Tecnologia revolucionária de impressão 3D, uma “divisor de águas” para descobrir e fabricar novos materiais

Por University of Notre Dame, 6 de junho de 2023

Ilustração de impressão combinatória de alto rendimento. O novo método de impressão 3D, impressão combinatória de alto rendimento (HTCP), acelera drasticamente a descoberta e produção de novos materiais. Crédito: Universidade de Notre Dame

Foi criado um novo método de impressão 3D chamado impressão combinatória de alto rendimento (HTCP), que acelera significativamente a descoberta e a produção de novos materiais.

The process involves mixing multiple aerosolized nanomaterial inks during printing, which allows for fine control over the printed materials’ architecture and local compositions. This method produces materials with gradient compositions and properties and can be applied to a wide range of substances including metals, semiconductorsSemiconductors are a type of material that has electrical conductivity between that of a conductor (such as copper) and an insulator (such as rubber). Semiconductors are used in a wide range of electronic devices, including transistors, diodes, solar cells, and integrated circuits. The electrical conductivity of a semiconductor can be controlled by adding impurities to the material through a process called doping. Silicon is the most widely used material for semiconductor devices, but other materials such as gallium arsenide and indium phosphide are also used in certain applications." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">semicondutores, polímeros e biomateriais.

O consagrado processo de descoberta de tentativa e erro edisoniano é lento e trabalhoso. Isso dificulta o desenvolvimento de novas tecnologias urgentemente necessárias para energia limpa e sustentabilidade ambiental, bem como para dispositivos eletrônicos e biomédicos.

"Geralmente leva de 10 a 20 anos para descobrir um novo material", disse Yanliang Zhang, professor associado de engenharia aeroespacial e mecânica da Universidade de Notre Dame.

"Pensei que se pudéssemos encurtar esse tempo para menos de um ano - ou mesmo alguns meses - seria uma virada de jogo para a descoberta e fabricação de novos materiais."

Agora Zhang fez exatamente isso, criando um novo método de impressão 3D que produz materiais de maneiras que a fabricação convencional não consegue igualar. O novo processo mistura várias tintas de nanomateriais em aerossol em um único bocal de impressão, variando a taxa de mistura de tinta durante o processo de impressão. Esse método — chamado impressão combinatória de alto rendimento (HTCP) — controla as arquiteturas 3D e as composições locais dos materiais impressos e produz materiais com composições e propriedades de gradiente em resolução espacial em microescala.

Sua pesquisa foi publicada em 10 de maio de 2023, na revista Nature.

O HTCP baseado em aerossol é extremamente versátil e aplicável a uma ampla gama de metais, semicondutores e dielétricos, bem como polímeros e biomateriais. Gera materiais combinacionais que funcionam como "bibliotecas", cada uma contendo milhares de composições únicas.

A combinação de impressão de materiais combinados e caracterização de alto rendimento pode acelerar significativamente a descoberta de materiais, disse Zhang. Sua equipe já usou essa abordagem para identificar um material semicondutor com propriedades termoelétricas superiores, uma descoberta promissora para aplicações de coleta de energia e resfriamento.

Além de acelerar a descoberta, o HTCP produz materiais classificados funcionalmente que passam gradualmente de rígidos para macios. Isso os torna particularmente úteis em aplicações biomédicas que precisam fazer a ponte entre tecidos moles do corpo e dispositivos vestíveis e implantáveis ​​rígidos.

In the next phase of research, Zhang and the students in his Advanced Manufacturing and Energy Lab plan to apply machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that deals with the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning is used to identify patterns in data, classify data into different categories, or make predictions about future events. It can be categorized into three main types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement learning." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"machine learning and artificial intelligence-guided strategies to the data-rich nature of HTCP in order to accelerate the discovery and development of a broad range of materials./p>