Projekti SLING
Veliki raziskovalni projekti
1. Nonequilibrium quantum dynamics and ergodicity breaking transitions
Quantum thermalization and ergodicity are principles that most physical systems obey. However, some systems may deviate from these principles and show a different behavior. This can cause a transition between two contrasting phases: one where the system thermalizes and one where it does not. The former is associated with conventional conductors in which dynamics are difusive, while the latter is associated with the breakdown of diffusion and may lead to a novel quantum phase that is ideal insulator even at high temperature. In the thermodynamic limit, these transitions are also known as ergodicity breaking phase transitions. The transition between these two phases can be observed in various aspects of the system. In our research project, we are going to study diffrent aspects of these systems such as the properties of their eigenstates and spectra, the nature of charge and energy transport, and explore how to detect the ergodicity braking phase transitions based on their nonequilibrium dynamics.Spletne strani:
2. Integrated Data Analysis Pipelines for Large-Scale Data Management, HPC, and Machine Learning
Modern data-driven applications leverage large, heterogeneous data collections to find interesting patterns, and build robust machine learning (ML) models for accurate predictions. Large data sizes and advanced analytics spurred the development and adoption of data-parallel computation frameworks like Apache Spark or Flink as well as distributed ML systems like MLlib, TensorFlow, or PyTorch. A key observation is that these new systems share many techniques with traditional high-performance computing (HPC), and the architecture of underlying HW clusters converges. Yet, the programming paradigms, cluster resource management, as well as data formats and representations differ substantially across data management, HPC, and ML software stacks. There is a trend though, toward complex data analysis pipelines that combine these different systems. Examples are workflows of distributed data pre-processing, tuned HPC libraries, and dedicated ML systems, but also HPC applications that leverage ML models for more cost-effective simulation. Major obstacles are (1) limited development productivity for integrated analysis pipelines due to different programming models, and separated cluster environments, (2) unnecessary data movement overhead and underutilization due to separate, statically provisioned clusters, and (3) lack of a common system infrastructure with good interoperability. For these reasons, DAPHNE’s overall objective is the definition of an open and extensible systems infrastructure for integrated data analysis pipelines. We aim at building a reference implementation of language abstractions (i.e. APIs and a domain-specific language), an intermediate representation, as well as compilation and runtime techniques with support for integrating and scheduling heterogeneous accelerator and storage devices. A variety of real-world, high-impact use cases, datasets, and a new benchmark will be used for qualitative and quantitative analysis compared to state-of-the-art.Spletne strani:
3. Razvoj in silico orodij za načrtovanje zdravil in načrtovanje novih pan-koronavirusnih zdravilnih učinkovin
Leta 2020 je Svetovna zdravstvena organizacija (WHO) razglasila, da je pandemija COVID-19 prva znana pandemija, ki jo je povzročila okužba s koronavirusom SARS-CoV-2. SARS-CoV-2 je enovijačni (+ssRNA) RNA virus, ki spada v družino beta-koronavirusov Coronaviridae. Človeški koronavirusi so izjemno patogeni in so bili povezani z boleznijo dihal Bližnjega vzhoda (MERS-CoV) in hudim akutnim respiratornim sindromom (SARS-CoV). Poleg tega so razširjeni v živalskih bazenih, zelo patogeni za živino (koronavirus akutnega sindroma driske pri svinjah; SADS-CoV) in nosijo velik potencial za prenos na človeške gostitelje. Ker je virus zelo nalezljiv in se lahko zaradi sodobnih globalnih migracij učinkovito širi in razvija, je vodja projekta stopnjeval prizadevanja na področju računalniško podprtega načrtovanja zdravil (CADD) in njegova ekipa je začela z visko-zmogljivim virtualnim rešetanjem razpoložljivih komercialnih in nekomercialnih knjižnic spojin. Raziskovalna ekipa je spoznala, da so sodobne več-milijardne virtualne knjižnice pogosto nedosegljive za molekulsko sidranje v zgodnjih stopnjah razvoja zdravil. Glede na razpoložljivost zmogljive računalniške strojne opreme in HPC resursov so na voljo izjemno velike (>1 milijarda spojin) virtualne knjižnice spojin, vendar odprtokodne, dostopne, učinkovite in obilno dokumentirane programske opreme za učinkovito sidranje več-milijardnih knjižnic na potencialne tarče zdravil ni na voljo. Problem je očiten od namiznih mrežnih topologij (BOINC) do visoko-zmogljive računalniške infrastrukture (HPC VEGA), kjer je paralelizacija in izkoriščanje strojne opreme GPU (ali drugih pospeševalnikov) težavna za molekularno sidranje. Uporaba več-milijardnih virtualnih knjižnic spojin je povezana z obsežno pred-obdelavo in načrtovanjem eksperimentov, logističnimi težavami in slabim opisom kemijskega prostora. V tem kontekstu, bi HPC projekt razširil odprtokodno programsko opremo za molekularno sidranje CmDock (https://gitlab.com/Jukic/cmdock), da bi podpirala grafične in ostale pospeševalnike in pripravil paralelne protokole sidranja na nivoju UHTVS (ultra-visoko zmogljivo virtualno rešetanje). V okviru HPC projekta bi prav tako želeli optimizirati metode inverznega sidranja, kjer bi poleg več miljadnih knjižnic malih molekul uporabljal knjižnice tarčnih makromolekul. Optimizirane pristope bi aplicirali na tarčah za razvoj novih pan-koronavirusnih zdravilnih učinkovin4. Slovene large generative language model GaMS 10B
The project will experiment with the development of computationally efficient open-source large language models. The created GaMS model will be the first such model for Slovene learned on sufficient high-quality data. The model will be the basis for further adaptations to specific application needs, and will also be available for wider academic and industrial use. The developed models will be later adapted for several industrial applications such as advanced museum interactive applications, for use in Slovenian speech recognition and synthesis, and for use in medicine. The created model will represent a core infrastructure for AI applications in Slovene and serve as an example for developing solutions that will be useful for other less-resource languages.Opomba: Računski viri dodeljeni na HPC Leonardu.
Običajni raziskovalni projekti
1. Uporabna matematika, teoretična fizika in inteligentni sistemi
V okviru projekta oziroma raziskovalnega programa Uporabna matematika, teoretična fizika in inteligentni sistemi, ki ga financira ARIS v okviru sistema stabilnega financiranja (1.1.2022 – 31.12.2027), izvajamo osnovne znanstvene raziskave na področju teoretične fizike in uporabne matematike. Pokrivamo predvsem področje nelinearne dinamike klasičnega in kvantnega kaosa, matematične in statistične fizike, kvantne teorije polja in teorije strun, ter matematične analize, predvsem so to navadne diferencialne enačbe in dinamični sistemi. Pri naših raziskavah uporabljamo računalniške kapacitete instituta CAMTP (10 računalnikov povezanih v linux cluster) ter softverska orodja v programskih jezikih C++, Julia, Python, Fortran, Matlab, Mathematica, Maple, Singular, idr. Večino algoritmov smo razvili sami, uporabljamo pa tudi knjižnice kot so LAPACK, NAG idr. za uporabo standardnih algoritmov.2. Human microbiome deep data integration: Building Efficient Noncommunicable-disease Early Warning Tools
Odkrivanje neprenosljivih bolezni človeka preko mikrobioma prebavnega trakta (70.000 preiskovancev, Singularity image, baza2) Predstavitev in tehnični status: Iz surovih sekvenčnih podatkov mikrobioma prebavnega trakta preiskovancev in 20 bolezni (70.000 preiskovancev in preiskovank), pripravljamo podatke za strojno učenje in zgodnje prepoznavanje bolezni. Izračune izvajamo preko svojih simg, uporabljamo lastno implementacijo bioBakery (https://huttenhower.sph.harvard.edu/biobakery_workflows/; https://github.com/biobakery/biobakery) v simg, opremljeno z notranjo optimizacijo rabe resursov. Prvi cilj je analizirati vseh 70.000 vzorcev preiskovancev iz obstoječih kliničnih meta analiz do podatkov taksonomija ( bakterij, arhej, gliv, protozojev, DNA virusov), funkcionalni geni, diverziteta, encimske reakcije,metabolne poti, predvideni metaboliti. Vzorec vsakega preiskovanca pretvorimo v cca 20.000.000 (20mio) cenilk. Nastale matrike bodo predstavljale začetno točko za strojno učenje (npr. AutoWEKA, SciKit, JadBio) ter treniranje nevronskih mrež. Cilj je iz pridobljenih podatkov s strojnim učenjem izdelati binarno klasifikacijo na podlagi mikrobioma "zdrav/bolan". Drugi cilj je izdelati multiclass klasifikacijo na podlagi mikrobioma "bolezenX / zdrav+posamezne preostale bolezni brez bolezniX". Tretji cilj je validirati modele z novimi validacijskimi podatki iz definiranih medicinskih kohort. Tretji cilj je uporabili in predstaviti nastala orodja kot pred-klinična presejalna orodja za neprenosljive bolezni, v skladu z programom, akcijami EU: (i) EU4Health programme 2021-2027 – a vision for a healthier European Union, was adopted as a contribution to the long-term health challenges by building stronger, more resilient health systems. The main aims were established as (i) health promotion and disease prevention, in particular cancer, next to (ii) reinforcing health data, digital tools and services, next to digital transformation of healthcare; (ii) Healthier together – EU non-communicable diseases initiative (NCD) was launched in December 2021 to support EU countries in identifying and implementing effective policies and actions to reduce the burden of major NCDs and improve citizens’ health and well-being in the 2022-2027 period (cardiovascular diseases, diabetes, chronic respiratory diseases, mental health and neurological disorders, cancer). (iii) Actions on cancer, which is also a major NCD, are covered in Europe’s Beating Cancer Plan. While addressing particular challenges of each disease group, the initiative as such promotes a holistic and coordinated approach to prevention, care, better knowledge, data, screening and early detection, diagnosis and treatment management.3. Preučevanje imunskega receptorja NKG2A/CD94 ter načrtovanje zaviralcev kinaz Src z uporabo molekulskih simulacij
Cilj projekta je preučevanje prenosa signala preko imunskih receptorjev na atomski ravni ter uporaba novih metod načrtovanja zaviralcev kinaz na podlagi simulacij molekulske dinamike.4. Globalna optimizacija velikih dimenzij
V okviru tega delovnega projekta sledimo trem smernicam. Raziskave algoritmov na področju optimizacijskih algoritmov velikih dimenzij, vključenost v program P2-0041 (delovni sklop 5: enokriterijska optimizacija velikih dimenzij), ter preučevanje in iskanje binarnih zaporedij z nizkimi avtokorelacijami.5. Dynamics and transport in frustrated and anisotropic magnets
The research project has two aims. The first goal is to address dynamical and transport properties of (anisotropic) frustrated magnets in two dimensions. While more generally, the problem of frustrated magnetism has long been attracting attention, few experimental results for their transport properties exist. E.g., measurements of thermal conductivity for even the most celebrated spin-liquid candidate material, herbertsmithite—which is described with the Heisenberg model on the kagome lattice—have only appeared recently [Huang 2021, Barthélemy 2023]. On the theoretical side, microscopic calculations for the simpler square lattice Heisenberg in two dimensions are available [Ulaga 2022] while none breach the frontier of frustration. Obtaining reliable results for a microscopic model is paramount to discriminating between the plethora of spin-liquid theories vis-a-vis their relation to the minimal models. Further, relating the numerical experiments to measurements on real materials is expected to help interpret the nature of their low-lying excitations. Another examplar frustrated magnet, neodymium heptatantalate, was recently proposed as a quantum spin-liquid candidate [Arh 2022]. Numerical investigations of the proposed low-energy Hamiltonian, the anisotropic Heisenberg model on the triangular lattice, revealed the presence of magnetic ordering, which was predicted to realise the spin analogue of super-solid order [Jiang 2009]. The presence of super-solid order is currently under intense investigations [Sheng 2024, Zhu 2024, …]. We will calculate the dynamical structure factor of the model and relate our findings to recent neutron scattering experiments. Of experimental interest is also the heat conductivity of the spin model, as it offers a probe into the low-lying excitations where the usual conductivity experiment is not feasible as the materials are insulating. Therefore, we will also calculate the energy (heat) conductivity of the spin model on triangular and kagome lattices. Building on this knowledge in the second goal, we will investigate the low-frequency behaviour of the dynamical conductivity in more fundamental spin models, e.g. the Heisenberg model in one dimension and its variants. Here the aim is to elucidate the existence of displaced Drude peaks in the dynamical (spin) conductivity, which has been identified in materials and explained with the transient localisation picture [Fratini 2021, Rammal 2023] in electron-phonon systems. Preliminary results suggest that similar mechanisms apply to generic electron-boson systems, even when the bosons are themselves of electronic origin.Spletne strani:
6. Globalna optimizacija
S pomočjo stohastičnih algoritmov resujemo težke probleme. Le ti ne zagotavljajo optimalnih rešitev, lahko pa ocenimo verjetnost, da smo le te dosegli. Tako lahko v doglednem času dosežemo resitve določene kvalitete, ki jih sicer ne bi mogli. Da bi povečali zmogljivost stohastičnih algoritmov, smo jih načrtovali tako, da znajo uporabljati sodobno strojno opremo. To pomeni, da znajo izkorisčati paralelizacijo znotraj centralno procesne enote kot tudi paralelizacijo na grafični kartici.7. Molekulska simulacija dvoosnega tekočekristalnega elastomera
Cilj projekta je napovedati/potrditi obstoj dvoosne orientacijske ureditve v tekočekristalnem elastomeru z uporabo molekulskih simulacij, temelječih na parskih interakcijah. Tovrstna ureditev je bila že pred časom napovedana v simulacijah in nato eksperimentalno opažena v navadnih (monomerskih) tekočih kristalih, a z določeno mero dvoma, ki še ni povsem odpravljen.8. Cryogenic electron microscopy reconstruction of macromolecular complexes involved in cellular transport
Our work revolves around the production of protein complexes in vitro and in the cell with the final purpose of imaging them with cryogenic electron microscopy (cryoEM) and thus obtaining their atomic structure at high resolution. We focused mostly on two large protein complexes, the vault ribonucleoprotein particle (MVP) and the clathrin adaptor complex 2 (AP2). These two complexes are protein hubs involved in cellular transport and endocytosis, interact with many cellular partners and their misfunction is involved in different pathologies. Importantly, our group works with oncgenic viruses and we are currently interested in understanding the interaction of MVP and AP2 in the context of viral infection. We periodically obtain large datasets of cryoEM imaged sample, which need to be processed by a dedicated software reliant on the GPU resources of HPC. This analysis will produce high-resolution molecular structures and snapshots of cellular microenvironments, which will give detailed information about the function of these protein in the cell.Spletne strani:
9. Vpliv mrežnih nihanj na transportne lastnosti rutenatov in drugih koreliranih snovi pri visokih temperaturah
S kombinacijo simulacij molekularne dinamike in dinamične teorije povprečnega polja določiti prispevke k sipanju kot posledica sklopitev na mrežo in kot posledica elektronsko elektronske sklopitve za primer rutenatov in drugih snovi z močnimi elektronskimi korelacijami.Spletne strani:
10. Identification of ion channel inhibitors: A possible treatment option for viral infections.
Molecular dynamics study to identify potential E-PRO channel inhibitors using a broad spectrum of commercial compounds and natural products.11. Catalytic decomposition of atmospheric pollutants over metal oxide catalysts
This work will connect the needs of two closely related research avenues in our laboratory (Laboratory for catalysts, Department of inorganic chemistry and technology), both dealing with atmospheric pollutants. Namely, one ARIS program focused on clear air in general, and one ARIS project focused on decomposition of CO2 in particular. Methods and the underlying idea is very similar: Different metal atom modifications of the metal oxide catalyst and the role it has on the (photo)catalytic properties and target reaction. Three systems will be studied. Within the scope of this work (project duration: 6 months) the plan is to explore: 1) Nitric oxide decomposition via selective catalytic reduction of ammonia - role of metal atom modifications in zeolite catalyst structure, 2 months 2) Volatile organic compounds decomposition - role of metal atom modifications in gamma-alumina catalyst structure, 2 months 3) CO2 decomposition - role of metal atom modifications in ceria catalyst structure, 2 months12. Večskalno modeliranje procesov sinteze in razklopa amonijaka preko Ru katalizatorja
Cilj projekta je vzpostavitev večskalnega modela za modeliranje Ru katalizatorjev za sintezo amonijaka, zastavljeni kot dobra osnova za nadaljnje raziskave na področju katalize za sintezo amonijaka. Večskalni model omogoča hitrejše raziskovanje oblik in velikosti katalizatorjev za sintezo amonijaka. S tem projektom pričakujemo, da še bolj uveljavimo uporabo teoretičnega modeliranja za raziskovanje katalitskih procesov in načrtovanje katalizatorjev v svetu znanosti.13. Modeliranje fotoredukcije CO2 s pomočjo računsko intenzivnih metod.
Fotoredukcija CO2 je pomembna, saj ponuja obetaven način za omilitev podnebnih sprememb s pretvorbo CO2 v vrednejše kemikalije in goriva z uporabo obnovljivih virov energije. Medtem ko se trenutno v praksi še vedno večinoma uporablja redukcija s pomočjo visokih temperatur in tlakov (termokataliza), sta se v zadnjih desetletjih elektro in foto kataliza izkazale za potencialno zeleni alternativi. Iz vidika modeliranja se v teoriji gostotnega funkcionala (DFT) še vedno fotoredukcijo CO2 preučuje v osnovnem stanju, kar v principu pomeni, da je reakcija preučevana zgolj termokatalitsko. Razlogov je več, zagotovo pa so najpomembnejši relativna nerazvitost področja, kompleksnost in računska zahtevnost. Z razvojem metodologij, kot sta ∆SCF in TDDFT (časovno odvisen DFT), pa so se odprla vrata, ki ponujajo vpogled na vpliv vzbujenih stanj na kinetične parametre [1]. V projektu se bo podrobno preučilo elektronske lastnosti in gostote elektronskih stanj (DOS) izbranih fotokatalizatorjev, nato se bo postavil reakcijski mehanizem , ki bo najprej preučen v osnovnem stanju, nato pa se bo v model vključilo še vpliv vzbujenih stanj. Izračunani parametri bodo nato uporabljeni v mikrokinetičnem modelu, ki bo dal dodaten vpogled na časovno evolucijo reakcije.14. DFT Investigation of Zeolite Catalysis for CO2 Hydrogenation to Ethanol
Develop computational models of zeolite catalysts for CO2 hydrogenation to ethanol; Perform Density Functional Theory (DFT) simulations to investigate reaction mechanisms; Optimize parallelization techniques to enhance computational efficiency; Analyze simulation results to understand catalyst performance and kinetics.15. Epoksidacija etilena: kvantnokemijski vpogled v nanodelce
tna stran projekta Epoksidacija etilena je najpomembnejša reakcija delne oksidacije v industriji. Letno se proizvede več milijonov ton etilen epoksida, za kar se uporablja etilen, katalizator iz srebra in kisik. Srebro je edini katalizator, ki je v ta namen uporaben, saj so vsi ostali premalo aktivni (ni produkta) ali preveč (nastane ogljikov dioksid). Zato se raziskujejo različne oblike srebra. V okviru projekta bomo analizirali različno velike nanodelce srebra in njihovo aktivnost za reakcijo. Znano je, da so nanodelci bolj aktivni od ravnih površin, ker imajo podkoordinirane atome. V projekti bomo zato simulirali reakcijo v vseh korakih, ki so izračunani s kvantnokemijskimi pristopi, na različno oblikovanih (ikozaedri, oktaedri, kocke, prisekani ikozaedri, prisekani oktaedri) in različno velikih nanodelcih. Dobili bomo informacije o aktivnosti posameznih delcev, o aktivnosti posameznih mest na enem nanodelcu, o aktivnosti ansambla več nanodelcev. Dodatno bomo analizirali vpliv entropije, in sicer različnih načinov vzorčenja ter kako vplivajo na napovedi. Rezultati bodo predstavljali nadaljevanje obstoječega dela presejalnih testov, ki so pokazali superiornost srebra, in osnovo za eksperimentalno delo v prihodnosti.16. Quantum ChromoDynamics on VEGA
The strong force governs the interactions between quarks and gluons, the elementary building blocks of most visible matter. Hadrons, such as protons and neutrons, are composite particles formed from these quarks and gluons. Hadrons can be categorized into two main types: baryons and mesons. Barions, like protons and neutrons, typically consist of three quarks. Mesons, on the other hand, usually comprise a quark-antiquark pair. Recent experimental advancements prove the existence of "exotic hadrons" with structures beyond the simple quark combinations observed in traditional "vanilla" hadrons. Properties of hadrons arise from the strong force, a theory called Quantum Chromodynamics (QCD). The coupling between quarks and gluons is large at low energies, and conventional perturbative methods do not converge toward a solution. Instead of perturbative approaches in this work, we use lattice QCD, a powerful computational technique that solves QCD on a discrete space-time lattice. Our project focuses on two key thrusts: a. precision physics involving well-established resonances and b. the structure and properties of exotic hadrons. The goals of the project are twofold: a) The 𝐵 → π π and 𝐵→𝐾 π transition matrix elements ofthe weak currents as functions of the two-hadron invariant mass and momentum transfer. From the 1 → 2 transition matrix elements, we will obtain the 𝐵 → ρ(770) and 𝐵 → 𝐾⋆(892) resonance form factors with an expected statistical precision 5%. We will also extrapolate the resonance form factors to the physical point and continuum limit and account for the full error budget. b) The Tbb form factors that couple to the electromagnetic current as a function of the photon momentu; they will provide us with the information on the distribution of the electric charge within the exotic hadron separately for each of the quark flavors b, d and u. In addition to providing the charge distribution and radius of the exotic hadron it will also provide valuable information on the binding mechanisms.Spletne strani:
17. Patherea
V sklopu raziskave bomo razvijali metode umetne inteligence za ocenjevanje proliferacijskega indeksa Ki-67, ki predstavlja klinično pomemben dejavnik pri diagnozi raka in izbiri primerne terapije zdravljenja. Ocena proliferacijskega indeksa Ki-67 predstavlja veliko delovno obremenitev za patologa, hkrati pa različni (manj natančni) pristopi ocenjevanja indeksa privedejo do manjše stopnje ujemanja med različnimi neodvisnimi patologi. V predlagani raziskavi bomo razvili in ovrednotili pristope računalniškega vida za avtomatsko ocenjevanje proliferacijskega indeksa Ki-67 iz digitaliziranih tkivnih mikroskopskih preparatov. Razvite metode bodo temeljile na metodah za detekcijo in klasifikacijo celic. Metoda bo omogočala učinkovito, natančno, razložljivo in ponovljivo štetje posameznega tipa celic na celotnem (digitaliziranem) tkivnem mikroskopskem preparatu, ali v visoko-pozitivnih regijah. Metoda bo omogočala tudi bolj objektivno selekcijo visoko-pozitivnih regij na podlagi detektiranih in klasificiranih celic, njihove gostote in vhodnih parametrov patologa. Razvoj metod računalniškega vida zahteva čim večje število klinično relavantnih primerov in oznak zlatega standarda s strani domenskih ekspertov (t.j. patologov), kar v našem primeru predstavlja digitalizirane tkivne preparate in označbe celic (t.j. lokacija, tip). V ta namen bo zgrajena največja ekspertno označena podatkovna zbirka. V primerjavi s sorodnimi deli bo naša metoda temeljila na podatkovno učinkovitih pristopih, kjer zlati standard predstavljajo zgolj točkovne označbe lokacij in tipa celic, izkoriščala pa bo tudi pristope interaktivnega in aktivnega učenja za zmanjšanje potrebe po ročnih označbah (t.j. aktivna udeležba patologa pri delovanju metode in učenju na podlagi interakcije s patologom). Metoda bo učinkovito izkoriščala tudi neoznačene primere s pomočjo delno in samo-nadzorovanega učenja.18. MULTraSonicA
Glavni cilj projekta je s pomočjo novih fizikalnih modelov zagotoviti do sedaj nedosegljiv nadzor ultrazvočne dostave zdravil na ciljana (obolela) mesta v tkivih. V okviru projekta bodo raziskovalci razvijali nove mezoskopske modele plinskih veziklov, ki bodo omogočali natančen opis njihovih reoloških in akustičnih lastnosti, ki kritično vplivajo na tehnologijo dostave zdravil in genov s pomočjo ultrazvoka. Specifične interakcije plinskih veziklov z ultrazvokom na podmikronski stopnji bodo vključene z uporabo in razvojem novih večskalnih metod, ki bodo dovoljevale natančno simulacijo propagacije ultrazvoka, od makro do mikroskopske krajevne skale. Novi modeli in metode, podkrepljeni z eksperimentalnimi študijami, bodo omogočili računske študije, ki bodo zagotovile racionalno optimizacijo eksperimentalnih ultrazvočnih parametrov (intenziteta, frekvenca in dolžina obsevanja z ultrazvokom) za pomoč in napredek pri razvoju biomedicinskih ultrazvočnih aplikacij pri zdravljenju raka, vnetij, bolezni srca in ožilja ter drugih.Spletne strani:
19. Razumevanje in načrtovanje elektrolitov za večvalentne akumulatorske sisteme
inkoviti in široko dostopni akumulatorji so eden od stebrov prehoda v trajnostno družbo in krožno gospodarstvo. Litij-ionski akumulatorji so stroškovno učinkoviti in razmeroma visoko zmogljivi. Hitra komercialna razširitev akumulatorjev je sprožila številne okoljske, geopolitične in etične dileme. Akumulatorski sistemi, sestavljeni iz alternativnih materialov, lahko odpravijo omenjene težave in omogočijo še boljše zmogljivosti shranjevanja energije. Čeprav je bil pri številnih predlaganih konkurentih litij-ionskih akumulatorjev dosežen znaten napredek, pa post-litiji-ionske tehnologije na komercialni ravni niso konkurenčne. Elektroliti, ki so v litij-ionskih akumulatorjih izjemno učinkoviti, so v večvaletnih (npr., magnezijevih, kalcijevih, aluminijevih, cinkovih) akumulatorjih neučinkoviti zaradi fundamentalno drugačnih lastnosti večvaletnih kovinskih ionov v primerjavi z litijevimi. V okviru projekta bomo pridobili poglobljeno razumevanje elektrolitov v večvalentnih akumulatorskih ter identificirali ključne lastnosti učinkovitih elektrolitov za večvalentne akumulatorje, ki bodo lahko v nadaljevanju uporabljeni za načrtovanje izboljšanih elektrolitov. Za študije bomo uporabili atomistično in molekularno modeliranje na različnih ravneh teorije za proučevanje procesov v raztopinah elektrolitov. Študije bodo osredotočene na razumevanje strukturnih značilnosti ter fizikalnih in kemijskih lastnosti elektrolitov in medfaznih stikov elektrolit–elektroda. Ugotovitve bodo uporabljene za boljše razumevanje obnašanja izbranih sistemov na molekularni ravni in za usmerjanje načrtovanja zmogljivejših in okolju bolj prijaznih akumulatorjev.20. Multiscale modelling of photocatalytic ammonia synthesis with emphasis on first-principles calculations
Objective 1 (WP1): Ground state and excited state adsorption of N2, NH3, and H is over a selected TiO2 and Ru-TiO2 cluster upgraded to explore the whole NRR with emphasis on the mechanism in the excited state. The mechanism in excited states will be investigated using the maximum overlap method (MOM), time-dependent density functional theory (TD-DFT) or other suitable method and reaction barriers and free energies will be calculated for all elementary steps. Objective 2 (WP2): The determined reaction pathway and kinetic coefficients obtained by first-principles calculations are further used to study the kinetics of NRR using mean-field microkinetic modeling (MM). Microkinetic models in the ground state and excited state will be analyzed and compared. Objective 3 (WP3): Adsorption of N2, NH3, and H will be explored also on the clusters doped with other metals to enhance nitrogen fixation ability. Objective 4 (WP4): Ground state and excited state reaction mechanisms for NRR over Ru-metal TiO2 clusters will be studied and microkinetic models will be built. Some electronic properties of the catalysts will also be calculated (density of states, the band gap width, …) Objective 5 (WP5): Water molecule is a greener proton source for NRR which will be studied over Ni(111) surface. The adsorption of H, OH and H2O on Ni(111) will be studied, followed by a depiction of the water splitting mechanism on the Ni(111) surface.21. Segmentacija biomedicinskih podatkov
Ukvarjamo se s segmentacijo biomedicinskih podatkov. Razvijamo avtomatsko segmentacijo instanc medceličnih predelkov v volumetričnih mikroskopskih podatkih. Dobivamo vse boljše rezultate. Sodelujemo z Inštitutom za biologijo celice, ki raziskuje celice mehurja. S segmentacijo instanc posameznih celičnih predelkov, bomo omogočilidodaten vpogled v delovanje mehurja in raziskave, ki doslej niso bile možne. Prav tako želimo izboljšati algoritme za avtomatsko segmentacijo posameznih instanc iz volumetričnih biomedicinskih podatkov.22. PetVision
Razvoj visokozmogljivega večkanalni detektor fotonov z izjemno zmogljivostjo časa preleta (TOF), ki je integriran s čitalnim čipom. Naša tehnologija bo sprva uporabljena v štiripanelnem detektorskem sistemu z možnostjo razširitve na geometrijo za posamezne organe, kot so možgani, srce, dojke in prostata. Ta pristop predstavlja stroškovno učinkovito in konkurenčno alternativo skenerjem celotnega telesa. Razvoj tega sistema zahteva tesno integracijo detektorja fotonov z ASIC in skrbno izvedbo zapletene verige odčitavanja. Učinkovit in razširljiv hladilni sistem, integriran z elementi detektorja, je bistvenega pomena za zagotavljanje stabilnih delovnih temperatur silicijevih fotopomnoževalcev zaradi razpršitve energije v prednji elektroniki. Sistem zahteva tudi zelo zapleteno pretočnost podatkov, da se poveča učinkovitost zaznavanja in omeji mrtvi čas pridobivanja podatkov. Izboljšave časovne natančnosti bi odprle možnosti za naprave PET, ki ne pokrivajo celotnega obroča za zaznavanje, ki obdaja pacienta, in so primerljive s trenutnimi. Takšna naprava bi lahko odprla pot do celotnega slikanja telesa le z dvema ravninskima detektorjema, zaradi česar bi bila precej cenejša od sedanjih skenerjev. Poleg tega se lahko uporablja tudi za slikanje možganov s samo štirimi detektorskimi ploščami, ki bodo prav tako cenejše in s sprejemljivo izgubo občutljivosti. Predlagani koncept detektorja razširja tehniko slikanja PET na različna medicinska področja, npr. omogoča njegovo uporabo kot posteljne ali stranske postelje na oddelkih za intenzivno nego (ICU). Posledično bo takšna naprava neposredno vplivala na javno zdravje in bo zelo koristna za družbo, omogočila pa bo tudi uporabo v raziskovalne namene. Razvoj prototipnega detektorja PET bomo izvedli v več stopnjah, od katerih vsaka zahteva eksperimentalne in simulacijske študije: a) Razvoj ultrahitrega detektorja gama žarkov, b) Izdelava prototipa PET skenerja in c) Ocena in validacija delovanja skenerjaSpletne strani:
23. DEMO
The objective is to find Metal-Organic Frameworks (MOFs) that mimic enzymes and can be utilized for alkane oxidation, particularly in the conversion of methane to methanol. Investigate how the active functions of sMMO enzymes in MOFs correlate with alkane size, oxidant nature, and material properties through a combination of CFD modeling with OpenFOAM and DFT on surface of MOFs at NIC and converge experimental test results with models at Basque Country University. In summary, my project has the potential to advance scientific progress not only within catalysis immediate field, but also across multiple disciplines related to catalysis, sustainable chemistry, computational study, and Machine Learning. Their innovative approaches could result in breakthroughs with far-reaching impacts.Spletne strani:
24. Računalniška študija elektrolize vode (v slanici) z uporabo DFT na elektrodah iz prehodnih kovin in njihovih fosfidov
Projekt 'Računalniška študija elektrolize vode (v slanici) z uporabo DFT na elektrodah iz prehodnih kovin in njihovih fosfidov' si prizadeva uporabiti simulacije z metodo gostotne funkcionalne teorije (DFT) za raziskovanje procesa elektrolize vode (v slanici), s fokusom na pomembnost obeh polreakcij, to sta katodna reakcija razvoja vodika (HER) in anodna reakcija razvoja kisika (OER). Pri tem je še posebej pomemba pol-reakcija HER, s katero bi lahko z uporabo sončne energije za poganjanje električnega vira za , to je obnovljivega vira, producirali 'zelen' vodik, ki je dober hranilec energije za nadaljnjo uporabo. Po drugi strani je stranska reakcija OER prav tako pomembna – želimo si namreč, da pri poteku elektrolize vode v slanici ali celo v morski vodi namesto le-te ne poteče reakcija nastajanja klora CER. Potrebne so torej raziskave materialov, ki zavirajo CER oziroma pospešujejo OER. Pretekle študije v znanstveni literaturi so pokazale, da so fosfidi prehodnih kovin potencialno učinkoviti bifunkcionalni elektrodni materiali (se pravi, da katalizirajo tako HER in OER).25. Multimodalni monitoring biodiverzitete
https://www.fri.uni-lj.si/en/projects/1791 The main objective of the proposed MULTI-MON research project is to develop tools for next-generation multi-modal biodiversity assessment and monitoring of small stagnant freshwater wetlands (SSWs) through the characterization of their underwater ecoacoustic expression and the comprehensive assessment of environmental genetic profiles. Our comparison of conventional biodiversity assessment with non-invasive combined underwater soundscape and eDNA-scape approaches and their synthesis will pave the way for more efficient biodiversity monitoring of SSWs. We are planning a series of carefully designed experimental studies to be conducted in experimental tanks and in three pilot sites. Within the three interlinked work packages of the MULTI-MON project we will: (1) develop new standards for studying aquatic communities and the dynamics of eDNA/eRNA degradation at different time scales; build a regional DNA sequence reference database and develop species-specific eDNA probes for target species; (2) gain information on the complexity and heterogeneity of the soundscape and vibroscape in SSWs, their daily and seasonal dynamics, and build reference sound libraries to identify target species; (3) datasets collected through next-generation biomonitoring will be compared and integrated with conventional approaches for assessing biotic diversity; we will evaluate the effectiveness of these methods for target species detection and use methodologically specific indices of biotic diversity to compare structure and dynamics in aquatic communities.Spletne strani:
26. NEURAL-CALC
Neural networks are becoming increasingly functional in different fields of physics. In NEURAL-CALC, we use neural networks for multiple purposes in the field of open many-body dynamics. Firstly, we use neural networks to represent the density matrix of an open system. We explore how expressible such an ansatz is; what kind of physical open systems it can describe, which regimes of dynamics we can study and what are its limitations. We consider one and two dimensional spin systems with possibly long-range tunable interactions. Our setup is motivated by quantum simulators with cold atoms in a cavity, where long-range interactions are mediated by light. Secondly, we use neural networks to learn effective dynamics of quantum systems. Building on an input from a tensor network approach to dynamics of many-body systems, we aim to extend the applicability of this method to longer times by finding effective dynamics of physically relevant local observables.Spletne strani:
27. Prilagodljiva obdelava naravnega jezika s pomočjo Velikih Jezikovnih Modelov (PoVeJMo)
Izjemno veliki jezikovni modeli, kot sta ChatGPT in GPT-4, so za nekatere naloge pokazali izjemen napredek in sprožili plaz razvoja aplikacij umetne inteligence. Žal so zaradi zaprtosti in netransparentnosti, visokih računskih zahtev in visoke cene prilagoditev nedosegljivi za večino raziskovalnih organizacij in podjetij. Po drugi strani so se v zadnjem času pojavili bistveno manjši, odprtodostopni modeli, kot je LLaMA, ki jih je možno naučiti ali prilagoditi za posamezne naloge na GPU procesorjih, in dosegajo (skoraj) enako kakovost delovanja. V projektu bomo razvili več računsko učinkovitih odprtodostopnih velikih jezikovnih modelov. Zgrajen odprtodostopen model SloLLaMa za slovenščino bo prvi tak model za sloveščino, naučen na dovolj kakovostnih podatkih. Model bo osnova za nadaljnje prilagoditve specifičnim potrebam aplikacij, na voljo pa bo tudi za širšo akademsko in industrijsko rabo. Razvite modele bomo prilagajali za i) napredne muzejske interaktivne aplikacije, ii) za uporabo pri prepoznavanju in sintezi slovenskega govora, kjer bomo z računsko učinkovito inačico modela SloLLaMa omogočili integracijo govornih tehnologij v napredne industrijske aplikacije, iii) za uporabo v medicini, kjer bomo model SloLLaMa prilagodili z medicinskimi besedili in ukazi s področja klinične in ambulantne rabe, iv) za uporabo pri generiranju infrastrukturne kode. Poleg aplikacij bo projekt zgradil še temeljno infrastrukturo za aplikacije umetne inteligence v slovenščini ter razvil rešitve, ki bodo koristne za druge jezike z malo viri.Spletne strani:
28. Opredelitev transkriptoma pri bolnikih z akutno limfoblastno levkemijo s sekvenciranjem RNA
Glavni cilj raziskovalnega projekta je opredelitev transkriptoma pri bolnikih z akutno limfoblastno levkemijo s sekvenciranjem RNA, kar bo omogočilo identifikacijo ključnih molekularnih značilnosti bolezni. Specifični cilji vključujejo: 1. identifikacijo fuzijskih genov: Z analizo transkriptoma bomo iskali fuzijske gene, ki so značilni za ALL in imajo pomembno vlogo pri patogenezi bolezni, 2. analizo genskih variant: Cilj je določiti in karakterizirati genske variante, ki so povezane z nastankom in razvojem ALL, ter oceniti njihov vpliv na celične procese in napredovanje bolezni, 3. analizo izražanja genov: S kvantifikacijo genske ekspresije bomo pridobili vpogled v spremembe transkripcijskega profila celic ALL. Želimo primerjati izražanje genov med bolniki z dobrim in slabim potekom zdravljenja.29. Vloga in aplikativnost krožnih RNA pri raku jeter
Cilj je, da z uporabo novega pristopa sistemske medicine k integraciji podatkov transkriptoma in določanju prioritete genov odkrijemo ključne circRNA v HCC in ovrednotimo njihov potencial za biooznačevalce in njihov kancerogeni potencial.Spletne strani:
30. Ex novo racionalno načrtovanje in optimizacija novih zaviralcev bakterijskih topoizomeraz (NBTI) z izboljšanim protibakterijskim delovanjem in varnostnim profilom v boju proti super odpornim bakterijskim patogenom
Glavni cilj projekta je načrtovati/optimizirati nove strukturne analoge NBTI kot zaviralci bakterijskih topoizomeraz tipa II (DNA giraza/topoizomeraze IV), zlasti pri rezistentnih patogenih iz skupine ESKAPE, kot tudi iz SZO-vega prioritetnega seznama patogenih organizmov. Optimizacija izbranih NBTI zaviralcev bo potekala preko izvajanja obsežnih simulacij molekulske dinamike (MD) oz. QM/MM MD na encimih DNA giraza/topoizomeraza IV iz razlicnih bakterijskih sevov (npr. ESKAPE patogeni), pri čimer glavni poudarek bo na analizo medmolekulskih interakcij, ki NBTI zaviralci tvorijo s tarčnimi bakterijskimi encimi (z namenom razjasnitev njihovega mehanizma delovanja na atomističnem nivoju) ter izračun njihove proste vezavne energije. Ker protibakterijske učinkovine iz razreda NBTI so tudi znani kot zaviralci hERG kalijevih kanalov v srcu, pri čimer povzročajo tahiaritmijo (kardiotoksičnost), projekt bo tudi usmerjen v raziskovanju kardiotoksičnega potenciala razvitih/optimiziranih NBTI-jev (npr. simulacije MD na hERG in ocena vezavnega afiniteta optimiziranih NBTI-jev).31. Simuliranje dinamike tekočin v membranskih transportnih sistemih
Simuliranje membranskih transportnih pojavov s pomočjo računalniške dinamike tekočin (ang. CFD), ki se uporablja za optimizacijo in modeliranje membranskih modulov, s katerimi bi nadgradili obstoječega znanja in validirali numerične metode.32. HibroM
Baterijski hranilniki energije postajajo vedno pomembnejši element sistemov zagotavljanja oskrbe z električno energijo v primeru izpada omrežja. V tej vlogi se lahko hranilniki sklapljajo z agregati za proizvodnjo električne energije, kjer posredno omogočajo tudi višjo energijsko učinkovitost zasilnih sistemov za zagotavljanje električne energije. Kljub temu, da je njihova uporaba časovno omejena na krajše intervale, pa je zanesljivost delovanja še vedno odvisna od učinkovitega nadzora nad temperaturo in homogenostjo temperature baterijskih celic v hranilniku. Pri tem je hlajenje ter ogrevanje neposredno z HVAC sistemi privlačno zaradi nižje cene in potencialno izrazito višje zanesljivosti kljub daljšim časovnim intervalom mirovanja sistema. Takšna uporaba HVAC sistemov pa izkazuje znaten izziv z vidika zagotavljanja enakomernosti odvoda oziroma dovoda toplote na vse baterijske celice znotraj hranilnika. Ravno povečanje sposobnosti prenosa toplote in tudi njegove homogenosti je zato ena izmed glavnih nalog projekta, ki pomembno sloni na uporabi virtualnih in računsko visoko zahtevnih orodij. Izboljšanje prenosa toplote in njegove homogenosti v primeru neposrednega hlajenja ali ogrevanja s HVAC sistemom je namreč odvisno od ustreznosti načina vodenja zraku, razporeditve gradnikov in uporabe dodatnih pasivnih hladilnih elementov znotraj hranilnika. Identifikacija ustreznih kombinacij rešitev z vidika neposrednega hlajenja ter ogrevanja baterij hranilnika s HVAC sistemom zato v tem projektu temelji na parametrični študiji, kjer so različne razporeditve gradnikov in načini vodenja delovnega medija primerjani s pomočjo rezultatov 3D CFD simulacij tokovnega polja znotraj baterijskega hranilnika. Te simulacije torej vključujejo celotno geometrijo hranilnika, skupaj z različnimi materialnimi lastnostmi posameznih gradnikov, tudi anizotropnostjo baterijskih celic, kar rezultira v njihovi visoki računski zahtevnosti ter posledično potrebi po uporabi superračunalnikov.Spletne strani:
33. Lasersko prepletena neresonantna kontinuumska stanja pri ionizaciji atomov in molekul nad ionizacijskim pragom
Naš cilj je proučiti učinke močne, neperturbativne laserske sklopitve med neresonantnimi kontinuumi pri ionizaciji nad pragom. Te učinke bomo prikazali na primeru atoma helija in molekule vodika, ki ju vzbujamo s sunki laserja na proste elektrone. Z natančno numerično simulacijo kvantne dinamike bomo proučili vlogo coulombske interakcije in laserske sklopitve med atomskimi in med molekulskimi stanji na nastajajoči valovni paket ter vlogo kvantne prepletenosti (quantum entanglement) iona in fotoelektrona na obliko spektralnih črt.Spletne strani:
34. Preučevanje katalitičnega mehanizma cepitve fosfodiestrskih vezi v izbranih bioloških sistemih s pomočjo molekulskih simulacij
Cilj projekta je podrobno razjasniti kinetičnih in termodinamičnih lastnosti katalitskih procesov, ki vključujejo kovinske ione, pri cepljenju in tvorbi fosfodiestrskih vezi v RNA s pomočjo vseatomskih večskalnih simulacij kvantne mehanike /molekularne mehanike (QM/MM) z upoštevanjem različnih vrst in pozicij ionov, tipa nukleofila in vrsto encimskega ogrodja.35. High-Throughput Computational Analysis of Polyethylene Production from CO2 Using a Cu-Pd Bifunctional Catalyst: A Cascade Electro-Reduction-Polymerization Approach
The project aims to develop an innovative, sustainable process for the production of polyethylene from CO2 based on computer-aided modeling and experimental validation. The project has a duration of one year and has the ambitious goal of achieving significant results. The focus is on the development and synthesis of a bifunctional Cu-Pd electrocatalyst that optimizes the direct CO2 polymerization process under controlled conditions. This will be achieved using high performance computing that includes quantum simulations (DFT),1–3 kinetic Monte Carlo (KMC) 4–6 and microkinetic (MK) modeling,7 reactor design using computational fluid dynamics (CFD)8–10 and catalyst synthesis. The project will contribute to scientific advances in CO2 conversion technologies and multiscale modeling.36. Regulatorne vloge RNK v celici: zaznava, karakterizacija in funkcija RNK-omrežij
V celici najdemo pester nabor molekul RNK, ki preko medsebojnih interakcij ter interakcij z drugimi biološkimi molekulami vršijo in tesno regulirajo vrsto bioloških procesov. RNK-omrežja omogočajo celicam, da vzdržujejo homeostazo in se hitro prilagajajo na spremembe v okolju ali na stresne pogoje. RNK-omrežja igrajo pomembno vlogo tudi pri razvoju zarodka, saj omogočajo prehod iz naivnih stanj zarodnih celic v bolj diferencirane celične tipe. Naš projekt se osredotoča na raziskovanje regulatornih vlog nekodirajočih RNK, tako na globalni ravni–pri organizaciji večjih celičnih struktur, imenovanih kondenzati, ki nimajo lipidne membrane–kot tudi na lokalni ravni, pri regulaciji posameznih RNK molekul. V raziskavi bomo z uporabo metod visoko zmogljivega sekvenciranja določili molekule RNK, ki tekom razvoja zarodka tvorijo kondenzate, ter poskušali ugotoviti katere od teh RNK molekul so ključne za pravilen potek razvoja in kakšne so njihove lastnosti. Poleg tega bomo preučevali tudi ‘neproduktivna izrezovalna mesta’ v nekodirajočih intronskih zaporedjih mRNK, ter poskušali ugotoviti na kakšen način ta zaporedja pripomorejo k regulaciji izražanja genov in s tem celičnih procesov. S prepletom globalnega in lokalnega vidika bo projekt bo omogočil poglobljeno razumevanje kompleksnih RNK-omrežij in njihovega pomena za celično funkcijo ter razvoj.37. Knjižnica korelacij med vezavnimi vzorci opioidov in njihovimi neželenimi stranskimi učink
Opioidi so ključnega pomena pri lajšanju bolečine, vendar so zaradi neželenih učinkov, kot sta znižanje frekvence dihanja in povzročanje odvisnosti, potrebni varnejši analgetiki. Opioidi delujejo tako, da se vežejo na opioidne receptorje (OR), ki so del družine receptorjev, povezanih s proteini G. In silico metode lahko zagotovijo vpogled v interakcije med ligandi in receptorji ter torzijskimi značilnostmi ligandov z atomistično ločljivostjo in v časovnih okvirih, ki niso dostopni pri eksperimentih. Predlagan pristop temelji na obsežnih simulacijah molekularne dinamike (MD), iz katerih bomo pridobili dinamične interakcijske vzorce in vezavne proste energije. Zaradi našega novo-razvitega pristopa za pridobivanje parametrov polja sil opioidov bomo lahko izvedli reprezentativne simulacije vezave opioidov, ki bodo presegli natančnost trenutnih simulacij MD. Končni cilj našega projekta je, da s povezovanjem informacij o dinamični vezavi vsakega opioida z njegovimi neželenimi stranskimi učinki zagotovimo nov pogled na (pod)strukture opioidov, ki jih je treba implementirati ali se jim izogniti pri oblikovanju varnejših protibolečinskih zdravil.38. Interakcije biopolimer-voda v hidrofobnih premazih
Poli- in per-fluoroalkilne snovi (PFAS) so močno razširjene v tekstilni industriji, saj nudijo tekstilu vodo-odbojno zaščito. Zaradi stabilne C-F vezi pa so obstojni tudi po koncu uporabe in se tako nezaželeno znajdejo v ekosistemu, kjer se bioakumulirajo, novejše študije pa kažejo tudi na to, da delujejo kot hormonski motilci. Zato je potrebno najti alternative, pa se bodo raziskovale v okviru projekta. Premazi na osnovi hitozana in oktenil sukcinat škroba predstavljajo obetavne okolju in zdravju prijazne alternative hidrofobnih tekstilnih premazov, brez uporabe PFAS. Samo eksperimentalne študije ne zadostujejo za popoln vpogled v obnašanje takšnih premazov na molekularni ravni, zato bomo s pomočjo molekulske dinamike bomo najprej spremljali tvorbo kompleksov med posameznimi komponentami ter migracijo škroba znotraj hitozanskega matriksa v premazu ob prisotnosti vode v različnih koncentracijah. S tem bomo pridobili vpogled v dolgotrajno stabilnost in učinkovitost takšnih tekstilnih premazov. Dodatno bomo določili tudi mehanske lastnosti (Youngov modul) preko krivulje napetost-specifična deformacija za skupek verig biopolimera.39. Vizualno spoznavno učenje z globokimi modeli
Projekt se osredotoča na razvoj splošnih metod globokega učenja in nevronskih mrež s področja računalniškega vida ter spoznavnega učenja, ki temeljijo na velikih količinah podatkov in visoki računski zahtevnosti pri učenju. Razvili bomo nove, napredne pristope, ki združujejo različne veje raziskav globokega učenja, in jih aplicirali na pet praktičnih problemov, ki so relevantni za računalniški vid. Te metode se uporabljajo pri vizualnem sledenju objektov, računalniškem vidu za avtonomne robote, samo- nadzorovanih in nenadzorovanih metodah ter fizikalno podprtem strojnem učenju. Naša metodologija vključuje razvoj splošnih modelov sledenja, ki omogočajo sledenje enemu ali več objektom, dolgoročno sledenje in ponovno identifikacijo sledenih objektov. Poleg tega načrtujemo nadaljnji razvoj protokolov za ocenjevanje učinkovitosti sledenja v okviru iniciative VOT, kar bo prispevalo k boljši konvergenci različnih področij sledenja. Metode globokega učenja bomo uporabili tudi za zaznavanje okolja in odkrivanje ovir za brezpilotna plovila, kjer se bomo osredotočili na razvoj inovativnih modelov in sistemov za zaznavanje ovir in lokalizacijo plovila. Modele bomo učili na večmodalnih podatkovnih množice za analizo pristopov globokega učenja na morskih površinah. Poleg tega bomo raziskali zaznavanje in lokalizacijo s podvodnih brezpilotnikov ter organizirali tekmovanja pomorskega računalniškega vida. Naše delo bo vključevalo tudi razvoj naprednih globokih metod za samo-nadzorovano detekcijo anomalij in učenje robustnih modelov brez potrebe po natančnih označbah. Projekt bo vključeval tudi razvoj novih arhitektur in pristopov za modeliranje naravnih procesov s fizikalno podprtim strojnim učenjem, kar bo omogočilo bolj natančne in zanesljive napovedi ter rekonstrukcijo manjkajočih podatkov v merilnih sistemih. Skozi celoten projekt bomo razvijali inovativne arhitekture ter preučevali uporabo fizikalnih omejitev za učenje modelov globokega učenja in njihovo napovedovanje. Skupna uporaba virov HPC bo omogočila učinkovito učenje modelov in razvoj naprednih arhitektur, ki bodo premaknile meje na različnih področjih z globokim učenjem podrtega računalniškega vida.Spletne strani:
40. Machine-Learned Force Fields for Advanced Battery Electrolytes
Metal anode (lithium, magnesium, etc.) batteries are a rapidly evolving technology due to their high energy density and cost efficiency. However, the instability of conventional organic battery electrolytes in such batteries impedes their practical application. Therefore, the search for suitable electrolyte formulations is crucial. The electrochemical behavior of a battery is determined by the phenomena occurring at electrolyte-electrode interphases at the atomic level. Thus, molecular simulations are a highly suitable tool to obtain a better understanding of these phenomena at the atomic level. Machine-learned force fields (MLFFs) offer a good compromise between computational efficiency and accuracy, enabling relevant simulation times and cell sizes to understand the different phenomena involving the electrolyte. Additionally, MLFFs can capture the polarization, which strongly affects the dynamics of electrolytes with high charge density, such as magnesium, but which is hardly captured by widely used classical force fields. Hence, the primary objective of the project is the development of machine-learned force fields for the most relevant electrolyte chemical compositions. This will allow more accurate molecular modeling of these systems and lead to an improved understanding of processes in battery electrolytes at the molecular level.41. NEXTBMS
• The aim of the NEXTBMS project is to develop an advanced battery management system (BMS) built on • fundamental knowledge and experience with the physicochemical processes of lithium-ion batteries, which • will enable the significant enhancement of current modelling approaches, including the readiness for • upcoming lithium (Li) battery material developments. These modelling approaches will be further improved • by optimising sensors and measurement techniques to meet modelling needs (and optimising models based • on physical sensor data) and the physical cell configurations to form a framework that supports improving • the battery state prediction and control.Spletne strani:
42. Odkrivanje potenciala kovinskih halidov: Raziskovanje mehanizma absorpcije amonijaka
Cilj projekta je na atomskem nivoju pojasniti mehanizem vezave amonijaka na amorfen silicijev dioksid v prisotnosti in odsotnosti različnih kovinskih halidov s pomočjo molekulske dinamike. Pri tem se bo preučevalo vlogo različnih vrst halidov (MgCl2, MnCl2, NiCl2), ter velikost por v silicijevem dioksidu.Spletne strani:
43. CO2 elektroredukcija do polietilena na bakrovih katalizatorjih.
Cilj je karakterizirati in raziskati eksotične površine bakra, modificirane na različne načine. Za kemijske specije of reaktantov, intermediatov do produktov izračun “osnovnih stanj”, opazovati stabilizacijo želenih intermediatov z spremembo površine katalizatorja in/ali okolja. Opazovati časovni razvoj tako postavljenega modela z kMC simulacijami, in le tega izbolšati/potrditi z eksperimentalnimi podatki44. DeepFake
V okviru temeljnega raziskovalnega projekta DeepFake bomo razvijali nove metode za zaznavanje deepfake posnetkov. Osredotočali se bomo na metode zaznave anomalij, ki so učinkovite pri delu z neuravnoteženimi podatki ali z omejenim številom učnih podatkov. Razvili bomo robustne algoritme za detekcijo deepfake posnetkov, ki bodo predstavljeni v obliki demo aplikacije. Glavni cilj je razvoj prilagodljivih in robustnih mehanizmov za zaznavanje manipuliranih posnetkov, ne glede na specifični deepfake algoritem, uporabljen za njihovo generiranje.Spletne strani:
45. Elektronske lastnosti dvodimenzionalnih heterostruktur: razmere po grafenu
Izračun elektronskih lastnosti heteorstruktur grafen/hBN za različne debeline in orientacije hBN prekritja Izračun elektronskih lastnosti heteorstruktur dvodimenzionalnih polprevodniških dihalkogenidov prehodnih kovin46. DEMO Horizon EU
The goal of my research is to convert methane to methanol via ab initio atomistic modeling, focusing on mechanistic studies of methane activation on Fe-MOF catalysts, specifically MIL-100(Fe), MIL-126(Fe), and UIO-66(Fe). I will use DFT to identify and characterize active sites for methane conversion, develop in-silico Fe-catalysts, and apply ab initio micro-kinetic modeling to simulate reaction pathways. The research will focus on optimizing metal-support interactions to enhance selectivity and minimize over-oxidation. Additionally, I will investigate the effects of pressure on CH3OH desorption, evaluating catalyst performance under various conditions. [1], [2], [3]. • I would like to use HPC Vega clusters for my research because they provide the computational power required to run large-scale, high-performance simulations needed for my ab initio atomistic modeling studies. Given the complexity of modeling Fe-MOF catalysts, active sites, and reaction pathways for methane conversion, the HPC Vega clusters will significantly accelerate the computational process, allowing me to handle large datasets and perform extensive calculations more efficiently. This access to advanced computing resources will be crucial for conducting detailed mechanistic studies and optimizing catalysts in a reasonable timeframe.Spletne strani:
47. Strukturne raziskave bioloških molekul in njihovih kompleksov s pomočjo krioelektronske mikroskopije
V okviru projekta bomo analizirali posnetke zajete na krioelektronskem presevnem mikroskopu. Cilj je, da z analizo podatkov določimo tridimenzionalno zgradbo različnih bioloških molekul in in njihovih kompleksov pri visoki ločljivosti. Zgradba molekul predstavlja temelj, ki omogoča različne raziskave lastnosti molekul, njihovih funkcij, mehanizma delovanja in možne uporabe v različne medicinske ali biotehnološke namene.48. MEZZANINE
Temeljne raziskave za razvoj govornih virov in tehnologij za slovenski jezik (MEZZANINE, J7-4642) je veliki temeljni raziskovalni projekt, ki ga financira Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije in traja od oktobra 2022 do konca septembra 2025. V tem interdisciplinarnem projektu sodelujejo korpusni jezikoslovci, dialektologi, fonetiki, leksikografi, sociolingvisti, jezikovni tehnologi in drugi raziskovalci s skupnim glavnim ciljem strateškega in učinkovitejšega razvoja prostodostopnih govornih virov. Ti viri so nujno potrebni za poglobljene in širše veljavne raziskave govorjenega jezika v številnih disciplinah, od fonetike, fonologije in dialektologije do slovnice, leksikografije in sociolingvistike ter na drugi strani govornih tehnologij. Delovni sklop Govorni viri v jezikoslovju in tehničnih znanostih raziskuje govorne vire v jezikoslovju in tehničnih znanostih, prednosti in slabosti različnih tehnik snemanja in nizkocenovne domensko specifične govorne podatke za učenje razpoznavalnikov govora.Spletne strani: