Un team dell’Università di Genova, guidato da Flavia Libonati, in collaborazione con un team del Massachusetts Institute of Technology di Boston, guidato da Markus Buehler, ha sviluppato un nuovo prototipo di materiale strutturale multifunzionale a partire dallo studio delle diatomee, dimostrando ancora una volta il ruolo chiave della natura come progettista di materiali per sistemi efficienti ed evidenziano il potenziale delle soluzioni presenti in natura per l'innovazione tecnologica.

Le diatomee sono alghe così piccole da risultare invisibili a occhio nudo, eppure sono uno dei tipi di alghe più produttivi dell’oceano e svolgono un ruolo chiave nel clima, attraverso la fotosintesi. Riescono ad assorbire grandi quantità di carbonio (CO2) dall’ambiente e a convertirlo in sostanze nutritive che alimentano la maggior parte delle forme di vita nell’oceano. Questi minuscoli organismi riescono ad immagazzinare dal 20 al 50% della CO2 prodotta sulla Terra e rappresentano uno dei più importanti bioindicatori della qualità delle acque. Inoltre, il loro guscio protettivo ha caratteristiche meccaniche uniche: rappresenta infatti il materiale naturale con più alta resistenza rapportata al peso e la struttura protettiva ha notevoli proprietà di assorbimento energetico. Di conseguenza risultano uno straordinario modello di materiale multifunzionale.

Ispirandosi a particolari aspetti morfologici di queste alghe e sfruttando l’intelligenza artificiale, ricercatrici e ricercatori UniGe hanno recentemente sviluppato un nuovo modello di materiale con prestazioni incredibili in termini di assorbimento energetico, capace di sostituire le attuali schiume o strutture a nido d’ape e hanno anche realizzato un nuovo concept di casco protettivo.

I risultati dello studio sono stati pubblicati di recente sulla prestigiosa rivista Advanced Functional Materials. Lo studio vede come co-autori anche Ludovico Musenich di UniGe come primo autore e Filippo Gallina e Daniele Origo del PoliMi.

Lo studio Revealing Diatom-Inspired Materials Multifunctionality rientra nell’ambito del progetto BEST (Machine-learning driven design of BiomimEtic Self-sensing maTerials), del bando di Ateneo Curiosity driven 2020 finanziato dall'Unione Europea - NextGEneration EU, che supporta progetti di ricerca di base motivati dalla curiosità presentati da giovani ricercatrici e ricercatori ed è stato supportato anche dal MISTI (MIT International Science & Technology Initiatives) che supportato una collaborazione di lunga data tra i docenti.

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