Il materiale ispirato al pettirosso potrebbe aumentare la durata della batteria.

Un materiale ispirato al pettirosso potrebbe prolungare la durata della batteria.

L’usignolo orientale non è semplicemente bello da guardare. Le sue piume presentano anche una struttura unica che potrebbe rivoluzionare applicazioni sostenibili come batterie e filtrazione dell’acqua.

In particolare, il blu brillante delle ali dell’uccello non è il risultato della pigmentazione del colore. Invece, è dovuto a una rete di canali con un diametro di alcune centinaia di nanometri che attraversano le piume.

Questa struttura di rete ha ispirato i ricercatori dell’ETH Zurigo a replicare questo materiale in laboratorio. Hanno sviluppato un materiale sintetico che presenta lo stesso design strutturale delle piume dell’usignolo, con il potenziale per offrire casi d’uso pratici, come una durata migliorata della batteria.

I ricercatori hanno sperimentato con una gomma siliconica trasparente che può essere sia allungata che deformata. L’hanno posizionata in una soluzione oleosa, lasciandola gonfiare per diversi giorni in un forno riscaldato a 60 °C. Poi l’hanno raffreddata ed estratta.

Il team ha osservato che la nanostruttura della gomma era cambiata durante la procedura e hanno identificato strutture di rete simili a quelle delle piume dell’usignolo. L’unica differenza essenziale era lo spessore dei canali formati: il materiale sintetico era di 800 nanometri accanto ai 200 nanometri delle piume.

Struttura delle piume dell'usignolo e replica del materiale sintetico
La microstruttura di una piuma (B) dell’usignolo orientale (A) e a destra la stessa struttura del laboratorio (D) e il materiale sviluppato (C). Credit: Fernández-​Rico, C., et al. Nature Materials, 2023

Il risultato è stato ottenuto grazie al nuovo metodo basato sulla separazione di fase di una matrice polimerica e una soluzione oleosa. La separazione di fase è un comune fenomeno fisico che tutti abbiamo osservato nella vita di tutti i giorni. Ad esempio, pensate a un condimento per insalata fatto di olio e aceto: le sostanze si separano a meno che non vengano vigorosamente mescolate e si separano di nuovo quando l’agitazione si ferma.

Ma è anche possibile mescolare le sostanze con il calore e separarle di nuovo con il raffreddamento, ed è proprio quello che hanno fatto gli scienziati in laboratorio.

“Siamo in grado di controllare e selezionare le condizioni in modo tale che vengano formati canali durante la separazione di fase. Siamo riusciti a interrompere la procedura prima che le due fasi si uniscano completamente di nuovo”, ha detto Carla Fernández Rico, autrice principale dello studio.

Un vantaggio notevole di questo metodo è che il materiale rimane scalabile. “In teoria potresti usare un pezzo di plastica gommosa di qualsiasi dimensione. Tuttavia, avresti bisogno anche di contenitori e forni corrispondentemente grandi”, ha aggiunto Rico.

La tecnologia potrebbe rivelarsi utile nelle batterie sostituendo gli elettroliti liquidi, che facilitano il trasferimento degli ioni di litio tra gli elettrodi, ma spesso reagiscono con gli ioni e così riducono la capacità e la durata della batteria. Gli elettroliti solidi con una struttura di rete come quella sviluppata dai ricercatori non solo eliminerebbero il problema, ma consentirebbero anche un buon trasporto degli ioni e aumenterebbero la durata della batteria.

Anche i filtri per l’acqua sono un altro campo di applicazione potenziale grazie alle proprietà di trasporto della rete e alla grande superficie, che potrebbe consentire l’eliminazione di contaminanti, tra cui batteri e altre particelle dannose presenti nell’acqua.

Rico intende sviluppare ulteriormente la sua ricerca con uno sguardo alla sostenibilità e sottolinea che il lavoro del team è ancora lontano dall’essere concluso.

“Il prodotto è ancora molto lontano dal essere pronto per il mercato”, ha detto. “Sebbene il materiale gommoso sia economico e facile da ottenere, la fase oleosa è piuttosto costosa. Qui sarebbero necessari materiali meno costosi.” Forse lo strumento di apprendimento profondo di DeepMind potrebbe essere d’aiuto.

Lo studio completo è pubblicato sulla rivista Nature Materials.