京科学智能研究院张林峰研究员，北京航空航天大学董雷霆教授，美国伦斯勒理工学院Shaowu Pan助理教授，美国宾夕法尼亚大学的Lu Lu助理教授，中国科学院力学研究所张鑫磊博士等嘉宾的报告。

在这次会议上作报告的还有中国科学院力学研究所安翼副研究员，南方科技大学Vikrant Gupta研究副教授，大连理工大学吕永涛副教授，西南交通大学王熙副研究员，东华大学吕志军副教授，中国科学院力学研究所陈贤佳助理研究员，百度深度学习技术平台部周原野高级产品经理等11位国内外相关方向的专家学者及8位优秀学生代表。

在为期两天的会议中，不同学科背景的专家学者介绍了智能模拟计算领域的新进展，与会者与演讲者就相关研究进行了活跃地探讨互动。会议最后，中国科学院力学研究所杨晓雷研究员对研讨会进行了总结，感谢各位嘉宾与学者的精彩演讲，并作为研讨会协办期刊《Theoretical and Applied Mechanics Letters》的执行副主编对期刊进行了简要介绍，强调力学与人工智能的结合是期刊的重点关注方向，邀请与会代表积极投稿、审稿，支持期刊的发展。