Nekrodruk w natarciu. Kłujka komara tańszą alternatywą dla precyzyjnych dysz 3D

Inżynieria materiałowa wkracza na terytoria, które u wielu mogą wywołać gęsią skórkę. Naukowcy z Kanady zaprezentowali nową technikę „nekrodruku”, w której kluczowym elementem precyzyjnej drukarki 3D stała się… kłujka martwego komara. To rozwiązanie może być nawet sto razy tańsze od syntetycznych odpowiedników.

Zespół badaczy z McGill University w Montrealu, pod kierownictwem profesora Changhonga Cao, postanowił poszukać inspiracji w naturze, a dokładniej w dziedzinie zwanej nekrobotyką. Dotychczas kojarzyła się ona głównie z eksperymentami wykorzystującymi odnóża martwych pająków jako chwytaki. Kanadyjczycy poszli jednak o krok dalej, szukając idealnego narzędzia do mikrodozowania płynów.

Casting na idealną igłę

Zanim wybór padł na komara, naukowcy przeanalizowali szeroki wachlarz „naturalnych igieł”. Pod lupę trafiły żądła pszczół, os i skorpionów, kły jadowe węży oraz pazury stonóg. Większość z nich została odrzucona. Powód był prozaiczny: ewolucja przystosowała je do wstrzykiwania impulsowych dawek jadu, a nie do utrzymywania stałego, ciągłego przepływu, który jest niezbędny w druku 3D. Dodatkowo, wiele z nich było zbyt zakrzywionych.

Zwycięzcą okazała się samica komara. Jej aparat gębowy (kłujka) to prosta, wytrzymała rurka o średnicy wewnętrznej zaledwie 20–30 mikronów. Jest ona znacznie cieńsza od większości żądeł i wystarczająco sztywna, by przebić skórę ofiary – a w tym przypadku, by wytrzymać ciśnienie procesu druku.

Precyzja za grosze

Stworzona przez zespół „nekrodrukarka” wykorzystuje kłujkę pobraną od uśpionego owada, którą połączono z plastikową końcówką za pomocą żywicy utwardzanej promieniami UV. Efekty są zaskakujące. Urządzenie osiągnęło rozdzielczość druku na poziomie 18–22 mikronów. To wynik dwukrotnie lepszy od najmniejszych dostępnych na rynku metalowych końcówek dozujących.

Głównym atutem tego rozwiązania jest ekonomia. Naukowcy szacują, że organiczna dysza z komara kosztuje około 80 centów. Dla porównania, profesjonalne odpowiedniki wykonane ze szkła lub metalu są od 32 do nawet 100 razy droższe.

Natura kontra technologia

Rozwiązanie ma jednak swoje ograniczenia. Kłujki komarów, choć precyzyjne, ustępują szklanym kapilarom pod względem wytrzymałości na wysokie ciśnienie wewnętrzne. Sprawia to trudność przy drukowaniu tuszami o wysokiej lepkości, które są potrzebne do tworzenia bardziej skomplikowanych struktur przestrzennych.

Zespół profesora Cao nie składa jednak broni. Planowane jest wzmocnienie organicznych dysz powłokami ceramicznymi. W przyszłości taka technologia mogłaby znaleźć zastosowanie w drukowaniu rusztowań dla żywych komórek lub mikroskopijnych elementów elektronicznych. Zainteresowanych pogłębieniem tematu zachęcam do lektury artykułu naukowego opublikowanego na łamach Science Advances.

Zimny prysznic dla entuzjastów AI. Nauka ostrzega: LLM-y nigdy nie będą „myśleć”, bo język to nie inteligencja

#biomimetyka #ciekawostkiNaukowe #druk3D #inżynieriaMateriałowa #McGillUniversity #nekrobotyka #nekrodruk #news

AI pożera prąd, ale może też uratować nas przed blackoutem. Paradoks, o którym głośno mówią naukowcy z MIT

Dyskusja o sztucznej inteligencji często sprowadza się do jednego zarzutu: gigantycznego apetytu na energię.

I choć centra danych faktycznie drenują sieci, eksperci z MIT Energy Initiative (MITEI) wskazują na drugą stronę medalu. AI może okazać się kluczowym narzędziem, bez którego transformacja energetyczna i stabilne działanie sieci opartej na OZE będą po prostu niemożliwe.

W raporcie opublikowanym przez MIT naukowcy zwracają uwagę na rosnącą złożoność systemów energetycznych. Kiedyś równanie było proste: elektrownia węglowa produkowała stałą ilość prądu, a operatorzy martwili się tylko o szczyty zapotrzebowania. Dziś, gdy do gry wchodzą tysiące rozproszonych źródeł – paneli słonecznych i wiatraków, których wydajność zależy od kaprysu pogody – sieć staje się chaotyczna. Człowiek przestaje nad nią panować.

AI jako dyrygent sieci

Tutaj wkracza sztuczna inteligencja. Algorytmy potrafią zarządzać tym chaosem w skali mikrosekund. Anuradha Annaswamy z MIT tłumaczy, że AI tworzy „infrastrukturę informacyjną”, która spina fizyczne kable i transformatory.

Systemy te nie tylko prognozują pogodę (a więc i produkcję z OZE), ale też zarządzają popytem. Przykłady? Inteligentne termostaty, które mogą minimalnie zmienić temperaturę w tysiącach domów w szczycie obciążenia, odciążając sieć bez utraty komfortu. Baterie w autach elektrycznych (V2G), dla których AI może decydować, kiedy ładować auto (gdy prąd jest tani i jest go nadmiar), a kiedy oddać energię do sieci. Czy wreszcie same centra danych: AI może opóźniać mniej pilne obliczenia, by „wygładzić” piki zapotrzebowania.

Nowe materiały w tygodnie, nie dekady

Jeszcze bardziej fascynujący jest wpływ AI na fizykę i chemię. Ju Li, profesor inżynierii jądrowej z MIT, wskazuje, że algorytmy rewolucjonizują proces odkrywania nowych materiałów potrzebnych do budowy wydajniejszych baterii czy reaktorów jądrowych.

W laboratoriach MIT robotyczne ramiona sterowane przez AI same przeprowadzają eksperymenty, analizują wyniki i na ich podstawie planują kolejne testy – wszystko to 24 godziny na dobę. Coś, co kiedyś zajmowało naukowcom dekady prób i błędów, teraz może zająć lata lub nawet miesiące. AI „przeczytała” więcej prac naukowych niż jakikolwiek człowiek, dzięki czemu potrafi łączyć kropki między dziedzinami w sposób nieosiągalny dla ludzkiego umysłu.

Predykcja awarii

Trzecim filarem jest utrzymanie ruchu. Awaria kluczowego transformatora to koszty i ryzyko blackoutu. Algorytmy analizują dane z czujników i potrafią wykryć anomalię na długo przed tym, zanim sprzęt się zepsuje. To tzw. predictive maintenance – naprawiamy, zanim nastąpi awaria, co wydłuża życie infrastruktury i obniża koszty.

Bilans wydaje się jasny: choć trenowanie modeli AI zużywa mnóstwo energii, to inteligencja, którą dzięki temu zyskujemy, jest niezbędna, byśmy w ogóle mogli marzyć o czystej i stabilnej energetyce przyszłości.

Apple inwestuje w czystą energię w Polsce i całej Europie

#artykuł #ekologia #energetyka #inżynieriaMateriałowa #MIT #OZE #predictiveMaintenance #smartGrid #sztucznaInteligencja #transformacjaEnergetyczna

Ten przykład pokazuje siłę, znaczenie i potencjał drzemiący w tej nowej rodzinie materiałów, która z sukcesem będzie mogła być wykorzystana głównie w przemyśle zbrojeniowym – dodaje.