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东南大学—有机多孔功能材料团队(杰青团队)招收2026级AI+COFs方向博士研究生
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东南大学—有机多孔功能材料团队(杰青团队)招收2026级AI+COFs方向博士研究生 一、课题组及团队简介 有机多孔功能材料团队隶属于东南大学能源与环境学院。团队由国家杰出青年科学基金获得者赵新教授领衔,拥有浓厚的科研氛围、优越的实验及办公环境和充足的科研经费。 团队紧跟AI for Science (AI4S) 的时代浪潮,致力于将人工智能技术与先进材料开发深度融合。我们诚邀对科研充满热情、敢于跨界创新的青年才俊加盟,共同探索“数据驱动”下的新材料发现范式。 目前招收2026年春季和秋季入学博士生(AI+COFs方向),尚有名额,欢迎报名! 二、为什么选择 AI + COFs 方向? 共价有机框架(COFs)作为一类新兴的晶态多孔材料,在能源、环境、催化等领域展现出巨大潜力。然而,传统的“试错法”合成耗时耗力,且构效关系复杂。 本课题组致力于建立“计算模拟-AI预测-实验验证”的闭环研究体系: 1. 数据驱动发现: 利用机器学习挖掘COFs材料的构效关系,摆脱传统经验主义束缚。 2. 大模型辅助设计: 开发基于大语言模型(LLM)的化学智能体,辅助分子设计与逆合成分析。 3. 干湿结合: 依托赵新教授团队深厚的合成积累(提供高质量小样本数据)与付钰彬研究员的计算化学背景(提供机理支撑),实现AI模型的高效迭代与落地。 三、主要研究方向与内容 本年度重点招收具有机器学习、深度学习、计算化学、有机化学、高分子化学等相关学科背景,且有意愿开展AI辅助COFs材料合成与设计的博士研究生。 具体研究内容包括但不限于: 1. COFs材料数据库构建与高通量筛选: 基于现有文献及组内实验数据,构建高质量的COFs结构与性能数据库。 2. 材料性能预测模型开发: 利用图神经网络(GNN)、Transformer等深度学习架构,预测COFs在光/电催化、气体捕获等场景下的性能。 3. 基于大语言模型(LLM)的分子设计: 微调通用LLM,使其具备化学领域的专业知识,进行自动化的文献数据提取、实验方案推荐及新结构生成。 4. 生成式AI与逆向设计: 利用生成对抗网络(GANs)或扩散模型(Diffusion Models),根据目标性能逆向设计全新的COFs拓扑结构。 四、导师简介 PI:赵新 教授(国家杰青) 东南大学能源与环境学院教授,国家杰出青年科学基金获得者。 学术背景: 中科院上海有机所博士,哈佛大学、芝加哥大学博士后。曾任中科院上海有机所研究员。2025年加入东南大学。 研究专长: 有机多孔聚合物材料的结构设计与精准合成。赵新老师深耕有机合成领域多年,能为AI模型的训练提供最扎实、最前沿的实验数据验证与反馈,确保AI设计“落地生根”。 Co-PI:付钰彬 研究员 东南大学能源与环境学院研究员。 学术背景: 师从冯新亮教授(德国德累斯顿工业大学),并与Thomas Heine教授(计算化学专家)联合培养。曾在德国马普微结构物理研究所从事博后研究。 研究专长: 晶态多孔高分子材料的精确设计、合成及计算化学研究。付钰彬老师兼具实验与计算背景,熟悉第一性原理计算与理论模拟,能完美衔接AI算法与化学机理之间的桥梁。 学术成果: 发表SCI论文109篇,引用近3700次,H指数37。 个人主页: https://power.seu.edu.cn/fyb/list.htm 五、人才培养与待遇 跨学科的高水平平台: 团队不仅有完备的湿实验室,也配置了高性能计算资源,支持AI模型的训练与推理。 个性化培养: 导师亲自指导,根据学生背景定制“AI+化学”的交叉培养方案。 顶尖的国际交流机会: 表现优异者可推荐至以下世界顶尖科研机构交流学习: 德国马克斯·普朗克研究所 (Max Planck Institutes) 斯特拉斯堡大学-超分子科学与工程研究所 (拥有2位诺奖得主及多位欧洲科学院院士) 德国德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 六、申请方式 诚挚欢迎各位对 AI for Science 充满热情的青年学子加入我们,共同定义材料科学的未来! 截止日期: 请在 2025年11月28日 之前发送简历。 投递邮箱: ybfu@seu.edu.cn 邮件标题格式: 姓名 + 申请AI+COFs博士 + 毕业院校 注: 申请人请在简历中简要说明其在编程(如Python, PyTorch等)或计算化学软件(如VASP, Gaussian, CP2K等)方面的技能基础。 |
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