新加坡南洋理工大学化学系全奖博士招生 | Prof. Lee

导师简介

如果你想申请作为新加坡南洋理工大学 化学系博士，那今天这期文章解析可能对你 有用！今天Mason学长为大详细解析南洋理工大学的Prof.Lee的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

作为南洋理工大学化学、化学工程与生物技术学院的助理教授，导师是当今人工智能驱动能源化学领域的杰出学者和独立研究组负责人。导师于2017年在中国科学院大连化学物理研究所获得博士学位，随后于2018年作为亚历山大·冯·洪堡博士后研究员前往慕尼黑工业大学深造。2022年，导师加入澳大利亚阿德莱德大学，并作为唯一首席研究员获得了澳大利亚研究委员会(ARC) DECRA(Discovery Early Career Researcher Award)奖学金，这是澳大利亚早期职业研究人员的最高荣誉。

导师的学术成就斐然，2023年荣获MIT Technology Review亚太地区35岁以下创新者奖(TR35)，2024年被Clarivate评为高被引研究者。

研究领域

导师的核心研究兴趣集中在三个紧密相关的前沿领域：人工智能驱动的能源化学(Artificial Intelligence-Driven Energy Chemistry)、理论催化(Theoretical Catalysis)和量子化学计算(Quantum Chemical Computation)。这三个领域的有机结合构成了导师独特的研究范式，即通过先进的计算方法和人工智能技术来理解和设计高效的能源转换催化剂。

1. 在人工智能驱动的能源化学方面，导师致力于利用新兴的AI技术架起化学与数据科学之间的桥梁，解决能源化学中的复杂科学问题，并揭示新的理论见解。导师认识到传统理论模型在处理多因素影响的复杂催化问题时存在局限性，因此开创性地将机器学习、深度学习等AI技术应用于催化剂的设计和优化中。
2. 理论催化是导师研究的另一个核心领域。催化剂具有复杂多样的结构，这些结构会随着反应条件、微环境和工艺过程的变化而改变。导师运用AI技术来应对这种复杂性，通过计算建模来预测和理解催化剂在实际反应条件下的行为。这种方法不仅能够加深对催化机理的理解，还能指导实验设计，大大提高催化剂开发的效率。
3. 在量子化学计算领域，导师专注于使用AI技术增强大规模模拟方法的精度，使其在实际实验应用中更加实用。通过结合第一性原理计算和机器学习算法，导师开发了多种创新性的计算方法，能够准确预测材料的电子结构、表面性质和催化活性。

研究分析

1. "Machine learning big dataset analysis reveals C-C electro-coupling mechanism"

发表在《Journal of the American Chemical Society》(2024年)

这篇重要论文展示了导师在运用机器学习技术解析复杂催化机理方面的卓越能力。该研究通过分析大规模数据集，揭示了CO2电还原过程中碳-碳键形成的基本机理。这项工作不仅在理论上具有重要意义，而且为设计高效的CO2还原催化剂提供了重要指导。研究结果表明，通过机器学习方法可以从海量计算数据中提取出传统分析方法难以发现的规律性，为理解复杂的电催化过程开辟了新的途径。

2. "C2+ selectivity for CO2 electroreduction on oxidized Cu-based catalysts"

发表于《Journal of the American Chemical Society》(2023年)

论文聚焦于CO2电还原反应中一个关键挑战：如何提高C2+产物的选择性。导师通过结合理论计算和实验验证，深入研究了氧化铜基催化剂的表面结构与反应选择性之间的关系。研究发现，催化剂表面的氧化态对于促进C-C耦合反应具有关键作用，这一发现为设计高选择性的CO2还原催化剂提供了重要的理论依据。该工作体现了导师在多尺度理论建模方面的深厚功底。

3. "Data-driven machine learning for understanding surface structures of heterogeneous catalysts"

发表在《Angewandte Chemie International Edition》(2023年)

这篇综述性论文系统地阐述了导师在运用数据驱动方法理解催化剂表面结构方面的创新性工作。多相催化反应发生在催化剂表面，而催化剂表面结构的复杂性以及其在反应条件下的动态变化是催化剂设计面临的重大挑战。导师提出了一套基于机器学习的方法学框架，能够有效处理表面结构的复杂性和多样性，为催化剂的理性设计提供了强有力的工具。

4. "Confined catalysis under two-dimensional materials"

这篇发表在《Proceedings of the National Academy of Sciences》

展示了其在二维材料催化应用方面的前瞻性研究。该研究探讨了在二维材料约束下的催化反应机理，发现约束环境能够显著改变催化剂的电子结构和反应活性。这项工作为后续发展约束催化这一新兴研究领域奠定了重要基础，也体现了导师在材料科学与催化科学交叉领域的深刻洞察。

5. "Ab initio thermodynamic stability of carbide catalysts under electrochemical conditions"

发表在《ACS Catalysis》(2022年)

这篇论文展现了导师在从头算热力学研究方面的专业能力。碳化物材料作为一类重要的非贵金属催化剂，在电化学能源转换中具有巨大应用前景。导师运用第一性原理计算方法，系统研究了各种碳化物催化剂在电化学条件下的热力学稳定性，为筛选和设计稳定高效的碳化物电催化剂提供了重要的理论指导。

6. "Subgroup discovery points to the prominent role of charge transfer in breaking nitrogen scaling relations at single-atom catalysts on VS2"

这篇发表在《ACS Catalysis》(2021年)

论文聚焦于单原子催化剂在氮还原反应中的应用。导师通过子群发现方法，揭示了电荷转移在打破氮还原反应标度关系中的重要作用。研究发现，VS2载体上的单原子催化剂由于独特的电荷转移特性，能够有效降低氮还原反应的过电位，为设计高效的氮还原催化剂提供了新的思路。

项目分析

1. 澳大利亚研究委员会DECRA奖学金项目

作为唯一首席研究员，导师获得了澳大利亚研究委员会颁发的Discovery Early Career Researcher Award(DECRA)奖学金(项目编号：DE240100661)。这个项目专注于人工智能驱动的催化剂设计和优化，旨在开发新一代的计算方法和理论框架，以解决传统催化剂设计中的瓶颈问题。项目的核心目标是建立一套完整的AI辅助催化剂设计流程，从材料筛选、性能预测到合成条件优化，实现催化剂开发的全流程智能化。该项目的实施将为澳大利亚在清洁能源技术领域的发展做出重要贡献。

2. 澳大利亚研究委员会Discovery项目

导师作为共同研究员参与的ARC Discovery项目(DP230102027)聚焦于新型能源材料的理论设计和性能优化。该项目采用多学科交叉的研究方法，结合量子化学计算、机器学习和实验验证，系统研究能源转换和存储材料的构效关系。项目的重要目标是建立能源材料性能预测的理论框架，为开发高性能的能源器件提供科学依据。这个项目体现了导师在多机构合作研究中的重要作用。

3. NTU白空间基金项目

在南洋理工大学，导师获得了"AI-Driven Energy Chemistry"白空间基金项目的支持。这个项目为导师建立独立研究组并开展前沿研究提供了重要的启动资金。项目重点关注人工智能在能源化学中的创新应用，包括新算法开发、大数据分析和智能化材料设计等方面。通过这个项目，导师能够在NTU建立起世界一流的AI驱动能源化学研究平台。

研究想法

1. 基于大语言模型的催化剂智能设计

• 研究内容：开发基于大语言模型(LLM)的催化剂设计平台，将化学知识和材料数据库整合到统一的语言模型框架中。这个平台能够理解自然语言描述的催化需求，并自动生成候选催化剂结构和合成路线。
• 创新性：首次将LLM技术应用于催化剂设计，实现从概念到结构的智能化转换。
• 可行性：基于现有的大语言模型技术和化学数据库，技术路线清晰可行。
• 应用前景：将大大加速催化剂的发现和开发过程，具有重要的产业应用价值。

2. 多模态AI驱动的原位催化剂表征与优化

• 研究内容：结合原位光谱技术、电化学测试和理论计算，开发多模态AI系统来实时监测和优化催化剂性能。系统能够自动分析多种表征数据，识别催化剂的活性状态变化，并提出优化建议。
• 创新性：首次实现多种表征技术的AI融合分析，建立催化剂的实时优化闭环。
• 可行性：基于现有的原位表征技术和机器学习算法，具有很强的可操作性。

3. 量子机器学习在电催化反应预测中的应用

• 研究内容：开发量子机器学习算法来预测电催化反应的活性和选择性。利用量子计算的优势处理复杂的电子相关效应，提高预测的精度和效率。
• 创新性：首次将量子机器学习应用于电催化领域，探索量子计算在化学中的应用。
• 前沿性：结合了量子计算和催化科学两个前沿领域，具有很强的探索性。
• 技术挑战：需要解决量子算法的稳定性和可扩展性问题。

4. 基于图神经网络的催化剂-反应物相互作用预测

• 研究内容：开发新型图神经网络架构来预测催化剂与反应物之间的相互作用。网络能够同时考虑原子级的局部环境和分子级的全局特征，准确预测吸附能、反应路径和活化能。
• 创新性：提出新的图表示方法来描述催化体系的复杂性。
• 应用范围：可以应用于多种催化反应的研究，具有很强的通用性。

申请建议

1. 学术背景准备

理论基础要求：

• 扎实的物理化学和量子化学基础，熟悉密度泛函理论(DFT)计算方法
• 良好的数学基础，特别是线性代数、概率论和优化理论
• 掌握机器学习的基本原理和常用算法，包括深度学习、图神经网络等
• 了解催化科学的基本概念和前沿发展

编程技能准备：

• 熟练掌握Python编程，熟悉NumPy、SciPy、Pandas等科学计算库
• 掌握机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等
• 熟悉量子化学计算软件，如VASP、Gaussian、CP2K等
• 具备Linux系统使用经验和高性能计算集群的使用能力

2. 研究经历积累

本科阶段建议：

• 参与相关的科研项目，特别是涉及计算化学或机器学习的项目
• 完成高质量的毕业设计，最好是与导师研究方向相关的题目
• 争取在本科期间发表学术论文或参加学术会议

研究生阶段重点：

• 深入参与前沿研究项目，培养独立研究能力
• 发表高质量的学术论文，展示研究潜力
• 参加国际学术会议，建立学术网络和提高国际视野

3. 申请材料准备策略

研究计划撰写：

• 深入了解导师的最新研究工作和发展方向
• 提出具有创新性和可行性的研究想法
• 体现跨学科交叉的特色，展示对AI和催化科学结合的理解
• 详细的技术路线和时间安排，展示项目管理能力

个人陈述要点：

• 明确表达对AI驱动能源化学领域的热情和兴趣
• 突出相关的学术背景和研究经历
• 展示解决复杂科学问题的能力和潜力
• 说明选择该导师和研究组的具体原因

4. 面试准备要点

技术知识准备：

• 深入理解导师的代表性论文，能够提出深入的问题和讨论
• 熟悉相关领域的最新进展和技术挑战
• 准备回答关于机器学习算法和催化机理的具体问题
• 能够讨论自己的研究想法和未来发展计划

博士背景

Benzene,化学化工学院博士生，专注于有机合成化学和绿色化学研究。擅长运用计算化学和人工智能辅助设计方法，探索新型催化剂和环境友好型合成路径。在研究光驱动CO2还原制备高附加值化学品方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中国化学会优秀青年化学家奖。研究成果发表于《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等顶级期刊。