今天我们将带大家深入解析今天我们将带大家深入解析美国莱斯大学 材料科学系的博士生导师Prof.Hautier，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
- 计算材料设计方法论：核心围绕Computational materials design展开，整合ab initio computing（从头计算）、high-throughput computing（高通量计算）与machine learning（机器学习）技术。这种数据驱动的研究范式，将传统材料研发周期从数年缩短至数月，例如通过高通量计算可从数万种候选结构中快速筛选出热力学稳定的材料，合肥工业大学团队就曾用类似方法从44,000种材料中筛选出19种亚铁磁半导体。
- 能源材料应用方向：聚焦materials for energy production and storage，涵盖transparent conducting oxides（透明导电氧化物）、thermoelectrics（热电材料）、photovoltaics（光伏材料）等。其中透明导电氧化物在2025年的研究热点集中于亚波长薄膜的超快光学调控，其飞秒级折射率可调特性为光子器件开发提供了新路径；热电材料研究则通过多孔结构设计提升废热回收效率，响应全球能源可持续发展需求。
- 新型结构材料研究：关注high entropy alloys（高熵合金）的强韧性优化，探索其在集中太阳能发电系统中的应用，同时开展Tau-MnAl磁体的ECAE（等径角挤压）加工研究，为稀土永磁材料的替代方案提供技术支撑。
精读教授所发表的文章
- 硅中T中心的基础研究：2022年发表于Phys. Rev. Mater.（IF 3.39, 2024）的"First-principles study of the T center in silicon"，采用第一性原理方法揭示硅中T中心的电子结构特性。该研究为半导体缺陷工程提供了微观机制参考，对光伏电池和电子器件的性能优化具有指导意义。
- 光伏材料高通量筛选：2021年发表于Energy Environ. Sci.的"High-throughput computational search for high carrier lifetime, defect-tolerant solar absorbers"，建立了高通量计算筛选框架，从海量材料中识别出高载流子寿命、缺陷容忍的太阳能吸收剂。这类研究直接推动光伏材料的高效开发，降低太阳能利用成本。
- 传统理论的突破性验证：2020年发表于Angewandte Chemie（IF 16.9, 2024）的"The Limited Predictive Power of the Pauling Rules"，挑战了材料化学领域长期沿用的泡林规则。研究通过大数据验证指出该规则在复杂化合物中的预测局限性，为建立更精准的材料结构预测模型奠定基础。
教授的学术地位
- 学术荣誉与资质：2012年获得Marie Curie Fellow（欧盟玛丽·居里奖学金），该奖项选拔成功率仅15%，是欧洲科研人才的重要荣誉；2018年入选Rising Star in Computational Materials Science决赛名单，连续两年（2018-2019）获Chemistry of Materials Reviewer Excellence Award，体现其在领域内的专业认可度。
- 期刊与学术组织任职：担任npj Computational Materials（Nature子刊）副主编，主导psi-k协会高通量筛选与数据分析工作组，同时为Nature Communications、Journal of the American Chemical Society等20余种顶级期刊及美国DOE、德国DFG等政府机构提供评审服务，对领域研究方向具有重要引导作用。
- 学术活动组织能力：先后组织Materials Research Society、European-Materials Research Society等国际学术会议专题研讨会，2021年担任American Physical Society会议组织者，促进全球计算材料领域的学术交流与合作。
有话说
- 跨学科研究的协同价值：将计算机科学（机器学习）、物理学（从头计算）与材料科学深度融合，形成"计算-预测-实验验证"的闭环研究模式。这种跨学科方法在The Materials Project中得到充分体现，该项目近期新增Google DeepMind贡献的38万种化合物数据，进一步拓展了计算材料设计的数据库基础。
- 学术成果转化路径：作为Matgenix公司创始人兼CSO，将高通量计算技术产业化，实现从实验室研究到商业应用的转化。这种"学术+创业"模式，为计算材料设计技术的实际落地提供了范例，加速新型功能材料的市场应用。
- 未来研究方向启示：其主导的无稀土永磁材料、高效热电转换等研究，直接响应全球"双碳"目标与资源可持续需求。未来可进一步探索机器学习模型与高通量实验的结合，如AI引导的自主材料合成平台，推动材料研发进入"自主化"新阶段。
博士背景
Felix，美国top10学院数学系博士生，专注于代数拓扑和高维数据分析的交叉研究。擅长运用持续同调理论和拓扑数据分析方法，探索复杂网络结构和高维数据集的几何特性。在研究拓扑机器学习算法及其在材料科学中的应用方面取得重要突破。曾获美国数学协会青年研究员奖，研究成果发表于《Annals of Mathematics》和《Journal of the American Mathematical Society》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
