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  • Meccanismo multistep di formazione di nanostrutture nei cristalli liquidi

    Fig. 1:Comportamento dell'intero sistema e panorama dell'energia libera. a Evoluzione temporale del numero di molecole smectiche nel sistema. Viene anche tracciato il numero di molecole smectiche appartenenti al cluster smettico più grande. b Evoluzione temporale dell'intensità numerica di diffusione dei raggi X. Viene anche tracciata l'intensità in funzione del numero di molecole smectiche nel sistema. c Mappa di contorno del paesaggio dell'energia libera in funzione della dimensione del cluster smettico e del valore del parametro d'ordine. Le linee nere indicano i contorni con intervallo di 0,5 kBT. d Valore stimato della velocità di nucleazione in funzione della dimensione della soglia. J1 e J2 sono valori di plateau. e Minimi di energia libera in funzione della dimensione del cluster. Credito:DOI:10.1038/s41467-021-25586-4

    La maggior parte dei nostri prodotti quotidiani, come plastica, leghe e alimenti trasformati, sono forniti come solidi, e sono spesso trasformati da un processo di raffreddamento controllato da una miscela liquida a un solido. Cristalli liquidi, soluzioni, polimeri, e i biomateriali formano un'ampia varietà di modelli strutturali derivanti dalle differenze nei processi di raffreddamento. Questi modelli forniscono una varietà di funzioni, e possono influenzare significativamente le proprietà dei prodotti solidi. Per questa ragione, capire come procede il processo di raffreddamento e come può essere controllato è importante in diversi campi di ricerca come la fisica, biologia, scienza dei materiali, e ingegneria.

    In molti casi, la formazione di un solido in un processo di raffreddamento è iniziata con la formazione di nanostrutture, per la quale la teoria della nucleazione classica (CNT) ha dato una semplice spiegazione. Però, Il CNT non può spiegare quantitativamente alcune importanti proprietà fisiche come la velocità di formazione delle nanostrutture. Le simulazioni molecolari sono mezzi promettenti come tecnologia che consente l'osservazione del movimento microscopico di singole molecole, contare il numero di nanostrutture, e quantificare come aumentano. Però, ci sono molti tipi di nanostrutture difficili da osservare usando solo simulazioni molecolari, e sono previste combinazioni di simulazioni molecolari con altre tecnologie avanzate per superare questa difficoltà. Per esempio, l'esistenza di caratteristiche nanostrutture nei cristalli liquidi durante il processo di raffreddamento è stata prevista sulla base di esperimenti di diffusione dei raggi X.Tuttavia, i dettagli di tali nanostrutture non potevano essere rivelati dalle sole simulazioni molecolari e sono rimasti una questione aperta. È stato quindi fortemente desiderato sviluppare tecnologie computazionali che fornissero nuovi metodi di analisi per l'identificazione di nanostrutture con elevata precisione, facilitando la progettazione di materiali innovativi.

    Uno degli obiettivi del "Ultra High-Throughput Design and Prototyping Technology for Ultra Advanced Materials Development Project" della New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) è quello di accelerare lo sviluppo di materiali funzionali organici e polimerici attraverso la triade di scienza, tecnologia di processo, e tecnologia di misurazione. Come parte di questo progetto, Dott. Kazuaki Z. Takahashi, Ricercatore Senior del Centro di Ricerca per la Progettazione Computazionale di Materiali Funzionali Avanzati (CD-FMat), Istituto Nazionale di Scienze e Tecnologie Industriali Avanzate (AIST), Dottor Takeshi Aoyagi, Responsabile della ricerca principale di CD-FMat, AIST, e il dottor Jun-ichi Fukuda, Professore del Dipartimento di Fisica, Facoltà di Scienze, Università di Kyushu, hanno sviluppato le tecnologie volte al controllo delle strutture dei materiali, prestando particolare attenzione alla nanostrutturazione come punto di partenza. Il loro studio si concentra sul processo di raffreddamento dei cristalli liquidi, tipici materiali funzionali organici e polimerici.

    Hanno sviluppato un nuovo metodo di analisi che combina simulazione molecolare e intelligenza artificiale (AI) per osservare il processo di formazione delle caratteristiche nanostrutture nei cristalli liquidi spenti. Hanno scoperto un processo in tre fasi di nanostrutturazione che non può essere spiegato dalla teoria della nucleazione classica, e ne ha anche chiarito il meccanismo.

    I risultati della ricerca sono stati pubblicati su una rivista scientifica interdisciplinare britannica Comunicazioni sulla natura il 6 settembre, 2021.


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