《2025年数字探索新兴研究者系列》的贡献者

《Digital Discovery》：Contributors to the Digital Discovery Emerging Investigators collection 2025

　　此内容提供有图解摘要。

**Milad Abolhasani** 是北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）化学与生物分子工程系的“ALCOA Professor”和“University Faculty Scholar”，同时担任该系研究生项目的主任。他还负责该校综合科学计划（Integrative Sciences Initiative）中的“加速技术”（Accelerated Technologies）项目。他于2014年在多伦多大学（University of Toronto）获得博士学位。在加入北卡罗来纳州立大学之前，他曾是麻省理工学院（MIT）化学工程系的NSERC博士后研究员（2014–2016年）。在北卡罗来纳州立大学，Abolhasani博士领导着一个跨学科研究团队，该团队利用流体微处理器（fluidic micro-processors）加速先进功能材料和分子的发现、开发与制造过程。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00062A。

**Fang Liu** 是埃默里大学（Emory University）化学系的助理教授。她2011年在中国科学技术大学（University of Science and Technology of China）化学物理系获得学士学位，并于2017年在斯坦福大学（Stanford University）在Todd J. Martínez教授指导下完成化学博士学位。完成博士后研究后，她于2020年加入埃默里大学任教。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00012B。

**Hessam Mehr** 从伊朗的Sharif University of Technology获得电气工程学士学位，随后在不列颠哥伦比亚大学（University of British Columbia）在Mark MacLachlan教授指导下获得超分子化学博士学位。他是格拉斯哥大学（University of Glasgow）的Leverhulme早期职业研究员（Leverhulme Early Career Research Fellow），负责开展实验化学领域的下一代研究范式探索项目。他的研究旨在发现化学系统中的新现象。他的工作得到了英国皇家化学会（Royal Society of Chemistry）、爱丁堡皇家学会（Royal Society of Edinburgh）和Leverhulme Trust的支持。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00100E。

**Connor W. Coley** 是麻省理工学院（MIT）化学工程系和电气工程与计算机科学系的副教授，毕业于1957届。他在加州理工学院（Caltech）和麻省理工学院分别获得化学工程学士学位和博士学位，并在Broad Institute完成博士后研究。他领导的团队致力于结合化学与数据科学，开发分子行为预测模型，以用于新药物的研发。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00233H。

**Francesca Grisoni** 是埃因霍温理工大学（Eindhoven University of Technology）的助理教授，领导分子机器学习团队。她曾在米兰-比科卡大学（University of Milano-Bicocca）Roberto Todeschini教授团队攻读博士学位，并在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）Gisbert Schneider教授指导下从事博士后研究。她的研究融合了化学、生物学与计算机科学，开发创新的AI方法用于分子发现。她的成就包括获得荷兰皇家艺术与科学学院（Royal Dutch Academy of Arts and Sciences）的早期职业奖（Early Career Award）、NWO Vidi奖以及ERC启动基金（ERC Starting Grant）。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00028A。

**Esther Heid** 2019年在维也纳大学（University of Vienna）获得理论化学博士学位，随后在麻省理工学院（MIT，2020–2022年）和维也纳工业大学（TU Wien，2022–2024年）从事博士后研究，专注于化学与机器学习的交叉领域。2024年，她获得ERC启动基金，促使她晋升为维也纳工业大学的终身副教授。她的研究团队专注于化学反应的深度学习方法，特别是预测气相、有机催化和生物催化系统的反应特性与路径。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00240K。

**Thijs Stuyver** 是巴黎高等化学学院（Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris）的青年教授，隶属于巴黎科学技术大学（PSL University）。他2018年在布鲁塞尔自由大学（Vrije Universiteit Brussel）在P. Geerlings和F. De Proft教授指导下获得博士学位，随后在耶路撒冷希伯来大学（Hebrew University of Jerusalem，2018–2021年）和麻省理工学院（2021–2023年）进行博士后研究。他的研究兴趣在于计算化学与人工智能的结合。他是ChemAI项目的协调者之一，致力于推动PSL大学在化学数据科学革命中的领先地位。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00256G。

**Nicola Bell** 是格拉斯哥大学（University of Glasgow）的EPSRC开放研究员，负责数字无机化学研究组。她2013年在爱丁堡大学（University of Edinburgh）获得博士学位，具备有机金属与催化化学背景。她的研究组利用数字与远程处理技术解决对空气敏感、高反应性及危险性化学物质的特殊挑战，旨在重新定义这类系统的发现、研究与控制方式。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00305A。

**Fernanda Duarte** 出生于智利圣地亚哥，2012年在智利天主教大学（Pontificia Universidad Católica de Chile）获得博士学位。她曾在乌普萨拉大学（Uppsala）从事博士后研究，获得牛津大学（Oxford）的Newton Fellowship，以及爱丁堡大学的Chancellor's Fellowship和讲师职位。2018年回到牛津大学担任副教授，领导团队开发计算工具以探索（生物）化学反应性、优化合成过程并指导分子设计。她的成就包括L’Oréal–UNESCO女性科学奖（2009年）、MGMS Frank Blaney奖（2020年）、OpenEye杰出青年教师奖（2021年）、Harrison–Meldola奖（2021年）和2024年UK Blavatnik奖提名。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00261C。

**Tim Cernak** 在不列颠哥伦比亚大学奥卡纳根分校（University of British Columbia Okanagan）获得化学学士学位，研究霞多丽葡萄酒的香气特征。随后在麦吉尔大学（McGill University）在Jim Gleason教授指导下完成博士学位，并在哥伦比亚大学（Columbia University）Tristan Lambert教授团队进行博士后研究。2009–2018年，他在Merck Sharp & Dohme公司从事药物化学研究。2018年，他加入密歇根大学安娜堡分校（University of Michigan Ann Arbor）药物化学系任职助理教授。他的研究团队探索化学合成与人工智能的结合。他目前致力于保护化学领域的研究，致力于防止物种灭绝。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00310E。

**Mingjie Liu** 在莱斯大学（Rice University）获得材料科学与纳米工程博士学位，后在布鲁克海文国家实验室（Brookhaven National Laboratory）和麻省理工学院完成博士后研究，2022年加入佛罗里达大学（University of Florida）担任化学助理教授。她的研究结合材料信息学、数据驱动方法和生成式AI，推动材料设计与化学发现的进步。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00241A。

**Laia Vilà-Nadal** 2019年6月在格拉斯哥大学（University of Glasgow）建立独立研究团队，并担任讲师。她2011年在塔拉戈纳的罗维拉-维尔吉里大学（Universitat Rovira i Virgili, URV）获得博士学位，随后在格拉斯哥进行博士后研究。作为材料科学家出身，她将自己视为误入化学与计算建模领域的生物化学家。她的团队结合计算与实验方法，利用理论、建模与数字工具设计分子氧化物，重点关注氧化还原性质、反离子效应及可持续氮固定。她的研究方向包括数据驱动的催化剂发现和混合生化-无机系统。这只是她从事数字化学研究的开始。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00453E。

**Jakob S. Kottmann** 是德国奥格斯堡大学（University of Augsburg）计算机科学研究所的量子算法学教授。他的研究领域包括量子算法学（物理可微分电路、基于网格的表示方法、稀疏数据结构）、量子化学（系统适应性量子电路、基于多小波的轨道表示方法）和科学软件开发（Tequila、FrayedEnds、Sunrise、PauliEngine）。2025年，他获得联邦研究、技术及空间部（Federal Ministry of Research, Technology and Space）颁发的Quantum Future青年研究员奖。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00251F。

**Zhongyue John Yang** 是范德比尔特大学（Vanderbilt University）的化学助理教授，2013年毕业于南开大学（Nankai University）首届化学Po-Ling班，2017年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）在Ken Houk指导下获得理论与计算化学博士学位，并2018–2020年在麻省理工学院（MIT）Heather Kulik教授团队进行博士后研究。2020年秋季起，他在范德比尔特大学建立独立研究团队，致力于开发“Mutexa”框架——一个结合物理信息与AI的智能蛋白质工程平台，能够同时生成可验证的假说和机制洞察。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00307E。

**Luke Baldwin** 是美国空军研究实验室（Air Force Research Laboratory, AFRL）的高级研究化学家，研究聚合物化学与实验室自动化的交叉领域。他在卡罗尔大学（Carroll University）获得化学学士学位，后续在俄亥俄州立大学（Ohio State University）完成博士学位。2018年以来，他的独立研究聚焦高性能材料（如玻璃态聚合物、弹性体、二维聚合物）的开发与理解。他还致力于数字化化学方法（如连续流化学、贝叶斯优化）的改进与应用。他的工作获得了ACS-PMSE早期研究员奖（2025年）、AFRL早期职业奖（2025年）和两次OUSD奖学金（2021年、2026年）的支持。他对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00477B。

**Shuwen Yue** 是康奈尔大学（Cornell University）R. F. Smith化学与生物分子工程系的助理教授，研究方向为机器学习驱动的分子模拟，尤其是电解质微环境、催化剂材料及电化学界面。她的团队开发物理驱动的机器学习模型，以理解和预测复杂分子系统的传输、热力学与反应性。她在中普林斯顿大学（Princeton University）获得化学工程博士学位，并在麻省理工学院完成博士后研究。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00414D。

**Carolin Müller** 是埃尔朗根-纽伦堡大学（FAU Erlangen-Nürnberg）电子激发态理论方向的助理教授，自2023年11月起担任该系负责人。她曾在卢森堡大学（University of Luxembourg，2022–2023年）和耶拿弗里德里希席勒大学（Friedrich Schiller University Jena，2021–2022年）从事博士后研究。她获得耶拿弗里德里希席勒大学和都柏林城市大学（Dublin City University）的化学学士学位和硕士学位，目前在该校完成博士学位。她的研究结合量子化学与化学信息学，探索光催化与光开关等现象。她对该研究项目的贡献可查阅文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00299K。

**Mohamad Moosavi** 是多伦多大学（University of Toronto）化学工程与应用化学系的助理教授，同时是Vector Institute的成员。他领导的人工智能化学科学（AI4ChemS）团队专注于利用AI与计算方法发现先进材料。目前，他的团队致力于开发用于碳捕获与转化的MOFs及纳米多孔材料，推动可持续技术的发展。穆罕默德的学术之旅始于在伊朗沙里夫理工大学获得的机械工程学士学位，随后在瑞士联邦理工学院（EPFL）攻读了化学与化学工程博士学位，并在德国柏林自由大学完成了数学与计算机科学的博士后研究。他对该研究项目“2025数字发现新兴研究者系列”的贡献可以查阅以下文献：https://doi.org/10.1039/D5DD00489F。