程平，男，现任芜湖职业技术大学材料工程学院专任教师，2025年获得昆士兰大学博士学位（纳米材料方向），并于同年入职。

核心研究领域为多孔纳米材料的设计、开发与应用，特别是在金属-有机框架（MOF）及其衍生功能材料方面具有扎实的研究基础。目前，研究正积极向材料科学与人工智能的交叉领域拓展，重点关注机器学习与人工智能驱动的新材料发现与设计。具体研究方向包括：

机器学习辅助的MOF材料设计：利用生成式AI（如扩散模型）进行MOF结构的逆向设计，以及应用可解释性AI（XAI）技术揭示MOF结构与其气体吸附、催化等性能之间的构效关系。

多尺度计算与智能筛选：结合密度泛函理论（DFT）、机器学习力场与高通量计算，对MOF等多孔材料用于碳捕集（CO₂/N₂分离）等关键过程进行性能预测与智能筛选。

数据驱动的材料研发：探索机器学习在优化材料合成工艺、预测材料性能以及指导实验方面的应用，致力于建立从计算设计到性能预测的理性研发框架。

曾以第一作者身份或共同作者身份在《Journal of Colloid and Interface Science》等国际期刊发表学术论文10余篇，研究成果涉及MOF衍生碳复合材料在环境吸附方面的应用等方向。