汪骋

男， 厦门大学化学化工学院， 教授/研究员/教授级高工或同等级别

学习/工作经历

200509-200907 北京大学 学士学位
200908-201308 美国北卡罗莱纳大学教堂山分校 博士学位
201308-201501 美国芝加哥大学 博士后
201501-201507 能源材料化学协同创新中心 iChEM Research Scientist
201507- 厦门大学化学化工学院 教授

研究领域和兴趣

人工智能技术在化学研究中的应用

主要业绩

一、学术研究业绩
科学研究方面，申请人以发展结构清晰、可设计的催化材料为目标，综合合成化学、物理化学、数学、信息科学的多学科交叉优势，解决催化化学的关键问题：
1. 发展原创性的金属有机单层(Metal-Organic Layer，MOL)新型二维材料，构建高效、结构明确的光催化体系，深入研究能量转移与光催化的协同作用，在二氧化碳转化、光解水等反应中取得突破 (Nat. Catal., 2019, 2, 709、Nat. Chem. 2021, 13, 358-366、Chem 2022, 8, 450等)；
2. 以机器学习方法指导催化剂的理性设计，与合作者一起将“随机交集树”算法改造为寻找催化剂多组分协同作用的有力武器、用可解释性模型发现光催化剂吸光系数与共轭长度的简单幂指数关系 (Matter 2020, 2, 1651、J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 15, 5755、Adv. Sci. 2023, 10.1002/advs.202204902 等)；
3. 搭建催化剂筛选的自动化平台，利用电催化剂自动筛选平台“闪电二号”得到高效的Cu基二氧化碳电还原催化剂 ( Angew. Chem. Int. Ed. 2022, e202213423)。
因为这些学术成绩，申请人获国家杰出青年科学基金资助，获中国化学会青年化学奖、中国化学会纳米化学新锐奖等奖励

二、教学实践业绩
培养人才是申请人的首要任务，申请人在交叉学科人才培养、课程改革中取得了系列成绩：
1.结合自身科研优势，申请人在本科教学中培养人工智能化学的交叉学科人才。未来已至，申请人组织包含化学、数学、物理、信息学院教师的多学科交叉导师团队，带领本科生通过创新实验竞赛、大学生创新创业项目等方式，开展化学自动化和机器学习研究，实现多个化学过程的低成本自动化，发表有影响力的机器学习论文(Matter、JACS、Nano Res),对学生未来从事相关领域的研究和创新具有重要意义。
2.注重更新课程内容和教学改革，作为核心课程教师参与“中心科学实验班”课程体系建设，改革“中级无机化学”中的“生物无机化学”模块，重新整合知识组成“神经科学中的金属离子”、“纳米医学”、“护肤品化学”、“生物矿化”、“光合作用和固氮”五章，极大激发了学生对生命科学相关问题的兴趣，甚至改变了一些学生的职业规划。改革了考试形式，通过开卷的文献试题培养了学生的独立思考能力和解决问题的能力。
申请人是厦门大学化学化工学院“黄大年式教学团队”成员，曾获厦门大学青年教师教学技能竞赛一等奖、厦门大学青年教师英语教学竞赛 二等奖

代表成果

1. He Lin, Xiaoqi Cui, Binglin Dai, Jiawei Chen, Pengkun Su, Zhaomin Su, Huihui Hu*, Yibin Jiang*, Cheng Wang*,
”Reasoning Language Model as Rule Finder: A Case Study on C–H Bond Activation Using 2D Metal–Organic Frameworks.“,
ACS Central Science, 11 (7) (2025), 1135–1146

2. Lin Huang, Chao Zhang, Yun Fu, Yibin Jiang*, Enyu He, Ming-Qiang Qi, Ming-Hao Du, Xiang-Jian Kong, Jun Cheng*, Leroy Cronin*, Cheng Wang*,
"Natural-Language-Interfaced Robotic Synthesis for AI-Copilot-Assisted Exploration of Inorganic Materials.",
J. Am. Chem. Soc., 147 (26) (2025), 23014–23025

3. Zhaomin Su, Bingling Dai, Xue Wang, Yibin Jiang*, Wenbin Lin, Cheng Wang*,
“Machine Learning Reveals In-Cavity vs Surface Activity for Selective C–H Borylation by Metal-Organic Framework Catalysts.”,
Angew. Chem. Int. Ed., 64 (28) (2025), e202505931

4. Xiangyang Wang, Guohao Jiang, Xuefeng He, Qiuling Wang, Zhaomin Su, Xue Wang, Cheng Wang*,
"A Broad Range of Aromatic Carboxylic Acids for Photocatalytic Methane Oxidation.",
Adv. Mater., 37 (35) (2025), 2504866

5. Yan Shen, Nan Fang, Xinru Liu, Yu Ling, Yuming Su, Tian Tan, Feng Chen, He Lin, Boxuan Zhao, Jin Wang, Duanhui Si, Shunji Xie*, Ye Wang*, Da Zhou*, Teng Zhang*, Rong Cao*, Cheng Wang*,
"Observation of Metal-Organic Interphase in Cu-based Electrochemical CO2-to-Ethanol Conversion.",
Nat. Commun., 16 (2025), 2073

6.Miaomiao Zhang, Yuming Su, Tianyi Du, Shihao Ding, Jieyu Dai, Cheng Wang*, Yun Liu*,
"Revealing Transition State Stabilization in Organocatalytic Ring-Opening Polymerization Using Data Science.",
Angew. Chem. Int. Ed., 64 (23) (2025), e202502090

7.Huihui Hu, Jieyu Zhu, Lingyun Cao, Zhiye Wang, Yuan Gao, Liulin Yang, Wenbin Lin, Cheng Wang*,
"Light-driven proton transport across liposomal membranes enabled by Janus metal-organic layers",
CHEM, 8 (2) (2022), 450-464

8.Huihui Hu, Zhiye Wang, Lingyun Cao, Lingzhen Zeng, Cankun Zhang, Wenbin Lin, Cheng Wang*,
"Metal–organic frameworks embedded in a liposome facilitate overall photocatalytic water splitting"
Nature Chemistry,13 (2021), 358-366

9. Ying Guo, Xinru He, Yuming Su, Yiheng Dai, Mingcan Xie, Shuangli Yang, Jiawei Chen, Kun Wang, Da Zhou*, Cheng Wang*,
"Machine-Learning-Guided Discovery and Optimization of Additives in Preparing Cu Catalysts for CO2 Reduction"
J. Am. Chem. Soc., 143 (15) (2021), 5755–5762

10. Peican Chen, Zeyu Tang, Zhongming Zeng, Xuefu Hu, Liangping Xiao, Yi Liu, Xudong Qian, Chunyu Deng, Ruiyun Huang, Jingzheng Zhang, Yilong Bi, Rongkun Lin, Yang Zhou, Honggang Liao, Da Zhou*, Cheng Wang*, Wenbin Lin
"Machine-Learning-Guided Morphology Engineering of Nanoscale Metal-Organic Frameworks"
Matter, 2(6) (2020), 1651-1666

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