Podelitev nagrad Zlati znak Jožefa Stefana 2016
V okviru vsakoletnih Dnevov Jožefa Stefana, ki so posvečeni največjemu slovenskemu fiziku, rojenemu 24. marca leta 1835 v Sv. Petrru pri Celovcu in po njem nosi ime vodilni znanstvenoraziskovalni inštitut – “Institut Jožef Stefan”, IJS v Ljubljani, podeljujejo tudi Zlate znake Jožefa Stefana za odmevna doktorska dela s področja naravoslovno-matematičnih, tehniških, medicinskih in biotehniških ved. Letos so nagrado prejeli dr. Ljupka Stojčevska Malbašić, dr. Miha Grilc in dr. Dejan Dovžan.
Dr. Ljupka Stojčevska Malbašić je na Mednarodni Podiplomski Šoli Jožefa Stefana v Ljubljani junija 2013 uspešno zagovarjala doktorsko delo z naslovom »Femtosekundna relaksacijska dinamika v snoveh s kolektivnimi elektronskimi stanji: kupratni in železo-pniktidni superprevodniki ter sistemi z valom gostote naboja«. Kot pojasni nagrajenka, je femtosekundna spektroskopija močno raziskovalno orodje za preučevanje relaksacijske dinamike trdnih snovi, saj nam daje pomembne podatke o elektronski strukturi in elektronsko-fononski sklopitvi. Tako Stojčevska Malbašić v svojem doktorskem delu predstavi izčrpno raziskavo fotovzbujene relaksacijske dinamike v kupratnih in železo-pniktidnih superprevodnikih ter v sistemih z valom gostote naboja. Za preučevanje temperaturne in fluenčne odvisnosti fotovzbujenih tranzientnih reflektivnosti v superprevodnih sistemih je uporabila standardno dvojno črpalno-testno tehniko, za preučevanje sistemov z valom gostote naboja pa je vpeljala novo vpisovalno-črpalno-testno sunkovno tehniko. V plastnem dihalkogenidu 1T-TaS2 je bil prvič dosežen prehod v novo, do sedaj še neodkrito, metastabilno skrito stanje snovi. Dr. Ljupka Stojčevska Malbašić je dokazala obstoj tega stanja in postavila temelje za raziskave faznih prehodov v sorodnih materialih. Nakazala je smernice za razvoj materialov z novimi funkcionalnimi lastnostmi. S teoretičnega stališča je doktorsko delo Stojčevske Malbašić sprožilo razpravo o novih mehanizmih, ki bi pojasnili ozadje preklopa v skrito stanje snovi. Rezultati raziskav plastnih dihalkogenidov z vpisovalno-črpalno-testnimi eksperimenti predstavljajo izhodišče za razvoj nove generacije pomnilniških naprav za računalnike z izjemno kratkimi časi preklopa.
Dr. Miha Grilc je v okviru doktorskega dela študiral nove procese pretvarjanja biomase kot komplementarnega vira surovin in energije. Njegov pristop se od obstoječih razlikuje po uporabi različnih katalizatorjev, ki omogočajo učinkovitejšo pretvorbo v primerjavi s poznanim sežigom ali drugimi razširjenimi metodami kot sta piroliza in uplinjanje. Z uporabo obstoječih in na novo pripravljenih katalitskih materialov je po eni strani krojil aktivnost in selektivnost kemijskih pretvorb, po drugi strani pa je z uporabo kemijsko inženirskih orodij fluidne mehanike, transportnih pojavov ter reakcijske kinetike pristopil k popisu in optimizaciji samih procesov ter določil optimalne obratovalne pogoje, ki potekajo v trifaznih reaktorjih (temperatura, tlak, vodenje procesa itd.). Zaradi kompleksnosti mehanizmov tako razklopa biomase kot tudi njene nadaljnje katalitske pretvorbe je postavil več originalnih modelov na osnovi sklopitve (lumping) velikega števila kemijskih komponent (nastopa jih več tisoč). Odgovarjajoče skupke je sestavil na osnovi podobnih fizikalnih lastnosti (ki so odgovorne za prenos toplote in snovi) in na osnovi kemijskih lastnosti, ki določajo reaktivnost specij. Dr, Grilc je imel med raziskavami v vidu tako prebojnost s stališča odličnosti kot tudi možnost komercialne izvedbe na ekonomski ravni.
Dr. Dejan Dovžan v svojem raziskovalnem delu obravnava problematiko, ki je na področju nelinearnih, časovno spremenljivih, dinamičnih sistemov zelo aktualna. Gre za problematiko identifikacije procesa na osnovi sproti pridobljenih podatkov, oziroma toka podatkov. Reševanje tovrstnih problemov je zanimivo na različnih področjih, kjer poskušamo delovanje procesa spremljati in opazovati morebitne spremembe v njegovem delovanju. Razvita metoda je bila uporabljena v sistemu za zaznavanje napak in izpadov senzorjev na čistilni napravi. S predlagano metodo lahko iz prihajajočih podatkov, ki jih zajemamo na napravi, sprotno identificiramo model, ki te podatke medsebojno povezuje in ugotavljamo, če je v teh relacijah prišlo do kakšne spremembe, ki lahko govori o nepravilnem delovanju. Hkrati pa lahko v primeru izpada določenega senzorja merjeno spremenljivko, ki jo ta senzor meri, ocenimo na osnovi identificiranega modela. Govorimo o tako imenovanem mehkem senzorju. Z razvito metodo je Dejan Dovžan osvojil tudi prvo mesto na tekmovanju v učenju mehkih sistemov na osnovi izmerjenih podatkov na World Congress on Computational Intelligence leta 2012 v Brisbanu, ki ga organizira IEEE Computational Intelligence Society. Leta 2013 je za svoje doktorsko delo prejel tudi Vodovnikovo nagrado Fakultete za elektrotehniko, Univerze v Ljubljani.
