Pesquisadores da Universidade de Cambridge demonstraram recentemente que o Ripple, uma propriedade -chave de materiais 2D, afeta interações fluidas, força, condutividade e atividade química. Entender a relação entre ondulação e defeitos é essential para tecnologias como armazenamento de energiaeletrônicos flexíveis, nanofluídicos e catálise. O estudo foi publicado em Anais da Academia Nacional de Ciências.
As ondulações de superfície em materiais bidimensionais, como o grafeno, que têm apenas um átomo de espessura, podem ser dramaticamente afetados por defeitos. Esses defeitos podem até fazer com que a folha congelasse no lugar, assim como uma imagem estática.
O Dr. Fabian Thiemann, o primeiro autor do estudo, é atualmente um cientista de pesquisa da IBM. Ele começou essa pesquisa enquanto perseguia seu doutorado. na UCL, a Universidade de Cambridge e o Imperial School London.
Embora os experimentos possam capturar a forma geral das membranas onduladas, elas lutam para resolver como essas estruturas evoluem na escala atômica ao longo do tempo. Nossas simulações preenchem essa lacuna, permitindo -nos rastrear a dinâmica ondulante em detalhes e descobrir o papel dos defeitos microscópicos na formação da morfologia do materials.
Dr. Fabian Thiemann, Primeiro Autor da Universidade de Cambridge
Ondulações congeladas
Os materiais 2D são centrais para os avanços tecnológicos em áreas como filtração de água, eletrônicos de alta velocidade e telas flexíveis ultrafinas. No entanto, no nível atômico, as superfícies que parecem planas nunca são verdadeiramente planas. Essas superfícies 2D contêm ondulações microscópicas que influenciam suas propriedades.
Os pesquisadores usaram modelos de computador baseados em aprendizado de máquina para simular folhas 2D de grafeno e outros materiais. Esses modelos lhes permitiram examinar como diferentes materiais, com e sem defeitos, exibem comportamento ondulado. Eles descobriram que os defeitos no materials afetam como as ondulações se propagam e, mais significativamente, fazem com que a membrana congelasse e perca sua flexibilidade quando as concentrações de defeitos são altas.
O impacto da intenção de uma proporção tão pequena de defeitos pode ter na dinâmica do grafeno é notável. As perspectivas de explorar essas novas idéias fundamentais são emocionantes e numerosas, principalmente em nanofluídicos.
Angelos Michaelides, professor do Departamento de Química de Yusuf Hamied, Universidade de Cambridge
Projetando em torno de defeitos
O Dr. Camille Scalliet, atualmente pesquisador permanente do Laboratoire de Physique de L’Ecole Normale Supérrieure em Paris, conduziu essa pesquisa enquanto atuava como bolsista de pós -doutorado de Herchel Smith na Universidade de Cambridge.
Ela comentou: “Ao entender como os defeitos influenciam essas ondulações, nosso trabalho ajuda os engenheiros a controlar o comportamento físico desses materiais usando defeitos, algo tradicionalmente considerado indesejável como uma ferramenta de design. ”
Este trabalho é um exemplo principal de como os potenciais de aprendizado de máquina (uma sub-disciplina de inteligência synthetic) estão transformando o campo da ciência dos materiais, permitindo previsões mais precisas, eficientes e orientadas a dados das propriedades do materials. Isso é acelerar a descoberta e design de materiais, levando ao desenvolvimento de novos materiais com funcionalidades desejadas para várias aplicações.
Erich um Müller, professor do Departamento de Engenharia Química, Imperial School London
Os pesquisadores estão empolgados em expandir essas descobertas no futuro. Fabian Thiemann e Camille Scalliet discutiram seus pensamentos sobre o futuro de seu estudo: “Existem ótimas maneiras de continuar este trabalho. Nossos próximos passos são estudar situações mais complicadas na nanoescala, como membranas em contato com água ou outros materiais. Este é apenas o começo desta colaboração. ”
Referência do diário:
Thiemann, FL, et al. (2025) Os defeitos induzem a transição de fase da dinâmica para a ondulação estática no grafeno. Anais da Academia Nacional de Ciências. doi.org/10.1073/pnas.2416932122.