Lapkričio 18 d. Kauno technologijos universiteto Cheminės technologijos fakulteto (KTU CTF) Fizikinės ir neorganinės chemijos katedros darbuotojos dr. Ieva Barauskienė ir dr. Agnė Šulčiūtė dalyvavo pirmajame COST (angl. European Cooperation in Science and Technology) veiklos „Skaitmeniniai medžiagų mokslai efektyviam vandens skaidymui panaudojant plačiai paplitusių elementų nanokristalus“ (CA18234, angl. Computational materials sciences for efficient water splitting with nanocrystals from abundant elements) valdymo komiteto susitikime Briuselyje.
„Šioje veikloje iš viso dalyvauja 21 valstybė, tarp jų ir Lietuva. Pagrindinis šio susitikimo tikslas buvo išrinkti vykdantįjį komitetą, darbo grupių vadovus bei aptarti veiklos tikslus, uždavinius, biudžetą bei strategiją“, – pasakoja KTU CTF lektorė dr. Agnė Šulčiūtė.
Svarbiausias šios veiklos tikslas yra sukurti daugialypio modeliavimo platformą, kuri būtų naudojama visame pasaulyje atliekant moderniausių daugiafunkcinių medžiagų elgsenos prognozes. Šios veiklos metu pagrindinį dėmesį ketinama skirti teorinių metodų ir kompiuterinių skaičiavimų sujungimui palengvinant ir supaprastinant modernių medžiagų, naudojamų energetikos srityje, tyrimus.
Taip pat vienas iš tikslų yra suburti Europos mokslininkus, dirbančius elektrocheminio vandens skaidymo srityje, skatinti dalintis naujausiomis žiniomis ir pasiekimais bei vystyti patikimus ir tikslius nanooksidinių darinių efektyvaus panaudojimo modeliavimo metodus.
„Šios veiklos metu bus skatinamas jaunų mokslininkų mokymas bei informacijos sklaida skaitmeninio turinio vartotojams. Veiklos ilgalaikis rezultatas apima greitesnį aplinkai nekenksmingų ir tvariųjų technologijų vystymąsi energetikos srityje, kuri turi milžinišką poveikį visai visuomenei“, – sako KTU CTF mokslo darbuotoja dr. Ieva Barauskienė.
Veiklos metu iškelti uždaviniai bus sprendžiami bendradarbiaujant su aukštos kvalifikacijos kolegomis iš įvairių Europos valstybių, keičiantis informacija bei patirtimi. Tikimasi, kad pasiekti rezultatai leis optimizuoti fotoelektrocheminio vandens skaidymo procesą, taupant energijos, medžiagų ir laiko resursus, kadangi procesai pirmiausia būtų modeliuojami pasitelkiant dirbtinį intelektą.
