Тема «РНФ»

Химики из НИУ ВШЭ научились проводить реакцию восстановительного присоединения без внешнего восстановителя. Вместо него «ресурс» дает сам альдегид — один из участников реакции. Это помогает избежать побочных реакций, а также снижает токсичность и упрощает производство и синтез органических молекул — в том числе для производства лекарств. Исследование опубликовано в журнале Journal of Catalysis.

Российский научный фонд подвел итоги конкурса малых отдельных научных групп, направленного на поддержку и развитие научных коллективов, которые занимают лидирующие позиции в определенных областях наук. Победителями признаны более 1100 проектов, в том числе 29 из Высшей школы экономики.

Международная группа исследователей с участием МИЭМ НИУ ВШЭ создала катализатор, который позволяет получать водород из воды быстро и с минимальными затратами. Для этого ученые синтезировали наночастицы сложного оксида из шести металлов и закрепили их на разных подложках. Катализатор на слоях восстановленного графена оказался почти втрое эффективнее по сравнению с тем же оксидом без подложки. Разработка может сделать производство водорода дешевле и приблизить переход к зеленой энергетике. Исследование опубликовано в журнале ACS Applied Energy Materials. Работа выполнена в рамках гранта РНФ.

Российский научный фонд подвел итоги молодежных конкурсов 2025 года на получение грантов. По результатам конкурса инициативных проектов молодых ученых поддержано 14 проектов Высшей школы экономики. По итогам конкурса научных групп под руководством молодых ученых поддержан один проект университета.

Более 10 тысяч научных проектов было поддержано Российским научным фондом (РНФ) в 2024 году. Один из получателей грантов фонда — ученый из Ирана, доцент МИЭМ ВШЭ Ахмад Остовари Могаддам. Благодаря поддержке РНФ и Вышки он принял решение надолго остаться в России.

Исследователи из ВШЭ и Института проблем управления РАН предложили новый метод анализа данных — туннельную кластеризацию. Он помогает быстро находить группы похожих объектов и требует меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные методы. В зависимости от конфигурации данных алгоритм может работать в десятки раз быстрее аналогов. Исследование опубликовано в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления».

Российский научный фонд подвел итоги конкурса на проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами, а также конкурса на продление сроков выполнения проектов по данному мероприятию, получивших гранты РНФ в 2022 году. Кроме того, подведены итоги конкурса на проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям Президента Российской Федерации (междисциплинарные проекты). В числе победителей трех конкурсов — проекты НИУ ВШЭ, реализуемые во всех четырех кампусах университета.

Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ выиграли грант РНФ на изучение механизмов зрительного восприятия движений при аутизме. Исследователи разработают экспериментальную парадигму, чтобы выявить взаимосвязь визуального внимания и моторики у людей с расстройствами аутистического спектра. Это позволит объяснить нейрокогнитивные механизмы, лежащие в основе трудностей социального взаимодействия при аутизме, и в дальнейшем найти способы их компенсировать.

Химики НИУ ВШЭ и ИНЭОС РАН разработали новый метод синтеза амидов — соединений, важных для производства лекарств. Они использовали рутениевый катализатор и угарный газ при точно подобранных параметрах реакции, что позволило получать целевой продукт без побочных отходов и сложных стадий очистки. Метод уже протестировали на синтезе ключевого компонента вориностата — препарата для терапии Т-клеточной лимфомы. Благодаря этому подходу стоимость препарата может снизиться в сотни раз. Исследование опубликовано в Journal of Catalysis. Исследование выполнено при поддержке РНФ.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде показали, как с помощью нейросети воссоздавать динамику нейрона мозга, имея всего один ряд измерений, например запись его электрической активности. Разработанная нейросеть научилась восстанавливать полную динамику системы и предсказывать ее поведение при изменении условий. Такой метод может помочь изучать сложные биологические процессы, даже если нет возможности провести все необходимые измерения. Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals.