<div dir="ltr"><div>Dear Machine Learning Community,</div><div><br></div><div>We are pleased to invite contributions to the Special Session on Hybrid Intelligence (HybAI 2026), held during the ICINCO conference from October 26–28, 2026, in Angers, France.</div><div><br></div><div>Scope and Relevance</div><div>Large, end-to-end black-box models often require massive datasets that are unavailable in industrial, medical, or scientific settings. Furthermore, these models can be brittle in out-of-distribution scenarios and lack the explainability necessary for high-stakes deployment.</div><div><br></div><div>This session explores Physics-Informed ML and Hybrid Intelligence approaches that embed structure, physical laws, and domain constraints directly into neural network architectures and loss functions. We welcome research demonstrating how hybrid models can reduce data requirements, improve generalization, and ensure physically consistent behavior.</div><div><br></div><div>Topics of Interest</div><div><br></div><div>  - Physics-Informed Neural Networks (PINNs): Novel architectures and training paradigms integrating differential equations and physical constraints.</div><div>  - Explainability and Robustness: Methods for interpretability, uncertainty quantification, and stability analysis.</div><div>  - Scientific Machine Learning: Hybrid AI for simulation, inverse problems, and accelerating discovery in data-scarce domains (physics, chemistry, climate).</div><div>  - Neuro-Symbolic and Gray-Box Modeling: Combining symbolic domain knowledge or first-principles logic with deep learning.</div><div><br></div><div>Important Dates</div><div><br></div><div>  - Paper Submission: July 31, 2026</div><div>  - Author Notification: September 9, 2026</div><div>  - Camera Ready: September 18, 2026</div><div><br></div><div>Submission and Publication</div><div>Please submit your work through the special session web page: <a href="https://icinco.scitevents.org/HybAI.aspx">https://icinco.scitevents.org/HybAI.aspx</a> </div><div><br></div><div>Accepted papers will be published in the conference proceedings (with ISBN and DOI) and submitted for indexation by SCOPUS, DBLP, EI, and Web of Science.</div><div><br></div><div>Sincerely,</div><div><br></div><div>Dr. Vittorio Lippi (Calejo Hybrid Intelligence AB, Germany)</div><div>Dr. Ndivhuwo Makondo (IBM Research, South Africa)</div><div>Dr. Leonard Johard (Calejo Hybrid Intelligence AB, Sweden)</div><div>HybAI 2026 Co-Chairs</div></div>