Material der nächsten Generation, das sich an seine Geschichte anpasst

Reaktionsfähiges Material ändert sein Verhalten auf der Grundlage früherer Bedingungen

17.11.2022 - Finnland

Inspiriert von lebenden Systemen haben Forscher der Aalto-Universität ein neues Material entwickelt, das sein elektrisches Verhalten auf der Grundlage früherer Erfahrungen ändert und damit eine Art adaptives Gedächtnis besitzt. Solche adaptiven Materialien könnten in der nächsten Generation von medizinischen und Umweltsensoren sowie in weichen Robotern oder aktiven Oberflächen eine wichtige Rolle spielen.

Olli Ikkala / Aalto University

Die Form und die Leitfähigkeit der Säulen, die von magnetischen Kügelchen in einem Magnetfeld gebildet werden, hängen von der Stärke und dem Verlauf des Feldes ab.

Reaktionsfähige Materialien werden inzwischen in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt, von Gläsern, die sich bei Sonnenlicht verdunkeln, bis hin zu Systemen zur Verabreichung von Medikamenten. Bestehende Materialien reagieren jedoch immer auf die gleiche Weise - ihre Reaktion auf eine Veränderung hängt nicht von ihrer Vorgeschichte ab, und sie passen sich auch nicht aufgrund ihrer Vergangenheit an.

Das ist ein grundlegender Unterschied zu lebenden Systemen, die ihr Verhalten dynamisch auf der Grundlage früherer Bedingungen anpassen. Eine der nächsten großen Herausforderungen in der Materialwissenschaft ist die Entwicklung wirklich intelligenter Materialien, die von lebenden Organismen inspiriert sind. Wir wollten ein Material entwickeln, das sein Verhalten auf der Grundlage seiner Geschichte anpasst", sagt Bo Peng, ein Academy Research Fellow an der Aalto-Universität und einer der Hauptautoren dieser Studie.

Die Forscher synthetisierten mikrometergroße magnetische Kügelchen, die dann durch ein Magnetfeld angeregt wurden. Wenn der Magnet eingeschaltet war, stapelten sich die Kügelchen zu Säulen auf. Die Stärke des Magnetfelds wirkt sich auf die Form der Säulen aus, was wiederum Einfluss darauf hat, wie gut sie Strom leiten.

Mit diesem System haben wir den Magnetfeldreiz und die elektrische Reaktion gekoppelt. Interessanterweise haben wir festgestellt, dass die elektrische Leitfähigkeit davon abhängt, ob wir das Magnetfeld schnell oder langsam variieren. Das bedeutet, dass die elektrische Reaktion vom Verlauf des Magnetfeldes abhängt. Das elektrische Verhalten war auch unterschiedlich, wenn das Magnetfeld zu- oder abnahm. Die Reaktion zeigte eine Bistabilität, die eine elementare Form des Gedächtnisses ist. Das Material verhält sich so, als hätte es ein Gedächtnis für das Magnetfeld", erklärt Peng.

Grundlegendes Lernen

Das Gedächtnis des Systems ermöglicht ihm auch ein Verhalten, das einem rudimentären Lernen ähnelt. Obwohl das Lernen in lebenden Organismen enorm komplex ist, besteht sein grundlegendstes Element bei Tieren in einer Veränderung der Reaktion von Verbindungen zwischen Neuronen, den so genannten Synapsen. Je nachdem, wie häufig sie stimuliert werden, lassen sich die Synapsen eines Neurons schwerer oder leichter aktivieren. Diese Veränderung, die als kurzfristige synaptische Plastizität bezeichnet wird, macht die Verbindung zwischen einem Neuronenpaar je nach ihrer jüngsten Geschichte stärker oder schwächer.

Den Forschern gelang es, mit ihren magnetischen Kügelchen etwas Ähnliches zu erreichen, auch wenn der Mechanismus ein völlig anderer ist. Wenn sie die Kügelchen einem schnell pulsierenden Magnetfeld aussetzten, leitete das Material den Strom besser, während ein langsameres Pulsieren die Leitfähigkeit verschlechterte.

Das erinnert an die kurzzeitige synaptische Plastizität", sagt Aalto-Professor Olli Ikkala. Unser Material funktioniert ein bisschen wie eine Synapse. Was wir gezeigt haben, ebnet den Weg für die nächste Generation von durch das Leben inspirierten Materialien, die sich biologische Prozesse der Anpassung, des Gedächtnisses und des Lernens zunutze machen werden.

In der Zukunft könnte es noch mehr Materialien geben, die algorithmisch von lebensähnlichen Eigenschaften inspiriert sind, auch wenn sie nicht die volle Komplexität biologischer Systeme aufweisen werden. Solche Materialien werden für die nächste Generation von Soft-Robotern und für die medizinische und Umweltüberwachung von zentraler Bedeutung sein", fügt Ikkala hinzu.

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