Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid han desarrollado un innovador sistema para optimizar el comportamiento eléctrico, térmico y mecánico de materiales impresos en 3D, especialmente termoplásticos conductivos. Este avance permite controlar la estructura interna de los materiales, superando desafíos previos relacionados con la resistencia mecánica y la transmisión de señales eléctricas. La integración de herramientas computacionales avanzadas y ensayos experimentales ha llevado a la creación de estructuras sensibles capaces de transformar señales mecánicas en eléctricas. Este descubrimiento abre nuevas oportunidades para el diseño de materiales multifuncionales en diversas aplicaciones, desde robótica blanda hasta sensores inteligentes en la industria aeroespacial.
Un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha desarrollado un sistema innovador que optimiza el comportamiento eléctrico, térmico y mecánico de los materiales impresos en 3D. Según Daniel García-González, uno de los autores del estudio y miembro del Departamento de Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras, “los termoplásticos conductivos son muy prometedores por su capacidad para transmitir señales eléctricas mientras proporcionan soporte estructural”. Sin embargo, el desafío principal radica en controlar la estructura interna durante su fabricación.
García-González explica que la unión entre filamentos y las pequeñas cavidades presentes en estos materiales afectan tanto a su resistencia mecánica como a su capacidad para transmitir señales eléctricas. Hasta ahora, estos factores eran considerados defectos inevitables en el proceso de impresión 3D. No obstante, gracias a la integración de herramientas computacionales avanzadas y ensayos experimentales, los investigadores han logrado controlar estas características, permitiendo la creación de estructuras sensibles que pueden transformar señales mecánicas en eléctricas.
Javier Crespo, también del Departamento de Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras, destaca que este descubrimiento es extrapolable a otras tecnologías de impresión 3D, donde se podrían utilizar materiales más blandos. Crespo se muestra optimista sobre el potencial para diseñar nuevos materiales que sentarán las bases para futuros avances en la fabricación aditiva mediante estas nuevas herramientas computacionales.
El estudio cuenta con una amplia validación experimental y ofrece un enfoque fiable para abordar las diferencias en el comportamiento de los componentes conductores. Este avance representa un paso significativo hacia el diseño de materiales multifuncionales. “Estas estructuras podrían ser utilizadas en ingeniería para fabricar robots blandos o para obtener datos virtuales útiles en tecnologías de machine learning”, añade Crespo.
Emilio Martínez-Pañeda, profesor en la Universidad de Oxford y coautor del estudio, subraya que “el trabajo abre un sinfín de oportunidades”, facilitando el desarrollo de materiales y sensores inteligentes con aplicaciones potenciales en la industria aeroespacial y la monitorización de infraestructuras. Además, García-González menciona que “con estos nuevos materiales podríamos crear parches o apósitos capaces de avisarnos sobre cuántas veces flexionamos la rodilla”, lo cual sería crucial para alertar sobre posibles lesiones al alcanzar puntos críticos que podrían dañar los músculos.
Este avance no solo promete revolucionar el campo de los materiales impresos en 3D, sino que también podría tener un impacto significativo en múltiples sectores industriales.
Los termoplásticos conductivos son materiales que tienen la capacidad de transmitir señales eléctricas mientras proporcionan un soporte estructural. Esto los hace muy prometedores para diversas aplicaciones tecnológicas.
El principal desafío es el control de la estructura interna de los materiales, ya que la unión entre filamentos y la presencia de pequeñas cavidades afectan tanto a su resistencia mecánica como a su capacidad para transmitir señales eléctricas.
Los investigadores han integrado herramientas computacionales avanzadas y ensayos experimentales para controlar características que antes se consideraban defectos inevitables, permitiendo fabricar estructuras sensibles que pueden transformar señales mecánicas en señales eléctricas.
Estos nuevos materiales podrían utilizarse en la fabricación de robots blandos, en tecnologías de machine learning, así como en la creación de sensores inteligentes útiles en la industria aeroespacial o para monitorizar infraestructuras.
Se podrían desarrollar parches o apósitos que alerten sobre cuántas veces se flexiona una articulación, ayudando a prevenir lesiones al indicar puntos críticos donde podría inducirse daño muscular.