Instituto de Tecnologia de Tóquio, Tóquio, Japão
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Teruaki Hayakawa é professor do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais da Escola de Materiais e Tecnologia Química do Instituto de Tecnologia de Tóquio. Atualmente, atua como reitor associado da mesma escola.
Obteve seus diplomas de bacharelado (1995), mestrado (1997) e doutorado (2000) na Universidade de Yamagata, realizando pesquisas em ciência e engenharia de materiais poliméricos com base na policondensação sob a orientação do Prof. De 1997 a 1998, foi pesquisador visitante no laboratório do Prof. Christopher K. Ober na Cornell University. Em 2000, ingressou no Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada (AIST) como pesquisador. Mudou-se para o Instituto de Tecnologia de Tóquio em 2003 como professor assistente, foi promovido a professor associado em 2009 e tornou-se professor titular em 2017. Sua pesquisa se concentrou no desenvolvimento de materiais de copolímero de bloco de automontagem direcionada, materiais epóxi de alta condutividade térmica e polímeros de condensação totalmente aromáticos. Ele presidiu o Grupo de Pesquisa em Polímeros para Microeletrônica e Fotônica da Sociedade de Ciência de Polímeros do Japão (SPSJ) de 2012 a 2014. Ele atuou como diretor executivo da SPSJ de 2018 a 2020. Atualmente, é vice-presidente da The Photopolymer Science and Technology. Ele também é editor associado da Materials Today Chemistry. Seus prêmios incluem o SPSJ Award for Encouragement of Research in Polymer Science 2005, o SPSJ Award for the Outstanding Paper in Polymer Journal 2006 patrocinado pela ZEON, o SPSJ Hitachi Chemical Award 2010, o SPSJ Wiley Award 2015 e o Best Paper Awards em 2016 e 2020 no campo da ciência e tecnologia de fotopolímeros.
A integração de propriedades líquido-cristalinas em cadeias de polímeros, que promove um arranjo regular, reduz significativamente a dispersão de fônons e, portanto, aumenta a condutividade térmica. Este estudo teve como objetivo desenvolver novas poliimidas líquido-cristalinas usando uma abordagem de informática de materiais baseada em uma biblioteca virtual. Inicialmente, um modelo de poliimida com seis segmentos foi projetado tendo em mente a sintetização. Posteriormente, uma biblioteca virtual de 115.872 poliimidas foi criada com a incorporação de unidades compráveis do banco de dados ZINC nos segmentos do modelo. Um modelo de aprendizado de máquina baseado no XenonPy, pré-treinado usando o banco de dados PolyInfo, foi empregado para prever a probabilidade de as poliimidas existirem em uma fase cristalina líquida (probabilidade LC). A partir dessa biblioteca virtual, oito poliimidas com alta probabilidade de CL foram selecionadas para síntese, conforme mostrado na Figura. Uma dessas poliimidas demonstrou uma condutividade térmica no plano relativamente alta de 0,9 W/(m-K).
Figura 1. Ilustração esquemática do design de poliimidas orientado por dados.
Agradecimentos: Este trabalho teve o apoio da JST, CREST Grant Number JPMJCR19I3, e da JST, o estabelecimento de bolsas universitárias para a criação de inovação em tecnologia científica, Grant Number JPMJFS2112.
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