Znane prejemnice in prejemniki nagrad in pohval dr. Uroša Seljaka v letu 2025

Nagrado letos prejmejo:

• Jovana Videnović s Fakultete za računalništvo Univerze v Ljubljani (UL FRI) za objavo Vizualno sledenje objektom s SAM2 na podlagi pomnilnika z upoštevanjem distraktorjev (A Distractor-Aware Memory for Visual Object Tracking with SAM2)
• Martin Justin s Filozofske fakultete Univerze v Ljubljani in Filozofske fakultete Univerze v Mariboru (UL FF in UM FF) za objavo Več upanja za spravljivost (More Hope for Conciliationism)

Poleg glavnih nagrad je komisija izbrala tudi študentki in študenta, ki za svoje dosežke prejmejo pohvalo:

• Tina Šaula z Biotehniške fakultete Univerze v Ljubljani (UL BF) za objavo Izboljšanje hranilne vrednosti mlevskih frakcij grahove moke s fermentacijo (Enrichment of the nutritional value of pea flour milling fractions through fermentation)
• Vita Movrin z Inštituta »Jožef Štefan« (IJS) za objavo Začetek zapiranja epitelijske rane kot posledica aktivne nestabilnosti v aktomiozinskem obroču (Initiation of epithelial wound closure by an active instability at the purse string)
• Vladimir Smrkolj in Aljoša Škorjanc z Medicinske fakultete Univerze v Ljubljani (UL MF) za objavo GOReverseLookup: Orodje za obratno analizo Genske Ontologije (GOReverseLookup: A Gene Ontology Reverse Lookup Tool)

Nagrada dr. Uroša Seljaka se podeljuje že četrto leto zapored na podlagi javnega razpisa. Namenjena je spodbujanju znanstvenega raziskovanja med študenti ter prepoznavanju in nagrajevanju izjemnih dosežkov na področju znanosti. Poseben poudarek je tudi na vlogi mentorjev, ki skupaj z nagrajenci prejmejo plakete za svoje delo.

Pobudnik nagrade je dr. Uroš Seljak, profesor na Oddelku za fiziko Univerze Kalifornije v Berkeleyju, alumen Univerze v Ljubljani in mentor pri Ameriško-slovenski izobraževalni fundaciji (ASEF). Leta 2021 je prejel prestižno Gruberjevo nagrado s področja kozmologije, ki jo podeljuje Gruberjeva fundacija Univerze Yale. S svojim delom denarne nagrade – 150.000 ameriškimi dolarji – je ustanovil nagradni dobrodelni sklad iz katerega se financira nagrada, ki nosi njegovo ime, in sicer vsako leto v znesku 10.000 ameriških dolarjev.

Jovana Videnović (UL FRI) se je v svojem raziskovalnem delu Vizualno sledenje objektom s SAM2 na podlagi pomnilnika z upoštevanjem distraktorjev posvetila problemu vizualnega sledenja splošnim objektom, pri katerem mora algoritem na podlagi zgolj ene označene slike prepoznati in segmentirati isti objekt skozi celoten videoposnetek. Sodobni algoritmi imajo pri tem težave, zlasti v prisotnosti podobnih objektov (distraktorjev), ki zmotijo sledenje, ali kadar tarča začasno izgine iz vidnega polja. Mentor nagrajenke je prof. dr. Matej Kristan.

Kandidatka je razvila metodo DAM4SAM, ki temelji na analizi modela SAM2 podjetja Meta in vključuje napreden spominski sistem in mehanizem za posodabljanje vizualnega modela objekta. Oblikovala je tudi novo podatkovno zbirko za analizo sledilnih algoritmov v zahtevnih razmerah. Metoda DAM4SAM je na desetih standardnih zbirkah presegla obstoječe sledilnike in dokazala svojo širšo uporabnost. Raziskava je pomemben prispevek k razvoju umetne inteligence in omogoča nove aplikacije v navigaciji, biomedicini, videoprodukciji in nadzornih sistemih.

Martin Justin (UL FF in UM FF) se je v svojem raziskovalnem delu osredotočil na filozofsko vprašanje, kako naj ravnamo, ko se v mnenju razhajamo z osebo, ki ima enako znanje in presojo kot mi. V članku Več upanja za spravljivost, objavljenem v ugledni reviji Episteme, zagovarja tako imenovani spravljivostni princip, ki predlaga, da v primeru nesoglasja zmanjšamo zaupanje v svoje stališče.Mentorica nagrajenca je prof. dr. Olga Markič.

S tem je pokazal, da številne kritike tega principa temeljijo na zmedi med problemom nesoglasja in splošnejšim vprašanjem o dokazilih višjega reda. Njegova analiza omogoča ponovno utemeljitev spravljivostnega pristopa in pomembno prispeva k sodobni epistemologiji. Delo odpira prostor za bolj racionalno obravnavo nesoglasij v znanosti, filozofiji in širši družbi.

Tina Šaula (UL BF) v znanstveni objavi Izboljšanje hranilne vrednosti mlevskih frakcij grahove moke s fermentacijo obravnava izboljšanje prehranske vrednosti frakcij grahove moke z mlečnokislinsko fermentacijo. Interdisciplinarna študija je analizirala vpliv priprave frakcij moke v industrijskem merilu in pogojev fermentacije na vsebnost hranil, antinutritivnih snovi, gama aminomaslene kisline (GABA), poliaminov in biogenih aminov. Mentor pohvaljenke je prof. Blaž Cigić.

Raziskava je pokazala, da frakcija moke z manjšimi delci vsebuje več proteinov, mineralov in poliaminov, s škrobom bogata frakcija z večjimi delci pa vsebuje manj fitata, kar vpliva na boljšo biološko dostopnost železa. Fermentacija z bakterijo Lactiplantibacillus plantarum je rezultirala v znižani vsebnosti aninutritivnih snovi, kot sta fitat in histamin, ter povečani vsebnosti GABA, spontana fermentacija pa je vodila do nastanka prehransko neželenih biogenih aminov.

Projekt je rezultat uspešnega sodelovanja med akademsko sfero in industrijo ter prispeva k ciljem krožnega gospodarstva. Znanstvena odličnost je potrjena z objavo v reviji Food Chemistry (IF 9,8), kjer je kandidatka prva avtorica.

Vita Movrin (IJS) se je v svojem raziskovalnem delu Začetek zapiranja epitelijske rane kot posledica aktivne nestabilnosti v aktomiozinskem obroču posvetila teoretični analizi procesa zaprtja ran v epitelnem tkivu, ki je kot vrhnja plast organov ključna zaščita pred zunanjimi vplivi. Obstoječi modeli so predpostavljali, da se rana zaceli zaradi povečane mehanske napetosti na njenem obodu, Vita Movrin pa razvije povsem nov teoretični pristop. Njen model obravnava epitel kot avtonomen dinamični sistem, v katerem se celjenje sproži spontano kot posledica povratne zanke med deformacijo celic in nastankom aktivnih napetosti na medceličnih stikih. Mentor pohvaljenke je znan. sod. Matej Krajnc.

Z analizo stabilnosti in numeričnimi simulacijami pokaže, da je rana lahko rezultat dinamične nestabilnosti, ne pa vnaprej predpostavljenih sil. Gre za prvi tovrstni model, ki odpira nove možnosti razumevanja mehanskega odziva tkiv in je pomemben prispevek k teoretični biologiji ter razvoju biomehanskih pristopov v medicini.

Vladimir Smrkolj in Aljoša Škorjanc (UL MF) sta sodelovala pri razvoju novega bioinformacijskega orodja GOReverseLookup, ki je konceptualni preobrat v analizi genov. Namesto da bi raziskovalci začeli z znanim seznamom genov, lahko zdaj izhajajo iz biološkega pojava, kot sta vnetje ali rak, in orodje izračuna, kateri geni so z njim statistično povezani. Tak pristop je posebej dragocen v zgodnjih fazah raziskav ter omogoča analizo tudi pri redkih boleznih in manj raziskanih stanjih. Orodje vključuje podatke iz več bioinformacijskih baz in podpira translacijo ugotovitev med poljubnimi organizmi. Mentor pohvaljencev je doc. dr. Nejc Umek

GOReverseLookup je bil uspešno preizkušen pri revmatoidnem artritisu, kroničnem vnetju in tumorigenezi. Omogoča raziskave po načelu od pojava h genu, vključuje napredno konfiguracijo analiz in vključevanje ortolognih genov iz modelnih organizmov. Zaradi odprte dostopnosti in praktične uporabnosti je pomemben prispevek k razvoju sodobne bioinformatike in funkcionalne genomike.