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美国NSF重点资助的这些项目,有你涉及的领域吗?【中国科讯】

2016-11-24 牛艺博 中国科讯

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近日,美国NSF公布了11项共计5500万美元的重点资助项目[1],旨在发展大脑与粮食、能源和水系统的交叉融合创新,其中关于粮食、能源和水耦合相关的项目7个,大脑相关创新研究4项。




具体如下:


1通过负CO2排放政策实现全球气候稳定的可持续社会经济、生态和技术情景项目。


▲CO2减排


该项目由蒙大拿州立大学负责,将在密苏里河流域上游建立检测基于生物能源和“碳捕捉和封存”的经济影响的一个联盟(从发电厂和其他站点捕获废气二氧化碳的过程以避免温室气体排放到大气中)。


该研究将确定一个碳减排策略的框架,旨在减少粮食安全和清洁能源生产优先级间的冲突。


2感染和教育以维持生态系统(SENSE)项目。


该项目由默里州立大学负责。项目旨在拓宽和提高肯塔基州和西弗吉尼亚州研究地表水的能力,同时提高农业和水力发电影响水质的基础研究能力。


▲水力发电


工程和水生生态学专家将在两个州的水电站水库和农业流域安装30多个新的测量系统,重点研究与水质有直接关系的有害藻华所存在的区域、时间和程度。


3聚合物传感技术对墨西哥湾沿岸水质的监测项目。


▲水质监测


该项目由南密西西比大学负责。聚合物传感技术用来监测墨西哥湾沿岸水生生态系统的污染物。在墨西哥湾沿岸,需要部署快速、敏感度高、特定的传感器来评估和管理资源的可持续利用情况。


该项目通过结合化学、生物化学、地球化学、海洋科学、计算科学、高分子科学和工程学等多学科努力实现这一愿景。


4可持续的水、能源和粮食耦合中心(SusWEF)项目。



该项目由美国波多黎各大学马亚圭斯分校负责。SusWEF项目将由波多黎各和南卡罗来纳的研究人员合作完成,将启动一个战略研究和教育伙伴关系来解决粮食、能源和水系统的耦合问题。


项目旨在寻求引领更多可持续农业实践、提高能源效率、改善土壤和水质的新技术。


5油气生产中提高水资源管理、处理和恢复项目。


▲油气生产中的水资源管理


该项目由堪萨斯大学研究中心有限公司负责。在美国,每年在非常规油气生产中有超过200亿桶的水作为副产品被污染。


该项目将建立堪萨斯和西维吉尼亚州研究人员之间的协作关系,以减少在油气生产中对淡水的需求,同时更安全地利用或处理生产中产生的水。


6太阳能化学循环和超声波(Photo-Ultrasonic)可再生生物炼油技术的研究合作和教育项目。


▲生物炭


该项目由杰克逊州立大学负责。该项目将主要研究新型生物炭基材料对于二氧化碳捕获、水净化和食品生产的技术潜力。


生物炭是一种基于木炭的植物体,它是一些生物燃料生产的副产品。该项目将发展新技术以提高生物燃料生产和使用的可持续性。


7组建成功的框架:木质素在粮食、能源和水系统可持续性中的应用研究项目。


该项目由路易斯安那州立大学农业中心负责。来自路易斯安那州和肯塔基州的研究人员共同合作,以木质素生产先进材料为目标。


▲木质素


研究目标包括生产增值化学品,生物燃料生产的副产品可以作为替代产业所依赖的化学物质。来自化学和工程学的跨学科团队将执行实验室研究和计算机模拟,为改善可持续粮食、能源和水系统的可持续发展提供技术支持。


8大脑的探索和认识:癫痫病的宏观和微观动态学及其记忆网络研究。


该项目由路易斯安那理工大学负责,同时是路易斯安那州、阿肯色州和阿拉巴马州机构间的合作项目,主要调研癫痫病的病因和影响。



研究人员将对人类和动物的神经活动进行长期记录和数学分析,旨在发现癫痫病病因和癫痫病对记忆等大脑高级功能的影响。


9创建下一代神经科学工具:光遗传学的无创光流技术。


该项目由克莱姆森大学负责。



光遗传学是使用光精确激活神经元的技术,该方法目前受限于光不能穿透到大脑深处的技术瓶颈,科学家将通过微量X射线和放射性光纳米颗粒这种新的非侵入性方法克服这个瓶颈。


10基于知识与感知结合的神经网络研究。


▲人类大脑的神经元网络


该项目由特拉华大学负责,并汇集了来自特拉华州、内华达州和内布拉斯加的神经科学家及跨学科团队,探索现有知识和通过感知获得的新信息之间的复杂关系。


11注意力的神经学原理研究。


该项目由达特茅斯学院负责,并成立了来自新罕布什尔州、蒙大拿州、罗德岛和内华达州的神经科学家联合会。



该项目的预期目标是开发一个适用于多个领域的从单细胞到大脑回路的注意力模型。


(文中图片均来自网络)



[1] NSF announces $55 million toward national research priorities. http://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=189466&org=NSF&from=news


文章来源: 国家高端智库 中国科学院《科技前沿快报》,2016年,第11期。



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