Хельге Сорен Штайн ⇐ Васина Википедия

[wiki_de]

'''Хельге Сёрен Штайн''' (* 1988 г. в Гамбурге) — немецкий ученый и профессор цифрового катализа в Мюнхенском техническом университете | Мюнхенский технический университет (TUM). Его исследования сосредоточены на разработке новых процессов и материалов для катализа и батарей, а также на ускорении исследовательских процессов с помощью машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. Штейн считается пионером в интеграции высокопроизводительных методов, науки о данных и автономной экспериментальной робототехники в исследованиях материалов.
== Жизнь и научная карьера ==
Хельге Сёрен Штайн вырос в Люнебурге и изучал физику в Гёттингенском университете имени Георга-Августа, где в 2013 году получил степень магистра.
После получения докторской степени он проводил постдокторские исследования в Объединенном центре искусственного фотосинтеза (JCAP) и Калифорнийском технологическом институте (Калифорнийский технологический институт) в Пасадене, США, в группе Джона М. Грегуара, который позже перешел в стартап ИИ Lila Sciences в качестве старшего вице-президента по физическим наукам.
== Направление исследований ==
Исследования Штейна сосредоточены на разработке экспериментальных и вычислительных методов для ускорения открытия, анализа, характеристики и масштабирования новых материалов для катализа и батарей. Он использует роботов собственной разработки, которые собирают экспериментальные данные, а также алгоритмы и машинное обучение для планирования и оценки экспериментов.
Основная цель — создать глобальную децентрализованную платформу ускорения разработки материалов (MAP), которая охватит весь процесс — от открытия материалов до промышленного применения. В рамках проекта ЕС BIG-MAP его группа разработала FINALES («Сервер быстрого обучения, не зависящий от намерений»), первую в мире платформу ускорения работы с материалами, которая работала полностью автономно и в разных странах, что является первым в исследовании материалов.
Центральной программной платформой его группы является HELAO («Иерархическая автоматизация и оркестровка экспериментальных лабораторий»), которая обеспечивает модульную автоматизацию и автономный контроль экспериментов.
=== Исследование аккумуляторов и исследование процессов ===
С помощью AutoBASS («Система автоматической сборки аккумуляторов») группа Штейна разработала одного из первых роботов для автоматического производства таблеточных элементов в лабораторном масштабе. Система с открытым исходным кодом собирает партии, содержащие до 64 ячеек CR2032, и была отмечена в журнале Chemistry World как революционный фактор в воспроизводимости исследований аккумуляторов.
Помимо классических исследований материалов, особое внимание уделяется исследованиям процессов. Группа Штейна исследует, как можно добиться десятикратного улучшения за счет системных эффектов и целевого использования нелинейностей в производственных процессах – например, при формировании (батареи)|формировании аккумуляторных элементов. Его команда разработала новый протокол формования, который значительно повышает качество батареи, а также ускоряет процесс формования в два-три раза. Этот процесс запатентован на международном уровне
=== Исследование катализа ===
В области катализа группа фокусируется на интеграции каталитических процессов, а также на открытии нетрадиционных новых материалов непосредственно в ходе текущего процесса.

Его работа включает в себя:
* Высокопроизводительные методы исследования материалов и процессов
* Интеграция искусственного интеллекта в исследования и производство аккумуляторов
* Использование системных нелинейностей для оптимизации процессов
* Автоматизация синтеза и определения характеристик материалов
* Машинное обучение свойств оптических материалов
* Открытие нетрадиционных материалов в каталитических процессах

Штейн опубликовал более 80 научных публикаций с более чем 3000 цитирований, в том числе в таких известных журналах, как Chemical Science, Advanced Energy Materials и npj Computational Materials.
== Преподавательская деятельность ==
Хельге Штайн активно преподает в ТУМ и читает лекции по:
* Методы с высокой пропускной способностью
* Машинное обучение для естественных наук
* Программирование и наука о данных
* Семинар по актуальным темам цифрового катализа

В TUM Asia в Сингапуре он читает лекции по «Промышленной автоматизации» и «Промышленной разработке программного обеспечения» на курсе химического машиностроения.
== Награды ==
* 2018: Премия Эйкхоффа за лучшую диссертацию в области машиностроения в Рурском университете в Бохуме * 2020: Назначение на должность младшего профессора с постоянным стажем в KIT/HIU
* 2021: Поощрительная премия Масао Хорибы * 2023 г.: 1-е место в конкурсе инноваций KIT Neuland за «FastForm – ускоренное и высококачественное производство аккумуляторов посредством интеллектуального формирования» * 2023: Премия ACS Engineering Au Rising Star
== Членство и сети ==
Штейн является членом:
* Мюнхенский институт робототехники и машинного интеллекта (MIRMI) * Мюнхенский институт обработки данных (MDSI) * Мюнхенский центр машинного обучения (MCML) * Кластер передового опыта электронной конверсии

== Общественная работа ==
Хельге Штайн — востребованный эксперт в области научных коммуникаций. Он регулярно читает публичные лекции в музеях и аналогичных учреждениях и выступает модератором панельных дискуссий. О своих исследованиях он рассказал в нескольких подкастах и интервью, в том числе в подкасте SWR Kultur|SWR «Вот как выглядит батарея будущего»
== Публикации (подборка) ==
* Х. С. Штейн: «Комбинаторный синтез и высокопроизводительное исследование тонкопленочных фотокатодов и катализаторов для расщепления солнечной воды». Диссертация, Рур-Университет Бохума, 2017. URN: [https://nbn-resolve.de/urn:nbn:de:hbz:294-54489 urn:nbnhbz:294-54489].
* Х. С. Штайн, Дж. М. Грегуар: «Прогресс и перспективы ускорения материаловедения с помощью автоматизированных и автономных рабочих процессов». В: «Химическая наука». Том 10, 2019 г., стр. 9640–9649, * Х. С. Штайн, Д. Геварра, П. Ф. Ньюхаус, Э. Соедармаджи, Дж. М. Грегуар: «Машинное обучение оптических свойств материалов – прогнозирование спектров по изображениям и изображений по спектрам». В: «Химическая наука». Том 10, 2019 г., стр. 47–55, * Ф. Рахманян, Дж. Флауэрс, Д. Геварра, М. Рихтер, М. Фихтнер, П. Доннели, Дж. М. Грегуар, Х. С. Стайн: «Включение модульных автономных контуров обратной связи в материаловедении посредством иерархической автоматизации и оркестрации экспериментальных лабораторий». В: «Усовершенствованные интерфейсы материалов». Том 9, № 8, 2022, ст. 2101987, * М. Фоглер и др. (включая Х.С. Штейна): «Посредничество между арендаторами международной платформы ускорения материалов». В: «Matter (журнал)|Matter.», 2023 г., * Л. Меркер, Б. Чжан, Дж. Юань, С. Цзи, Х. С. Штайн: «Получение информации на основе протоколов формирования плотной информации». В: «Батареи и суперкапсулы». 2025, ст. е202500153,
* [https://www.ch.nat.tum.de/en/digicat/team/helge-stein/ Официальный сайт ТУМ]
* [https://www.professoren.tum.de/en/stein-helge каталог профессоров ТУМ]
* [https://scholar.google.com/citations?us ... AAAJ&hl=en Профиль в Академии Google]
* [https://orcid.org/0000-0002-3461-0232 Профиль ORCID]
* [https://github.com/helgestein Личный профиль GitHub]
* [https://github.com/Helge-Stein-Group GitHub исследовательской группы цифрового катализа]
* [https://portal.fis.tum.de/en/persons/helge-stein профиль в исследовательской информационной системе ТУМ (TUM FIS)]



Категория: Преподаватели университетов (Мюнхенский технический университет)
Категория:Материалов
Категория:Химики (21 век)
Категория:Родились в 1988 году
Категория:Мужчины
Категория:Немецкий
Категория:Выпускник Геттингенского университета имени Георга-Августа
Категория:Выпускник Рурского университета в Бохуме

Подробнее: https://de.wikipedia.org/wiki/Helge_S%C3%B6ren_Stein