Revolucionaria tecnología de impresión 3D, un "cambio de juego" para descubrir y fabricar nuevos materiales

Por Universidad de Notre Dame 6 de junio de 2023

Ilustración de impresión combinatoria de alto rendimiento. El nuevo método de impresión 3D, la impresión combinatoria de alto rendimiento (HTCP), acelera drásticamente el descubrimiento y la producción de nuevos materiales. Crédito: Universidad de Notre Dame

Se ha creado un nuevo método de impresión 3D llamado impresión combinatoria de alto rendimiento (HTCP) que acelera significativamente el descubrimiento y la producción de nuevos materiales.

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"}]">semiconductores, polímeros y biomateriales.

El tradicional proceso edisoniano de prueba y error de descubrimiento es lento y laborioso. Esto obstaculiza el desarrollo de nuevas tecnologías que se necesitan con urgencia para la energía limpia y la sostenibilidad ambiental, así como para la electrónica y los dispositivos biomédicos.

"Por lo general, lleva de 10 a 20 años descubrir un nuevo material", dijo Yanliang Zhang, profesor asociado de ingeniería aeroespacial y mecánica en la Universidad de Notre Dame.

"Pensé que si podíamos acortar ese tiempo a menos de un año, o incluso unos meses, sería un cambio de juego para el descubrimiento y la fabricación de nuevos materiales".

Ahora, Zhang ha hecho exactamente eso, creando un método de impresión 3D novedoso que produce materiales en formas que la fabricación convencional no puede igualar. El nuevo proceso mezcla múltiples tintas de nanomateriales en aerosol en una sola boquilla de impresión, variando la proporción de mezcla de tinta sobre la marcha durante el proceso de impresión. Este método, llamado impresión combinatoria de alto rendimiento (HTCP, por sus siglas en inglés), controla tanto las arquitecturas 3D de los materiales impresos como las composiciones locales y produce materiales con composiciones degradadas y propiedades a una resolución espacial de microescala.

Su investigación fue publicada el 10 de mayo de 2023 en la revista Nature.

El HTCP basado en aerosol es extremadamente versátil y aplicable a una amplia gama de metales, semiconductores y dieléctricos, así como a polímeros y biomateriales. Genera materiales combinacionales que funcionan como "bibliotecas", cada una de las cuales contiene miles de composiciones únicas.

La combinación de la impresión de materiales combinados y la caracterización de alto rendimiento puede acelerar significativamente el descubrimiento de materiales, dijo Zhang. Su equipo ya ha utilizado este enfoque para identificar un material semiconductor con propiedades termoeléctricas superiores, un descubrimiento prometedor para aplicaciones de enfriamiento y recolección de energía.

Además de acelerar el descubrimiento, HTCP produce materiales clasificados funcionalmente que pasan gradualmente de rígidos a blandos. Esto los hace particularmente útiles en aplicaciones biomédicas que necesitan tender un puente entre los tejidos blandos del cuerpo y los dispositivos portátiles e implantables 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"}]">estrategias guiadas por aprendizaje automático e inteligencia artificial a la naturaleza rica en datos de HTCP para acelerar el descubrimiento y el desarrollo de una amplia gama de materiales.

"En el futuro, espero desarrollar un proceso autónomo y autónomo para el descubrimiento de materiales y la fabricación de dispositivos, para que los estudiantes en el laboratorio puedan concentrarse en el pensamiento de alto nivel", dijo Zhang.

Referencia: "Impresión de alto rendimiento de materiales combinatorios a partir de aerosoles" por Minxiang Zeng, Yipu Du, Qiang Jiang, Nicholas Kempf, Chen Wei, Miles V. Bimrose, ANM Tanvir, Hengrui Xu, Jiahao Chen, Dylan J. Kirsch, Joshua Martin , Brian C. Wyatt, Tatsunori Hayashi, Mortaza Saeidi-Javash, Hirotaka Sakaue, Babak Anasori, Lihua Jin, Michael D. McMurtrey y Yanliang Zhang, 10 de mayo de 2023, Nature DOI: 10.1038/s41586-023-05898-9