Biografie

Über Prof. Dr. Mehrdad Jalali

Ich bin Professor für Künstliche Intelligenz und Chemoinformatik an der SRH University Heidelberg. Meine Arbeit verbindet methodische KI-Forschung mit anwendungsnahen wissenschaftlichen Fragestellungen, insbesondere in Materialinformatik, graphbasiertem Lernen, Optimierungsalgorithmen, großen Sprachmodellen und wissensgetriebener Datenwissenschaft.

In Forschung, Lehre und redaktioneller Arbeit verfolge ich das Ziel, intelligente Systeme zu entwickeln, die technisch stark, wissenschaftlich nützlich, erklärbar und an realen Entdeckungsprozessen ausgerichtet sind.

Mein akademischer Werdegang umfasst Informatik, künstliche Intelligenz, Chemoinformatik und datengetriebene Materialforschung. Seit mehr als zwei Jahrzehnten bin ich in Hochschullehre und Forschung aktiv, mit Schwerpunkten in maschinellem Lernen, Empfehlungssystemen, sozialen Netzwerken, Ontologie-Engineering, semantischen Technologien, Graph Learning und generativer KI für wissenschaftliche Entdeckung.

Materials Today Communications

Forschungsthemen

Methodisch originell, interdisziplinär und anwendungsorientiert

AI for materials science

Machine learning and knowledge-driven frameworks for materials discovery, laboratory intelligence, and interpretation of complex scientific data.

Graph learning and scientific networks

Graph neural models, representative sampling, network sparsification, and relationship-aware prediction in structured scientific domains.

Optimization and intelligent search

Original metaheuristic algorithms inspired by natural and social systems for engineering design, materials search, and complex optimization.

LLM-enabled scientific workflows

Domain-aware use of large language models for electronic laboratory notebooks, knowledge extraction, documentation, and research automation.

Akademische Rollen

Positionen und institutionelle Zugehörigkeiten

Das akademische Profil verbindet universitäre Lehre und Forschung mit redaktioneller Verantwortung in internationalen Fachzeitschriften und interdisziplinärer Arbeit in KI und computergestützter Entdeckung.

SRH University Heidelberg

Professor of Artificial Intelligence and Chemoinformatics

Teaching, supervision, curriculum development, and research in applied artificial intelligence, chemoinformatics, data science, and applied analytics.

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School of Arts, Information and Media, SRH University Heidelberg

Research Representative

Representing and supporting research activity within the school, with emphasis on applied AI, data science, interdisciplinary collaboration, and research visibility.

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IET Software, Wiley

Deputy Editor-in-Chief

Editorial leadership supporting journal quality, editorial direction, and research in software systems, intelligent computing, and digital technologies.

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Materials Today Communications, Elsevier

Section Editor

Leading the Materials Data Science and Artificial Intelligence section, with emphasis on AI-enabled materials discovery and scientific data workflows.

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Application of Large Language Modeling in Materials Science, Elsevier

Guest Editor

Guest editorial work on the role of large language models in materials science, scientific documentation, and research workflow transformation.

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Karlsruhe Institute of Technology

Former Senior Scientist

Interdisciplinary scientific computing and data-driven research contributing to later work in materials AI, graph learning, and applied machine learning.

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