祝贺11位特拉维夫大学研究人员荣获2024年欧洲研究委员会（ERC）杰出研究者资助

欧洲研究委员会（ERC）宣布了 2024 年ERC 初级研究者资助的获奖者名单。获奖者中包括来自特拉维夫大学的 11 位研究人员，涵盖多个研究领域。该资助旨在支持有潜力的早期职业科学家，帮助他们实现研究目标、独立开展工作、促进合作，并迈出技术商业化的初步步骤。

特拉维夫大学副校长兼精准纳米医学实验室主任丹·皮尔教授表示：“我们特拉维夫大学为我们的研究人员能够站在国际科学界的前沿感到自豪，他们为多个不同研究领域的应用与技术商业化的研发做出了贡献。

特拉维夫大学获得ERC研究者资助的获奖者

植物科学与食品安全学院以及生命系统物理与化学中心的Yasmine Meroz教授

Yasmine Meroz教授是一位物理学家，她的研究集中于植物计算与行为背后的物理过程，使植物能够适应不断变化的环境条件。植物没有大脑或神经系统，但它们能够根据来自环境的变化刺激（如光）进行战略性生长。Meroz教授获得资助的研究揭示了植物如何通过分布式方式，从微观层面到个体层面，进行复杂计算的物理机制，并解开了它们如何利用这些计算能力，在不断变化的未知和无结构环境中导航的奥秘。

布拉瓦特尼克计算机科学学院Nadav Cohen博士

纳达夫·科恩博士的研究重点是神经网络（NNs）的数学理论。神经网络在各种机器学习框架中表现出突破性的性能：从基本的监督学习框架到强大且具有挑战性的控制框架（也称为强化学习）。神经网络的成功引发了对其背后数学理论的极大兴趣。近年来，在监督学习的神经网络理论方面取得了突破性成果。然而，从理论角度来看，在强大的控制框架中对神经网络的了解仍然较少。因此，神经网络在控制中的应用主要依赖于启发式方法（远比监督学习更多），这限制了它们在控制应用领域中的使用，而这些领域对安全性、稳健性和可靠性要求极高，例如制造、医疗和航空航天。该研究的总体目标是为控制开发神经网络的数学理论，解释一些神秘的经验现象，并提出促进安全性、稳健性和可靠性的突破性实践技术。

物理与天文学学院的Tomer Shenar博士

如今，我们知道，银河系中的大质量恒星——那些在生命末期塌缩成黑洞和中子星的恒星——往往是成对存在的，这对它们的发展产生了巨大的影响。谢纳博士的研究首次旨在探究这一现象是否在古老而遥远的宇宙中也成立，而这一宇宙正处于当前空间探索的前沿。尽管早期宇宙距离我们太远，无法直接观察其大质量恒星，但可以通过分析邻近星系中的大质量恒星，这些星系的条件类似于早期宇宙。在他的研究中，谢纳博士提议利用地球和太空中一些最大、最先进的望远镜对此进行测试，并因此获得了该项资助。

利奥尔·梅迪纳博士，伊比和阿拉达尔·弗莱施曼工程学院机械工程学院

利奥尔·梅迪纳博士的研究重点是开发一种新型的智能结构，称为微型元结构。随着人工智能和物联网的兴起，集成系统中的传感输入预计会增加，从而加重中央处理器（CPU）的负担。因此，系统需要在尺寸和能效方面变得更加高效，并实现自主化。预计这种新型微结构能够实现这一目标，同时推动基于微机电系统（MEMS）传感器的进化，赋予它们多稳态、非易失性和可重构性等新功能。这些新特性不仅会进一步促进微型化并简化设计过程，还将为传感技术带来新的可能性。

事实上，最近的一项突破表明，元结构可以实现多稳态，为新一代具备新功能的机械传感器铺平了道路，如基于机械的内置计算和内存编程。然而，这一发现仅仅是个开始，因为多稳态有潜力创造大量新的MEMS应用，从多值非易失性机械存储器到带有集成逻辑门的多值传感器。这些进展有望彻底改变该领域，使机械传感器能够独立执行计算，减少对传统CPU的依赖，从而支持分布式和并行边缘计算、可逆计算等未来技术。

阿尔迪玛·萨斯-陈博士，舒穆尼斯生物医学与癌症研究学院

阿尔迪玛·萨斯-陈博士的研究重点是通过RNA机制调控基因表达在健康和疾病中的作用。她的工作主要关注核糖体的分析和功能特性，核糖体是负责细胞中所有蛋白质合成的结构。在她当前获得资助的研究中，萨斯-陈博士探讨了核糖体在癌症进展调控中的作用。她的研究将聚焦于绘制癌症进展过程中核糖体组成的自然异质性，并揭示那些有助于转移形成的独特核糖体模式。该研究将解答关于核糖体一般功能的关键问题，并提供其在疾病进展中的临床见解。

罗伊·巴坎博士，波特环境与地球科学学院

罗伊·巴尔坎博士是一位物理海洋学家，专门研究地球物理湍流。他的获奖项目将集中研究海洋混合层，混合层是海洋表面附近与大气直接且持续接触的层。因此，混合层的物理过程决定了大气与深海之间的热量和二氧化碳交换。迄今为止，决定海洋混合层深度及其底部属性交换速率的基础物理过程仍然未得到充分约束，这构成了气候模型中最大的几个不确定性之一。该研究将包括对控制混合层动力学的各种物理过程进行详细的数值模拟和实地测量，以发展新理论，改进气候模型中混合层过程的表现，从而提高气候预测的准确性。

阿亚拉·兰佩尔博士，舒穆尼斯生物医学与癌症研究学院

阿亚拉·兰佩尔博士是一位生物技术专家，专注于通过生物分子的相分离构建的工程微环境中催化过程的调控。她的项目主要研究的问题是这些微区的化学组成、物理和材料特性如何影响反应速率、转化率和反应性。该项目预计将推动新的绿色化学技术的发展，包括用于调控有机反应的创新工具，以及在无有机溶剂的水环境中实现无细胞药物合成。其长期愿景是开发能够在活组织中实现靶向药物合成的微型工厂。

阿尔谢尼·芬克尔斯坦博士，医学与健康科学学院和萨戈尔神经科学学院

阿尔谢尼·芬克尔斯坦博士是一位神经科学家，研究的重点是记忆的形成。记忆是如何形成的？神经科学中的一个核心假设认为，神经元之间连接模式的变化使大脑能够通过经验学习并创造新的记忆。为了验证这一假设，他将采用创新的光学方法，能够在学习过程中‘读取’大脑中连接性和神经活动的变化——以前所未有的规模，涉及数万个单个神经元。他还将通过直接将新信息“写入”大脑，创造人工记忆，测试记忆形成的基本限制。该研究有望解决关于大脑中信息存储物理基础的长期问题，并揭示学习和记忆的基本构件。

罗伊·列维博士，以坦·伯格拉斯经济学院

罗伊·列维博士是一位经济学家，研究社交媒体、新闻消费以及政治结果（如两极分化和民粹主义兴起）的影响。在他获得资助的研究中，列维博士研究新闻的倾向性（即其政治倾向）。以往的研究主要测量新闻媒体的倾向性（例如，《纽约时报》网站与福克斯新闻的对比）。然而，如今的消费者不再仅仅从一两家媒体获取所有内容，而是通过社交媒体接触到来自多个来源的文章。列维博士及其研究伙伴将调整一个大型语言模型，以估计数百万篇文章的倾向性，并利用这些数据来估算人们接触并消费与自己观点相符新闻的程度。该研究将探讨人们是否生活在网络回音室中，以及哪些因素影响这些回音室：是消费者选择避免他们不同意的内容，社交媒体的算法，还是媒体制作更具偏见内容的倾向。

沙尼·达尼埃利博士，物理与天文学学院

沙尼·达尼埃利博士是一位天体物理学家，专攻观测宇宙学和天体物理学。她通过研究星系来深入了解宇宙中的各种物理现象。作为 ERC 资助项目的一部分，Danieli 博士将重点研究暗淡和低质量星系，这些星系几乎无法使用传统望远镜和方法探测到。这些星系对于研究暗物质尤为重要——暗物质是一种神秘物质，占宇宙物质的 80% 以上，但其性质和特性仍不清楚。Danieli 博士将使用地球和太空中的先进望远镜发现和研究银河系以外的暗淡星系。这项研究有可能为一些重要问题提供答案，例如：银河系以外的低质量星系有多普遍？它们的成分是什么？它们形成和演化的物理过程是什么？星系中的暗物质和可见物质之间有什么关系？这些问题的答案可以揭示暗物质的本质、它对星系形成的影响以及宇宙的演化。

尤拉谢克·多米尼克·马克西米利安博士，物理与天文学学院

尤拉谢克·多米尼克·马克西米利安博士是一位物理与天文学研究员。他研究通过光诱导动力学过程，特别是振动（声子）过程在量子材料中诱导的隐藏态物质。他目前的研究重点是手性声子学：电流通过导电线圈时会产生磁场，这一效应是电磁感应的核心。同样，固体中原子的圆周振动（即手性声子）也能产生微观电流，类似于原子级别的电磁线圈，并产生有效的磁场。欧洲研究理事会的启动资助项目CHIRALPHONONICS正在研究如何利用这种机制控制材料的功能特性，开发用于磁性和拓扑特性的新型超快开关，这可能成为新一代电子设备的基础。

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