V nedavnem znanstvenem prispevku v publikaciji Advanced Materials so Peter Medle Rupnik, dr. Nerea Sebastian in doc. dr. Alenka Mertelj z Odseka za kompleksne snovi ter prof. dr. Darja Lisjak z Odseka za sintezo materialov so v sodelovanju z raziskovalci z Univerze Otto-von-Guericke, Tehniške Univerze v Braunschweigu in podjetja Merck Electronics KGaA demonstrirali primer edinstvene tekočine, ki izkazuje tako feroelektrično kot feromagnetno ureditev. Preboj temelji na nanostrukturiranem tekočekristalnem hibridu, sestavljenem iz ferimagnetnih barij-heksaferitnih nanoploščic, dispergiranih v feroelektričnem nematičnem tekočem kristalu, kjer interakcije med komponentama vodijo v samourejanje nanoploščic v prepleteno mrežo. Sistem izkazuje magnetno inducirane električne in nelinearne optične odzive, hkrati pa tudi električno inducirane magnetne odzive. Ta dosežek predstavlja pomemben napredek pri razvoju odzivnih multiferoičnih tekočin, ki obetajo široke možnosti uporabe v naprednih aplikacijah na področju pridobivanja energije, nelinearne optike in senzorjev nove generacije.

Raziskovalci Instituta "Jožef Stefan" in Nanocentra pod vodstvom doc. dr. Tomaža Mertlja so odkrili novo magnetno komponento, ki se pojavi na stiku molekularnih polprevodnikov s kobaltom. Za napredek na tem področju so uporabili inovativen pristop, kjer so z ultrahitro magnetooptično spektroskopijo odprli vpogled v dinamične lastnosti plastovitih struktur iz molekularnih polprevodnikov in kobalta. Vpogled v dinamično obnašanje v kombinaciji z razvojem teoretičnega modela je pokazal obstoj neodvisne magnetne komponente na stiku, ki jo do sedaj ni bilo možno izluščiti s standardnimi statičnimi metodami. Ta komponenta močno in pomembno vpliva na lastnosti tankih magnetnih filmov, zato odkritje odpira nove poti za razvoj nanoskopskih magnetnih naprav z ukrojenimi lastnostmi. Raziskave so izvedli v sodelovanju z skupinami na Inštitutu za študij nanostrukturiranih materialov v Bologni, Univerzi v Leedsu in Tehnični univerzi v Dortmundu v okviru mednarodnega evropskega projekta INTERFAST. O rezultatih so poročali v uglednih revijah Science Advances in Nature Communications.

Projekt ATHENA predstavlja enega ključnih evropskih pristopov k sistematični uveljavitvi načel enakosti spolov v znanstvenoraziskovalnem prostoru. Devet organizacij iz osmih držav, med njimi tudi IJS, je razvilo in uvedlo Načrt za enakost spolov, prilagojen specifičnim nacionalnim kontekstom in potrebam posameznih organizacij. Ključni dosežki projekta vključujejo: razvoj orodij za samoocenjevanje, ki organizacijam omogočajo strukturirano spremljanje napredka na področju enakosti spolov, pripravo načrtov za enakost spolov, prilagojenih raznolikim raziskovalnim kulturam in organizacijskim strukturam sodelujočih institucij, krepitev participativnega pristopa z aktivnim vključevanjem vseh zaposlenih v oblikovanje in izvajanje ukrepov, oblikovanje priporočil za odločevalke in odločevalce, ki izpostavljajo pomen enakosti spolov kot enega ključnih dejavnikov znanstvene odličnosti. V okviru projekta so sodelujoče organizacije okrepile institucionalne kapacitete za preprečevanje diskriminacije, vzpostavile mehanizme za trajnostno spremljanje sprememb ter ustvarile temelje za vključujoče in pravično raziskovalno okolje.

Člani Skupine za obdelavo naravnega jezika na Odseku za tehnologije znanja Instituta "Jožef Stefan" so se udeležili uvodnega sestanka novega evropskega projekta ELLIOT, ki je potekal 8. in 9. julija 2025 v Solunu v Grčiji. Projekt se osredotoča na treniranje, prilagajanje in uporabo naslednje generacije večmodalnih temeljnih modelov, pri čemer je zavezan robustni, odprti in pošteni umetni inteligenci. Projekt s skupnim proračunom 25 milijonov EUR bo trajal štiri leta, izvaja pa ga konzorcij 30 partnerjev iz 12 držav, ki združuje vodilne evropske raziskovalke in raziskovalce s področja umetne inteligence. Skupina z Instituta "Jožef Stefan" bo s proračunom v višini 700.000 EUR prispevala k metodam za prilagajanje modelov in algoritemski pravičnosti ter vodila prizadevanja za oblikovanje ELLIOT skupnosti s podporo mobilnosti raziskovalcev, organizacije konferenc, delavnic, poletnih šol in drugih dogodkov v sodelovanju z znanstvenimi konzorciji ELIAS in ELLIS. S projektom ELLIOT se tako Evropa uvršča na čelo odprte, zanesljive in družbeno koristne umetne inteligence.

16. julija 2025 je kot vršilec dolžnosti direktorja Instituta "Jožef Stefan" svoj mandat nastopil prof. dr. Leon Cizelj. Vodenje največjega znanstveno-raziskovalnega inštituta v Sloveniji prevzema od prof. dr. Boštjana Zalarja, ob primopredaji poslov pa sta se mu za njegovo delo zahvalila predsednik Upravnega odbora inštituta dr. Mark Pleško in predsednik Znanstvenega sveta inštituta prof. dr. Denis Arčon. V. d. direktorja Leon Cizelj si vodenje Instituta šteje v veliko čast, osebno priznanje ter kot velik izziv in odgovornost. »Institut je danes z več kot 1300 sodelavkami in sodelavci največja in tudi najbolj znana slovenska raziskovalna organizacija na področju naravoslovnih in tehniških znanosti ter znanosti o življenju. V mednarodnem in domačem raziskovalnem prostoru smo torej danes zelo dobro umeščeni in prepoznavni. Naši največji izzivi v naslednjih letih pa bodo v zasnovi in izvedbi večjih interdisciplinarnih in strateških projektov ter v doseganju bolj učinkovitih poslovnih procesov in razbremenjevanju raziskovalcev administrativnih postopkov.«

V prvih dneh julija 2025 se je v organizaciji COMETA COST, SMARTHEP, SMASH MSCA COFUND, Instituta "Jožef Stefan" in Fakultete za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani uspešno zaključila Poletna šola Strojnega učenja za fiziko (ML4Physics). 55 udeležencem, od tega kar 47 iz tujine, je predavalo 11 strokovnjakov, ključna govorca pa sta bila Uroš Seljak (UC Berkeley) in Nenad Tomašev (DeepMind), ki sta delila vpoglede iz akademskega in industrijskega okolja. Cilj šole je bil udeležencem z različnimi ozadji omogočiti pridobitev trdnega znanja o naprednih temah strojnega učenja, pomembnih za fiziko. Program je bil razdeljen v dva dela: paralelne seje o osnovah ML ali realnočasovnih aplikacijah ter plenarna predavanja o uporabi ML v analizi podatkov in primerih uporabe v fiziki. Poletna šola ML4Physics se je izkazala za dinamično platformo za učenje, sodelovanje in izmenjavo izkušenj, ki je pokazala pomen interdisciplinarnega usposabljanja pri oblikovanju prihodnosti umetne inteligence v znanosti.