Сколтех — новый технологический университет, созданный в 2011 году в Москве командой российских и зарубежных профессоров с мировым именем. Здесь преподают действующие ученые, студентам дана свобода в выборе дисциплин, обучение включает работу над собственным исследовательским проектом, стажировку в индустрии, предпринимательскую подготовку и постоянное нахождение в международной среде.

Ученые Сколтеха получили многомилионные гранты на выполнение фундаментальных исследований

rsf-ru

В числе победителей конкурса Российского научного фонда (РНФ) 2018 года среди ученых, занимающихся фундаментальнымии поисковыми исследованиями ‒ четыре представителя Сколтеха.

На конкурс «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» поступило 3 654 заявки. 3 510 заявок (96%) были допущены к конкурсу. В соответствии с Порядком конкурсного отбора научных, научно-технических программ и проектов, представленных на конкурс Российского научного фонда, допущенные к конкурсам заявки прошли двухэтапное рассмотрение с привлечением в том числе зарубежных экспертов. Экспертами подготовлено более 12,5 тысяч экспертиз.

По результатам отбора было принято решение о поддержке 525 проектов.

Размер каждого гранта составит от 4 до 6 миллионов рублей ежегодно. Проекты будут реализовываться в 2018–2020 годах. Конкурс предусматривает возможное продление проектов на один или два года.

Вот имена победителей и краткая информация об их проектах:

frolova_photoПобедитель: Любовь Фролова, Центр по электрохимическому хранению энергии.

Проект: Разработка эффективных и стабильных перовскитных солнечных батарей с использованием химического и структурного дизайна новых функциональных материалов.

На вопрос о том, в чем, по ее мнению, состоит отличие ее проекта от других работ и что повлияло на решение РНФ о присуждении гранта именно ее команде, Л. Фролова ответила:

«Наш проект имеет большую социальную значимость, поскольку он направлен на разработку конкурентоспособных возобновляемых источников энергии ‒ солнечных батарей третьего поколения. В последнее время свинцово-галоидные гибридные перовскитные солнечные батареи являются объектом пристального внимания со стороны научного сообщества и компаний ввиду своей высокой эффективности преобразования света (>23% для лучших лабораторных образцов), простоты и дешевизны их производства с использованием высокоэффективных рулонных (roll-to-roll) печатных технологий. В настоящее время основным препятствием для практического внедрения солнечных панелей на основе галогенидов свинца является их низкая эксплуатационная стабильность. Наш проект как раз и нацелен на решение этой важной научной проблемы ‒ обеспечение долговременной работы перовскитных солнечных батарей в реальных условиях за счет направленного дизайна новых фотоактивных материалов и других функциональных компонентов этих устройств. Мы ожидаем, что успешная реализация нашего проекта позволит значительно ускорить использование результатов фундаментальных исследований на практике при создании промышленной технологии производства высокоэффективных и долговечных гибридных солнечных батарей».

Она добавила, что очень рада получению гранта, подчеркнув, что победа в конкурсе ‒ это результат работы всей команды.

«Я очень благодарна Российскому научному фонду за поддержку нашего проекта. Я также хочу поблагодарить своих коллег за участие в подготовке конкурсной заявки. Это общий успех всей команды».

shapeev-cropПобедитель: Александр Шапеев, Центр по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных.

Проект: Применение машинного обучения для построения моделей межатомного взаимодействия.

А. Шапеев отметил, что секрет его успеха, вероятнее всего, заключается в широких возможностях представленного на конкурс проекта по дальнейшему повышению эффективности алгоритмов компьютерного материаловедения.

«В рамках проекта для ускорения вычислений свойств материалов и химических соединений предполагается использовать современные методы машинного обучения. В настоящее время при вычислениях на суперкомпьютерах около 50% времени тратится на моделирование молекулярных свойств материалов. Использование методов машинного обучения позволит не только на несколько порядков увеличить скорость моделирования молекулярных свойств, но и вычислительно предсказывать новые материалы с исключительными свойствами, которых пока невозможно добиться даже при использовании самых современных алгоритмов», ‒ сказал он.

«Я рад, что важность и осуществимость моего проекта признаны научным сообществом», ‒ отметил в заключение Шапеев.

 

frolov_photoПобедитель: Алексей Фролов, Центр по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных.

Проект: Разработка методов случайного множественного доступа для массового межмашинного взаимодействия.

 

На вопрос об отличительных особенностях его проекта А. Фролов ответил, что проект посвящен работе над перспективными сценариями беспроводной связи для создания беспроводных сетей будущего:

«Современные беспроводные сети были разработаны для передачи больших потоков данных: файлов, веб-страниц, мультимедийной информации. Следующие поколения беспроводных сетей сталкиваются с новой проблемой в форме межмашинного взаимодействия. По данным Cisco, в 2015 году количество устройств, участвующих в сетевом взаимодействии, превысило мировое население в два раза и продолжает расти экспоненциально. Отметим, что трафик, генерируемый устройствами, подключенными к сети, значительно отличается от трафика, генерируемого пользователями, и преимущественно состоит из коротких пакетов данных. Можно выделить два сценария межмашинного взаимодействия:

  • массовое межмашинное взаимодействие (mMTC) ‒ технология взаимодействия, обеспечивающая взаимодействие между 20-50 тыс. устройств, подключенных к одной базовой станции; данная технология имеет критическое значение для массового внедрения систем интернета вещей;
  • сверхнадежные сети обмена данными реального времени (uRLLC) + технология передачи коротких пакетов данных с задержкой не более 1 мс и вероятностью потери пакета не более 10-5-10-7 для критических приложений.

В описанных сценариях существующие беспроводные сети неэффективны, в связи с этим задача разработки технологии, обеспечивающей возможность межмашинного взаимодействия, является актуальной и критичной. Работы в данном направлении активно ведутся в комитете по стандартизации 3GPP. В данном проекте мы планируем разработать новые схемы неортогонального множественного доступа для сценария mMTC и методы обеспечения гарантированной доставки пакета для сценария uRLLC», ‒ отметил он.

«Для меня большая честь выиграть этот грант. Присуждение этого гранта показывает, что наша команда движется в правильном направлении, это серьезный стимул для работы над этой новой и актуальной задачей. В ходе выполнения проекта мы планируем осуществлять взаимодействие с Массачусетским технологическим институтом (MIT), США, а также с компаниями-лидерами в телекоммуникационной индустрии», ‒ сказал в заключение Фролов.

naumovПобедитель: Алексей Наумов, Центр по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных.

Проект: Анализ случайных объектов высокой размерности и приложения к задачам обработки больших массивов данных.

 

Российский научный фонд ‒ некоммерческая организация, созданная в целях оказания поддержки фундаментальных  научных исследований и развития научных коллективов, занимающих лидирующие позиции в определённой области науки.

 

 

Сколтех гордится своими сотрудниками, представившими на конкурс серьезные научные проекты, и желает каждому победителю и его команде огромных успехов в их реализации.

Share on VK