学位:博士学位
性别:男
毕业院校:University of Cambridge (PhD in Physics)
学历:博士研究生毕业
在职信息:在岗
所在单位:软件学院
电子邮箱:002699@nuist.edu.cn
南京信息工程大学教授,剑桥大学物理系卡文迪许实验室博士。研究方向主要是大数据人工智能与科学的交叉,例如使用自然语言处理(大语言模型)、人工智能、第一性原理开展材料信息学与AI for Science工作,关注大数据与人工智能方法在物理、化学、材料、气象等领域的应用。累计发表学术论文130余篇,其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文100余篇,授权国家发明专利5项,H影响因子29,总引用3600余次,连续入选斯坦福“全球前2%顶尖科学家榜单”,得到国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、南京优秀留学回国人员等项目资助,是Nature、Nat. Mater.、Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、Adv. Mater.等期刊审稿专家,是J. Mater. Inf.、CMC-Comput. Mater. Con.等期刊青年编委或编委。
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科研项目:
(1) 2018–2020 国家自然科学基金项目 (主持)
(2) 2016–2018 江苏省双创计划科研资助项目 (主持)
(3) 2016–2019 江苏省自然科学基金青年项目 (主持)
(4) 2016–2018 南京留学人员科技活动资助项目 (主持)
(5) 2016–2019 江苏省高校自然科学研究计划项目 (主持)
(6) 2015–2018 南信大海外引进高层次人才启动经费 (主持)
教育经历:
2010–2014 剑桥大学 博士
2009–2010 帝国理工学院 硕士
2005–2009 南洋理工大学 本科
工作经历:
2019–至今 南京信息工程大学 教授
2015–2019 南京信息工程大学 教授
2014–2015 纽约州立大学布法罗分校 博士后研究员
学术兼职:
Nature、Nat. Mater.、Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、Adv. Mater.、Matter、Adv. Energy Mater.、Adv. Funct. Mater.、ACS Nano等100余个专业期刊审稿专家
材料信息学杂志J. Mater. Inf.青年编委
材料模拟 SCI(E) 杂志 CMC - Computers, Materials & Continua (IF 3.1) 编委
研究方法:
第一性原理
自然语言处理
大语言模型
机器学习
图像识别
大数据人工智能
光电转换实验
研究方向:
大数据与人工智能
软件工程
材料信息学
AI for Science
密度泛函理论
材料基因组
物质科学
光伏
新能源新材料
讲授课程:
《计算思维导论(信息工科类)》、《计算材料学》、《固体物理》、《应用物理学科前沿》、《量子化学》、《材料专业英语》等
代码与软件:
1. 我们公布了材料大数据人工智能软件NJmat!下载地址: https://figshare.com/articles/software/NJmatML/24607893 doi: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24607893.v4。
请引用:NJmat: Data-Driven Machine Learning Interface to Accelerate Material Design. J. Chem. Inf. Model. 2024, 64, 16, 6477–6491
张磊, 毛骏飞, 刘柿岑. 材料大数据与人工智能软件 [简称: NJmatML] V1.0. 计算机软件著作权登记证书, 软著登字第11204908号, 2022
2.我们公布了材料大语言模型软件NJmatNLP: https://figshare.com/articles/software/NJmatML/24607893?file=45828393 和 https://figshare.com/articles/software/NJmatML/24607893?file=45863628
张磊, 黄艺如. NJmatNLP-语言模型驱动材料科学与工程软件 [简称: NJmatNLP] Y003. 计算机软件著作权登记证书, 软著登字第13198037号, 2024.
3.我们开发了材料科学的机器学习python库NJmatML方便实验课题组进行机器学习材料预测: pip install NJmatML 具体使用方法说明参见 https://pypi.org/project/NJmatML/ 和 https://github.com/Zhang-NJ-Lab/NJmatML/blob/main/2022-11-21/NJmatML-2022-11-21.ipynb。我们公布了用户友好的机器学习建模网站demo版本: https://patrick007.shinyapps.io/zllab_ofi_ml/