В общей сложности по итогам трех объявленных конкурсов Российского научного фонда поддержку получат 843 проекта, среди которых 12 принадлежат ученым Южного федерального университета.

Особое внимание заслуживает победа ЮФУ в конкурсе на продление сроков выполнения проектов по мероприятию «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям Президента Российской Федерации» (междисциплинарные проекты).

На этот конкурс поступило 293 заявки. По результатам экспертизы поддержано 29 проектов, из которых два проекта – от научных групп Южного федерального университета:

– «Новые рекомбинантные штаммы и консорциумы споровых бактерий – основа биофунгицидных препаратов для агропромышленности», руководитель – доктор биологических наук, заведующая молодежной лабораторией «Молекулярная генетика микробных консорциумов» Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского Евгения Празднова.

Проект направлен на создание новых рекомбинантных бактерий, способных бороться с фитопатогенными грибами, и препаратов на их основе. В него входит коллектив лаборатории молекулярной генетики микробных консорциумов АБиБ ЮФУ под руководством Евгении Праздновой и коллектив лаборатории молекулярной генетики МФТИ под руководством Ильи Манухова. Эти научные группы давно сотрудничали в области генно-инженерных штаммов бактерий и выпускали совместные публикации.

«В новом проекте генные инженеры из МФТИ планируют разработать конструкции и векторы, подходящие для трансформации споровых бактерий, а коллектив из АБиБ будет изучать свойства трансформированных штаммов и создавать консорциум полезных бактерий на их основе. В результате будут созданы формулы новых биопрепаратов для борьбы с фитопатогенными грибами, поражающими посевы культурных растений, таких как пшеница, и снижающими урожайность», – рассказала Евгения Празднова.

– «Интеллектуальные методы траекторного управления робототехническими комплексами в условиях параметрических и внешних возмущений», руководитель – доктор технических наук, ведущий научный сотрудник НИИ Робототехники и процессов управления ЮФУ, профессор Михаил Медведев.

Проект, подлежащий выполнению специалистами НИИ Робототехники и процессов управления ЮФУ при участии коллег из Национального исследовательского Томского политехнического университета, направлен на разработку перспективных систем интеллектуального управления робототехническими комплексами и их группами. Ключевая особенность такого управления должна заключаться в сочетании и совместном применении детерминированных, стохастических и интеллектуальных методов для синтеза систем управления разных иерархических уровней, с получением соответствующего синергетического эффекта.

«Устойчивость движения и адаптацию к возмущениям с заданным качеством переходных процессов обеспечивают детерминированные методы управления, планирования движения и осуществления навигации.  Предполагается разработать методы и алгоритмы оптимального траекторного управления движением робототехнических комплексов в условиях неопределенности параметров навигационной подсистемы, планировщика перемещений, движительно-рулевого модуля, окружающей среды в условиях значительных внешних измеряемых и неизмеряемых параметрических и структурных возмущений.

Разработка и последующее использование нейронных сетей с элементами структурного и параметрического синтеза, а также оптимизация процесса их обучения составляют основу для развития интеллектуальных методов обработки информации и прогнозирования применительно к перспективным системам управления сложными робототехническими комплексами.

Проект предполагает создание программного комплекса для верификации и сравнительного анализа разработанных методов и алгоритмов интеллектуального управления сложными робототехническими системами», – поделился Михаил Медведев.

Специалист также отметил, что комплексирование, обработка и анализ большого объема неструктурированной или сложно структурированной информации от различных сенсоров системы технического зрения, а также прогнозирование поведения соответствующих сложных систем и их подсистем с наблюдаемыми характеристиками в онлайн-режиме обеспечивают в значительной степени интеллектуальные и стохастические методы анализа и обработки информации.

Полный список победителей доступен по ссылке.

Отдельные научные группы:

Российский научный фонд завершил рассмотрение заявок на конкурс «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами», в котором приняли участие 4 491 научный проект. По итогам экспертной оценки поддержку получили 534 исследования. Среди победителей — четыре проекта, представленные учеными Южного федерального университета:

1. «Динамические модели управления и согласования интересов в организационных системах», руководитель – Угольницкий Г.А.

«Перед нами стоит комплексная научная задача - разработка методологии согласования интересов различных субъектов экономической деятельности. В основе исследования лежит создание математических моделей, учитывающих современные условия хозяйствования, включая факторы неопределенности и особенности взаимодействия между участниками экономических процессов.

Особое значение мы придаем практической применимости наших разработок. В настоящее время ведется работа над адаптацией моделей для решения конкретных управленческих задач на уровне промышленных предприятий и региональных социально-экономических систем. Все предлагаемые решения проходят многоэтапную экспертизу с участием как научного сообщества, так и практиков управления.

Важным направлением является разработка методического инструментария, позволяющего применять полученные результаты в реальных условиях. Мы стремимся к тому, чтобы наши модели не только отвечали требованиям научной обоснованности, но и могли быть эффективно использованы при принятии управленческих решений различного уровня», – отметил Геннадий Угольницкий.

2. «Микрофлюидные системы высокого давления для операндо исследований и ускоренной оптимизации гомогенно-катализируемых реакций и масштабирования малотоннажного производства», руководитель – Гуда А.А.

3. «Исследование психофизиологических механизмов выделения в изображениях областей перцептивной заметности», руководитель – Бабенко В.В.

4. «Оптоэлектронные синаптические мемристивные кроссбар структуры для создания in sensor нейроморфных структур машинного зрения электронной компонентной базы робототехнических комплексов и систем», руководитель – Смирнов В.А.

Полный список победителей доступен по ссылке.

Отдельные научные группы — продление сроков выполнения проектов:

Подведены итоги конкурса на продление сроков выполнения проектов по мероприятию «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами». На конкурс поступило 554 заявки. По результатам экспертизы поддержано 280 проектов. Проекты ЮФУ, которые одержали победу:

1.«Разработка моделей деформирования и методов идентификации свойств функционально-градиентных материалов различного назначения с учетом масштабного фактора, реологии, температуры и пьезоэффекта, оптимизация их неоднородных свойств», руководитель – Ватульян А.О.

«Проект 2025 года посвящен развитию направлений исследований Проекта 2022. В качестве таковых отметим создание упрощенных алгоритмов решения задач оптимизации свойств неоднородных материалов и разработку решения обратных коэффициентных задач для неоднородных тел в простых классах функций – линейных, квадратичных, кусочно-линейных и кусочно-постоянных. Актуальность исследований в этой области продиктована широким внедрением технологий 3D-печати, позволяющих производить элементы конструкций с заранее выбранными законами неоднородности в соответствии с некоторыми критериями качества. Планируется в обратных задачах отыскивать решения в виде билинейных разложений, коэффициенты которых будут уточняться на основе специальных итерационных процессов. В рамках этой подзадачи на основе вариационных подходов будут разработаны уточненные модели деформирования для канонических и неканонических образцов из биологических тканей (призмы, стержни, ленты, пленки) и разработана упрощенная двухуровневая процедура идентификации их свойств (первый уровень – определение постоянных характеристик, второй уровень – определение переменных физических характеристик в виде линейных комбинаций известных функций)», – поделился доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой теории упругости ЮФУ, профессор Александр Ватульян.

2.«Моделирование гидроакустических пьезопреобразователей и пьезогенераторов «зеленой энергии» с активными элементами, выполненными из композитной пьезокерамики», руководитель – Наседкин А.В.

Данный проект органично связан с одноименным проектом 2022-2024 гг. и является его прямым продолжением. Ученые планируют продолжить исследования пьезоэлектрических устройств с активными элементами из пористых и композитных пьезоматериалов, показавших свою эффективность и имеющих существенный потенциал при их практическом применении.

«Новизна исследований заключается в оптимизации материалов и конструкций пьезоэлектрических устройств на основе специально разработанных новых программных средств многокритериальной оптимизации, работающих во взаимодействии с конечно-элементными пакетами. Ряд разработанных конструкций планируется изготовить и провести для них необходимые эксперименты», – отметил зав. кафедрой математического моделирования ЮФУ, д.ф.-м.н., профессор Андрей Наседкин.

3.«Физические принципы самосборки вирусов и их взаимодействия с окружающей средой, в том числе с материалами, пригодными для создания противовирусных фильтров», руководитель – Рошаль С.Б.

Вирусные белковые оболочки и их разнообразные искусственные и естественные производные уже используются как в современной медицине, так и в нанотехнологиях для создания интеллектуальных наноматериалов на протеиновой основе. Исследования физических механизмов, контролирующих структуру и самосборку этих объектов являются ключом к разработке антивирусных стратегий, средств адресной доставки лекарств, методов маркировки клеток и даже для разработки элементов питания и запоминающих устройств, использующих вирусные частицы.

«Наш проект посвящен изучению аномальных белковых оболочек с неканоническими кубическими симметриями и квазикристаллическим порядком протеинов. Используя методы физики квазикристаллов, теории Ландау и неравновесной термодинамики, мы не только проанализируем известные структуры из базы PDB, но и смоделируем потенциально возможные, еще не открытые варианты их организации. Особое внимание уделяется полиморфным оболочкам эпидемиологически значимых вирусов (коронавирусы, грипп), для которых мы разрабатываем обобщенную электро-упругую модель, учитывающую распределение зарядов на шипах и особенности липидного состава мембран. Практическое применение этих исследований включает разработку безопасных двухступенчатых воздушных фильтров на основе электретных волокон, притягивающих респираторные капли, что особенно актуально в постпандемический период», – рассказал профессор Физического факультета ЮФУ Сергей Рошаль.

4.«Сенсорные материалы на основе металлополимерных нанокомпозитов», руководитель – Уфлянд И.Е.

5.«Изучение кинетических параметров флуоресценции и адсорбции света фотосинтезирующими растениями в условиях воздействия естественных и искусственных факторов внешней среды», руководитель – Лысенко В.С.

6.«Анализ и синтез отражателей и антенн на основе анизотропных импедансных структур и метаповерхностей с заданными характеристиками излучения и рассеяния», руководитель – Юханов Ю.В.

Список победителей доступен по ссылке.

Подробная информация и список победителей по всем конкурсам Российского научного фонда доступны в разделе «Конкурсы».
Южный федеральный университет поздравляет с победой научные группы и желает успехов в реализации проектов!
Текст: Сопрунова Ю.Г.