Löschbare Tinte für den 3D-Druck entwickelt

Bis zu 100 Nanometer große Strukturen lassen sich wieder auflösen. [...]

Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben ein neues Verfahren entwickelt, durch das sich die Tinte für 3D-Drucker wieder „wegwischen“ lässt. Die bis zu 100 Nanometer kleinen Strukturen lassen sich dadurch wiederholt auflösen und neu schreiben – ein Nanometer entspricht einem Millionstel Millimeter. Damit könnten vielfältige neue Anwendungen entstehen, zum Beispiel in der Biologie oder Materialentwicklung.

Reversible Bindungsverknüpfung
Die KIT-Wissenschaftler haben eine Tinte mit einer reversiblen Bindungsverknüpfung entwickelt, deren Bausteine sich wieder voneinander trennen lassen. Das Gedruckte wird einfach gelöscht, indem es in eine Lösungschemikalie getaucht wird. An der gelöschten Stelle kann wiederum erneut geschrieben werden, sodass sich die Struktur mehrfach verändern lässt.

Mit löschbarer Tinte geschriebene Formen lassen sich in Strukturen aus nicht-löschbarer Tinte integrieren: So wird es möglich, beim dreidimensionalen Druck Stützkonstruktionen – ähnlich wie beim Brückenbau – herzustellen und sie im weiteren Fertigungsprozess wieder zu entfernen. Für die Biologie ließen sich 3D-Designer-Petrischalen weiterentwickeln.

Sehr breite Anwendungspalette
„Man könnte während des Zellwachstums Teile des dreidimensionalen Mikrogerüstes wieder entfernen, um zu untersuchen, wie die Zellen auf die veränderte Umgebung reagieren“, so KIT-Professor Martin Wegener. Denkbar sei es auch, künftig mithilfe löschbar geschriebener, leitender Strukturen reversible Drahtbindungen als elektronische Bauteile herzustellen.

Durch das Mischen einer permanenten und einer nichtpermanenten Tinte ließen sich zudem die Eigenschaften des gedruckten Materials beeinflussen und es zum Beispiel mehr oder weniger porös machen. Unter dem Titel „Cleaving Direct Laser Written Microstructures on Demand“ wurde das Verfahren im Fachmagazin in „Angewandte Chemie“ veröffentlicht.


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*