Jony metali nieaktywne w procesach redoks odgrywają kluczową rolę w modulowaniu reaktywności względem tlenu różnych kompleksów metali oraz metaloenzymów, w tym fotoukładu II (PSII). Centralnym elementem tego unikalnego systemu białkowego jest klaster Mn₄CaO₅, w którym jon Ca²⁺ pełni funkcję krytycznego kofaktora w procesie rozszczepiania wody podczas fotochemicznej fotosyntezy tlenowej. Jednak wciąż brakuje badań dotyczących struktury reaktywnych form tlenu (ROS) powstających na jonach wapnia, a dokładna natura interakcji między centrum Ca²⁺ a ROS w PSII pozostaje przedmiotem intensywnych dyskusji. W niniejszej pracy, wykorzystując nowatorski kompleks Ca-TEMPO stabilizowany ligandem β-diketoiminowym do kontrolowanej aktywacji O₂, prezentujemy izolację i charakterystykę strukturalną dotychczas nieuchwytnych form nadtlenkowych wapnia: homometalicznego wodoronadtlenku Ca oraz heterometalicznego nadtlenku Ca/K. Nasze badania wskazują, że obecność kationów K⁺ jest kluczowym czynnikiem determinującym wynik reakcji utleniania modelowego kompleksu Ca-TEMPO. Wspierając obserwacje eksperymentalne za pomocą obliczeń teoretycznych zaproponowaliśmy mechanistyczne uzasadnienie uzyskanych wyników. Ostatecznie, uzyskane rezultaty ukazują kompleksy metal-TEMPO jako nową wszechstronną platformę do aktywacji O₂ i przyczyniają się do pogłębienia wiedzy na temat układów Ca/ROS.

Porowate polimery koordynacyjne typu MOF (ang. Metal-Organic Frameworks), oparte na jonach metali aktywnych w procesach redoks, stanowią szczególnie interesującą rodzinę materiałów ze względu na szerokie możliwości postsyntetycznej modyfikacji oraz dopasowania ich właściwości do konkretnych zastosowań. Jednak badania w tym kierunku są wciąż stosunkowo słabo rozwinięte, co znacząco ogranicza ich potencjał aplikacyjny. W niniejszej pracy skupiliśmy się na samoorganizacji jonów Cr(II) w obecności łączników izoftalanowych (m-bdc). Dotychczasowe badania wykazały, że jednostki te mają tendencję do tworzenia zerowymiarowych (0D) klatek koordynacyjnych. Jednak dzięki zastosowaniu syntezy kontrolowanej dyfuzją, z tych samych jednostek udało nam się selektywnie otrzymać warstwową, dwuwymiarową (2D) sieć supramolekularną typu MOF – [Cr(m-bdc)]·H₂O (1·H₂O). Co więcej, pokazaliśmy, że utlenienie uzyskanego w ten sposób nowego materiału porowatego przy użyciu tlenku azotu (NO) lub suchego tlenu (O₂) umożliwiła postsyntetyczną modyfikację powierzchni porów, prowadząc do wysokiej selektywności w adsorpcji mieszaniny H₂/N₂.

Dzięki wszechstronnej konfigurowalności strukturalnej oraz wyjątkowym parametrom optycznym, perowskity halogenkowe zyskały na znaczeniu jako nowa klasa materiałów półprzewodnikowych, znajdujących szerokie zastosowanie w konstrukcji urządzeń optoelektronicznych, takich jak ogniwa fotowoltaiczne i diody elektroluminescencyjne. Nieodłączną cechą tych materiałów jest elastyczność oraz złożona dynamika ich sieci krystalicznych, prowadząca do bogatego spektrum przejść fazowych między różnymi odmianami strukturalnymi, co tworzy dodatkowe możliwości precyzyjnego modyfikowania ich właściwości. Podczas gdy transformacje strukturalne są dobrze opisane i sklasyfikowane w perowskitach trójwymiarowych (3D), ich jednowymiarowe (1D) odpowiedniki pozostają znacznie słabiej poznane. W niniejszej pracy zbadano wpływ temperatury i ciśnienia na strukturę 1D perowskitoidu AcaPbI₃ zawierającego organiczny kation acetamidyniowy (Aca). Wyniki ujawniły istnienie aż dziewięciu odmian krystalicznych δ-AcaPbI₃, które tworzą najbardziej zróżnicowaną kolekcję polimorfów spośród znanych materiałów perowskitowych. Ponadto wykazano, że w badanym 1D perowskitoidzie zmiany strukturalne zachodzące pod wpływem temperatury i ciśnienia mają zasadniczo odmienny charakter. Podczas gdy transformacje termiczne są przede wszystkim związane z kolektywnymi przesunięciami sztywnych jednostek polianionowych oraz dynamicznymi zmianami w uporządkowaniu kationów Aca, kompresja prowadzi głównie do systematycznych odkształceń nieorganicznych łańcuchów polimerowych. Stwierdzono również uderzająco dobrą korelację między odległościami Pb···Pb a ewolucją wartości przerwy energetycznej w δ-AcaPbI₃. W przeciwieństwie do 3D perowskitów zbudowanych z współwierzchołkowych oktaedrycznych jednostek PbI₆, w polianionowych łańcuchach 1D perowskitoidów jednostki te są połączone współpłaszczyznowo, co znacząco skraca odległości Pb···Pb, umiejscawiając je w zakresie oddziaływań van der Waalsa. W rezultacie kontakty między jonami Pb²⁺ w tych materiałach stanowią jeden z kluczowych parametrów determinujących ich właściwości.

W pracy zaproponowano nowy system wnioskowania rozmytego TSK-SRB (Takagi-Sugeno-Kang with sparse rule base) stanowiący istotne rozwinięcie klasycznego podejścia TSK, pod kątem operowania w przestrzeni danych wielowymiarowych. Eksperymenty przeprowadzone na 17 testowych zbiorach klasyfikacyjnych pokazały wysoką efektywność metody TSK-SRB w kontekście selekcji cech wielowymiarowych. 

W pracy analizowana jest możliwość wykorzystania sieci impulsowych w obszarze przetwarzania języka naturalnego, a dokładniej z zagadnieniu modelowania tematów (ang. topic modeling). Zaproponowana przez autorów sieć impulsowa STM osiągnęła bardzo dobre wyniki na trzech standardowych zbiorach testowych: 20Newsgroups, BBC news oraz AG news, porównywalne z najlepszymi wynikami metod kontrastowych, stanowiących standardowe podejście do tego zagadnienia. 

W pracy zaproponowano nową metodę konstrukcji klasyfikatorów dla danych PU opartą na dopasowaniu modelu podwójnie logistycznego i minimalizacji ryzyka empirycznego (ERM). Metoda dopuszcza zmienną funkcję skłonności do etykietowania. W pracy pokazano, że przy pewnych założeniach ryzyko otrzymanego estymatora, będącego argumentem minimalizującym ERM zbiega do ryzyka bayesowskiego. W pracy zaproponowano również nową metodę detekcji nieetykietowanych obserwacji z klasy pozytywnej i zbadano numerycznie zachowanie się wynikowych klasyfikatorów. 

Medycyna spersonalizowana to nowoczesna koncepcja we współczesnej onkologii. W celu ułatwienia zastosowania pęcherzyków zewnątrzkomórkowych (EVs) pochodzących z komórek raka płuc jako zaawansowanych produktów leczniczych w terapii raka płuc, w pracy sfunkcjonalizowano EVs za pomocą specyficznego liganda ukierunkowanego na określone cele molekularne. Do tego celu wykorzystano heptapeptyd PTHTRWA wiążący się z komórkami raka płuc. Proces funkcjonalizacji powierzchni EVs przeprowadzono poprzez C- lub N-terminalny koniec heptapeptydu. Aby potwierdzić aktywność EVs funkcjonalizowanych PTHTRWA, przeprowadzono eksperymenty z wykorzystaniem modelu błony lipidowej naśladującego błony komórek zdrowych i nowotworowych, a także ludzkich komórek nabłonka pęcherzyków płucnych (A549) oraz normalnych ludzkich komórek nabłonka oskrzelowego (BEAS-2B), które zostały poddane działaniu otrzymanych biokonstruktów. Obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (MRI) wykazało, że otrzymane biokonstrukty PTHTRWA-EVs zawierające paramagnetyczne nanocząstki tlenku żelaza (SPIONs) docierają do guza nowotworowego po dożylnym podaniu myszom NUDE Balb/c z wszczepionym rakiem A549. Badania in silico z użyciem dynamiki molekularnej (MD) wykazały wysokie powinowactwo syntetyzowanego peptydu do integryny α5β1. Przeprowadzone testy bezpieczeństwa przedklinicznego nie wykazały żadnych efektów cytotoksycznych ani genotoksycznych funkcjonalizowanych PTHTRWA-EVs.

Nieliniowe i bistabilne systemy optyczne mają kluczowe znaczenie dla rozwoju nowej generacji sieci optycznych oraz neuronowych systemów fotonicznych znajdujących liczne zastosowania w logice optycznej i przetwarzaniu informacji. W niniejszej pracy proponujemy nowatorskie, bistabilne urządzenie falowodowe zintegrowane na chipie i działające wyłącznie w oparciu o efekty optyczne (bez użycia elektrycznych źródeł energii), które nie wymaga użycia dodatkowych struktur rezonansowych. Jest ono oparte na tlenku indowo-cynowym (ITO) jako nieliniowym materiale należącym do grupy tzw. epsilon-near-zero (ENZ) materials, co zapewnia wysoce opłacalną i bardzo wydajną platformę fotoniczną o charakterystyce binarnej. 

Najważniejsze zalety proponowanego urządzenia to kompatybilność z fotoniką oraz elektroniką opartą na krzemie oraz możliwość działania z prędkościami subpikosekundowymi przy umiarkowanej mocy przełączania. Urządzenie może pełnić rolę optycznego odpowiednika memrystora lub tyrystora, a także stać się kluczowym elementem fotonicznych sieci neuronowych, eliminującym konieczność konwersji optyczno-elektryczno-optycznej (OEO).

W niniejszej pracy zastosowano techniki testowania w małej skali – nanoindentację oraz ściskanie mikrowież – w celu zbadania mechanizmów odkształcenia, efektów skali oraz wrażliwości na prędkość odkształcenia monokryształu Gum Metal o orientacjach (100) i (110) w skali mikro/nano. Zaobserwowano, że orientacja (100) wykazuje znaczący efekt skali, co skutkuje wartościami twardości w zakresie od 1 do 5 GPa. Natomiast w przypadku orientacji (110) efekt ten był słabszy.

Ponadto, wytrzymałość plastyczna uzyskana w testach ściskania mikrowież wynosiła około 740 MPa dla orientacji (100) oraz 650 MPa dla orientacji (110). Obserwowane odkształcenia były zgodne z ustalonymi cechami zachowania stopów o sieci regularnej przestrzennie centrowanej (RPC): wykazano znaczną wrażliwość na prędkość odkształcenia bez zależności od głębokości, wzory nagromadzenia materiału (pile-up patterns) porównywalne z danymi literaturowymi oraz ścinanie wzdłuż kierunków poślizgu {112}<111>.

Jednak badany materiał wykazywał również cechy charakterystyczne dla Gum Metal, takie jak wysoka plastyczność, stosunkowo niski moduł sprężystości oraz wysoką wytrzymałość plastyczną, co odróżnia go od klasycznych stopów o strukturze RPC.

Adaptacja w czasie testowania to obiecujący kierunek badań, który pozwala modelowi samodzielnie dostosowywać się do zmian w danych bez potrzeby dodatkowego nadzoru. Jednak obecne metody są zazwyczaj testowane na uproszczonych zestawach danych, które nie w pełni odzwierciedlają rzeczywiste warunki.

Dlatego proponujemy ocenę metod adaptacji w czasie testowania na niedawno wprowadzonych zestawach danych dla autonomicznej jazdy, CLAD-C i SHIFT. Nasze obserwacje pokazują, że istniejące podejścia mają trudności z radzeniem sobie z różnym stopniem zmiany domeny, co często prowadzi do pogorszenia wyników – nawet poniżej poziomu modelu bazowego.

Zidentyfikowaliśmy, że główny problem wynika z braku zdolności do jednoczesnego zachowania wiedzy modelu źródłowego oraz dostosowania się do dynamicznie zmieniających się, czasowo skorelowanych strumieni danych. Aby temu zaradzić, ulepszamy dobrze znane podejście samotrenowania, wprowadzając niewielki bufor pamięci, który zwiększa stabilność modelu, a także dynamiczne dostosowywanie się do zmian domeny w zależności od ich intensywności.

Proponowana metoda, AR-TTA, przewyższa dotychczasowe podejścia zarówno na syntetycznych, jak i bardziej realistycznych benchmarkach, wykazując odporność w różnych scenariuszach adaptacji w czasie testowania.

W tej pracy przedstawiamy podejście do uczenia ciągłego o nazwie MagMax, które wykorzystuje łączenie modeli, aby umożliwić dużym, wstępnie wytrenowanym modelom naukę z nowych danych bez utraty wcześniej zdobytej wiedzy.

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod uczenia ciągłego, które skupiają się na minimalizowaniu zapominania podczas treningu, MagMax łączy sekwencyjne dostrajanie modelu z selekcją wag o największej wartości, co pozwala skutecznie integrować wiedzę z różnych zadań.

Naszym pierwszym wkładem jest szczegółowa analiza technik łączenia modeli, która pokazuje, że proste podejścia, takie jak uśrednianie wag czy ich losowy wybór, mogą zaskakująco dobrze sprawdzać się w różnych scenariuszach uczenia ciągłego. Co jednak ważniejsze, przedstawiamy MagMax – nowatorską strategię łączenia modeli, która umożliwia dużym, wstępnie wytrenowanym modelom kontynuowanie nauki kolejnych zadań.

Nasze obszerne testy pokazują, że MagMax osiąga najlepsze wyniki w różnych ustawieniach, w tym w uczeniu ciągłym klas i domen.

Kod źródłowy jest dostępny na GitHubie.

W dziedzinie uczenia ciągłego modele są projektowane tak, aby uczyły się kolejnych zadań jedno po drugim. Większość badań skupia się na nadzorowanym uczeniu ciągłym, jednak rośnie zainteresowanie podejściem nienadzorowanym, które wykorzystuje ogromne ilości nieoznaczonych danych.

Najnowsze badania podkreślają zalety metod nienadzorowanych, zwłaszcza uczenia samonadzorowanego, w tworzeniu solidnych reprezentacji. Lepsza możliwość przenoszenia tych reprezentacji jest często przypisywana roli, jaką odgrywa wielowarstwowy perceptron (MLP) jako projektor.

W naszej pracy wychodzimy od tej obserwacji i ponownie analizujemy rolę nadzoru w ciągłym uczeniu reprezentacji. Uważamy, że dodatkowe informacje, takie jak adnotacje stworzone przez ludzi, nie powinny pogarszać jakości reprezentacji. Nasze wyniki pokazują, że modele nadzorowane, wzbogacone o warstwę MLP, mogą przewyższać modele samonadzorowane w kontekście uczenia ciągłego. Podkreśla to kluczową rolę projektora MLP w kształtowaniu transferowalności cech między kolejnymi zadaniami w procesie uczenia ciągłego.

Kod źródłowy jest dostępny na GitHubie.