Vetro per tecnologie come display, compresse, computer portatili, smartphone, e le celle solari devono passare la luce, ma potrebbe beneficiare di una superficie che respinge l'acqua, sporco, olio, e altri liquidi. I ricercatori della Swanson School of Engineering dell'Università di Pittsburgh hanno creato un vetro nanostrutturato che prende ispirazione dalle ali della farfalla glasswing per creare un nuovo tipo di vetro che non solo è molto chiaro attraverso un'ampia varietà di lunghezze d'onda e angoli, ma è anche antiappannante.

Il team ha recentemente pubblicato un documento che descrive in dettaglio le loro scoperte:"Creazione di Glasswing-Butterfly Inspired Durable Antifogging Omniphobic Supertransmissive, Vetro nanostrutturato superchiaro attraverso l'apprendimento e l'ottimizzazione bayesiana" in Orizzonti di materiali . Hanno recentemente presentato questo lavoro alla conferenza ICML in "Climate Change:How Can AI Help?" officina.

Il vetro nanostrutturato ha nanostrutture casuali, come l'ala della farfalla glasswing, che sono più piccole delle lunghezze d'onda della luce visibile. Ciò consente al vetro di avere una trasparenza molto elevata del 99,5% quando le nanostrutture casuali si trovano su entrambi i lati del vetro. Questa elevata trasparenza può ridurre la luminosità e la potenza richiesta sui display che potrebbero, Per esempio, prolungare la durata della batteria. Il vetro è antiriflesso agli angoli più alti, migliorare gli angoli di visione. Il vetro ha anche una bassa foschia, meno dello 0,1%, che si traduce in immagini e testo molto chiari.

"Il bicchiere è superonnifobico, il che significa che respinge un'ampia varietà di liquidi come succo d'arancia, caffè, acqua, sangue, e latte, " spiega Sajad Haghanifar, autore principale dell'articolo e dottorando in ingegneria industriale a Pitt. "Il vetro è anche antiappannante, poiché la condensa dell'acqua tende a rotolare facilmente sulla superficie, e la vista attraverso il vetro rimane libera. Finalmente, il vetro nanostrutturato è resistente all'abrasione grazie alle sue proprietà autoriparanti:l'abrasione della superficie con una spugna ruvida danneggia il rivestimento, ma riscaldandolo lo riporta alla sua funzione originaria."

Superfici naturali come foglie di loto, gli occhi di falena e le ali di farfalla mostrano proprietà onnifobe che li rendono autopulenti, resistenti ai batteri e idrorepellenti, adattamenti per la sopravvivenza che si sono evoluti nel corso di milioni di anni. I ricercatori hanno cercato a lungo ispirazione dalla natura per replicare queste proprietà in un materiale sintetico, e anche per migliorarli. Sebbene il team non potesse fare affidamento sull'evoluzione per ottenere questi risultati, hanno invece utilizzato l'apprendimento automatico.

"Qualcosa di significativo nella ricerca sul vetro nanostrutturato, in particolare, è che abbiamo collaborato con SigOpt per utilizzare l'apprendimento automatico per raggiungere il nostro prodotto finale, "dice Paul Leu, dottorato di ricerca, professore associato di ingegneria industriale, il cui laboratorio ha condotto la ricerca. Il Dr. Leu ricopre incarichi secondari in ingegneria meccanica, scienza dei materiali e ingegneria chimica. "Quando crei qualcosa del genere, non inizi con molti dati, e ogni prova richiede molto tempo. Abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico per suggerire variabili da modificare, e come risultato ci sono voluti meno tentativi per creare questo materiale."

"L'ottimizzazione bayesiana e la ricerca attiva sono gli strumenti ideali per esplorare in modo efficiente l'equilibrio tra trasparenza e onnifobicità, questo è, senza bisogno di migliaia di fabbricazioni, richiedendo centinaia di giorni." ha detto Michael McCourt, dottorato di ricerca, ingegnere di ricerca presso SigOpt. Bolong Cheng, dottorato di ricerca, collega ingegnere di ricerca presso SigOpt, aggiunto, "L'apprendimento automatico e le strategie di intelligenza artificiale sono rilevanti solo quando risolvono problemi reali; siamo entusiasti di poter collaborare con l'Università di Pittsburgh per portare la potenza dell'apprendimento attivo bayesiano in una nuova applicazione".

"Creare Glasswing-Butterfly durevole antiappannamento onnifobico supertrasmissivo, Superclear Nanostructure Glass Through Bayesian Learning and Optimization" è stato scritto da Sajad Haghanifar, e Paolo Leu, dalla Swanson School of Engineering di Pitt; Michael McCourt e Bolong Cheng di SigOpt; e Paul Ohodnicki e Jeffrey Wuenschell del National Energy Laboratory del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti.