个人履历

2025-至今  厦门大学，教授，博士生导师

2023-2025，美国劳伦斯伯克利国家实验室，博士后

2022-2023，德国马普学会Fritz-Haber研究所，博士后

2016-2018，中国科学院大连化学物理研究所，助理研究员

2018-2022，慕尼黑工业大学，博士

2013-2016，中国石油大学（华东），硕士

2009-2013，中国石油大学（华东），学士

荣誉及获奖

国家高层次青年人才项目

厦门大学 “南强青年拔尖人才计划” (A类)

NESAP Machine Learning Fellowship

Robert Bosch AIoT Fellowship

Summa Cum Laude (PhD degree)

研究兴趣

本课题组聚焦智慧能源化学（Intelligent Enery Chemistry，iEnerChem），依托人工智能方法与理论计算手段，面向能源化学领域中的关键科学问题开展方法学与应用研究：

算法与方法学：1. 多模态大语言模型与AI智能体；2. 原子模拟基础大模型（势函数）；3. 机器学习优化算法；4. 可解释机器学习代理模型。

应用方向包括但不限于: 1. 锂离子电池与液流电池；2. 高熵材料；3. 多相催化 ；4. 复杂反应网络的建模与调控。

欢迎对AI for Science、人工智能在能源领域的应用、计算化学等方向感兴趣的优秀硕士、博士与博士后加入团队。

代表性论著

迄今，共发表SCI论文30余篇，其中第一作者10篇，包括Nature Comput. Sci.、J. Am. Chem. Soc.、Proc. Natl. Acad. Sci.、Nature Commun.等顶级期刊，论文被引约2000次。

学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=tsfKuhkAAAAJ

Wenbin Xu, Karsten Reuter, and Mie Andersen*. Predicting Binding Motifs of Complex Adsorbates Using Machine Learning with a Physics-inspired Graph Representation. Nat. Comput. Sci. 2022, 2, 443–450

Wenbin Xu, Yuri Sanspeur*, Adeesh Kolluru, Bowen Deng, Peter Harrington, Steven Farrell, Karsten Reuter, John R Kitchin*. Spin-informed universal graph neural networks for simulating magnetic ordering. Proc. Natl. Acad. Sci. 2025, 122, 27, e2422973122

Wenbin Xu, Elias Diesen, Tianwei He, Karsten Reuter, Johannes T Margraf*. Discovering high entropy alloy electrocatalysts in vast composition spaces with multi‐objective optimization. J. Am. Chem. Soc. 2024, 146, 11, 7698–7707

Wenbin Xu, Mie Andersen*, and Karsten Reuter. Data‐Driven Descriptor Engineering and Refined Scaling Relations for Predicting Transition Metal Oxide Reactivity. ACS Catal. 2021, 11, 2, 734–742

Yingheng Tang‡*, Wenbin Xu‡*, Jie Cao, Weilu Gao*, Steve Farrell, Benjamin Erichson, Michael W. Mahoney, Andy Nonaka, Zhi Yao*, Matterchat: A multi-modal llm for material science. ArXiv, 2025, arXiv:2502.13107