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  • Mecanismo de varios pasos de formación de nanoestructuras en cristal líquido

    Fig. 1:Comportamiento de todo el sistema y paisaje de energía libre. a Evolución temporal del número de moléculas esmécticas en el sistema. También se representa gráficamente el número de moléculas esmécticas que pertenecen al grupo esmectico más grande. b Evolución en el tiempo de la intensidad numérica de dispersión de rayos X. También se representa gráficamente la intensidad en función del número de moléculas esmécticas en el sistema. c Mapa de contorno del paisaje de energía libre en función del tamaño del grupo esmectico y el valor del parámetro de orden. Las líneas negras indican contornos con intervalo de 0,5 kBT. d Valor estimado de la tasa de nucleación en función del tamaño del umbral. J1 y J2 son valores de meseta. e Mínimos de energía libre en función del tamaño del conglomerado. Crédito:DOI:10.1038 / s41467-021-25586-4

    La mayoría de nuestras comodidades diarias, como los plásticos, aleaciones y alimentos procesados, se proporcionan como sólidos, ya menudo se procesan mediante un proceso de enfriamiento controlado de una mezcla líquida a un sólido. Cristales líquidos, soluciones polímeros, y los biomateriales forman una amplia variedad de patrones estructurales que surgen de las diferencias en los procesos de enfriamiento. Estos patrones proporcionan una diversidad de funciones, y puede influir significativamente en las propiedades de los productos sólidos. Por esta razón, comprender cómo se desarrolla el proceso de enfriamiento y cómo se puede controlar es importante en diversos campos de investigación, como la física, biología, ciencia de los Materiales, e ingeniería.

    En muchos casos, la formación de un sólido en un proceso de enfriamiento se inicia con la formación de nanoestructuras, para lo cual la teoría clásica de nucleación (CNT) ha dado una explicación simple. Sin embargo, CNT no puede explicar cuantitativamente algunas propiedades físicas importantes, como la velocidad de formación de nanoestructuras. Las simulaciones moleculares son medios prometedores como tecnología que permite la observación del movimiento microscópico de moléculas individuales, para contar el número de nanoestructuras, y cuantificar cómo aumentan. Sin embargo, hay muchos tipos de nanoestructuras que son difíciles de observar usando solo simulaciones moleculares, y se prevén combinaciones de simulaciones moleculares con otras tecnologías avanzadas para superar esta dificultad. Por ejemplo, La existencia de nanoestructuras características en los cristales líquidos durante el proceso de enfriamiento se ha predicho basándose en experimentos de dispersión de rayos X. los detalles de tales nanoestructuras no pudieron ser revelados por simulaciones moleculares solamente y siguen siendo una pregunta abierta. Por tanto, ha sido muy deseado desarrollar tecnologías computacionales que proporcionen nuevos métodos de análisis para la identificación de nanoestructuras con alta precisión, facilitando el diseño de materiales innovadores.

    Uno de los objetivos del "Proyecto de diseño de ultra alto rendimiento y tecnología de creación de prototipos para el proyecto de desarrollo de materiales ultra avanzados" de la New Energy and Industrial Technology Development Organisation (NEDO) es acelerar el desarrollo de materiales funcionales orgánicos y poliméricos a través de la trinidad de procesos computacionales. Ciencias, Proceso tecnológico, y tecnología de medición. Como parte de este proyecto, Dr. Kazuaki Z. Takahashi, Investigador principal del Centro de Investigación para el Diseño Computacional de Materiales Funcionales Avanzados (CD-FMat), Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada (AIST), Dr. Takeshi Aoyagi, Gerente Principal de Investigación de CD-FMat, AIST, y el Dr. Jun-ichi Fukuda, Catedrático de Departamento de Física, Facultad de Ciencias, Universidad de Kyushu, han estado desarrollando las tecnologías destinadas al control de estructuras de materiales, prestando especial atención a la nanoestructuración como punto de partida. Su estudio se centra en el proceso de enfriamiento de cristales líquidos, materiales funcionales orgánicos y poliméricos típicos.

    Han desarrollado un método de análisis novedoso que combina simulación molecular e inteligencia artificial (IA) para observar el proceso de formación de nanoestructuras características en cristales líquidos templados. Descubrieron un proceso de nanoestructuración de tres pasos que no puede explicarse con la teoría clásica de la nucleación. y también aclaró su mecanismo.

    Los resultados de la investigación se publicaron en una revista científica británica interdisciplinaria. Comunicaciones de la naturaleza el 6 de septiembre 2021.


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