NSF виділив $29,2 млн на дослідницьку інфраструктуру у 11 штатах

Національний науковий фонд США оголосив про виділення шести великих грантів у рамках програми покращення дослідницької інфраструктури EPSCoR, інвестувавши 29,2 мільйона доларів у 11 юрисдикцій для зміцнення дослідницького потенціалу та стимулювання трансляційних досліджень по всій країні.

Ці чотирирічні гранти спрямовані на каталізацію трансформаційних досліджень та покращення інфраструктури у штатах, які історично отримували недостатнє федеральне фінансування досліджень. Обрані проєкти охоплюють критично важливі сфери, включаючи дослідження земних систем, управління лісовими пожежами, управління водними ресурсами, ризики для екосистем та здоров'я людини, функціональність електронних пристроїв, біотехнології та охорону здоров'я на основі штучного інтелекту.

Браян Стоун, який виконує обов'язки директора NSF, заявив: «Ці гранти EPSCoR FEC є прикладом зобов'язання NSF забезпечити, щоб усі штати та юрисдикції Сполучених Штатів мали можливість бути частиною нашого дослідницького підприємства та отримувати користь від робочих місць та економічного процвітання, які є результатом американських інновацій. Ці багатодержавні команди співпраці вирішують реальні дослідницькі виклики, які важливі для громадян їхніх регіонів, водночас створюючи конкурентне дослідницьке середовище для всієї нації».

Серед цьогорічних грантів FEC — проєкт дослідження оптичних властивостей мінерального пилу в атмосфері, який реалізують Невадська система вищої освіти, Університет Оклахоми та Університет Вайомінгу. Мінеральний пил в атмосфері значно впливає на радіаційне випромінювання, удобрення екосистем, здоров'я людини, видимість та різні технології. Розуміння їхніх оптичних властивостей, походження та складу є критично важливим для інтерпретації даних дистанційного зондування та моделювання впливу атмосферного пилу на клімат та глобальне випромінювання.

Університет штату Бойсе очолює проєкт «Корисна пожежа», який спрямований на підвищення просторової та часової ефективності контрольованих пожеж та керованого використання лісових пожеж. Проєкт створить центр лісових пожеж, програму сертифікації з науки про вогонь та впровадить ініціативи, такі як партнерства, семінари, навчання, наставництво та інноваційна просвітницька діяльність. Інтегруючи передове машинне навчання з екосистемними моделями, проєкт надасть нові інструменти підтримки рішень для оптимізації керованих пожеж.

Канзаський державний університет, Університет штату Оклахома та Університет Небраски-Лінкольн співпрацюють над проєктом циркулярного відновлення відходів та систем повторного використання води для забезпечення стійкості сільських громад Великих рівнин. Регіон щорічно генерує понад 80 відсотків загальних відходів тваринництва країни, що погіршує якість води та умови життя. Міждисциплінарні дослідники працюватимуть над технологіями циркулярного відновлення відходів та повторного використання води.

Університет Алабами в Хантсвіллі, Університет Делавера та Університет Південної Кароліни об'єдналися для вирішення проблеми дефторування пер- та поліфторалкільних речовин. Вплив цих речовин має наслідки для репродукції та розвитку дітей, ризики раку, впливи на імунну систему, гормональні та інші ризики для здоров'я. Мета дослідження — створити всеосяжну та трансформаційну технологію для майже нульового фторзабруднення.

Університет Канзасу та Університет Небраски-Лінкольн працюють над використанням штучних магнітних напівпровідників у двовимірних матеріалах. Експерти з фізики, хімії, матеріалознавства та електротехніки поєднають синтез матеріалів, нанофабрикацію, скануючу зондову мікроскопію, вимірювання електронної зонної структури та квантовий транспорт.

Гірнича школа Південної Дакоти, Державний університет Південної Дакоти та Університет Невади в Лас-Вегасі створюють інфраструктуру для відкриття малих молекул за допомогою штучного інтелекту для боротьби з антибіотикорезистентністю, біоплівками та забрудненням афлатоксином. Біологи, математики, статистики та комп'ютерні науковці співпрацюватимуть, використовуючи технології штучного інтелекту та машинного навчання для вивчення зв'язування малих молекул з білками для біотехнологічного використання.