Zprostředkováváme efektivní využití naší špičkové národní superpočítačové infrastruktury za účelem zvýšení konkurenceschopnosti a inovativnosti české vědy a průmyslu. IT4Innovations primárně poskytuje výpočetní čas výzkumníkům a akademickým pracovníkům z České republiky v rámci veřejné grantové soutěže. V rámci této soutěže bylo v letech 2013—2018 podpořeno 528 projektů v celkovém objemu 533 miliónů jádrohodin, přičemž požadavky výzkumníků v tomto období přesáhly 670 miliónů jádrohodin (jádrohodina = jedno procesorové jádro na hodinu).

Vybrané ukazatele

Počty projektů v jednotlivých vědních oblastech v 2019 [%]

 

 

Využití superpočítače jednotlivými institucemi v 2019 [%]

 

 
10+
 institucí využívajících výpočetní čas
2 000+
uživatelů
530+
 projektů na výp. času
550+
miliónů jádrohodin

Co se u nás počítá

Podporujeme špičkový výzkum a inovace ve všech vědních oblastech.

 
Vybrané projekty z 20. Veřejné grantové soutěže


Studium materiálů perpektivních pro využití v hnojivech s řízeným uvolňováním pomocí molekulární dynamiky

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: doc. Ing. Václav Čuba, Ph.D
Instituce: České vysoké učení technické v Praze
Oblast: Materiálové vědy

Zavedení tzv. „NPK (dusík, fosfor, draslík)“ a dalších vícesložkových hnojiv usnadnilo zemědělcům péči o rostliny a půdu. Tato hnojiva zvýšila výtěžnost, nicméně způsobila také nové, především ekologické, problémy. K vyřešení ekologické zátěže, spojené hlavně s přebytkem dusíku v půdě a podzemních vodách, byla vyvinuta hnojiva s řízeně pomalým uvolňováním živin, kde rychlost uvolňování živin odpovídá rychlosti jejich příjmu rostlinou. Tento projekt hledá a studuje materiály, které jsou vhodné jako nosiče hnojiv, schopné řízeně uvolňovat živiny do prostředí. Takovým vhodným materiálem se zdají být zeolity, jejichž vlastnosti dovolují připravit hnojivo obsahující všechny potřebné živiny a zároveň umožňující jejich pomalé uvolňování. Vazby molekul živin se strukturami zeolitu jsou studované metodami molekulárního modelování. Z výsledků modelování lze předpokládat, jak bude probíhat uvolňování živin a jaký bude rozdíl v silách vazeb mezi jednotlivými živinami a strukturou zeolitu. Cílem projektu je studovat možnosti přípravy pomalu působících hnojiv.


Výbuchy supernovy jsou jedny z nejenergetičtějších událostí ve vesmíru. Tato kataklyzmatická hvězdná úmrtí uvolňují chemicky obohacený materiál, který expanduje vysokou rychlostí do okolního prostoru. Výsledná bublina pak zametá okolní mezihvězdnou hmotu a vytvoří obálku o hmotnosti několika stovek sluncí. Tímto hraje důležitou roli v procesu tvorby hvězd, kdy expandující bubliny spouští vznik dalších hvězdných generací. Mezihvězdná hmota může být expandujícími obálkami dopravena do těsné blízkosti centrální obří černé díry, a tak zvýšit její aktivitu. Zda je tento scénář zodpovědný za projevy obří černé díry v Mléčné dráze však nelze potvrdit především díky nízké aktivitě této nejbližší obří černé díry. Simulace vývoje obálek a vliv počátečních a okrajových podmínek vyžaduje numerické metody. Barnabas Barna a jeho spolupracovníci plánují získané jádrohodiny využít na hydrodynamické simulace s kódem FLASH ve 3D. Cílem je prozkoumat interakci mezihvězdného prostředí s expandující obálkou. Výsledky budou porovnány s pozorováními: např. dnešní rozložení zbytků supernovy budou porovnávat se silnými rentgenovými záblesky v minulosti.


Expanze supernov v blízkosti galaktického centra

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: Barnabas Barna
Instituce: Astronomický ústav Akademie věd ČR
Oblast: Astrofyzika



Genomický výzkum organelární evoluce a adaptace na prostředí u parazitů výtrusovců

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: Mgr. Martin Kolísko, Ph.D.
Instituce: Parazitologický ústav Akademie věd ČR
Oblast: Vědy o životě

Výtrusovci (Apicomplexa) jsou skupinou vnitrobuněčných parazitů zvířat a patří mezi ně například původci závažného onemocnění člověka – malárie. Přestože o genomice a organelách zástupců výtrusovců je již mnoho známo, linie Gregarinida zůstává z tohoto hlediska neprobádaná, a to i přesto že se jedná o jednu z druhově nejbohatších skupin eukaryot. Cílem projektu je charakterizovat reprezentativní linie gregarin ze suchozemských a sladkovodních hostitelů. Gregariny nelze kultivovat, a proto použili metodu sekvenování transkriptomů a genomů jednotlivých buněk. Získaná data budou použita k fylogenomické analýze v kombinaci s nedávno publikovanými daty gregarin z mořských hostitelů. Tato analýza objasní evoluční pozici gregarin v rámci skupiny Apicomplexa, která byla v současnosti zpochybněna rozporuplnými výsledky dvou nedávno publikovaných studií. Robustní fylogeneze pak umožní studovat reduktivní evoluci organel ve skupině Apicomplexa a také genetické adaptace pro různé hostitele, hostitelská prostředí a vnitrobuněčný parazitismus u ostatních členů skupiny Apicomplexa.


Kyselina hyaluronová (též hyaluronan, HA) je základní stavební složkou mezibuněčné hmoty kůže a pojivových tkání. Její kladný vliv na regeneraci tkání a hojení ran ji předurčuje k četným aplikacím ve farmacii a kosmetice. Jako biokompatibilní materiál je vhodná i ke konstrukci nosičů léčiv či tkáňových náhrad. Třebaže jde o látku silně hydrofilní, řada jejích aplikací vyžaduje použití nevodného prostředí. V návaznosti na předchozí studie volných makromolekul HA ve vodných roztocích a směsích vody a s ní mísitelné organické látky se nyní zabývá Dr. Marek Ingr a jeho řešitelský tým strukturou molekul HA substituovaných jedním nebo více alifatickými řetězci v týchž rozpouštědlech. Rovnovážné chování molekul je simulováno metodou molekulové dynamiky, z nichž je vyhodnocována konformace molekul a vzájemná poloha a interakce jejích částí, separace směsného rozpouštědla kolem jednotlivých částí molekuly, interakce částí molekul s molekulami v roztoku, zejména prekurzory následných substitučních reakcí. Výsledky těchto studií přispějí k optimalizaci reakcí vedoucích k tvorbě modifikovaných molekul HA a k návrhu materiálů na nich založených, jež mohou najít uplatnění ve zdravotnictví, kosmetice a řadě dalších oborů.


Substituované molekuly hyaluronanu ve vodných a směsných rozpouštědlech

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: RNDr. Marek Ingr, Ph.D.
Instituce: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Oblast: Materiálové vědy



Objev nových účinných katalyzátorů pro zachycování CO2

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: Dr. Valeria Butera
Instituce: CEITEC, Vysoké učení technické v Brně
Oblast: Materiálové vědy

Oxid uhličitý (CO2 ) je považován za hlavního viníka globálního oteplování. Více než polovina emisí CO2 pochází z velkých průmyslových bodových zdrojů, zbytek pak má původ zejména v malých mobilních zdrojích. Snížení emisí pod kritickou úroveň vyžaduje nejen politické odhodlání, ale také nové vědecké přístupy k zachycování CO2 a umožnění jeho přeměny z odpadního produktu na produkty s přidanou hodnotou. Klíčovými opatřeními k dosažení tohoto cíle budou realizovatelné efektivní procesy zaměřené na oddělování a využití CO2 ze vzduchu ve velkém měřítku. Hlavním tématem tohoto projektu je vývoj inovativních technologií zaměřených na zpomalení nebo zamezení antropogenních emisí uhlíku. Výzvou pro ni je zejména návrh nových účinných, selektivních a „zelených“ homogenních a heterogenních katalyzátorů pro zachycování a přeměnu CO2 . Její výzkum se nejprve zaměří na materiály, které jsou vhodné pro oddělování a konverzi CO2 přímo z okolního vzduchu (direct air capture – DAC), výsledky tohoto výzkumu pak následně připraví půdu pro vývoj vhodných technologií pro získávání CO2 z velkých průmyslových zdrojů.


Strojový překlad lidského jazyka učinil velký pokrok v souvislosti s vývojem strojového učení. Texty přeložené neurálním strojovým překladem (NMT) jsou za určitých podmínek dokonce srovnatelné s překladem lidským. Podmínkou je, že pro daný jazykový pár je k dispozici velké množství paralelních, člověkem přeložených textů pro trénování modelu. Těch je však velmi málo. Zlepšení kvality NMT v ostatních jazycích je založeno na předtrénovaných modelech neuronových sítí pro reprezentaci jazyka. Ty umožňují využít velkých objemů textů nalezených na internetu, do nichž je však uměle přidán šum, kdy některá slova jsou vypuštěna, nebo nahrazena. Úkolem je zrekonstruovat původní text. Trénováním na této úloze se model vlastně mimochodem učí reprezentovat jazyk a porozumět mu, protože tyto schopnosti jsou nutné k tomu, aby text dokázal správně opravit. Předtrénované modely lze doladit ke koncovým úkolům pomocí výrazně menšího množství dat, než kdyby se trénovaly od začátku. Ukazuje se, že čím více je způsob přidávání šumu v předtrénovací fázi podobný koncovému úkolu, tím lepší je výsledek. Cílem inženýra Jona, který pro svůj projekt získal téměř 1,2 milionu jádrohodin, je prozkoumat varianty šumových funkcí, jež jsou podobné překladu (např. nahrazení slova nebo fráze jeho překladem), a výsledné modely použít pro překlad v jazykových párech s malým množstvím trénovacích dat.


Vysoce vícejazyčný neurální strojový překlad využívající učení bez učitele

Výzva: 20. Veřejná grantová soutěž
Hlavní řešitel: Ing. Josef Jon
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
Oblast: Informatika

 

 

Publikace s přehledy projektů našich uživatelů