Description du projet
Déchiffrer les mécanismes moléculaires qui contrôlent l’auto-assemblage des matériaux
La nature a recours à l’auto-assemblage pour construire des matériaux supramoléculaires fascinants, tels que les microtubules et les filaments de protéines, qui sont capables de s’autoguérir, de se reconfigurer, de s’adapter ou de répondre à des stimuli spécifiques de manière dynamique. La création de matériaux supramoléculaires synthétiques (polymères) possédant des propriétés bio-inspirées comparables, à l’aide de ces mêmes principes d’auto-assemblage, s’avère prometteuse pour de nombreuses applications. Pour les concevoir de façon rationnelle, il faut toutefois comprendre en détail les mécanismes moléculaires qui contrôlent le processus d’auto-assemblage, ce qui est généralement très difficile à obtenir expérimentalement. Le projet DYNAPOL, financé par l’UE, permettra de mieux comprendre l’origine moléculaire du comportement bio-inspiré de ces matériaux grâce à une modélisation massive portant sur plusieurs échelles, à des simulations avancées et à l’apprentissage automatique. Les résultats de ses recherches aboutiront à des modèles fondamentaux permettant une conception rationnelle de matériaux artificiels dynamiques dotés de propriétés bio-inspirées contrôlables.
Objectif
Nature uses self-assembly to build fascinating supramolecular materials, such as microtubules and protein filaments, that can self-heal, reconfigure, adapt or respond to specific stimuli in dynamic way. Building synthetic (polymeric) supramolecular materials possessing similar bioinspired properties via the same self-assembly principles is interesting for many applications. But their rational design requires a detailed comprehension of the molecular determinants controlling the assembly (structure, dynamics and properties) that is typically very difficult to reach experimentally.
The aim of this project is to obtain structure-dynamics-property relationships to learn how to control the dynamic bioinspired properties of supramolecular polymers. I propose to unravel the molecular origin of the bioinspired behavior through massive multiscale modeling, advanced simulations and machine learning. First, we will develop ad hoc molecular models to study monomer assembly and the supramolecular structure of various types of self-assembled materials on multiple scales. Second, using advanced simulation approaches we will characterize the supramolecular dynamics of these materials (dynamic exchange of monomers) at high (submolecular) resolution. We will then study bioinspired properties such as the ability of various supramolecular materials to self-heal, adapt or reconfigure dynamically in response to specific stimuli. Our models will be systematically validated by comparison with the experimental evidence from our collaborators. Finally, we will use machine learning approaches to analyze our high-resolution simulations and to identify the key monomer features that control and determine the structure, dynamics and dynamic properties of a supramolecular material (i.e. structure-dynamics-property relationships). This research will produce unprecedented insight and fundamental models for the rational design of artificial dynamic materials with controllable bioinspired properties.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
10129 Torino
Italie