学术履历 | 贾军 Jun Jia

博士学习经历

博士 · 厦门大学

化学化工学院

导师：李军教授。研究方向：结构预测、计算电化学、机器学习。

博士联合培养 · 武汉大学

电气自动化学院

导师：郭宇铮教授。研究方向：多尺度计算、计算工作流开发。

教学经历

《高等热力学》· 专题讲解与研讨

博士阶段

独立负责理论计算化学内容的专题讲解与课堂研讨。

《催化剂工程》· 课程助教

博士阶段

承担习题解析、作业答疑及教学支持。

核心研发经历

AI4S 高通量计算与科研工作流开发

科研脚本与工作流开发

围绕材料建模、计算任务与结果分析，使用 Python、Bash 在 HPC 环境中组织自动化程序，用脚本完成重复操作，为材料筛选与学习模型提供计算数据。

材料图学习与可解释性质预测

学习模型构建与应用

基于图神经网络与可解释机器学习开展材料性质预测和构效关系分析，连接结构表示、学习模型与高通量筛选，让数据驱动结果回到可讨论的科学问题。

先进封装与异构集成的计算研发

计算研发方向拓展

面向先进封装中的材料界面、热管理与可靠性问题，拓展原子尺度模拟、数据驱动分析和科研程序开发方法，探索材料—结构—器件之间的协同设计。

科学计算模型与电子结构分析

计算方法与分析流程

结合第一性原理与计算电化学，研究材料稳定性、电子结构与界面反应，将科学问题转化为计算模型、可比较的数据和可解释的分析结果。

原子模拟与时序数据分析

模拟研究与后处理方法

利用 AIMD 描述有限温度下的界面演化与局域结构涨落，围绕轨迹数据、配位环境与动态行为组织后处理方法，连接原子尺度模拟与科学解释。

机器学习势与跨尺度模拟探索

算法与工作流探索

关注 DeePMD、MACE 等机器学习原子势，将第一性原理数据、势函数学习与分子动力学相连接，探索更大尺度结构演化与输运行为的计算路径。

反应网络与科学数据解析

计算分析与工具设计基础

构建自由能图谱与多中间体关联，结合过渡态搜索和统计热力学解释反应机制，为反应数据结构化、路径比较与动力学分析程序提供方法基础。

研究兴趣

围绕材料结构、功能与反应机理，结合第一性原理、图神经网络和可解释学习，开展材料性质预测与计算研究。研发科学计算程序，并探索科研智能体与先进封装的计算方法。

物理建模图学习科研软件Scientific Agent

论文发表

Volcano Plot of Transition Metal Disulfides in Aqueous Zinc Ion Storage

Zihao Huang^†, Jun Jia^†, Xin Liu^†, Jiahao Li, Yuzheng Guo, Hanfeng Liang

Nano Letters2026, 26(19), 6379–6385

DOI

CO2 hydrogenation to HCOOH catalyzed by aqueous Pd needle assembly

Mengjun Wang^†, Jun Jia^†, Jing Xia, Chun-Kuo Peng, Jinxin He, Yueming Qiu, Yuting He, Le Gao, Fei Xue, Yan-Gu Lin, Guowu Zhan, Yuzheng Guo, Xiaoqing Huang, Yong Xu

Nature Communications2025, 16(1), 6454

DOI

Design of Bimetallic Boronene Structures Leveraging Neighboring Effects for Efficient Electrocatalytic CO2 Reduction Reaction

Jun Jia, Zhaofu Zhang, Anyang Wang, Yonghui Liu, Zheng Liu, J. Wang, Yuzheng Guo, L. Peng, Jun Li, J. Robertson

Advanced Functional Materials2025, 35(1), 2412056

DOI

Harmonizing Ruthenium Atom-Cluster Moieties for Stable Proton Exchange Membrane Water Electrolysis

Chengli Rong^†, Jun Jia^†, Weiwei Li, Sicheng Wu, Qian Sun, Chen Jia, Soshan Cheong, Yuzheng Guo, Chuan Zhao

ACS Catalysis2025, 15(13), 11705–11715

DOI

Heterometallic Electrocatalysts Derived from High-Nuclearity Metal Clusters for Efficient Overall Water Splitting

Fu-Chun Pan^†, Jun Jia^†, Feng Gong, Yonghui Liu, Shude Liu, Seong Chan Jun, Dunmin Lin, Yuzheng Guo, Yusuke Yamauchi, Yu Huo

ACS Nano2024, 18(8), 6202–6214

DOI

Phase engineering of Pd–Te nanoplates via potential energy trapping

Mengjun Wang^†, Jun Jia^†, Hao Yan, Guang Li, Qiming Hong, Yuzheng Guo, Yong Xu, Xiaoqing Huang

eScience2024, 4(2), 100209

DOI

Plasmonic Pd-Sb nanosheets for photothermal CH4 conversion to HCHO and therapy

Mengjun Wang^†, Jun Jia^†, Zhaodong Meng, Jing Xia, Xinyan Hu, Fei Xue, Huiping Peng, Xiangmin Meng, Jun Yi, Xiaolan Chen, Jun Li, Yuzheng Guo, Yong Xu, Xiaoqing Huang