La technologie d'impression 3D révolutionnaire, un « changeur de jeu » pour la découverte et la fabrication de nouveaux matériaux

Par University of Notre Dame6 juin 2023

Illustration d'impression combinatoire à haut débit. La nouvelle méthode d'impression 3D, l'impression combinatoire à haut débit (HTCP), accélère considérablement la découverte et la production de nouveaux matériaux. Crédit : Université de Notre-Dame

Une nouvelle méthode d'impression 3D appelée impression combinatoire à haut débit (HTCP) a été créée qui accélère considérablement la découverte et la production de nouveaux matériaux.

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"}]">semi-conducteurs, polymères et biomatériaux.

Le processus de découverte par essais et erreurs séculaire d'Edisonian est lent et laborieux. Cela entrave le développement de nouvelles technologies nécessaires de toute urgence pour l'énergie propre et la durabilité environnementale, ainsi que pour les appareils électroniques et biomédicaux.

"Il faut généralement 10 à 20 ans pour découvrir un nouveau matériau", a déclaré Yanliang Zhang, professeur agrégé d'ingénierie aérospatiale et mécanique à l'Université de Notre Dame.

"Je pensais que si nous pouvions réduire ce délai à moins d'un an, voire à quelques mois, cela changerait la donne pour la découverte et la fabrication de nouveaux matériaux."

Maintenant, Zhang a fait exactement cela, en créant une nouvelle méthode d'impression 3D qui produit des matériaux d'une manière que la fabrication conventionnelle ne peut égaler. Le nouveau processus mélange plusieurs encres de nanomatériaux en aérosol dans une seule buse d'impression, faisant varier le rapport de mélange d'encre à la volée pendant le processus d'impression. Cette méthode - appelée impression combinatoire à haut débit (HTCP) - contrôle à la fois les architectures 3D et les compositions locales des matériaux imprimés et produit des matériaux avec des compositions et des propriétés de gradient à une résolution spatiale à l'échelle microscopique.

Ses recherches ont été publiées le 10 mai 2023 dans la revue Nature.

Le HTCP en aérosol est extrêmement polyvalent et applicable à une large gamme de métaux, de semi-conducteurs et de diélectriques, ainsi qu'à des polymères et des biomatériaux. Il génère des matériaux combinatoires qui fonctionnent comme des "bibliothèques", chacune contenant des milliers de compositions uniques.

La combinaison de l'impression combinée de matériaux et de la caractérisation à haut débit peut considérablement accélérer la découverte de matériaux, a déclaré Zhang. Son équipe a déjà utilisé cette approche pour identifier un matériau semi-conducteur aux propriétés thermoélectriques supérieures, une découverte prometteuse pour les applications de récupération d'énergie et de refroidissement.

En plus d'accélérer la découverte, HTCP produit des matériaux fonctionnellement gradués qui passent progressivement de rigides à souples. Cela les rend particulièrement utiles dans les applications biomédicales qui doivent faire le pont entre les tissus corporels mous et les dispositifs portables et implantables rigides.

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"}]">l'apprentissage automatique et les stratégies guidées par l'intelligence artificielle à la nature riche en données du HTCP afin d'accélérer la découverte et le développement d'une large gamme de matériaux.

"À l'avenir, j'espère développer un processus autonome et autonome pour la découverte de matériaux et la fabrication d'appareils, afin que les étudiants du laboratoire puissent être libres de se concentrer sur une réflexion de haut niveau", a déclaré Zhang.

Référence : "Impression à haut débit de matériaux combinatoires à partir d'aérosols" par 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 et Yanliang Zhang, 10 mai 2023, Nature. DOI : 10.1038/s41586-023-05898-9