个人简历

南方科技大学材料科学与工程系和物理系双聘讲席教授，深圳市海外高层次人才“孔雀计划”A类人才，深圳市综合性国家科学中心-材料基因组大科学装置平台（总经费7.1亿）首席科学家，中国工程院、中国科学院材料基因组计划专家

研究领域

传统“材料试错法”跟不上产业发展需求，从而启动了“基于大数据的人工智能材料开发”的新模式。人工智能通过学习密集型系统材料数据，可自行分析总结出“多参数复杂相关性”关系，从而快速预测、优选出具有目标性能的新材料。但该研究模式需要前所未有的海量数据产生和强大分析处理能力支撑。本课题组重点研究高通量制备与表征技术，其中包括能实现跨尺度、全链条的适用于开发高性能半导体、金属、功能陶瓷、高分子材料的“一维、二维、三维”高通量材料制备技术，能够快速完整地表征材料结构、成分、价态、配位、光、电、热、磁、力性能的高通量远场光探针实验室及同步辐射表征技术，深度神经网络机器学习。并将材料基因组技术应用于非晶合金、高温合金、相变存储、碳纤维、催化材料等应用研究

近期论文

[1] X.-D. Xiang, Xiaodong Sun, Gabriel Briceno, Yulin Lou, Kai-An Wang, Hauyee Chang, WilliamGregory Wallace-Freedman, Sung-Wei Chen, Peter G. Schultz, \