Президентская программа исследовательских проектов была разработана РНФ по поручению главы государства для поддержки длительных проектов молодых ученых. Программа стартовала в марте 2017 года, за это время фонд провел три конкурса: по поддержке инициативных исследований ученых до 33 лет, молодежных научных групп под руководством кандидатов и докторов наук до 35 лет, а также лабораторий мирового уровня.
На победу в конкурсе претендовали более пяти тысяч проектов из 72 регионов России, которые оценивали более двух тысяч российских и зарубежных экспертов. Все проекты, претендовавшие на поддержку, должны были вносить существенный вклад в развитие науки и создавать задел для решения больших вызовов, указанных в стратегии научно-технологического развития России.
Кандидат социологических наук и руководитель отдела мониторинговых исследований Университета ИТМО Людмила Видясова получила грант для проведения исследования моделей адаптации концепции Smart City в условиях современного российского общества.
Проект направлен на поиск наиболее эффективных сценариев развития умных городов в современных условиях. В проекте исследователь делает акцент на Санкт-Петербург. По словам Людмилы Видясовой, в ходе исследования предстоит рассмотреть три возможных вопроса. Первый: какие сценарии могут быть эффективны в Санкт-Петербурге? Важно не просто взять кальку с успешных международных примеров (например, Барселоны или некоторых городов Китая и США), а разработать индивидуальный сценарий для северной столицы России, подчеркивает Людмила Видясова.
Второй вопрос: какие социальные изменения за собой повлечет внедрение выработанного сценария? Адаптация новых технологий не всегда происходит гладко, так как не все группы населения воспринимают их как должное. В проекте его автор планирует выяснить, как меняются процессы взаимодействия между гражданами, а также между гражданами и государственными и частными организациями.
Третий вопрос более глобальный. Исследователь на основе выработанных моделей проанализирует, как могут меняться приоритеты общества в концепции умных городов на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Для этого планируется собрать большой объем данных об имеющихся моделях smart city. Также работа будет проводиться в сотрудничестве с проектным офисом «Умного города Санкт-Петербург», чтобы получать конкретные эмпирические данные. Кроме того, автор проекта планирует провести опрос граждан, чтобы выяснить уровень готовности населения к внедрению новых технологий. После этого Людмила Видясова намерена перейти к созданию многофакторных моделей, чтобы проанализировать, как новые технологии будут адаптироваться в условиях Петербурга.
«Умный город – это большие потоки данных, постоянно поступающие с многочисленных датчиков, которые встраиваются в транспорт, экологические структуры, систему управления, ЖКХ, электронные государственные услуги, электронный бизнес, – все это становится связанным технологическим блоком. С другой стороны, источниками данных являются, в том числе, и граждане, которые пользуются транспортом, ЖКХ, обращаются с определенной периодичностью за разными сервисами и так далее. Все это – массив больших данных. Проект направлен на то, как оперировать этими данными и как вычленить из них смысл», – комментирует Людмила Видясова.
Доцент кафедры компьютерных технологий Максим Буздалов проведет в рамках проекта исследование методов построения эффективных эволюционных алгоритмов, которые являются одной из ветвей машинного обучения. Эти алгоритмы решают задачи оптимизации путем своеобразной эволюции, проходящей внутри компьютера. Решения задачи (или «особи») могут скрещиваться и производить потомство, мутировать, а также соревноваться друг с другом в качестве – выживают те особи, которые лучше решают задачу, тем самым участвуя в «естественном отборе».
«Современные эволюционные алгоритмы нередко являются единственным способом решения задач оптимизации, возникающих в промышленности. Некоторые из них способны найти практически оптимальное решение задач с миллионами и даже миллиардами оптимизируемых переменных, с которыми не справляются лучшие коммерческие оптимизаторы. Тем не менее, многие эволюционные алгоритмы все еще недостаточно хорошо справляются с решением сложных задач и задач обработки больших объемов данных. Особенно остро эта проблема стоит в случае наиболее сложных и перспективных современных эволюционных алгоритмов. На исправление этого недостатка и направлен настоящий проект», – говорит Максим Буздалов.
Сотруднице кафедры нанофотоники и метаматериалов Университета ИТМО Ксении Барышниковой РНФ вручил грант для проведения разработки диэлектрических метаматериалов с максимальным подавлением рассеяния и аккумуляцией электромагнитной энергии в ближней волновой зоне. Группа молодых ученых в составе международной научной лаборатории нанооптомеханики Университета ИТМО предлагает новый подход к созданию аккумуляторов электромагнитной энергии. Благодаря малому поглощению диэлектрических наночастиц в оптическом диапазоне, в них возможно возбуждение особенных «анапольных» состояний, в которых электромагнитная энергия не излучается, но накапливается внутри системы без паразитного нагрева.
Эту энергию можно использовать для передачи в выбранном направлении и возбуждения дипольных переходов различных маркерных молекул. На основе такого эффекта можно конструировать системы для наносенсоров и нанолазеров. Кроме того, безызлучательные источники ближнего поля могут найти свое применения в самых различных приложениях беспроводной передачи энергии. Так, аккумулируя энергию в заданной области пространства вблизи объекта, можно добиться ее управляемой передачи из источника в приемник у его поверхности. Одним из показательных примеров таких источников служит заряжающий стол, который может заряжать устройства, находящиеся на его поверхности.
Еще один сотрудник кафедры нанофотоники и метаматериалов Университета ИТМО Роман Савельев с помощью финансирования РНФ займется разработкой эффективных источников одиночных фотонов на основе центров окраски в алмазе, взаимодействующих с оптическими дискретными волноводами.
Поиск идеального источника одиночных фотонов и управление его свойствами – одно из ключевых направлений исследований в современной области квантовых телекоммуникационных систем. Наибольший интерес среди большого числа различных квантовых источников представляют такие системы как центры окраски азот-вакансия (NV-) в наноалмазах, обладающие различными уникальными свойствами. Чтобы использовать NV-центры в качестве энергоэффективных наномасштабных однофотонных источников излучения с возможностью быстрой модуляции оптического сигнала, необходимо, чтобы скорость их излучения была достаточно высокой. Основная проблема заключается в том, что скорость излучения одиночных NV-центров в объемном алмазе составляет порядка 80 1/мкс, что является слишком маленькой величиной для непосредственного использования таких источников в практических схемах на данный момент.
В основном увеличивать скорость спонтанного излучения NV-центров удается с помощью размещения их вблизи различных оптических резонаторов, однако этот способ удобен лишь на стадии экспериментов и в некоторых отдельных приложениях. Другим подходом к управлению свойствами излучения NV-центров, который будет использован в данном проекте и более соответствует концепции использования NV-центров в планарных оптических интегральных схемах, заключается в их размещении вблизи оптического волновода, который будет обеспечивать передачу сигнала в плоскости микрочипа в нужное место. Данная схема при определенных параметрах позволяет направить значительную часть излученных фотонов в локализованную волноводную моду и в дальнейшем управлять световым сигналом.
В проекте Роман Савельев предлагает исследовать взаимодействие NV-центров в наноалмазах с волноведущими структурами, которые состоят из сплошных или дискретных волноводов и представляют из себя цепочку частиц с высоким показателем преломления. В подобных структурах теоретически возможно очень существенное увеличение скорости спонтанного излучения квантовых источников из-за наличия в них моды, возникающей за счет взаимодействия связанных магнитных дипольных резонансов в отдельных наночастицах. Также увеличить скорость спонтанного излучения квантовых источников удается за счет того, что излучатель можно разместить «внутри» дискретного волновода, в отличие от других типов оптических волноводов. Подобный дискретный волновод может быть при необходимости объединен с традиционными однородными нановолноводами в целостный оптический элемент, что позволит добиться не только существенного повышения скорости люминесценции NV-центра, но и одновременно его эффективного взаимодействия с сильно локализованными волноводными модами.
Гранты РНФ на проведение исследований получили еще 11 ученых, среди которых сотрудник кафедры высокопроизводительных вычислений Университета ИТМО Денис Насонов (разработка методов представления и обработки сложноструктурированных сверхбольших данных с использованием семантической модели предметной области), сотрудник международной лаборатории «Городская информатика» Павел Смирнов (саморегулирующиеся системы обработки больших объемов данных во времени близкому к реальному), сотрудница научно-исследовательского института наукоемких компьютерных технологий Марина Балахонцева (методы и технологии интеллектуальной интеграции разнородных источников данных и знаний для задач поддержки принятия решений в персонализированной медицине и здравоохранении), старший научный сотрудник кафедры нанофотоники и метаматериалов Сергей Макаров (фотонные источники на основе гибридных перовскитов c применением нанофотонных технологий), сотрудница кафедры нанофотоники и метаматериалов Полина Капитанова (система беспроводной передачи энергии «Умный стол») и другие.
