
Dr. Matthias C. Huber
Postdoktorand
Exzellenzcluster livMatS @ FIT – Freiburger Zentrum für interaktive Werkstoffe und bioinspirierte Technologien
Tel.: +49 761 203 5117
E-Mail: matthias.huber@zbsa.uni-freiburg.de
Projekt
Hierarchically Programmable Materials with Propagating Stimulus Responsive Elements and Metamaterial Ultrastructuring
In meinem Projekt innerhalb des Exzellenzclusters livMatS verfolge ich die folgenden Ziele: Ich werde neuartige, bioinspirierte 'Soft Materialien' (weiche Materialien) und daraus abgeleitete mechanische Systeme entwickeln, die sich autonom an Umweltveränderungen anpassen, Energie aus ihrer Umgebung aufnehmen oder auf externe Stimuli reagieren können. Diese adaptiven makromolekularen Soft Materialien sollen in der hochauflösenden additiven Fertigung in 2D und 3D strukturierbar sein. Sie sollen ein Verhalten zeigen, das sich durch die Begriffe „Lernen“, „Gedächtnis“ und „Vergessen“ beschreiben lässt. Mein Hauptziel ist die Entwicklung einstellbarer neuartiger Soft Materialien sein, die auf Proteinen basieren und auf externe Reize reagierend. Sie sollen biokompatibel und haltbar sein, und eine Feinstrukturierung (z. B. auxetische Strukturen, 'Compliant-Mechanismen') ermöglichen, um die oben genannten Zwecke zu erfüllen.
Erstbetreuer
Dr. Stefan Schiller (Schiller Lab website
Publikationen in livMatS
- An Autonomous Chemically Fueled Artificial Protein Muscle*
Huber, M. C., Jonas, U., & Schiller, S. M. (2022). An Autonomous Chemically Fueled Artificial Protein Muscle. Advanced Intelligent Systems, 2100189. doi: 10.1002/aisy.202100189 - Dynamische Strukturänderung und Thermodynamik von Phasentrennprozessen eines Proteinmodells mit intrinsisch ungeordneter/geordneter Struktur*
Lüdeke, S., Lohner, P., Stühn, L. G., Betschart, M. U., Huber, M. C., Schreiber, A., & Schiller, S. M. (2022). Dynamische Strukturänderung und Thermodynamik von Phasentrennprozessen eines Proteinmodells mit intrinsisch ungeordneter/geordneter Struktur. Angewandte Chemie, 134(3), e202112738. doi: 10.1002/ange.202112738
* Funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) under Germany's Excellence Strategy – EXC-2193/1 – 390951807