<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><i>Apologies for cross-posting.</i></div><div><br></div>Hey everyone,<div><br></div><div>On behalf of Kelly Olenyik (IPhD, UW Seattle), I'm letting you know about a talk on Wednesday, Nov. 19 from 11:00 AM - 12:00 PM in Gould Hall, Room 322, on how to set up a "modern autonomous [scientific] laboratory" using an open-source, multi-agent AI framework that, to a stranger, could sound like a tutorial on autonomous robot debate matches. Of course, the vantage of the stranger can be illuminating. You may also find that learning to use AI to speed up the research process—and to research gaps more creatively—will spark your own creativity. Details below (you can email Kelly at <a href="mailto:olen@uw.edu">olen@uw.edu</a> to learn more and access the paper).<br><br>Yours,</div><div>Monika Sengul-Jones</div><div><a href="http://www.societyandtechnology.uw.edu/" target="_blank">www.societyandtechnology.uw.edu</a> <br><br></div><div>Speaking Session (UW community welcome) AI Core Seminar | UW Molecular Engineering Materials Center | Dr. Maxim Ziatdinov, Wednesday, Nov. 19, 2025 11:00 AM – 12:00 PM, Gould Hall, GLD 322 </div><div><br>In this talk, Maxim will introduceSciLink, an open-source, multi-agent AI framework designed to bring serendipity back into the scientific process. SciLink connects experimental data, novelty detection, and theoretical modeling in a fully automated loop. It uses a hybrid AI approach: machine learning models handle the quantitative analysis, while large language models take care of higher-level reasoning. Together, these agents turn raw microscopy and spectroscopy data into testable scientific claims—and then score those claims for novelty by comparing them to the existing literature. Maxim will walk through examples of SciLink in action, from atomic-resolution imaging to hyperspectral datasets, and show how it can even incorporate real-time input from human experts. His talk will highlight how this system doesn’t just make research faster—it makes it more open-ended, more creative, and more likely to uncover the unexpected.<br><br></div><div>About the speaker<br>Dr. Maxim Ziatdinov is a senior research scientist at Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), where he leads cutting-edge efforts at the intersection of artificial intelligence and materials science. With a Ph.D. in engineering science from Tokyo Institute of Technology, Dr. Ziatdinov has spent over a decade advancing autonomous experimentation and machine learning-driven discovery in microscopy, spectroscopy, and chemical synthesis. His work focuses on integrating domain-informed AI models into scientific instrumentation to enable real-time data analysis and closed-loop control. Dr. Ziatdinov is the creator of several influential opensource software tools—includingAtomAI,GPax, andpyroVED— that have accelerated progress in deep learning, Bayesian optimization, and invariant representation learning for physical sciences. His contributions have been recognized through numerous high-impact publications and a U.S. patent for AI-guided experimentation. At the forefront of human-AI collaboration, Dr. Ziatdinov is passionate about building reproducible, intelligent systems that transform how science is conducted.</div></div></div>