HÁTTÉRINFORMÁCIÓ
AZ MIT-HUNGARY HUN-REN SEED FUND-RÓL ÉS A NYERTES PÁLYÁZATOKRÓL
MIT Global Seed Funds
A Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for International Studies (CIS) kezdeményezései között szerepel a Global Seed Funds (GSF) program, amely a komplex globális kihívásokra választ keresve támogatja az együttműködést az MIT oktatói, valamint a jelenleg 23 partnerország felsőoktatási intézményeiben, kutatóintézeteiben és -hálózataiban dolgozó, úttörő kutatásokat folytató tudósok és kutatók között.
A GSF több különböző alapból áll. Ezek egyrészt adott országokkal, régiókkal vagy intézményekkel való együttműködéseket támogatnak, másrészt létezik egy általános alap, amely bármely országban megvalósuló projektekhez igénybe vehető. A seed fund támogatási programok elsősorban az együttműködő kutatócsoportok közötti személyes jelenléttel megvalósuló találkozásaihoz, utazási és workshop rendezési költségek finanszírozásához nyújtanak támogatást.
További információ: Global Seed Funds | Center for International Studies
A nyertes pályázatok
- A „könnyű” nehéz elemek eredetének kérdése
Angol cím:
The puzzling origins of the “light” heavy elements: the mass region between Sr (Z=38) and Pd (Z=46)
A projekt leírása:
A projekt célja a vasnál nehezebb, de a klasszikus nehéz elemeknél könnyebb, ún. light transzvas elemek (stroncium–palládium tartomány) eredetének feltárása, a jelenleg érvényes modellek felülvizsgálata. Bár modern műszerekkel már több ezer – köztük rendkívül ősi, fémhiányos – csillagban mérhetők ezek az elemek, nem tisztázott, hogy pontosan mely asztrofizikai folyamatok és csillagtípusok hozták őket létre a korai Univerzumban. A projekt a csillagfejlődési modellek (lassú, közepesen gyors és gyors folyamatok), szupernóva‑eredetű neutrínószelek, valamint neutroncsillag‑összeolvadások által termelt elemek összehasonlításával igyekszik azonosítani az egyes folyamatok egyedi „ujjlenyomatait”. A modellek és megfigyelések szisztematikus összevetése segíthet tisztázni a Tejútrendszer korai kémiai fejlődését és az eltérő eredetű elemek hozzájárulását.
A 20 hónaposra tervezett kutatásban a HUN-REN Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont (CSFK) Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézete kutatói, Maria Lugaro és Marco Pignatari nagy, homogén csillagminta (JINAbase, R‑Process Alliance) adatbázisokon – amelyeket Anna Frebel professzor kutatócsoportja biztosít – futtat majd módosított és fejlesztett elemzéseket, újrabecsléseket, modell‑adat összevetéseket és algoritmusokat. A célok között szerepel egy oktatási célra is alkalmas Python‑csomag létrehozása is. A projekt eredménye várhatóan hozzájárul a könnyű neutronbefogásos elemek eredetével kapcsolatos évtizedes viták lezárásához, több rangos publikáció megszületéséhez, valamint hosszú távú MIT–HUN-REN tudományos és oktatási együttműködés megalapozásához is.
A projektben részt vevő hazai kutatók:
Maria Lugaro (https://konkoly.hu/en/staff-members/lugaro-maria)
Maria Lugaro olasz származású asztrofizikus 2014 óta a Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézetben (HUN‑REN CSFK) dolgozik kutatóprofesszorként. A Torinói Egyetem elvégzése után a doktori fokozatát az ausztrál Monash University-n szerezte. Fő kutatási területei a csillagokban zajló nukleáris reakciók, az óriáscsillagok neutronbefogási folyamatai, a meteoritikus csillagpor elemzése, valamint a radioaktív atommagok galaktikus eredete. 2014-ben és 2023-ban elnyerte az MTA Lendület Program támogatását, valamint 2016-ban az ERC Consolidator Grantet, amelynek RADIOSTAR projektje 2017-ben indult.
Marco Pignatari (https://konkoly.hu/munkatarsak/pignatari-marco)
Marco Pignatari olasz asztrofizikus 2021 óta a Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézet tudományos főmunkatársa. Tanulmányait a Torinói Egyetemen végezte, ahol asztrofizikából doktorált 2006-ban. Számos nemzetközi tapasztalat után, már a University of Hull oktatójaként döntött úgy, hogy Magyarországra költözik és a HUN-REN CSFK kutatója lesz. Fő kutatási területei az elemek és izotópok keletkezése csillagokban és szupernóvákban, a preszoláris szemcsék vizsgálata, valamint a Tejútrendszer kémiai fejlődése. Nemzetközi együttműködések vezetőjeként kulcsszerepet játszik a nukleáris asztrofizika és sztelláris nukleoszintézis modellezésében.
- A fejlett reaktorok autonóm irányítása
Angol cím:
Autonomous control of advanced reactors for staffing reduction
A projekt leírása:
A kutatási projekt célja a nukleáris reaktorok autonóm működésének elősegítése fejlett reaktordinamikai és tranzienselemzési módszerek fejlesztésén keresztül. A projekt központi tudományos kérdése a térben és időben változó neutronfluxus-eloszlás (space-time kinetics) modellezése, különös tekintettel a menetrendtartó (load-following) üzemre, amely az autonóm irányítás egyik kulcseleme.
A kutatás fő újdonsága a multipont kinetikai (MPK) módszer alkalmazása és validálása, amely nagy pontosságú Monte Carlo számításokra és kísérleti mérésekre épül. A validáció az MIT MGEP szubkritikus rendszerén, valamint a budapesti Kutatóreaktorban (BRR) és a BME oktatóreaktorában (TR) történik.
A projekt jelentős hangsúlyt helyez a hallgatói képzésre és intézményközi tudástranszferre, beleértve a közös modellezési munkát, a rendszeres online egyeztetéseket, kutatói látogatásokat és workshopokat. A hosszabb távú cél egy közös kutatási program megalapozása és jövőbeli nemzetközi pályázatok előkészítése.
A projektben részt vevő hazai kutatók:
Ványi András Szabolcs (https://www.ek.hun-ren.hu/futoelem-es-reaktoranyagok-laboratorium)
Ványi András Szabolcs reaktorfizikus, a HUN‑REN Energiatudományi Kutatóközpont és a BME kutatója. Tanulmányait és doktori fokozatát a BME-n szerezte, doktori munkájában a BME Oktatóreaktor kísérleti és numerikus elemzésével foglalkozott. Kutatásai a reaktorfizikai mérésekre, a tranziens jelenségek modellezésére és a multi‑physics kódok validálására irányulnak. Nemzetközi tapasztalatokat szerzett az EPFL-en és az OECD Nuclear Energy Agency-nél, munkásságát pedig 2024-ben Fermi Fiatal Kutatói Díjjal ismerték el.
Böröczki Zoltán István (https://www.ek.hun-ren.hu/nuklearis-biztonsagi-laboratorium/)
Böröczki Zoltán István reaktorfizikával és nukleáris biztonsággal foglalkozó kutató a HUN‑REN Energiatudományi Kutatóközpont Nukleáris Biztonsági Laboratóriumában. PhD‑fokozatát 2023-ban szerezte meg a BME Fizikai Tudományok Doktori Iskolájában, doktori munkájában demonstrációs és kísérleti gyorsreaktorok reaktorfizikai elemzésével foglalkozott. Kutatásai a statikus és kinetikus reaktorfizikai számításokra, érzékenységi és bizonytalansági elemzésekre és a biztonsági elemzésekhez használt módszerek validálására irányulnak. Munkássága hozzájárul a jövő IV. generációs nukleáris reaktorainak biztonságos és megbízható tervezéséhez.
- Mesterséges intelligenciával támogatott kiterjesztett valóság (XR) alkalmazások késleltetésének hatása
Angol cím:
On timing constraints of XR applications introduced by AI pipelines
A projekt leírása:
A projekt keretében a kutatók a mesterséges intelligenciával (AI) támogatott kiterjesztett valóság (XR) rendszerekben fellépő késleltetések felhasználói élményre és a teljesítményre való kihatását vizsgálják, különösen a vívás, mint nagy időérzékenységű sport esetében. A projekt célja feltérképezni az AI-alapú visszajelzések, mozgáskövetés és XR-megjelenítés késleltetési határait, valamint meghatározni azokat a küszöbértékeket, ahol a késés már rontja a tanulást, a koncentrációt vagy a taktikai döntéshozatalt.
A kutatás a MIT és a HUN-REN-BME Felhőalkalmazások Kutatócsoportjának együttműködésére épül, ötvözve az emberközpontú XR-AI interakciókutatást a hálózati, felhőalapú és teljesítményelemzési szakértelemmel. Három fő fázisban valósul meg: technikai látenciamérés és -szimuláció; kísérletes vizsgálatok vívók bevonásával különböző késleltetési szinteken; végül pedig tervezési irányelvek kidolgozása alacsony késleltetésű, hatékony XR-AI edzőrendszerekhez. Az eredmények nemcsak a sport, hanem az oktatás, rehabilitáció és más valós idejű XR-AI alkalmazási területek számára is hasznosíthatók.
A projektben részt vevő hazai kutató:
Toka László (https://www.tmit.bme.hu/toka.laszlo)
Toka László informatikus, hálózati és felhőrendszerek kutatója, az MTA doktora, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Karának egyetemi tanára, a Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék oktatója.
Kutatási tevékenysége középpontjában a felhőalapú és peremfelhő (cloud/edge) rendszerek, a hálózati erőforrás‑menedzsment, a szolgáltatás‑kiszervezés, valamint ezek teljesítmény‑, megbízhatósági és gazdasági modelljei állnak. E témákban aktív tagja a HUN‑REN–BME Felhőalkalmazások Kutatócsoportnak, amely az 5G/B5G/6G hálózatok felhőalapú alkalmazásait vizsgálja a BME és a HUN‑REN együttműködésében.
Toka László tudományos pályája szorosan kötődik a hálózati rendszerek matematikai és játékelméleti elemzéséhez, amellyel a felhőrendszerek erőforrás‑allokációs és árazási problémáit vizsgálja.
