La National Science Foundation (NSF) degli Stati Uniti è in cerca di materiali che abbiano il potenziale di rivoluzionare il futuro. L’Iowa State University e l’Università della California, Santa Barbara, stanno affrontando questa sfida, cercando di trasformare il Digital Light Processing (DLP), una tecnologia di stampa 3D che utilizza la luce invece del calore per solidificare rapidamente la resina liquida in strati di plastica, aprendo la strada alla stampa multimateriale.
Il professore associato di ingegneria meccanica, Adarsh Krishnamurthy, leader del progetto presso l’Iowa State, spiega: “Vogliamo produrre due materiali con la stessa resina. È una rivoluzione nel campo dei materiali per la stampa 3D”.
I ricercatori stanno sfruttando la loro esperienza in chimica dei materiali, scienza computazionale, apprendimento automatico e caratterizzazione dei materiali per trovare resine che, esposte a diverse lunghezze d’onda della luce, si solidificano con proprietà diverse. Questo significa che, con un solo materiale, le stampanti 3D basate sulla luce potrebbero creare prodotti con punti di rigidità e flessibilità variabili.
Questo progetto è parte di un investimento quadriennale di 72,5 milioni di dollari da parte della NSF per sviluppare nuovi materiali che affrontino sfide sociali e sviluppino la forza lavoro scientifica e ingegneristica del futuro. Il programma fa parte della Materials Genome Initiative federale e multi-agenzia, che mira a promuovere l’uso dei materiali in modo più efficiente.
Il programma ha assegnato all’Iowa State 800.000 dollari per utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per sviluppare nuove resine stampabili con proprietà diverse. Gli esperti dell’Iowa State lavoreranno anche alla creazione di piattaforme biomediche speciali per colture cellulari con superfici di varia rigidità.
Allo stesso tempo, l’UC Santa Barbara riceverà 1,1 milioni di dollari per la loro parte nel progetto, concentrandosi sulla chimica dei polimeri.
Oltre a testare i materiali reali, i ricercatori svilupperanno un modello digitale del sistema, utilizzando l’apprendimento automatico per ottimizzare gli esperimenti e predire il comportamento delle resine sotto luce a lunghezze d’onda diverse. L’apprendimento automatico ridurrà il tempo trascorso in laboratorio e semplificherà il processo di selezione delle resine.
Inoltre, il team utilizzerà l’apprendimento per rinforzo per garantire che i progressi nei singoli esperimenti contribuiscano al progresso complessivo nella stampa 3D multimateriale basata sulla luce.
Questo approccio computazionale accelera l’obiettivo della Materials Genome Initiative di “scoprire, produrre e distribuire materiali avanzati due volte più velocemente e a una frazione del costo rispetto ai metodi tradizionali”.
CREDITO
Figura fornita da Adarsh Krishnamurthy/Iowa State University.