BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Suomen Korroosioyhdistys - ECPv6.15.12.1//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Suomen Korroosioyhdistys
X-ORIGINAL-URL:https://www.korroosioyhdistys.fi
X-WR-CALDESC:Tapahtumat Suomen Korroosioyhdistys
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Helsinki
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:EEST
DTSTART:20230326T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0300
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:EET
DTSTART:20231029T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:EEST
DTSTART:20240331T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0300
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:EET
DTSTART:20241027T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:EEST
DTSTART:20250330T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0300
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:EET
DTSTART:20251026T010000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;VALUE=DATE:20240108
DTEND;VALUE=DATE:20240529
DTSTAMP:20260419T211403
CREATED:20231016T175007Z
LAST-MODIFIED:20240527T102334Z
UID:1453-1704672000-1716940799@www.korroosioyhdistys.fi
SUMMARY:Mentorointiohjelma materiaalitekniikan ja 3D- tulostuksen opiskelijoille ja ammattilaisille
DESCRIPTION:Mentorointiohjelma materiaalitekniikan ja 3D- tulostuksen opiskelijoille ja ammattilaisille  \nAika: Tammikuusta 2024 alkaen sisältäen yhteisen aloitustapahtuman ja 3-5 mentorointisessiota  \nToukokuussa 2024 yhteinen päätöstapahtuma  \nPaikka: Mentorointitapaamiset tullaan järjestämään joko etäyhteyksin tai kasvotusten osallistujien toiveiden ja tilanteiden mukaan. Aloitus- ja päätöstapahtumat on tarkoitus järjestää pääkaupunkiseudulla\, mutta myös etäosallistuminen on mahdollista.  \nKohderyhmä: Ohjelma on suunnattu materiaali- ja valmistustekniikan opiskelijoille ja ammattilaisille. Osallistujien tulee olla ASM Finland ry:n tai opiskelijoille suunnatun Material Advantage -ohjelman ja/tai Suomen Korroosioyhdistys SKY:n jäseniä ja/tai FIRPA:n jäseniä. \n\n\n\nASM Finland ry\, Suomen Korroosioyhdistys SKY ja FIRPA järjestävät yhteistyönä mentorointiohjelman\, joka on suunnattu materiaali- ja valmistustekniikan opiskelijoille ja ammattilaisille. Mentorointiohjelma on ilmainen ASM:n\, SKY:n ja FIRPA:n jäsenille eli mukaan pääset liittymällä jäseneksi johonkin näistä yhdistyksistä.  \nMentorointiohjelman tarkoituksena on luoda yhteyksiä urallaan eri vaiheissa olevien osaajien välillä\, mahdollistaen näin mentoroitavan omien kykyjen kehittymisen\, vahvuusalueiden hahmottamisen ja verkostoitumisen muiden osaajien kanssa. Mentorointi on prosessi\, jossa kokeneempi mentori auttaa mentoroitavaa eli aktoria oppimaan lisää ja kehittymään ammatillisesti jakamalla omaa osaamistaan.  \nOsallistujan niin toivoessa\, tapaamiset voidaan järjestää myös ns. vertaismentorointina urallaan samassa vaiheessa olevien kesken\, tällöin ohjelma tarjoaa mahdollisuuden päästä pohtimaan uravaiheessa tai tilanteessa ajankohtaisia teemoja toisen materiaalitekniikan osaajan kanssa. Vertaismentoroinnissa henkilöt toimivat vuorotellen mentorin ja aktorin rooleissa.  \nMentorointi tapahtuu kahdenvälisissä luottamuksellisissa keskusteluissa\, jotka perustuvat sitoutumiseen ja avoimuuteen. Ensimmäisessä tapaamisessa mentori ja aktori tai vertaismentorit allekirjoittavat kahdenkeskisen sopimuksen\, jossa prosessin parametrit ja kesto määritetään. Nämä mentoroinnille asetettavat tavoitteet määräytyvät aktorin kiinnostuksen kohteiden ja toiveiden mukaan. Sekä mentorin että aktorin toiveita kysytään jo ilmoittautumisessa ja ne otetaan huomioon pareja muodostettaessa. Tavoitteena on\, että mentori ja aktori käyvät kevään aikana vähintään neljä keskustelua aktorin toivomista aiheista. Pari sopii keskustelujen ajankohdat ja toteutustavat keskenään. Keskusteluun suositellaan varattavaksi ainakin tunti tai puolitoista. Hyvä käytäntö on\,  \n\n\n\n\n\n\nettä käsiteltävistä aiheista sovitaan jo etukäteen\, jotta sekä mentori että aktori voivat valmistautua keskusteluun.  \nIlmoittautuminen: Mentorointiohjelmaan haku on mahdollista keskiviikkoon 15.11.2023 asti sähköpostitse osoitteeseen asm.finland(at)asmfinland.fi. Ilmoittautumalla hyväksyt\, että tietojasi tullaan käyttämään ASM Finlandin tietosuoja-asetuksen mukaisesti (https://www.asmfinland.fi/gdpr.html) mentorointiprosessin aikana.  \nPaikka mentorointiohjelmassa pyritään tarjoamaan mahdollisimman monelle. Järjestäjä kuitenkin pidättää oikeuden rajata paikkoja\, mikäli sopivien mentorointiparien löytyminen niin vaatii. Valinnat tehdään joulukuun alussa ja ohjelmaan valittuihin ollaan yhteydessä 15.12.2023 mennessä.  \nLiitäthän hakemukseesi CV:si pdf:nä. Lisäksi vastaathan seuraaviin kysymyksiin:  \n\nMikä sai sinut kiinnostumaan tästä mentorointiohjelmasta? \nOletko kiinnostunut mentorin vai aktorin roolista vai vertaismentoroinnista? \nMitkä ovat odotuksesi mentorointiohjelmalle? \nMitkä ovat odotuksesi mentorointiparillesi? \nMitkä ovat ammatilliset vahvuutesi? \nKuvaile itseäsi\, millainen ihminen olet ja mitä harrastat vapaa-ajalla? \nJos ilmoittauduit mentoriksi\, toivotko erillistä infotilaisuutta mentoreille? \n\nVastaukset tullaan toimittamaan myös mentorointiparillesi ja parien muodostamisen jälkeen osallistujien jäsenyys\, ASM Finland ry/Material Advantage\, Korroosioyhdistys ja/tai FIRPA tullaan tarkastamaan.
URL:https://www.korroosioyhdistys.fi/event/mentorointiohjelma-materiaalitekniikan-ja-3d-tulostuksen-opiskelijoille-ja-ammattilaisille/
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Helsinki:20240604T150000
DTEND;TZID=Europe/Helsinki:20240604T163000
DTSTAMP:20260419T211403
CREATED:20240527T075955Z
LAST-MODIFIED:20240527T075955Z
UID:1567-1717513200-1717518600@www.korroosioyhdistys.fi
SUMMARY:CorroZoom: Active Learning Approach Towards Discovery of New Efficient Corrosion Inhibitors
DESCRIPTION:To register (free for all): \nhttps://osu.zoom.us/webinar/register/WN_AH4DD_ZaSw2RpA-xtUQR_g \n  \nActive Learning Approach Towards Discovery of New Efficient Corrosion Inhibitors \nMikhail Zheludkevich\nInstitute of Surface Science\nHelmholtz Zentrum Hereon\nGeesthacht\, Germany \nAbstract\nOrganic corrosion inhibitors\, whether added to protective coatings or directly to corrosive environments\, play a crucial role in various active corrosion protection strategies. However\, the quest for effective corrosion inhibitors within the vast chemical space remains a difficult challenge. Over the past decades\, countless research papers have documented the inhibitory effects of individual compounds on various metals across diverse corrosive conditions\, creating an infinite narrative. Fortunately\, recent advancements in machine learning (ML) techniques offer promising avenues for narrowing the search and identifying potential candidates more efficiently. This work highlights the potential of computer-assisted methods in rapidly screening large numbers of organic compounds as potential corrosion inhibitors for magnesium and aluminum alloys. Our approach involves developing quantitative structure-property relationship (QSPR) models using ML algorithms\, specifically support vector regression and kernel ridge regression. These models learn from existing data and generalize to predict the behavior of new compounds. To assess their robustness\, we conducted experimental blind testing. The ML models leverage molecular descriptors derived from geometry and density functional theory calculations of organic compounds. Notably\, two systematic approaches for sparse feature selection\, identifying molecular descriptors most relevant to the corrosion inhibition efficiency of chemical compounds were proposed. This framework outperforms predictions based on randomly selected descriptors. To further enhance prediction quality\, an active learning approach has been implemented. Experimental results from newly predicted modulators were incorporated into extended training data sets\, iteratively improving model accuracy over time. In summary\, ML-driven approaches hold great promise for accelerating the discovery of corrosion inhibitors. By harnessing computational tools\, researchers can efficiently explore the vast chemical space and make informed decisions on the selection of corrosion inhibitors for specific applications. \nBiography\nProf. Mikhail Zheludkevich currently serves as the Director of the Institute of Surface Science at Helmholtz-Zentrum Hereon\, Germany. Additionally\, he holds a full professorship at the University of Kiel. His research interests revolve around electrochemistry\, multi-functional surfaces\, and the active protection of lightweight materials and multi-material systems. In 2002\, Prof. Zheludkevich earned his PhD in Physical Chemistry from the Belarusian State University\, specializing in the interaction of atomic gases with metallic surfaces. Following a decade of diverse roles at the University of Aveiro in Portugal\, ranging from post-doctoral researcher to group leader\, he joined Helmholtz Zentrum Geesthacht as the head of the Corrosion and Surface Technology Department. In 2021\, he established the Institute of Surface Science\, a position he continues to lead. He has received recognition for his work\, including the Tajima Prize from the International Society of Electrochemistry in 2016 and the distinction of Person of the Year 2023 by the International Mg Society. Furthermore\, he serves as the chairman of the Aerospace Working Party at the European Federation of Corrosion.
URL:https://www.korroosioyhdistys.fi/event/corrozoom-active-learning-approach-towards-discovery-of-new-efficient-corrosion-inhibitors/
END:VEVENT
END:VCALENDAR