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杜红伟
北京中关村学院导师
杜红伟，上海交通大学博士，主要研究方向是AI for materials，硕士在中国科大，主要聚焦在聚阴离子/富锂正极材料的实验合成，测试，表征以及DFT/MD计算解释方面。工作期间主要在长安/CATL从事BMS（电池管理系统）嵌入式软件开发工作，博士期间在上海交大汪洪教授课题组，主要围绕材料的组分基深度学习多目标性质预测模型设计，结构基的图神经网络的预测/势模型的设计验证，以及机器学习方法在储能材料理性设计和高通量筛选，验证中的应用。博士期间重点参与过“国家新材料数据库平台建设关键技术研究-材料数据标准规范研究/材料大数据技术研究”和“基于材料基因工程的新型涂层优化设计与应用开发”等项目，发表SCI期刊论文10余篇，包括DenseGNN、L-G-DCNN深度学习模型设计，图表示策略的系统化对比和设计，基于MLP的材料计算软件开发，通用MLP在固态电解质中应用的系统评估和应用等。
个人主页链接：Hongwei Du (0009-0008-8315-3067) - ORCID
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研究方向
1. 高熵/掺杂势模型开发及验证，多尺度材料计算软件开发，光谱模型设计
2. 材料表示策略设计，材料数据库构建/benchmark材料-化学数据集构建
3. ML方法预测SOC/SOH，材料无损检测技术
教育经历
2021.6-2025.6 上海交通大学 材料科学与工程 博士
2015.9-2018.6 中国科学技术大学 材料工程 硕士
2011.9-2015.6 齐鲁工业大学 高分子材料与工程 学士
工作经历
2018.6-2021.6 长安汽车/CATL BMS嵌入式软件工程师
代表性学术论文
Du, H.; Hui, J.; Zhang, L.; Wang, H. Rational Design of Deep Learning Networks Based on a Fusion Strategy for Improved Material Property Predictions. J. Chem. Theory Comput. 2024, 20 (16), 6756–6771. DOI: 10.1021/acs.jctc.4c00187
Du, H.; Hui, J.; Zhang, L.; DenseGNN: universal and scalable deeper graph neural networks for high-performance property prediction in crystals and molecules. npj Comput. Mater. 2024, 10, 292. DOI: 10.1038/s41524-024-01444-x.
Du, H.; Xiang, H.; Assessment and Application of Universal Machine Learning Interatomic Potentials in Solid-State Systems. ACS Materials Lett. 2025, 7, 3403–3412. DOI: 10.1021/acsmaterialslett.5c00336.
Du, H.; Wang, H. Unveiling the Critical Factors in Crystal Structure Graph Representation: A Comparative Analysis Using Streamlined MLPSets Frameworks. DOI: https://arxiv.org/abs/2509.05712.
Du, H.; Zhang, X.; Carbon coating and Al-doping to improve the electrochemistry of Li 2 CoSiO 4 polymorphs as cathode materials for lithium-ion batteries. RSC Advances. 8(40):22813-22822. DOI: 10.1039/C8RA02555J.