材料学院青年教师樊冬在国际顶级期刊Nature子刊npj Computational Materials上发表了题为“Machine learning augmented design of 2D magnet with planar cyclo-tetranitrogen: ambient thermal stability from quantum to mesoscale”的学术论文。重庆交通大学为论文第一通讯单位，学院2024级硕士研究生郑柯为第二作者，学院樊冬博士和湘潭大学吕蓬勃博士为论文共同通讯作者。
该研究提出了一种二维配位工程新策略，成功实现了常温常压下平面环状cyclo-N4（环四氮）构型的高稳定性。研究发现，将cyclo-N4单元嵌入具有t-FeN4拓扑结构的单层材料中，Fe–N配位作用有效抑制了N≡N三键的重新形成，从而在二维晶格内实现了该高能氮簇在动态和化学键层面的稳定。理论计算表明，t-FeN4单层材料展现出可调控的磁各向异性，其奈尔温度预测值超过600 K，表明该材料在室温乃至更高温度下具有潜在的自旋电子学应用价值。研究团队进一步基于高精度第一性原理数据训练了机器学习势函数，将量子化学精度的计算方法拓展至介观尺度，成功进行了超过十万原子体系的大规模分子动力学模拟。该研究突破了以往需借助高压或低温条件稳定高能多氮构型的限制，创新性地提出通过二维金属配位场抑制分子重组、实现高能氮簇常温稳定的新思路。研究成果不仅拓展了多氮化学的理论与设计空间，也为开发新型二维磁体和高能量密度材料提供了新路径。
npj Computational Materials是Springer Nature旗下Nature Partner Journals系列子刊之一，中科院一区TOP期刊，最新影响因子为11.9。此成果是学院继去年在Nature Communications、Science Advances发表高水平论文后，首次以第一通讯单位在该期刊发表研究论文，标志着学院科研水平持续提升，基础研究能力不断增强。