Na Institutu Jožef Stefan so v okviru 34. Dnevov Jožefa Stefana podelili tradicionalne nagrade zlati znak Jožefa Stefana za najodmevnejše doktorate na področju naravoslovno-matematičnih, tehniških, medicinskih in biotehniških ved v zadnjih treh letih.
Trije prejemniki nagrade zlati znak Jožefa Stefana
Nagrade so prejeli Ana Rebeka Kamšek s Fakultete za kemijo in kemijsko tehnologijo (UL FKKT), Luka Pavešić s Fakultete za matematiko in fiziko (UL FMF) in Vitjan Zavrtanik s Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani (UL FRI).
»Letošnji nagrajenci prihajajo s področij raziskovanja naprednih materialov in fizikalnih pojavov, od njihove zgradbe na mikroskopski ravni do njihovega obnašanja, ter razvoja metod, ki s pomočjo umetne inteligence prepoznavajo napake ali posebnosti na njihovih površinah« so sporočili z Univerze v Ljubljani.
S čim so prepričali?
Ana Rebeka Kamšek z UL FKKT je zlati znak dobila za odmevnost doktorskega dela Kristalna struktura platinskih in iridijevih nanokompozitnih elektrokatalizatorjev. V doktorskem delu obravnava povezave med strukturo, stabilnostjo in delovanjem elektro-katalizatorjev za vodikove tehnologije. Razvila je nove metode za avtomatizirano analizo slik in uklonskih vzorcev ter za kvantitativno vrednotenje degradacijskih mehanizmov elektro-katalizatorjev, s čemer je ključno prispevala k razumevanju njihove stabilnosti, so zapisali v obrazložitvi.
Luka Pavešić z UL FMF je zlati znak dobil za doktorsko delo Vpliv energije Coulombskega odboja na stanja znotraj superprevodne reže. Razvil je prvo računsko metodo za reševanje pomembnega in dolgo nerešenega posplošenega problema kvantnih nečistoč, ki omogoča razumevanje eksperimentalnih rezultatov v sodobnih superprevodnih kvantnih nanonapravah. Njegovo delo je omogočilo nov vpogled v naravo dolgoživih diskretnih stanj v teh sistemih ter odprlo nove možnosti za razvoj kvantnih tehnologij.
Vitjan Zavrtanik z UL FRI pa je zlati znak dobil za doktorsko delo Nenadzorovane rekonstrukcijske in diskriminativne metode za detekcijo in lokalizacijo površinskih anomalij. V jem obravnava nove pristope k detekciji in lokalizaciji anomalij na površinah. Med prvimi se je problema lotil z metodami nenadzorovanega učenja. V okviru doktorskega dela je razvil tri metodološko različne pristope za detekcijo anomalij na slikah, ki so dosegali vrhunske rezultate v primerjavi s doslej objavljenimi metodami in jih presegle. Rezultati te raziskav so velikega pomena pri ocenjevanju kakovosti v sodobnih industrijskih procesih.
Urednik portala Student.si
