一、康奈尔大学简介
康奈尔大学（Cornell University） 位于美国纽约州，是世界顶尖的私立研究型大学、著名的常春藤联盟成员之一。学校由 Ezra Cornell 与 Andrew D. White 于 1865 年 创立，是八所常春藤院校中唯一创建于美国独立战争之后的大学，其开创性的办学理念对美国高等教育体系产生了深远影响。
康奈尔大学在工程科学、材料科学、计算机与信息科学、农业与生命科学、建筑与规划等多个领域长期位居世界前列，具有卓越的学术声誉和国际影响力。
二、博士后招聘研究方向
方向一：计算材料学与物理机理驱动的材料性质研究
本方向侧重于基于第一性原理计算与原子尺度模拟的方法，系统研究材料的结构–性质–功能关系，强调对材料物理与化学机理的深入理解。
研究对象可包括但不限于：
具体研究内容涵盖：
目标是为数据驱动模型与生成式材料设计提供高质量、可解释的理论基础与数据支撑。
方向二：材料信息学与机器学习驱动的性质预测
该方向聚焦于将机器学习方法与材料数据相结合，构建高效、可扩展的材料性质预测模型。
研究体系覆盖：
研究重点包括：
目标是在多尺度、多类型材料体系中实现可靠的性质预测与快速筛选。
方向三：生成式模型与逆向材料设计
面向材料设计的前沿问题，探索生成式人工智能（Generative AI）在目标导向材料与分子设计中的应用。
该方向关注：
核心目标是推动材料研究从传统的“预测与筛选”向“设计与创造”的范式转变。
三、合作导师及团队简介
Fengqi You 教授
- 康奈尔大学终身讲席教授Roxanne E. and Michael J. Zak Professor
- 康奈尔大学人工智能科学研究院（CUAISci）联合主任
学术成就
- 在 Nature、Science、PNAS 等顶级期刊发表论文 300 余篇
- 获得 AIChE、ACS、RSC、ASEE、AACC 等 20 余项国家/国际重大奖项
研究团队
You 教授领导的 Process–Energy–Environmental Systems Engineering（PEESE） 团队，研究方向涵盖：
👉 团队主页：https://www.peese.org
四、申请流程
我们诚邀具备相关研究背景的优秀研究人员加入团队，共同推进材料信息学与计算材料学前沿研究。特别欢迎在 AI for Materials / AI for Science 方向具有扎实研究基础与技术储备的申请者。
申请方式
- 访问招聘页面： 👉 https://www.peese.org/openings/
- 将详细个人简历（CV）通过邮件发送至 Fengqi You 教授
- 邮件主题请注明：
AI4S Postdoc Position
