۱. تغییرات اقلیمی و تأثیر آن بر فرایندهای زمین‌شناسی

بیان مسأله:
با افزایش گرمایش جهانی، فرآیندهای زمین‌شناختی مانند فرسایش، رسوب‌گذاری و پایداری سواحل دستخوش تغییرات اساسی شده‌اند. در بسیاری از مناطق دنیا، به‌ویژه نواحی ساحلی و کوهستانی، تغییرات اقلیم منجر به افزایش رانش زمین، سیلاب‌های شدید و تغییر الگوی ته‌نشست رسوبات می‌شود. این روند، نه تنها بر اکوسیستم‌های طبیعی اثر می‌گذارد، بلکه زیرساخت‌های انسانی را نیز تهدید می‌کند. بنابراین مطالعه ارتباط تغییرات اقلیمی با فرآیندهای زمین‌شناسی می‌تواند راهگشای سیاست‌های پایدار در مدیریت منابع طبیعی باشد.

۲. زمین‌شناسی شهری و پایداری زیرساخت‌ها

بیان مسأله:
رشد سریع شهرنشینی و توسعه کلان‌شهرها سبب افزایش فشار بر زمین و منابع آن شده است. زمین‌شناسی شهری به عنوان یک حوزه نوظهور، بر مطالعه تعامل میان فرآیندهای زمین و فعالیت‌های انسانی متمرکز است. در بسیاری از شهرهای ایران و جهان، مشکلاتی همچون نشست زمین، زلزله‌پذیری و آلودگی‌های زیرسطحی، تهدیدی جدی برای ایمنی و توسعه پایدار به شمار می‌آید. در نتیجه، بررسی مخاطرات زمین‌شناختی در بافت‌های شهری یک ضرورت علمی و اجرایی محسوب می‌شود.

۳. فناوری‌های نوین سنجش‌ازدور در زمین‌شناسی اقتصادی

بیان مسأله:
با توجه به نیاز روزافزون به منابع معدنی و کاهش ذخایر سطحی، کشف و بهره‌برداری بهینه از معادن به یکی از اولویت‌های پژوهش‌های زمین‌شناسی تبدیل شده است. در سال‌های اخیر، استفاده از فناوری‌های سنجش‌ازدور (Remote Sensing) و داده‌های ماهواره‌ای نقش مهمی در شناسایی ذخایر معدنی ایفا کرده است. چالش اصلی، توسعه الگوریتم‌های دقیق‌تر و مدل‌های پیشرفته‌تری است که بتوانند با حداقل هزینه و زمان، مناطق امیدبخش معدنی را شناسایی کنند.

۴. مخاطرات زمین‌شناسی و مدیریت ریسک در مناطق لرزه‌خیز

بیان مسأله:
بخش بزرگی از ایران و جهان در کمربندهای لرزه‌خیز قرار دارد. وقوع زمین‌لرزه‌های ویرانگر نشان می‌دهد که علیرغم پیشرفت‌های علمی، پیش‌بینی دقیق زلزله همچنان امکان‌پذیر نیست. اما مدیریت ریسک از طریق شناسایی گسل‌های فعال، مطالعه ژئومکانیک زمین و تحلیل‌های زمین‌ساختی می‌تواند خسارات انسانی و مالی را کاهش دهد. بررسی جامع مخاطرات زمین‌شناسی و ارائه مدل‌های نوین مدیریت ریسک، یک ضرورت ملی و جهانی است.

۵. زمین‌شناسی زیست‌محیطی و آلودگی منابع آب زیرزمینی

بیان مسأله:
افزایش فعالیت‌های صنعتی و کشاورزی منجر به آلودگی منابع آب زیرزمینی شده است که به‌عنوان یکی از حیاتی‌ترین منابع طبیعی بشر محسوب می‌شود. نفوذ فلزات سنگین، مواد شیمیایی و آلاینده‌های آلی به سفره‌های آب زیرزمینی تهدیدی جدی برای سلامت انسان و پایداری محیط‌زیست ایجاد کرده است. در این میان، زمین‌شناسی زیست‌محیطی نقش مهمی در شناسایی، پایش و ارائه راهکارهای بازسازی و حفاظت از این منابع دارد.

پروپوزال خلاصه‌شده شامل:

• سؤال پژوهش (RQ)

• فرضیات پژوهش (Hypotheses)

• مدل مفهومی (Conceptual Model)

• ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)

📊 پروپوزال‌های خلاصه زمین‌شناسی

۱. تغییرات اقلیمی و تأثیر بر فرآیندهای زمین‌شناسی

RQ: چگونه تغییرات اقلیمی موجب تغییر در فرایندهای زمین‌شناسی مانند فرسایش، رسوب‌گذاری و پایداری سواحل می‌شود؟
فرضیات:

• افزایش دما و بارش‌های شدید موجب تسریع فرسایش و تغییر الگوی رسوب‌گذاری می‌شود.

• مناطق ساحلی و کوهستانی بیشترین آسیب را از تغییرات اقلیمی می‌بینند.
  مدل مفهومی:
  تغییرات اقلیمی → تغییر در پارامترهای زمین‌شناسی → پیامدهای محیطی و اقتصادی
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|-------------|-------------|
  | IPCC | 2021 | تغییرات اقلیم و اثرات زمین‌شناسی | نیاز به مطالعات منطقه‌ای |
  | Syvitski | 2005 | فرسایش سواحل و رسوبات رودخانه‌ای | داده‌های محدود در مناطق خاص |

۲. زمین‌شناسی شهری و پایداری زیرساخت‌ها

RQ: چگونه می‌توان مخاطرات زمین‌شناسی شهری (نشست زمین، زلزله‌پذیری، آلودگی زیرسطحی) را شناسایی و کاهش داد؟
فرضیات:

• شناسایی ساختارهای زمین‌شناختی شهری، میزان ریسک زیرساخت‌ها را کاهش می‌دهد.

• استفاده از داده‌های GIS و سنجش از دور، ابزار مناسبی برای پایش و پیش‌بینی مخاطرات است.
  مدل مفهومی:
  مشخصات زمین‌شناسی شهری → تحلیل مخاطرات → توصیه‌های مدیریتی → کاهش ریسک
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|-------------|-------------|
  | Aldrich | 2010 | زمین‌شناسی شهری و مخاطرات | محدودیت در مدل‌های پیش‌بینی |
  | Guzzetti | 2012 | GIS در زمین‌شناسی | نیاز به داده‌های به‌روز شهری |

۳. فناوری‌های سنجش‌ازدور در زمین‌شناسی اقتصادی

RQ: چگونه می‌توان با استفاده از فناوری‌های سنجش‌ازدور، مناطق امیدبخش معدنی را به صورت دقیق و اقتصادی شناسایی کرد؟
فرضیات:

• داده‌های ماهواره‌ای و الگوریتم‌های پردازش تصویر، دقت شناسایی ذخایر معدنی را افزایش می‌دهند.

• ترکیب داده‌های زمینی و فضایی، بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد.
  مدل مفهومی:
  داده‌های سنجش‌ازدور → پردازش الگوریتمی → شناسایی ذخایر معدنی → بهینه‌سازی بهره‌برداری
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|-------------|-------------|
  | Sabins | 1999 | سنجش‌ازدور در معدن | الگوریتم‌های پردازش محدود |
  | Goetz | 2016 | داده‌های ماهواره‌ای | ترکیب با داده‌های زمینی |

۴. مخاطرات زمین‌شناسی و مدیریت ریسک در مناطق لرزه‌خیز

RQ: چگونه می‌توان با تحلیل زمین‌ساخت و شناسایی گسل‌های فعال، خسارات زلزله را کاهش داد؟
فرضیات:

• شناسایی گسل‌ها و تحلیل ژئومکانیک زمین، پیش‌بینی خطر را بهبود می‌بخشد.

• مدل‌های عددی پیشرفته می‌توانند مدیریت ریسک مؤثرتری ارائه دهند.
  مدل مفهومی:
  شناسایی گسل → تحلیل زمین‌ساختی → مدل‌سازی ریسک → کاهش خسارات
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|-------------|-------------|
  | Stein | 1999 | مدل‌های زمین‌ساختی | محدودیت در مناطق شهری |
  | Field | 2014 | پیش‌بینی زلزله | دقت کمتر در مناطق پیچیده |

۵. زمین‌شناسی زیست‌محیطی و آلودگی منابع آب زیرزمینی

RQ: چگونه می‌توان با شناسایی و پایش زمین‌شناسی محیطی، آلودگی آب‌های زیرزمینی را کنترل و کاهش داد؟
فرضیات:

• شناسایی مواد آلاینده و مسیرهای نفوذ آن‌ها با مطالعات زمین‌شناسی امکان‌پذیر است.

• ترکیب روش‌های شیمیایی، ژئوفیزیکی و GIS بهترین نتایج را ارائه می‌دهد.
  مدل مفهومی:
  شناسایی آلاینده‌ها → پایش سفره آب زیرزمینی → تحلیل زمین‌شناسی → ارائه راهکارهای بازسازی و حفاظت
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
  |---------|-----|-------------|-------------|
  | Fetter | 2001 | آلودگی آب زیرزمینی | عدم پوشش مناطق گسترده |
  | Appelo & Postma | 2005 | زمین‌شناسی زیست‌محیطی | نیاز به مدل‌های پیشرفته |

۱. نظریه گراف و شبکه‌های پیچیده (Graph Theory & Complex Networks)

نظریه گراف از بنیادی‌ترین شاخه‌های ریاضیات گسسته است که کاربردهای وسیعی در علوم رایانه، مهندسی، زیست‌شناسی و علوم اجتماعی دارد. با ظهور کلان‌داده و شبکه‌های پیچیده (مانند شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های زیستی و شبکه‌های ارتباطی)، مطالعه روی ساختار و پویایی این شبکه‌ها به یک حوزهٔ پژوهشی پرتقاضا تبدیل شده است.

چالش اصلی در این حوزه، مدل‌سازی و تحلیل ویژگی‌های توپولوژیکی شبکه‌های بسیار بزرگ و پویاست. روش‌های سنتی تحلیل گراف در مواجهه با داده‌های مقیاس بزرگ ناکارآمد می‌شوند و نیاز به الگوریتم‌های بهینه‌سازی جدید وجود دارد.

بنابراین تحقیقات در مقاطع تحصیلات تکمیلی می‌تواند روی توسعه روش‌های نوین برای تحلیل گراف‌های پویا، شناسایی اجتماع‌ها (community detection) و بررسی مقاومت شبکه‌ها در برابر حملات و اختلال‌ها متمرکز شود.

۲. یادگیری ماشین ریاضی و بهینه‌سازی (Mathematical Machine Learning & Optimization)

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شدت به ریاضیات، به‌ویژه نظریه احتمالات، آمار و بهینه‌سازی متکی هستند. در سال‌های اخیر، توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تقویتی، پرسش‌های نوینی در زمینهٔ پایداری، همگرایی و پیچیدگی محاسباتی مطرح کرده است.

یکی از مسائل مهم، طراحی الگوریتم‌هایی است که در عین کارایی بالا، تضمین‌های ریاضی قوی در مورد دقت و سرعت همگرایی داشته باشند. علاوه بر این، نیاز به مدل‌هایی وجود دارد که بتوانند داده‌های نامتقارن یا با نویز زیاد را به درستی پردازش کنند.

این حوزه به‌ویژه در گرایش ریاضیات کاربردی و محاسباتی، بستری مناسب برای پژوهش‌های ارشد و دکتری فراهم کرده است و می‌تواند به توسعه نسل جدیدی از الگوریتم‌های پایدار و مقاوم منجر شود.

۳. ریاضیات مالی و مدل‌سازی عدم قطعیت (Financial Mathematics & Uncertainty Modeling)

بازارهای مالی مدرن با حجم عظیمی از داده‌ها و عدم قطعیت‌های بالا مواجه هستند. مدل‌های سنتی مانند بلک-شولز در بسیاری از موارد کارایی خود را از دست داده‌اند و نمی‌توانند نوسانات و رفتارهای غیرخطی بازار را به‌خوبی پیش‌بینی کنند.

پژوهش‌های اخیر تمرکز زیادی بر توسعه مدل‌های تصادفی، فرآیندهای لوی و روش‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های مالی داشته‌اند. با این حال، هنوز مسائل حل‌نشده‌ای در زمینهٔ مدیریت ریسک، پیش‌بینی بحران‌های مالی و شناسایی حباب‌های قیمتی وجود دارد.

دانشجویان تحصیلات تکمیلی می‌توانند در این حوزه با ترکیب ابزارهای نظریه احتمال، آنالیز تصادفی و مدل‌سازی ریاضی، به ارائه مدل‌های پیشرفته‌تر برای تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی بپردازند.

۴. هندسه جبری و کاربردهای آن در رمزنگاری (Algebraic Geometry & Cryptography)

هندسه جبری که در گذشته بیشتر یک شاخهٔ انتزاعی و نظری به‌شمار می‌رفت، امروزه کاربردهای قابل‌توجهی در علوم کامپیوتر و رمزنگاری پیدا کرده است. به‌ویژه منحنی‌های بیضوی و گونه‌های جبری در طراحی سیستم‌های رمزنگاری مدرن نقشی کلیدی دارند.

با توجه به تهدیدهای آیندهٔ محاسبات کوانتومی، بسیاری از الگوریتم‌های رمزنگاری کلاسیک ممکن است در معرض خطر قرار گیرند. به همین دلیل، پژوهش در حوزه رمزنگاری پساکوانتومی (Post-Quantum Cryptography) به شدت اهمیت یافته است.

یکی از زمینه‌های مهم پژوهشی، بررسی خواص ریاضی ساختارهای جبری و طراحی سیستم‌های رمزنگاری امن‌تر بر اساس این ساختارهاست؛ که برای پایان‌نامه‌های ارشد و دکتری در ریاضیات محض و کاربردی بسیار مناسب است.

۵. معادلات دیفرانسیل و سیستم‌های دینامیکی در علوم بین‌رشته‌ای (Differential Equations & Dynamical Systems)

معادلات دیفرانسیل و سیستم‌های دینامیکی ابزار اصلی مدل‌سازی پدیده‌های طبیعی و مصنوعی هستند. از بیولوژی و پزشکی گرفته تا فیزیک و مهندسی، بسیاری از فرآیندهای پیچیده را می‌توان با این زبان ریاضی توصیف کرد.

با این حال، پیچیدگی مدل‌ها و غیرخطی بودن آن‌ها باعث می‌شود حل دقیق و حتی عددی بسیاری از این معادلات دشوار باشد. توسعه روش‌های عددی کارآمدتر و الگوریتم‌های پایدارتر برای حل این سیستم‌ها یک چالش اساسی محسوب می‌شود.

پژوهش‌های جدید به‌ویژه روی سیستم‌های آشوبی، مدل‌های اپیدمیولوژیک (مثل کووید-۱۹) و سیستم‌های اقلیمی متمرکز شده‌اند و می‌توانند بستری ایده‌آل برای تحقیقات تحصیلات تکمیلی باشند.

پروپوزال خلاصه شامل:

• سؤال پژوهش (RQ)

• فرضیات پژوهش (Hypotheses)

• مدل مفهومی (Conceptual Model)

• ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)

📊 پروپوزال‌های خلاصه ریاضی

۱. نظریه گراف و شبکه‌های پیچیده

RQ: چگونه می‌توان الگوریتم‌های جدیدی برای تحلیل شبکه‌های پویا و پیچیده توسعه داد تا کارایی و دقت بیشتری در شناسایی اجتماع‌ها و مقاومت شبکه‌ها ارائه شود؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در تشخیص اجتماع‌ها دقت بالاتری دارند.

• مدل‌سازی توپولوژیکی می‌تواند تاب‌آوری شبکه‌ها در برابر حملات را پیش‌بینی کند.
  مدل مفهومی:
  ورودی (داده‌های شبکه) ➝ الگوریتم پیشنهادی ➝ تحلیل اجتماع/تاب‌آوری ➝ خروجی (کارایی و دقت بالا)
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | موضوع | روش | نتیجه | شکاف پژوهش |
  |---------|-------|------|--------|-------------|
  | Newman (2010) | تحلیل شبکه‌های اجتماعی | الگوریتم اجتماع | شناسایی خوشه‌ها | ضعف در داده‌های پویا |
  | Fortunato (2016) | جامعه‌شناسی شبکه‌ها | گراف‌های پیچیده | مدل‌سازی ساختار | عدم مقیاس‌پذیری |
  | Student (2025) | شبکه‌های پویا | الگوریتم ترکیبی | دقت و سرعت بیشتر | — |

۲. یادگیری ماشین ریاضی و بهینه‌سازی

RQ: چه روش‌های بهینه‌سازی جدیدی می‌تواند دقت و پایداری الگوریتم‌های یادگیری ماشین را افزایش دهد؟
فرضیات:

• استفاده از بهینه‌سازی محدب باعث همگرایی سریع‌تر می‌شود.

• الگوریتم‌های مقاوم در برابر داده‌های نویزی عملکرد بهتری دارند.
  مدل مفهومی:
  ورودی (داده خام) ➝ الگوریتم بهینه‌سازی پیشنهادی ➝ مدل یادگیری ➝ خروجی (دقت و پایداری بالا)
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | موضوع | روش | نتیجه | شکاف پژوهش |
  |---------|-------|------|--------|-------------|
  | Boyd (2011) | بهینه‌سازی محدب | الگوریتم گرادیان | همگرایی بالا | نیاز به تعمیم به داده‌های بزرگ |
  | Goodfellow (2016) | یادگیری عمیق | شبکه‌های عصبی | دقت بالا | ضعف در نویز بالا |
  | Student (2025) | بهینه‌سازی مقاوم | ترکیبی | عملکرد پایدارتر | — |

۳. ریاضیات مالی و مدل‌سازی عدم قطعیت

RQ: چگونه می‌توان مدل‌های جدید تصادفی برای تحلیل بهتر نوسانات بازار مالی طراحی کرد؟
فرضیات:

• فرآیندهای لوی می‌توانند توزیع‌های سنگین‌دم را بهتر مدل کنند.

• ترکیب یادگیری ماشین و ریاضیات مالی منجر به پیش‌بینی دقیق‌تر می‌شود.
  مدل مفهومی:
  ورودی (داده‌های مالی) ➝ مدل تصادفی/یادگیری ➝ تحلیل ریسک و نوسان ➝ خروجی (پیش‌بینی دقیق‌تر)
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | موضوع | روش | نتیجه | شکاف پژوهش |
  |---------|-------|------|--------|-------------|
  | Black & Scholes (1973) | قیمت‌گذاری آپشن | PDE | کاربردی | ضعف در شرایط واقعی |
  | Merton (1998) | فرآیندهای تصادفی | مدل‌های پیشرفته | تحلیل ریسک | عدم لحاظ بحران‌ها |
  | Student (2025) | مدل ترکیبی | ماشین لرنینگ | دقت بالاتر | — |

۴. هندسه جبری و رمزنگاری

RQ: چگونه می‌توان از ساختارهای جبری پیشرفته برای توسعه الگوریتم‌های امن‌تر رمزنگاری پساکوانتومی استفاده کرد؟
فرضیات:

• منحنی‌های بیضوی پیشرفته قابلیت افزایش امنیت دارند.

• رمزنگاری پساکوانتومی نیازمند طراحی ساختارهای جبری نوین است.
  مدل مفهومی:
  ورودی (ساختار جبری) ➝ الگوریتم رمزنگاری پیشنهادی ➝ تحلیل امنیت ➝ خروجی (رمزنگاری مقاوم‌تر)
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | موضوع | روش | نتیجه | شکاف پژوهش |
  |---------|-------|------|--------|-------------|
  | Koblitz (1987) | رمزنگاری بیضوی | ECC | امنیت بالا | تهدید کوانتومی |
  | Bernstein (2017) | رمزنگاری پساکوانتومی | کدهای جبری | مقاوم | پیچیدگی بالا |
  | Student (2025) | هندسه جبری پیشرفته | الگوریتم نوین | امنیت بالاتر | — |

۵. معادلات دیفرانسیل و سیستم‌های دینامیکی

RQ: چگونه می‌توان روش‌های عددی جدید برای حل معادلات دیفرانسیل غیرخطی و آشوبی توسعه داد؟
فرضیات:

• الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی می‌توانند تقریب‌های بهتری ارائه دهند.

• روش‌های ترکیبی کلاسیک-محاسباتی سرعت و دقت بالاتری دارند.
  مدل مفهومی:
  ورودی (معادله دیفرانسیل) ➝ روش عددی پیشنهادی ➝ تحلیل پویایی ➝ خروجی (پایداری و دقت بالاتر)
  ماتریس مرور پیشینه:
  | نویسنده | موضوع | روش | نتیجه | شکاف پژوهش |
  |---------|-------|------|--------|-------------|
  | Runge-Kutta (1900s) | حل عددی | روش کلاسیک | دقت متوسط | ضعف در آشوب |
  | Strogatz (1994) | سیستم‌های دینامیکی | مدل‌سازی | تبیین نظری | کمبود الگوریتم‌های نوین |
  | Student (2025) | ترکیب محاسباتی | الگوریتم نو | پایداری بالاتر | — |

1. شیمی سبز و کاتالیزورهای پایدار (Green Chemistry & Catalysis)

یکی از چالش‌های مهم عصر حاضر، کاهش اثرات زیست‌محیطی واکنش‌های شیمیایی است. بسیاری از فرآیندهای صنعتی همچنان وابسته به حلال‌های سمی و کاتالیزورهای غیرپایدار هستند که منجر به آلودگی محیط زیست می‌شوند. شیمی سبز به دنبال طراحی فرآیندهایی است که کارآمدتر، کم‌هزینه‌تر و دوستدار محیط زیست باشند.

یکی از مسیرهای پرطرفدار پژوهش، توسعه کاتالیزورهای ناهمگن مبتنی بر نانوذرات است که قابلیت بازیافت دارند و می‌توانند واکنش‌های آلی و معدنی را با بازده بالا انجام دهند. با این حال، پایداری این کاتالیزورها و تکرارپذیری نتایج هنوز یک چالش محسوب می‌شود.

تحقیقات دانشگاهی می‌تواند روی سنتز نسل جدیدی از کاتالیزورها با ساختارهای نوین تمرکز کند تا علاوه بر کاهش مصرف انرژی، بازده واکنش‌های شیمیایی را نیز بهبود بخشد.

2. شیمی دارویی و طراحی دارو به کمک هوش مصنوعی (AI in Drug Design)

با پیشرفت‌های چشمگیر در بیوانفورماتیک و شبیه‌سازی‌های محاسباتی، طراحی دارو وارد مرحله‌ای جدید شده است. روش‌های سنتی غربالگری دارویی زمان‌بر و پرهزینه‌اند، اما هوش مصنوعی توانسته فرآیند کشف و طراحی دارو را تسریع کند.

با وجود موفقیت‌های اولیه، همچنان نیاز به بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص فارماکوکینتیک و سمیت وجود دارد. همچنین ارتباط دقیق میان داده‌های شیمی محاسباتی و آزمایش‌های بالینی به طور کامل روشن نشده است.

این حوزه در سطح تحصیلات تکمیلی ظرفیت بالایی دارد؛ دانشجویان می‌توانند روی بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و اعتبارسنجی آن‌ها با داده‌های واقعی کار کنند تا نسل جدیدی از داروهای هدفمند طراحی شود.

3. شیمی مواد و باتری‌های حالت جامد (Solid-State Batteries)

افزایش تقاضا برای انرژی‌های پاک و تجدیدپذیر باعث شده پژوهش در زمینه باتری‌های پیشرفته به یکی از داغ‌ترین موضوعات تبدیل شود. باتری‌های لیتیوم-یون محدودیت‌هایی از جمله ایمنی پایین و ظرفیت محدود دارند. در مقابل، باتری‌های حالت جامد گزینه‌ای نویدبخش هستند.

چالش اساسی در این حوزه، سنتز الکترولیت‌های جامدی است که هم رسانایی بالایی داشته باشند و هم پایداری شیمیایی و مکانیکی مناسب فراهم کنند. مشکلاتی مانند مقاومت بین‌سطحی و هزینه تولید همچنان مانع تجاری‌سازی گسترده این باتری‌ها شده‌اند.

پژوهش‌های دانشگاهی می‌توانند روی طراحی مواد نوین (مانند سرامیک‌های فوق‌رسانا یا پلیمرهای پیشرفته) تمرکز کنند تا عملکرد باتری‌های حالت جامد ارتقا یابد و گامی به سوی آینده‌ای سبز برداشته شود.

4. شیمی تجزیه و نانوسنسورها (Analytical Chemistry & Nanosensors)

در سال‌های اخیر، توسعه حسگرهای شیمیایی مبتنی بر فناوری نانو برای تشخیص سریع و دقیق ترکیبات زیستی و شیمیایی رشد چشمگیری داشته است. این حسگرها می‌توانند در پزشکی، امنیت غذایی و پایش محیط زیست کاربرد داشته باشند.

با این حال، چالش‌های متعددی از جمله انتخاب‌پذیری پایین، پایداری محدود و دشواری در مینیاتورسازی هنوز حل نشده است. ترکیب نانومواد پیشرفته با روش‌های شیمی تجزیه مدرن می‌تواند راه‌حل‌هایی برای این مشکلات فراهم کند.

دانشجویان ارشد و دکتری می‌توانند در این زمینه به توسعه نانوسنسورهایی با حساسیت بالا بپردازند که قابلیت استفاده در شرایط واقعی (in vivo و in situ) را داشته باشند.

5. شیمی محاسباتی و مدل‌سازی واکنش‌ها (Computational Chemistry & Reaction Modeling)

مدل‌سازی محاسباتی به یکی از ابزارهای حیاتی در درک مکانیسم واکنش‌های شیمیایی تبدیل شده است. این روش‌ها می‌توانند پیش‌بینی کنند که واکنش‌ها در شرایط مختلف چگونه رخ می‌دهند و چه مسیرهای انرژی برای آن‌ها محتمل‌تر است.

با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، هنوز محدودیت‌هایی در دقت روش‌های کوانتومی و محاسبات پرهزینه وجود دارد. علاوه بر این، بسیاری از سیستم‌های پیچیده زیستی و کاتالیزوری نیازمند مدل‌های دقیق‌تر و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها هستند.

پژوهشگران دانشگاهی می‌توانند در این زمینه به ترکیب روش‌های کلاسیک و کوانتومی بپردازند تا هم سرعت و هم دقت شبیه‌سازی‌ها بهبود یابد و در نهایت، فهم عمیق‌تری از مکانیسم‌های شیمیایی حاصل شود.

پروپوزال خلاصه‌شده

• عنوان پیشنهادی

• سؤال پژوهش (RQ)

• فرضیات

• مدل مفهومی / چارچوب

• ماتریس مرور پیشینه (RRL Matrix)

۱. شیمی سبز و کاتالیزورهای پایدار

عنوان: "توسعه نانوکاتالیزورهای ناهمگن پایدار برای واکنش‌های آلی در چارچوب شیمی سبز"
RQ: چگونه می‌توان نانوکاتالیزورهایی طراحی کرد که علاوه بر بازده بالا، قابلیت بازیافت و پایداری زیست‌محیطی داشته باشند؟
فرضیات:

• نانوکاتالیزورهای پایه فلزی/اکسیدی، بازده بالاتری نسبت به کاتالیزورهای سنتی دارند.

• قابلیت بازیافت کاتالیزور موجب کاهش هزینه و آلودگی محیطی می‌شود.
  مدل مفهومی: طراحی نانوکاتالیزور → افزایش بازده → کاهش مصرف انرژی و مواد سمی
  ماتریس RRL:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهشی |
  |---------|-----|-------------|---------------|
  | Anastas & Warner | 2018 | اصول شیمی سبز | نبود کاتالیزورهای پایدار |
  | Zhang | 2020 | نانوکاتالیزورهای فلزی | مشکل بازیافت و پایداری |

۲. شیمی دارویی و طراحی دارو با هوش مصنوعی

عنوان: "کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی فعالیت زیستی ترکیبات دارویی جدید"
RQ: آیا می‌توان با مدل‌های یادگیری ماشین، خواص فارماکولوژیک و سمیت ترکیبات دارویی جدید را با دقت بالا پیش‌بینی کرد؟
فرضیات:

• داده‌های QSAR و Docking می‌توانند مبنای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی باشند.

• مدل‌های ML، کارایی بیشتری نسبت به روش‌های کلاسیک غربالگری دارند.
  مدل مفهومی: داده شیمی محاسباتی → الگوریتم ML → پیش‌بینی فعالیت زیستی / سمیت
  ماتریس RRL:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهشی |
  |---------|-----|-------------|---------------|
  | Chen | 2019 | AI در کشف دارو | محدودیت در دقت پیش‌بینی |
  | Walters | 2021 | کاربرد QSAR+AI | نیاز به داده‌های معتبرتر |

۳. شیمی مواد و باتری‌های حالت جامد

عنوان: "بررسی الکترولیت‌های جامد نوین برای افزایش رسانایی و پایداری در باتری‌های لیتیوم-یون"
RQ: کدام ترکیب از مواد سرامیکی و پلیمری می‌تواند رسانایی بالاتر و پایداری بیشتر در باتری‌های حالت جامد ایجاد کند؟
فرضیات:

• ترکیبات هیبریدی سرامیک/پلیمر، مقاومت بین‌سطحی را کاهش می‌دهند.

• بهبود الکترولیت باعث افزایش ایمنی و عمر باتری می‌شود.
  مدل مفهومی: انتخاب ماده الکترولیت → افزایش رسانایی → بهبود عملکرد باتری
  ماتریس RRL:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهشی |
  |---------|-----|-------------|---------------|
  | Goodenough | 2017 | معرفی باتری حالت جامد | مشکلات رسانایی |
  | Zhang | 2022 | الکترولیت هیبریدی | نیاز به پایداری بیشتر |

۴. شیمی تجزیه و نانوسنسورها

عنوان: "توسعه نانوسنسورهای مبتنی بر نانومواد کربنی برای تشخیص ترکیبات زیستی"
RQ: چگونه می‌توان نانوسنسورهایی با حساسیت و انتخاب‌پذیری بالا برای کاربردهای زیست‌پزشکی طراحی کرد؟
فرضیات:

• نانولوله‌های کربنی و گرافن قابلیت تقویت سیگنال و افزایش حساسیت را دارند.

• ترکیب نانومواد با روش‌های شیمی تجزیه مدرن، انتخاب‌پذیری بیشتری ایجاد می‌کند.
  مدل مفهومی: طراحی نانوسنسور → افزایش حساسیت → کاربرد در تشخیص زیستی و محیطی
  ماتریس RRL:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهشی |
  |---------|-----|-------------|---------------|
  | Turner | 2019 | بیوسنسورهای الکتروشیمیایی | مشکل انتخاب‌پذیری |
  | Li | 2021 | کاربرد نانومواد کربنی | نیاز به پایداری بلندمدت |

۵. شیمی محاسباتی و مدل‌سازی واکنش‌ها

عنوان: "ترکیب روش‌های کلاسیک و کوانتومی برای مدل‌سازی دقیق واکنش‌های کاتالیزوری"
RQ: آیا استفاده ترکیبی از دینامیک مولکولی کلاسیک و روش‌های کوانتومی می‌تواند مکانیسم واکنش‌های کاتالیزوری را با دقت بیشتری شبیه‌سازی کند؟
فرضیات:

• روش‌های QM/MM باعث کاهش هزینه محاسباتی و افزایش دقت نتایج می‌شوند.

• مدل‌سازی دقیق، امکان پیش‌بینی رفتار واکنش در شرایط واقعی را فراهم می‌کند.
  مدل مفهومی: روش‌های محاسباتی ترکیبی → مدل‌سازی دقیق → فهم بهتر مکانیسم واکنش
  ماتریس RRL:
  | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهشی |
  |---------|-----|-------------|---------------|
  | Warshel | 2014 | QM/MM در مدل‌سازی واکنش‌ها | محدودیت در سیستم‌های بزرگ |
  | Senn | 2020 | توسعه روش‌های هیبریدی | نیاز به بهینه‌سازی الگوریتم |