10. november je dan znanosti. Leta 2001 ga je za Svetovni dan znanosti za mir in razvoj razglasil UNESCO. Slovenija je 10. november leta 2025 uvedla kot državni dan znanosti na dan smrti enega najpomembnejših slovenskih razsvetljencev, naravoslovcev, gospodarstvenikov in mecenov Žige Zoisa. Namen praznika je predvsem ozaveščanje širše javnosti o pomenu znanosti, ki ne prinaša le novih spoznanj in odgovorov na ključna vprašanja sodobnega časa, temveč odpira tudi nove možnosti za prihodnost. Na Institutu "Jožef Stefan" se zavedamo odgovornosti in pomena raziskovalnega dela ter vloge sodelavk in sodelavcev pri soustvarjanju družbenega, tehnološkega in gospodarskega razvoja. »Družba, ki prepoznava pomen znanstvenega raziskovanja in ga na različne načine podpira, je družba nenehnega napredka, ki se uspešno sooča z izzivi,« je v poslanici poudaril direktor Instituta "Jožef Stefan" prof. dr. Leon Cizelj in ob tej priložnosti čestital vsem, ki s svojim znanjem, predanostjo in radovednostjo soustvarjate svet prihodnosti.

8. novembra 2026 je bila v Cankarjevem domu slavnostna podelitev nagrad za izjemne dosežke na področju znanstvenoraziskovalne in razvojne dejavnosti. Med petnajstimi nagradami so jih pet prejeli sodelavke in sodelavci Instituta "Jožef Stefan". Zoisovo priznanje sta prejela izr. prof. dr. Hana Uršič Nemevšek za dosežke na področju keramičnih plasti ter doc. dr. Denis Golež za dosežke na področju teorije kvantnih materialov izven ravnovesja. Zoisovo nagrado sta prejela prof. dr. Sašo Džeroski za vrhunske dosežke na področju razvoja metod umetne inteligence in njihove uporabe v znanosti ter prof. dr. Ingrid Milošev za vrhunske dosežke na področju študija mehanizmov korozije in zaščite materialov pred korozijo. Zoisovo nagrado za življenjsko delo na področju okoljskih znanosti pa je prejela prof. dr. Milena Horvat. Zoisovo nagrado za življenjsko delo je prejel tudi komunikolog prof. dr. Slavko Splichal, Puhovo nagrado za življenjsko delo strokovnjak na področju elektroenergetskih sistemov pa prof. dr. Ferdinand Gubina. Vsem nagrajencem iskreno čestitamo!

Anja Pogačnik Krajnc, dr. Matjaž Malok in prof. dr. Maja Remškar z Odseka za fiziko trdne snovi so v sodelovanju z dr. Marjetko Conradi z Inštituta za kovinske materiale in tehnologije ter dr. Melito Tramšek in Markom Jeranom z Odseka za anorgansko kemijo in tehnologijo v reviji »Building and Environment« objavili članek Selective real-time monitoring of respiratory droplets for indoor air safety in educational environments. Z detektorjem AeroDrops, ki je bil razvit na IJS, so z dejavnostjo udeležencev, stopnjo zasedenosti, govorjenjem in gibanjem v realnem času izmerili koncentracijo respiratornih kapljic v vrtcu, učilnici osnovne šole, univerzitetni predavalnici in v laboratoriju eksperimentalne kemije. Detektor je štel respiratorne kapljice selektivno, hkrati pa ostal neobčutljiv na delce, ki predstavljajo večino aerosolov. Rezultati kažejo, da selektivno spremljanje respiratornih kapljic v realnem času prinaša nov pristop za oceno kvalitete zraka v notranjih prostorih in omogoča upravljanje prezračevanja, ki se odziva na dejansko izpostavljenost potencialni okužbi.

Članek »Routeability Before Routing: Routeability Audit Protocol (RAP) and RouteabilityBench for Audited LLM Model Selection« avtorjev Yihanga Luja, Denice Kjorvezir, Ane Gjorgjevikj, Carole Doerr in Tometa Eftimova je bil sprejet na NeurIPS, vodilno konferenco o umetni inteligenci. Na njej svoja nova dela pokažejo skupine z vsega sveta. Avtorji z Instituta "Jožef Stefan" in Univerze Sorbona so razvili protokol RAP in evalvacijski paket RouteabilityBench za oceno, ali izbira drugega jezikovnega modela za vsako vprašanje sploh omogoča boljše izide. V študiji na štirih primerjalnih podatkovnih naborih in 66 velikih jezikovnih modelih so pokazali, da bolj zapleteni postopki izbire niso vedno boljši kot en sam najboljši model. Več modelov namreč pogosto doseže enako oceno, zato je prostora za napredek lahko malo. Najbolj jasne koristi so našli v primerjalnem podatkovnem naboru Omni-MATH, a so bile odvisne od izbora modelov. Zato ob rezultatih priporočajo še podrobno analizo izenačenih ocen, opis izbora modelov in statistične teste, ki upoštevajo več hkratnih primerjav.

Članek »The Ringelmann Effect in Multi-Agent LLM Systems: A Scaling Law for Effective Team Size« dr. Blaža Bertalaniča in dr. Caroline Fortuna z Odseka za komunikacijske sisteme Instituta "Jožef Stefan", je bil sprejet na NeurIPS, vodilno konferenco na področju umetne inteligence. NeurIPS je ena najprestižnejših in najbolj selektivnih konferenc s področja umetne inteligence, kjer svoje delo predstavljajo vodilne raziskovalne skupine z vsega sveta. Po navdihu Ringelmannovega učinka, da posameznik v skupini vloži manj truda, večja ko je skupina, sta avtorja izpeljala zakonitost skaliranja, ki opisuje, kako se efektivna velikost skupine spreminja z nominalnim številom agentov umetne inteligence. V študiji, ki zajema 44 kombinacij modelov, nalog in pogojev, sta pokazala, da večje skupine sodelujočih agentov ne ustvarijo nujno večje raznolikosti odgovorov ali boljše uspešnosti kot en sam agent. Točko, po kateri dodajanje agentov ne prinaša več izboljšanja, pa je mogoče napovedati že na podlagi pilotnega poskusa z do petimi agenti, kar lahko močno prihrani računske vire.

Evropski svet za inovacije (EIC) je v okviru razpisa EIC Pathfinder Open 2026 izbral 43 pionirskih projektov, od katerih bo vsak prejel do 4 milijone evrov nepovratnih sredstev. Med 43 prijavami je bila odobrena tudi prijava konzorcija projektnih partnerjev, katere koordinator je italijanski CNR, Institut "Jožef Stefan" pa je edini slovenski in eden od skupno desetih partnerjev iz šestih držav. Dolgoročni cilj projekta ARTEMIS je razvoj popolnoma električnega molekularnega kvantnega senzorja magnetnega polja z izjemno visoko občutljivostjo (v območju fT/√Hz). Takšni senzorji imajo velik potencial za uporabo v medicini, varnosti in navigaciji. Vodja slovenskega dela je dr. Viktor Kabanov z Odseka za kompleksne snovi, ključna naloga njegove skupine pa je razvoj teoretičnih modelov za opis prenosa magnetnega momenta s spinovno polariziranega električnega toka na paramagnetne molekule. S svojim raziskovalnim delom prispeva k boljšemu razumevanju fizikalnih procesov, ki so osnova za delovanje molekularnih kvantnih senzorjev magnetnega polja.