Guido Kusters a créé des modèles mathématiques pour faciliter le développement de polymères intelligents et a soutenu son doctorat. thèse cum laude au Département de physique appliquée et d’enseignement scientifique de l’Université de technologie d’Eindhoven le 29 mai.
« Il est très probable que vous ayez déjà utilisé un ou plusieurs polymères intelligents aujourd’hui », explique Kusters.
« Comme du gel capillaire. C’est doux et malléable lorsque vous le retirez du tube, mais une fois dans vos cheveux, il devient dur et votre coupe de cheveux restera fermement en place pour le reste de la journée. Ces matériaux sont fondamentalement doux, ce qui est familier grâce à des choses comme les élastiques, le dentifrice et tout emballage en plastique.
Kusters explique que les matériaux souples ont souvent une fonction sans ambiguïté. Les emballages en plastique, par exemple, séparent le produit de son environnement. Mais c’est précisément la facilité avec laquelle ces matériaux peuvent changer de forme qui les rend particulièrement adaptés à des fonctions plus complexes dans lesquelles ils doivent, par exemple, s’adapter aux changements de l’environnement.
Ensuite, ces matériaux sont appelés matériaux souples et réactifs, explique Kusters, et c’est ce sur quoi il a passé les quatre dernières années à faire des recherches approfondies.
Méthode accessible
Au lieu de passer des heures au laboratoire, Kusters travaillait principalement sur son ordinateur portable. Sa mission était claire : il voulait rendre plus efficace le développement de polymères intelligents à l’aide de modèles mathématiques. Mais faire des expériences ne nous apprend-il pas davantage ?
« Si c’était aussi simple de le faire en laboratoire, nous le ferions », souligne Kusters. « Nous avons souvent affaire à des matériaux très précieux et à des tests longs. On ne peut pas essayer quelque chose rapidement. Surtout lorsqu’il s’agit d’optimiser des polymères intelligents, un modèle de calcul fournira une indication plus rapide de la manière dont un matériau peut être amélioré. »
Il n’est pas le premier à essayer d’intégrer des polymères intelligents dans un modèle, explique Kusters. Et pourtant, son approche est unique, en partie parce que son projet s’inscrit dans un vaste consortium de recherche : Soft Advanced Materials. Cela implique la collaboration de plusieurs universités et instituts de recherche, ainsi que de plusieurs partenaires industriels.
« Dans les modèles antérieurs, des mécanismes beaucoup plus complexes étaient utilisés, de manière numérique. Cela le rend très précis mais nécessite d’effectuer à chaque fois un nouveau calcul compliqué. Notre nouvelle méthode de modélisation est beaucoup plus accessible et applicable de manière générique. Ce qui signifie qu’il est également plus facile à utiliser dans l’industrie. »
Granulé d’engrais
Kusters cherche un petit sac posé sur son bureau, juste à côté de sa volumineuse thèse.
« C’est une chose de créer un modèle, mais je voulais aussi montrer que ce modèle peut être utilisé pour un grand nombre de polymères intelligents. Depuis des matériaux polymères relativement simples jusqu’à des structures plus biologiques. J’ai vraiment étudié un large spectre. »
Kusters a ouvert le sac et en sort quelques petits granulés. « Le partenaire Corbion produit ces granulés d’urée, qui sont utilisés dans l’agriculture à grande échelle. Normalement, les nutriments sont libérés en même temps, mais une libération progressive serait beaucoup plus souhaitable pour les plantes et l’environnement. Ceci peut être obtenu en enrobant les granulés dans un polymère intelligent. »
L’idée semble simple, dit-il. « Dans un environnement humide, la couche de polymère va se dilater, la rendant poreuse. Cela permet aux nutriments de se dissoudre dans l’eau et d’être libérés. Mais le grand défi est d’adapter le profil de libération de ces couches de polymère aux besoins des cultures. Et pour cela, nous devons mieux comprendre le comportement du revêtement polymère. »
Le modèle de Kusters a fourni les informations requises. « Un granulé d’engrais doit libérer des nutriments pendant tout le cycle de la plante, qui dure au moins six mois. Cela signifie que les expériences pratiques prennent beaucoup de temps. Nous avons analysé quels mécanismes sont importants pour la libération. L’épaisseur de l’enrobage , comment l’eau s’écoule dans les passages, à quel point le polymère que nous utilisons est cristallin. Mon modèle vous permet de modifier le revêtement polymère et de voir immédiatement comment la libération va changer. »
Des cerveaux courbés
Kusters a mis bien plus dans son modèle que le simple granule d’urée. « Je me suis inspiré des polymères intelligents développés au sein du groupe de recherche du CEC sur les matériaux et dispositifs fonctionnels sensibles aux stimuli, tels que le revêtement vibrant capable de nettoyer indépendamment les cellules solaires, ou peut-être même un rover martien. Quel mécanisme se cache exactement derrière cela ? ? Et comment peut-on préprogrammer certains mouvements ? »
Il a passé quatre ans à Harvard pour contribuer à la création d’un nouveau matériau basé sur des tissus biologiques. Ou encore les cerveaux miniatures, un projet qu’il a rencontré pour la première fois grâce aux connexions qu’il a établies lors de son stage de maîtrise à l’Université d’Oxford.
« Les bords d’un mini-cerveau artificiel sur une puce deviennent de plus en plus ridés avec le temps. Ces rides sont essentielles au bon fonctionnement de notre cerveau courbé. Une maladie génétique – la lissencéphalie, qui signifie littéralement « cerveau lisse » – peut réduire les rides, ce qui peut conduire à des déficiences mentales. Nous aimerions utiliser notre modèle pour avoir un aperçu des rides du cerveau, peut-être même l’utiliser pour diagnostiquer ces types de déficiences à un stade précoce. Cependant, souligne-t-il, « je parle d’un avenir lointain ».
Que sa thèse décrit un large éventail d’applications « est certainement pour une bonne raison », dit Kusters. « Nous avons démontré que vous pouvez utiliser une approche relativement générique pour décrire une grande variété de matériaux souples et réactifs. Et, au moins aussi important, que vous pouvez ensuite en tirer des conclusions utiles. Donc, pour tous ceux qui se demandent pourquoi nous modélisons les choses, c’est la puissance de notre modèle. »
Plus d’information:
Thèse de doctorat: Modèles minimaux de matériaux souples et réactifs