基础与前沿研究院
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| 导师代码： |
21435
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| 导师姓名： |
文明健
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| 性 别： |
男 |
| 特 称： |
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| 职 称： |
教授
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| 学 位： |
哲学博士学位
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| 属 性： |
专职 |
| 电子邮件： |
mjwen@uestc.edu.cn
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| 学术经历：
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2025-今 电子科技大学基础与前沿研究院 教授
2022-2025 美国休斯敦大学化工系 助理教授
2019-2022 美国加州大学伯克利/劳伦斯伯克利国家实验室 博士后
2013-2019 美国明尼苏达大学航空工程和力学系 博士
2008-2012 天津大学化工学院 学士
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| 个人简介：
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文明健，博士、教授、博士生导师。国家级青年人才。主要研究方向为人工智能和数据驱动的材料设计，涵盖机器学习算法、计算模拟方法、材料基因组、能源和信息材料等领域的交叉研究。长期从事开源材料研究软件的开发与维护，是Materials Project和KIM Initiative的核心开发成员。研究成果发表在Nature Computational Science、npj Computational Materials、Chemical Science、Physical Review B等知名期刊。曾主持美国自然科学基金（NSF）项目，获休斯敦大学校长前沿助理教授奖等荣誉。
欢迎具有材料、计算机、物理、 化工、力学等学科背景，对交叉学科研究感兴趣的同学加入课题组，其实具体专业不重要 :-)
课题组网站：https://wengroup.github.io
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| 科研项目：
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优秀青年科学基金项目（海外）
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| 研究成果：
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1. M. Wen*, W.F. Huang, J. Dai and S. Adhikar. Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials. npj Computational Materials, 11, 128, 2025.
2. J. Dai, S. Adhikari, and M. Wen*. Uncertainty quantification and propagation in atomistic machine learning. Reviews in Chemical Engineering, 41, 4, 2024.
3. M. Wen*, M.K. Horton, J.M. Munro, P. Huck and K.A. Persson. An equivariant graph neural network for the elasticity tensors of all seven crystal systems. Digital Discovery, 3, 869-882, 2024.
4. M. Wen, E.W.C. Spotte-Smith, S.M. Blau, M.J. McDermott, A.S. Krishnapriyan and K.A. Persson. Chemical reaction networks and opportunities for machine learning. Nature Computational Science, 3, 12-24, 2023.
5. M. Wen and E.B. Tadmor. Uncertainty quantification in molecular simulations with dropout neural network potentials. npj Computational Materials, 6, 124, 2020.
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| 专业研究方向：
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| 专业名称 |
研究领域/方向 |
招生类别 |
| 080500材料科学与工程 |
02新能源材料与器件，05材料基因工程，06材料计算与模拟 |
博士学术学位 |
| 085600材料与化工 |
02新能源材料与器件 |
博士专业学位 |
| 080500材料科学与工程 |
02新能源材料与器件，05材料基因工程，06材料计算与模拟 |
硕士学术学位 |
| 085600材料与化工 |
02新能源材料与器件 |
硕士专业学位 |
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