团队介绍：本团队在高性能计算(High Performance Computing (HPC))框架下，基于数据驱动的人工智能/机器学习算法，运用高精度量子化学计算、分子动力学模拟、蒙特卡洛模拟、第一性原理力场模拟等多尺度方法研究化学、材料、能源、催化、环境、可持续等领域重要的科学问题。目前团队成员包括1名博士后、5名博士生、4名硕士生、8名本科生（3名大四，4名大三，1名大一强基班）。

具体情况介绍如下：
研究方向和研究领域：
1. 人工智能、机器学习、高通量筛选、数据驱动算法
2. 二维材料（包括：磁性、半导体、光电、拓扑）
3. 光/电催化和表界面催化反应机理（NRR, ORR, OER, HER, CRR）
4. 多孔材料（MOFs/COFs/ZIFs）及其在能源转换和存储方面的应用

研究背景和研究动机：随着计算机技术和各类不同计算方法的飞速发展，高性能计算(High Performance Computing (HPC))应运而生，成为继常规的实验方法和理论方法之后，第三种重要的科学研究方法，并且随着计算机技术的进一步发展变得越来越重要，HPC是现代科学技术和社会生产力发展到一定阶段的产物，它预示着人类认识客观物质世界的思维方式和认知方法的变革。当前，HPC已经渗透到现代科学的各个分支，对日常生活和工业生产已经产生了广泛而深刻的影响，并会继续影响着人类社会生活的各个方面。从本质上说，HPC是一种虚拟实验室(Virtual Laboratory)，它突破了传统的理论和实验方法在时间上和空间上的局限性，极大的放大了人类认识世界和改造世界的能力。HPC特别适合研究在极端条件下的化学和物理过程，如原子弹爆炸，宇宙大爆炸，行星内部物质存在状态，天气预报，冶金矿产探索，高温超导材料，等。在这些超高温和超高压极端条件下，传统的理论方法和实验方法很难有用武之地，而HPC则可大展拳脚。另一方面，高性能计算可降低研发成本、缩短研发周期、加快产业化进程，对于新型功能材料、能源材料的研发具有重要意义。HPC与传统学科交叉和杂化(Hybrid)之后，诞生了很多新兴学科，催生了很多新的增长点，极大的推动了交叉学科和新兴学科的发展。HPC在化学、物理、材料、纳米等领域有着广阔的应用前景，与我们课题组的研究工作密切相关。
 
研究方法和研究理念：我们的研究方法基于可靠详尽的计算，我们的研究兴趣在于建立定性的理解而不是产生大量高度精确的计算数据，通过分析电子结构和原子间的成键化学，我们希望提供一个概念性的框架帮助实验化学家合成具有特殊结构和新奇性质的化合物和功能材料。另一方面，我们希望通过全面系统的计算和模拟在不同的化学分支之间建立起内在的联系，在不同学科（化学、物理、材料、纳米等）之间构筑桥梁和纽带，让物理学家、材料学家、纳米科学家觉得化学的直觉和知识是非常重要和必要的，基于化学直觉和知识，更容易、更方便地解决科学问题，充分体现出化学作为“中心学科”的作用和地位。此外，通过计算模拟帮助科研工作者理解纷繁复杂现象背后的化学物理本质，并推动潜在的技术上的应用，以加速产学研一体化的进程。期待我们的研究工作能够为能源、环境、可持续发展诸多挑战性难题的解决提供一些有价值、富有指导性的理论线索和依据。
 
研究手段和研究工具：面向国家发展的重大战略需求，运用高性能计算软件(如：Gaussian, ADF, Turbomole, VASP, CASTEP, Dmol3, Quantum ESPRESSO, SIESTA, 等)来解决化学、物理、材料、纳米、生物等领域重要而有兴趣的问题。从长远考虑，我们会根据实际问题的需要发展一些计算方法、开发一些计算模拟的程序，来弥补现有的空缺和功能用途方面不完善的地方，以便更好地解决科研工作中遇到的问题和难点。

招生与招聘：本课题组因工作需要长期招收计算和模拟方面的硕士、博士、博士后。（长期招收博士后，博士后随时可以进站），本课题组长期招收推荐免试硕士研究生和直接攻读博士研究生（化学、物理、材料、纳米、能源、环境等背景均可）。
本课题组与挪威、德国、西班牙、美国、韩国、香港等多个国家和地区著名大学的研究组建立并保持着长期的合作关系，（品学兼优的学生可以直接推荐至国外继续深造）学生可以根据实际情况前往合作研究、联合培养或者继续深造。非常欢迎各种形式（短期、中期、长期）的合作与访问交流，欢迎来电来函联系。热忱欢迎有兴趣的同学积极加盟!  同时也欢迎本科生同学来做毕业设计！