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。国家高层青年人才。主要研究方向为数据和人工智能驱动的材料设计，涵盖计算模拟方法、机器学习算法、材料基因组、电池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、Reviews in Chemical Engineering、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、化工、计算机、物理、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。
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| 科研项目：
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国家高层次人才计划青年项目（海外）
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| 研究成果：
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1. J. Dai, S. Adhikari, and M. Wen*. Uncertainty quantification and propagation in atomistic machine learning. Reviews in Chemical Engineering, 2024.
2. 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. 封面文章
3. 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. 封面文章
4. M. Wen, S.M. Blau, X. Xie, S. Dwaraknath and K.A. Persson. Improving machine learning performance on small chemical reaction data with unsupervised contrastive pretraining. Chemical Science, 13, 5, 1446-1458, 2022.
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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