Stypendium przynano mu za osiągnięcia związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz metod nieniszczących w diagnostyce materiałów i konstrukcji budowlanych.

Badania dr. Czarneckiego dotyczą m.in. oceny trwałości i właściwości kompozytów cementowych oraz epoksydowych, analizy powierzchni betonu, a także identyfikacji jakości połączeń między warstwami materiałów budowlanych. 

W swoich pracach wykorzystuje algorytmy AI do rozwiązywania problemów inżynierskich i projektowania nowoczesnych, bardziej zrównoważonych materiałów. Jest autorem i współautorem publikacji w czasopismach „Automation in Construction”, „Construction and Building Materials” oraz „Measurement”.

Brał udział w projektach dotyczących wykorzystania materiałów odpadowych w budownictwie. Efektem jego badań są także rozwiązania wdrażane w praktyce przemysłowej, w tym patent dotyczący kompozycji na bazie żywicy epoksydowej do powłok ochronnych. 

W przyszłości planuje rozwijać badania nad ograniczaniem śladu wodnego betonu.

Stypendium otrzymał za badania nad systemami konwersji energii nowej generacji oraz zastosowaniem sztucznej inteligencji w układach termodynamicznych.

Jego dorobek obejmuje publikacje w wysoko punktowanych czasopismach, kierowanie projektem w programie Preludium Narodowego Centrum Nauki, opracowanie eksperymentalnego stanowiska badawczego z obiegiem termodynamicznym i dwufazowym układem ekspansji, a także prace nad zintegrowanym systemem konwersji energii z magazynowaniem ciepła. Badania te wspierają rozwój technologii odzysku ciepła odpadowego, poprawy efektywności energetycznej, redukcji emisji i dekarbonizacji przemysłu.

W dalszej pracy naukowiec planuje rozwijać zaawansowane systemy energetyczne wspierane sztuczną inteligencją, szczególnie w obszarze magazynowania energii i odzysku ciepła.

Stypendium otrzymał za badania nad mikrobiologicznymi ogniwami paliwowymi. To układy, w których elektroaktywne bakterie przekształcają materię organiczną w energię elektryczną. 

Opracowuje rozwiązania pozwalające wykorzystywać odpadowe oleje roślinne z przemysłu spożywczego do jednoczesnej produkcji prądu oraz biosurfaktantów, czyli mikrobiologicznych związków powierzchniowo czynnych.

W swoich badaniach dr Aleksander De Rosser wykazał między innymi zależność między generowaniem energii a syntezą biosurfaktantów, zoptymalizował skład pożywki mikrobiologicznej oraz opracował rozwiązania poprawiające wydajność i trwałość membran stosowanych w ogniwach paliwowych i oczyszczaniu ścieków. 

W ramach grantu Opus od Narodowego Centrum Nauki będzie rozwijał skalowalne technologie gotowe do zastosowania w przemyśle.

Nagrodzono jej osiągnięcia w obszarze optometrii, pokazujące jej interdyscyplinarny, innowacyjny i aplikacyjny charakter. Badaczka łączy medycynę z inżynierią, czego wyrazem jest jej podwójny doktorat w dziedzinie nauk o zdrowiu z optometrii oraz w dziedzinie nauk technicznych z inżynierii biomedycznej.

Prace dr Izabeli Garaszczuk dotyczą nowych, obiektywnych metod diagnostyki chorób powierzchni oka, wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy zdrowia oczu i wzroku oraz zastosowania eye-trackingu w diagnostyce obciążenia poznawczego i zaburzeń funkcji wzrokowych. 

Obecnie rozwija metodę oceny filmu łzowego w diagnostyce zespołu suchego oka oraz bada wpływ ekstremalnych warunków środowiskowych na układ wzrokowy, między innymi we współpracy z habitatem LunAres w Pile.

Swoje stypendium otrzymał  za osiągnięcia w teoretycznych badaniach półprzewodnikowych kropek kwantowych i innych nanostruktur ważnych dla rozwoju technologii kwantowych.

W wyróżnionych publikacjach opisał optyczne przygotowywanie spinów w kropkach kwantowych, procesy prowadzące do utraty spójności kwantowej oraz tunelowanie elektronów między bardzo małymi strukturami. 

Obecnie, jako kierownik zespołu, rozwija metody sterowania stanami kwantowymi z wykorzystaniem impulsów optycznych i fal akustycznych. Kieruje też międzynarodowymi projektami MEEDGARD i BRAIDS, dotyczącymi między innymi powielaczy kwantowych oraz kontrolowanego wytwarzania par splątanych fotonów. 

W planach ma dalsze budowanie własnej grupy, rozwój współpracy międzynarodowej i nowy kierunek badań teoretycznych.

Stypendium otrzymał za rozwijanie aparatu matematycznego do analizy procesów dyfuzyjnych zachodzących na sieciach złożonych oraz za prace teoretyczne nad układami złożonymi. 

W swoich badaniach opracował między innymi zunifikowany formalizm dla dynamik dwustanowych, stosowanych w wielu dziedzinach, od nauk społecznych, przez fizykę statystyczną, po epidemiologię.

Dr Arkadiusz Jędrzejewski zajmuje się modelowaniem procesów społecznych i ekonomicznych z wykorzystaniem narzędzi fizyki statystycznej oraz modeli agentowych. W kolejnych etapach planuje połączyć dotychczasowe badania teoretyczne z analizą danych empirycznych, między innymi z eksperymentów społecznych.

W swojej pracy badawczej dr Joanna Komorniczak opracowała metody analizy zmienności w strumieniach danych oraz przeprowadziła badania nad potencjałem różnych metacech w detekcji dryfów koncepcji.

Wyniki tych prac opublikowano w międzynarodowych czasopismach i zaprezentowano na konferencjach.

Jej zainteresowania obejmują analizę niestacjonarnych strumieni danych, detekcję i kwantyfikację zmian rozkładów, ocenę trudności nadzorowanych zadań uczenia maszynowego oraz rozpoznawanie w otwartym zbiorze.

W przyszłości planuje rozwijać metody i protokoły eksperymentalne dla strumieni danych, w których pojawiają się nieznane wcześniej klasy.

Mateusz Moj został doceniony za osiągnięcia w obszarze zrównoważonych kompozytów cementowych oraz zastosowania sztucznej inteligencji w budownictwie. W swojej działalności naukowej zajmuje się m.in. wykorzystaniem metod uczenia maszynowego do predykcji właściwości materiałów o obniżonym śladzie węglowym oraz zagospodarowaniem odpadów w betonie.

Kieruje projektem „Surface AI”, na który otrzymał grant Preludium od Narodowego Centrum Nauki. Ocenia w nim właściwości betonowych podłóg przemysłowych z użyciem badań nieniszczących i sztucznej inteligencji. 

Jest także współtwórcą dwóch patentów dotyczących innowacyjnych rozwiązań materiałowych i diagnostycznych dla budownictwa.

Jego zainteresowania obejmują kompozyty cementowe, metody nieniszczące, AI w budownictwie, alternatywne spoiwa oraz niskoemisyjne materiały budowlane.

Stypendium otrzymał za osiągnięcia związane z opracowaniem i praktycznym zastosowaniem innowacyjnych modeli numerycznych, w tym modeli opartych na sztucznych sieciach neuronowych. 

W swoich badaniach wykorzystuje uczenie maszynowe w obszarach z pogranicza inżynierii chemicznej i energetyki odnawialnej. Jego prace obejmowały między innymi predykcję emisji z pirolizy próbek roślinnych, modelowanie utylizacji odpadów pouprawnych na cele bioenergetyczne oraz optymalizację katalizatorów w kotłach retortowych.

Naukowo dr Karol Postawa interesuje się uczeniem maszynowym i bioenergetyką, korzystając z interdyscyplinarnego doświadczenia chemicznego i biotechnologicznego. 

W najbliższych planach ma złożenie wniosku habilitacyjnego, aplikowanie do Academii Professorum Iuniorum oraz dalszą komercjalizację autorskich narzędzi.

Wyróżniony został za interdyscyplinarne badania nad metodami diagnostyki maszyn prądu przemiennego oraz komponentów układów napędowych pracujących zgodnie z ideą sterowania odpornego na uszkodzenia.

W swoich pracach zajmuje się między innymi silnikami indukcyjnymi i synchronicznymi z magnesami trwałymi, wykorzystując głębokie sieci neuronowe oraz algorytmy uczenia transferowego. 

Opracowane przez niego rozwiązania umożliwiają detekcję uszkodzeń ponad 30 razy szybciej niż klasyczne metody diagnostyczne, przy skuteczności przekraczającej 98 procent. Istotnym elementem badań jest także bezpośrednie przetwarzanie sygnałów diagnostycznych w postaci znormalizowanych macierzy wielowymiarowych.

W kolejnych latach prof. Maciej Skowron planuje rozwijać prace kierowanego przez siebie zespołu nad diagnostyką, predykcją stanu technicznego i sterowaniem odpornym na uszkodzenia w inteligentnych układach napędowych dla elektromobilności.

Dr Vishnu Sresh zajmuje się m.in. optymalizacją zarządzania energią w mikrosieciach z inteligentnym ładowaniem pojazdów elektrycznych, krótkoterminowym prognozowaniem produkcji energii z fotowoltaiki oraz wykorzystaniem metod GIS-MCDM do wyboru optymalnych lokalizacji farm słonecznych.

Jego ważnym osiągnięciem było wdrożenie modeli prognozowania energii słonecznej w czasie rzeczywistym w projekcie NCBR MESH4U, gdzie wspierały one współpracę instalacji fotowoltaicznych i bateryjnych magazynów energii w środowisku przemysłowym.

W swoich planach naukowych dr inż. Vishnu Suresh ma rozwój badań nad sezonowym magazynowaniem energii, ograniczaniem redukcji produkcji z fotowoltaiki, optymalizacją pracy magazynów energii oraz udziałem farm wiatrowych w usługach systemowych.

Stypendium Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego otrzymał za badania nad godną zaufania sztuczną inteligencją.

Jego prace dotyczą wyjaśnialności AI oraz wykrywania deepfake’ów, czyli obrazów zmanipulowanych przez sztuczną inteligencję. Wśród wyróżnionych osiągnięć znalazły się dwie jego metody. PRISM pozwala sprawdzić, na jakiej podstawie model rozpoznaje obiekty i czy analizuje je podobnie jak człowiek. Fair-FLIP, opracowana wspólnie z prof. Silvią Giordano i dr. Omranem Ayoubem, poprawia skuteczność wykrywania deepfake’ów dla różnych grup etnicznych, płci i wieku, przy niewielkiej ingerencji w model.

Wcześniej dr Szandała realizował roczne stypendium rządu Szwajcarii na uczelni SUPSI w Lugano. Od 10 lat łączy pracę naukową z praktyką w branży IT jako konsultant DevOps i Cloud. W przyszłości chce rozwijać rozwiązania AI wspierające tworzenie bardziej niezawodnych systemów, z zachowaniem kluczowej roli człowieka.

Wyróżnienie otrzymał za cykl publikacji dotyczących wykorzystania odpadów wysokobiałkowych do produkcji nawozów biostymulujących. W swoich badaniach koncentruje się m.in. na odpadach z larw Tenebrio molitor, które dzięki hydrolizie chemicznej mogą zostać przekształcone w mieszaniny bogate w aminokwasy. Analizował wpływ warunków procesu, rodzaju kwasów, zasad i mieszanek kwasowych na skład nawozów oraz ich działanie na rośliny.

Jego prace obejmowały także wzbogacanie hydrolizatów w mikroelementy oraz opracowanie biodegradowalnych nośników umożliwiających wolniejsze i bardziej kontrolowane uwalnianie składników. 

Dr Daniel Szopa planuje rozwijać te badania, poszerzając je o mikrobiologię i zastosowanie ultradźwięków w procesach ekstrakcji.

Stypendium otrzymała za osiągnięcia w obszarze organicznych materiałów funkcjonalnych i fotoniki, w szczególności za opracowanie uproszczonych układów do białego laserowania. 

Jej badania pozwoliły ograniczyć liczbę barwników w takich układach z trzech do dwóch, przy zachowaniu wydajnej generacji światła oraz możliwości przestrajania emisji za pomocą zewnętrznych bodźców. 

Dr Alina Szukalska zajmuje się spektroskopią laserową, właściwościami optycznie nieliniowymi, ciekłymi kryształami i barwnikami perylenowymi. Doświadczenie naukowe zdobywała także w Scuola Normale Superiore we Włoszech oraz na Uniwersytecie Angers we Francji. 

W ramach grantu z programu SONATA 19 rozwija pionierski układ laserujący w kolorze białym, oparty na jednym barwniku.

Ministerstwo Nauki doceniło osiągnięcia w obszarze technologii MEMS oraz miniaturowych źródeł promieniowania rentgenowskiego.

Jego badania doprowadziły do opracowania pierwszego w pełni zintegrowanego źródła promieniowania rentgenowskiego wykonanego w technologii MEMS, zdolnego do autonomicznej pracy. Technologia ta może znaleźć zastosowanie między innymi w analizie materiałowej, medycynie, systemach mikroprzepływowych oraz technologiach kosmicznych.

Zainteresowania naukowe Pawła Urbańskiego obejmują technologie elektronowe, próżniowe i kosmiczne, mikrosystemy MEMS oraz projektowanie zintegrowanych systemów analitycznych. W przyszłości planuje rozwijać badania nad miniaturowymi źródłami promieniowania, systemami elektronowiązkowymi i jonowiązkowymi oraz ich wdrożeniami w nauce i przemyśle.