По результатам двух конкурсов Фондом (в целом по России) поддержано 494 инициативных проекта молодых ученых размером 1,5 – 2 миллиона рублей ежегодно и 340 молодежных научных групп с финансированием в 3 – 5 миллионов рублей.
Первый конкурс был направлен на поддержку молодых людей в возрасте до 33 лет, защитивших кандидатские диссертации.
Победители конкурса РНФ «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» от БФУ им. И. Канта: Зюбин Андрей (проект «Фундаментальные основы создания нового метода экспресс-оценки лекарственной чувствительности бактерий туберкулеза на основе спектроскопии гигантского комбинационного рассеяния»); Михайлов Андрей (проект «География знания: кластеризация и сетевые связи национальных центров компетенций»); Балановский Валентин (проект «К. Г. Юнг и Н. О. Лосский о развитии личности и общества: компаративный анализ, критика, моделирование сценариев будущего»).
Андрей Михайлов, ведущий научный сотрудник, доцент кафедры Географии, природопользования и пространственного развития БФУ им. И. Канта:
«Знания выступают ключевым источником роста современной экономики. Различные типы знаний формируют основу территориального капитала регионов, обеспечивая конкурентные преимущества наукоемких и высокотехнологичных отраслей, креативных индустрий и других прорывных видов деятельности. Неравномерное территориальное распределение знаний непосредственно связано со сложившейся системой расселения и концентрацией социально-экономической инфраструктуры. Отсутствие комплексных исследований о потенциале создания и текущем распределении территориального интеллектуального капитала среди субъектов и городов России порождает ситуацию искусственной периферизации отдельных районов в национальном научном пространстве из-за недостаточной информационной обеспеченности о процессах генерации, использования, диффузии и накопления в них нового знания. При этом полная или частичная невостребованность новых знаний, генерируемых в регионе, ведет к падению активности местных институтов-генераторов знаний, и миграции интеллектуальных ресурсов в более благоприятные регионы. Как следствие, происходит вымывание связующих элементов из инновационных систем одних регионов и избыточного накопления в других. Данный проект позволит впервые провести комплексную оценку создания и движения различных типов нового знания в привязке к территории России с использованием методов наукометрического, библиометрического и геоинформационного анализа».
Источник: БФУ им. И. Канта
Андрей Зюбин, старший научный сотрудник НОЦ «Фундаментальная и прикладная фотоника. Нанофотоника»:
«Проект «Фундаментальные основы создания нового метода экспресс-оценки лекарственной чувствительности бактерий туберкулеза на основе спектроскопии гигантского комбинационного рассеяния» направлен на решение важной научной проблемы – разработку фундаментальных основ для создания метода экспресс-оценки степени лекарственной чувствительности патогенов - бактерий туберкулеза в клинике, на основе применения спектроскопии гигантского комбинационного рассеяния. Проект направлен на получение новых фундаментальных знаний для создания инструментов быстрого распознавания, диагностики и определения внутриштаммовых различий бактериальных клеток на основе применения новых физических подходов».
Источник: БФУ им. И. Канта
Второй конкурс связан с поддержкой нового поколения научных лидеров. Фонд выделит гранты для молодых кандидатов и докторов наук в возрасте до 35 лет. Размер гранта – до 5 миллионов рублей ежегодно, его продолжительность – 3 года с возможностью продления на конкурсной основе до 5 лет. За эти средства молодые исследователи должны не только предложить интересную идею, но и собрать вокруг себя молодежную научную группу с тем, чтобы реализовать этот проект в качестве руководителей. В конкурсе приняли участие около 1,2 тысяч заявок от молодежных научных коллективов Российских вузов, поддержку экспертного совета нашли 340 российских проектов.
Победитель конкурса РНФ «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» от БФУ им.И.Канта Савельев А.В. (проект «Создание и исследование эффективных алгоритмов моделирования магнитной газовой динамики на высокопроизводительных параллельных вычислительных системах»).