授予高度探索性項目的研究創(chuàng)新基金院長

每年，研究創(chuàng)新基金院長都會為可能不符合外部資助條件的探索性研究項目提供支持。今年的獲獎者包括從化學到普林斯頓大學藝術博物館等學科的獲獎者，包括可以造福社會和滿足對自然世界知識追求的項目。

“我很高興大學能夠為這些原創(chuàng)和創(chuàng)造性的研究項目提供資金，” 1950屆工程與應用科學教授兼化學與生物工程教授Pablo DeBenedetti研究院長說。“每年，我們的遴選委員會都會從真正優(yōu)秀的教職員工提交的作品中選出最佳提案。今年的選定項目代表了跨學科的廣泛令人興奮的研究方向。”

這些獎項分為三個類別：自然科學領域的新思想、普林斯頓科學家和工程師與工業(yè)界合作的新研究項目，以及藝術家與科學家或工程師之間的研究合作。

自然科學的新思想

用新的地球豐富的催化劑收集光 一種新方法旨在利用光的力量來催化化學反應，以生產(chǎn)工業(yè)、醫(yī)藥和消費品中急需的化學品。Abigail Doyle ，化學副教授，和Benjamin Shields，化學研究生，正在進一步推進在普林斯頓進行的關于使用可見光驅(qū)動新化學反應的工作。這些反應目前需要特殊的催化劑，稱為光氧化還原催化劑，它含有貴金屬，充當可見光和正在發(fā)生反應的化學物質(zhì)之間的“中間人”。Doyle 和她的同事計劃開發(fā)基于豐富元素的新型催化劑，這種元素被稱為第一排過渡金屬，可以在不需要中間人的情況下收集可見光的能量，從而導致更便宜和更有針對性的反應。

追蹤自組織動物群 一群魚，一群行軍蟻，同步閃爍的螢火蟲——這些自組織生物系統(tǒng)看起來很吸引人，但研究起來卻很困難。為了探索這些行為背后的機制，Thomas Gregor (物理學副教授和Lewis-Sigler 綜合基因組學研究所)和Daniel Marlow，埃文斯克勞福德 1911 物理學教授，將設計和構建一個系統(tǒng)，通過用少量放射性染料標記它們來跟蹤蟻群中的個體螞蟻。研究人員的目標是通過正電子發(fā)射斷層掃描 (PET)(一種常用的癌癥篩查方法)監(jiān)測螞蟻的活動，并使用計算機算法構建昆蟲行為模型。

選擇的遺傳足跡人口從農(nóng)村環(huán)境向城市環(huán)境的轉變伴隨著飲食、病原體暴露以及肥胖和 2 型糖尿病等慢性病發(fā)病率的重大變化。為了探索自然選擇如何塑造人類基因組，生態(tài)學和進化生物學助理教授兼 Lewis-Sigler 綜合基因組學研究所的Julien Ayroles和生態(tài)學和進化生物學客座講師兼Mpala 研究中心主任 Dino Martins，將研究當人們從祖?zhèn)鞯霓r(nóng)村環(huán)境遷移到城市環(huán)境時基因調(diào)控的變化。Ayroles 和 Martin 與來自肯尼亞北部圖爾卡納部落的人合作，將比較留在祖?zhèn)魍恋厣系娜伺c移居城市的人的基因組，闡明基因和環(huán)境因素的相互作用如何影響人類健康。

與行業(yè)的新合作

確?；谟嬎銠C的服務的安全 普林斯頓大學與一家大型互聯(lián)網(wǎng)公司之間的合作將使研究人員能夠針對威脅當前和未來計算機系統(tǒng)的安全挑戰(zhàn)開發(fā)解決方案。為了解決計算安全方面的問題，計算機科學教授Aarti Gupta和George Van Ness Lothrop 工程學教授Sharad Malik將與工業(yè)合作伙伴合作開發(fā)新技術來驗證跨硬件和軟件的安全問題，以提供受保護的基礎哪些基于計算機的服務可以依賴。

電網(wǎng)脫碳普林斯頓安德林格能源與環(huán)境中心與美國最大的有競爭力的電力生產(chǎn)商 NRG Energy 合作，旨在更好地了解如何通過將國家電力供應從其對高碳排放電源的依賴更多地使用可再生和低碳排放燃料。該合作建立在安德林格中心和 NRG Energy 的共同利益之上，旨在為美國電力行業(yè)創(chuàng)造低碳未來。Andlinger 的能源系統(tǒng)分析小組，其中包括能源系統(tǒng)建模師Thomas Kreutz、高級研究工程師Eric Larson和高級研究科學家Robert Williams, 將與 NRG 分析師合作建立一個電網(wǎng)模型，該模型將能夠調(diào)查替代性新電力定價政策、碳定價政策以及先進的發(fā)電和存儲技術的預期影響。

通過算法個性化用戶體驗 當人們在線瀏覽時，算法在 幕后工作以提供根據(jù)用戶需求和興趣量身定制的內(nèi)容。Robert Tarjan之間的新合作，James S. McDonnell 杰出大學計算機科學教授，以及由 Siddhartha Sen 領導的微軟研究人員，他于 2013 年在普林斯頓大學獲得博士學位，旨在通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)結構和算法來增強瀏覽體驗，使系統(tǒng)能夠有效地組織并檢索數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)結構和算法探索了消除性能瓶頸、啟用新功能和推進機器學習應用程序(例如個性化新聞、識別病毒式內(nèi)容以及優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和檢索)的新方法。