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東南大學(xué)—有機(jī)多孔功能材料團(tuán)隊（杰青團(tuán)隊）招收2026級AI+COFs方向博士研究生
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東南大學(xué)—有機(jī)多孔功能材料團(tuán)隊（杰青團(tuán)隊）招收2026級AI+COFs方向博士研究生 一、課題組及團(tuán)隊簡介 有機(jī)多孔功能材料團(tuán)隊隸屬于東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院。團(tuán)隊由國家杰出青年科學(xué)基金獲得者趙新教授領(lǐng)銜，擁有濃厚的科研氛圍、優(yōu)越的實驗及辦公環(huán)境和充足的科研經(jīng)費。 團(tuán)隊緊跟AI for Science (AI4S) 的時代浪潮，致力于將人工智能技術(shù)與先進(jìn)材料開發(fā)深度融合。我們誠邀對科研充滿熱情、敢于跨界創(chuàng)新的青年才俊加盟，共同探索“數(shù)據(jù)驅(qū)動”下的新材料發(fā)現(xiàn)范式。 目前招收2026年春季和秋季入學(xué)博士生（AI+COFs方向），尚有名額，歡迎報名！ 二、為什么選擇 AI + COFs 方向？ 共價有機(jī)框架（COFs）作為一類新興的晶態(tài)多孔材料，在能源、環(huán)境、催化等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。然而，傳統(tǒng)的“試錯法”合成耗時耗力，且構(gòu)效關(guān)系復(fù)雜。 本課題組致力于建立“計算模擬-AI預(yù)測-實驗驗證”的閉環(huán)研究體系： 1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)現(xiàn)： 利用機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘COFs材料的構(gòu)效關(guān)系，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)驗主義束縛。 2. 大模型輔助設(shè)計： 開發(fā)基于大語言模型（LLM）的化學(xué)智能體，輔助分子設(shè)計與逆合成分析。 3. 干濕結(jié)合： 依托趙新教授團(tuán)隊深厚的合成積累（提供高質(zhì)量小樣本數(shù)據(jù)）與付鈺彬研究員的計算化學(xué)背景（提供機(jī)理支撐），實現(xiàn)AI模型的高效迭代與落地。 三、主要研究方向與內(nèi)容 本年度重點招收具有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算化學(xué)、有機(jī)化學(xué)、高分子化學(xué)等相關(guān)學(xué)科背景，且有意愿開展AI輔助COFs材料合成與設(shè)計的博士研究生。 具體研究內(nèi)容包括但不限于： 1. COFs材料數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與高通量篩選： 基于現(xiàn)有文獻(xiàn)及組內(nèi)實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量的COFs結(jié)構(gòu)與性能數(shù)據(jù)庫。 2. 材料性能預(yù)測模型開發(fā)： 利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、Transformer等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，預(yù)測COFs在光/電催化、氣體捕獲等場景下的性能。 3. 基于大語言模型（LLM）的分子設(shè)計： 微調(diào)通用LLM，使其具備化學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識，進(jìn)行自動化的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)提取、實驗方案推薦及新結(jié)構(gòu)生成。 4. 生成式AI與逆向設(shè)計： 利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）或擴(kuò)散模型（Diffusion Models），根據(jù)目標(biāo)性能逆向設(shè)計全新的COFs拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。 四、導(dǎo)師簡介 PI：趙新 教授（國家杰青） 東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院教授，國家杰出青年科學(xué)基金獲得者。 學(xué)術(shù)背景： 中科院上海有機(jī)所博士，哈佛大學(xué)、芝加哥大學(xué)博士后。曾任中科院上海有機(jī)所研究員。2025年加入東南大學(xué)。 研究專長： 有機(jī)多孔聚合物材料的結(jié)構(gòu)設(shè)計與精準(zhǔn)合成。趙新老師深耕有機(jī)合成領(lǐng)域多年，能為AI模型的訓(xùn)練提供最扎實、最前沿的實驗數(shù)據(jù)驗證與反饋，確保AI設(shè)計“落地生根”。 Co-PI：付鈺彬 研究員 東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院研究員。 學(xué)術(shù)背景： 師從馮新亮教授（德國德累斯頓工業(yè)大學(xué)），并與Thomas Heine教授（計算化學(xué)專家）聯(lián)合培養(yǎng)。曾在德國馬普微結(jié)構(gòu)物理研究所從事博后研究。 研究專長： 晶態(tài)多孔高分子材料的精確設(shè)計、合成及計算化學(xué)研究。付鈺彬老師兼具實驗與計算背景，熟悉第一性原理計算與理論模擬，能完美銜接AI算法與化學(xué)機(jī)理之間的橋梁。 學(xué)術(shù)成果： 發(fā)表SCI論文109篇，引用近3700次，H指數(shù)37。 個人主頁： https://power.seu.edu.cn/fyb/list.htm 五、人才培養(yǎng)與待遇 跨學(xué)科的高水平平臺： 團(tuán)隊不僅有完備的濕實驗室，也配置了高性能計算資源，支持AI模型的訓(xùn)練與推理。 個性化培養(yǎng)： 導(dǎo)師親自指導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生背景定制“AI+化學(xué)”的交叉培養(yǎng)方案。 頂尖的國際交流機(jī)會： 表現(xiàn)優(yōu)異者可推薦至以下世界頂尖科研機(jī)構(gòu)交流學(xué)習(xí)： 德國馬克斯·普朗克研究所 (Max Planck Institutes) 斯特拉斯堡大學(xué)-超分子科學(xué)與工程研究所 (擁有2位諾獎得主及多位歐洲科學(xué)院院士) 德國德累斯頓工業(yè)大學(xué) (TU Dresden) 六、申請方式 誠摯歡迎各位對 AI for Science 充滿熱情的青年學(xué)子加入我們，共同定義材料科學(xué)的未來！ 截止日期： 請在 2025年11月28日 之前發(fā)送簡歷。 投遞郵箱： ybfu@seu.edu.cn 郵件標(biāo)題格式： 姓名 + 申請AI+COFs博士 + 畢業(yè)院校 注： 申請人請在簡歷中簡要說明其在編程（如Python, PyTorch等）或計算化學(xué)軟件（如VASP, Gaussian, CP2K等）方面的技能基礎(chǔ)。 |
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